How Entities and Indexes are Stored - Google App Engine - Google Code
Python Overview CGI Environment Storing Data Overview Entities and Models Creating, Getting and Deleting Data Keys and Entity Groups Queries and Indexes Transactions Types and Property Classes GQL Reference Statistics Reference Model Expando PolyModel Property Query GqlQuery Key Functions Exceptions Services Memcache Overview Using Memcache Reference Client Functions URL Fetch Overview Reference T
Song of Cloud: テキスト部分一致検索(接尾辞の列挙)
App Engineでテキスト部分一致検索を紹介してみようと思います。 とりあえず新しい発見があったので、あまり効率的でない「接尾辞の列挙」という方法で実現してみます。 なお、サンプルコードは全てSlim3 Datastoreとデータストア低レベルAPIを利用して書かれています。 今回のエントリの内容は開発サーバ(1.2.6)で正しく動かないようです。試してみる方は、デプロイすることをお勧めします。 前方一致検索 App Engineのデータストア上で検索を行う場合、インデックスの「レンジスキャン」という方法で目的のエンティティが探し出されます。 これは、データストア上にソートされたインデックスエントリの開始位置と終了位置を指定して、その範囲全体を抜き出すイメージです。 これをうまく利用すると、テキストの「前方一致検索」が実現できます。 テキストはUnicodeの辞書式順序でソートされてい
Java ãã¼ã¿ã¹ãã¢ã®ã¤ã³ããã¯ã¹ã®è¨å® - Google App Engine - Google Code
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low-level APIでTODOリストサービスを作ってみた。 - ありの日記
昨日、low-level APIを試してみたんだけど。めちゃシンプルで分かりやすいってことがやってみて分かった。 low-level APIを使ったデータアクセス - ありの日記 そこで、low-level APIを使ったお得意のTODOリストサービスを作ってみた。あんまりむつかしいことはしてないんだけど、基本的な操作は一通りやってるはず。前回のTODOリストにはなかったページング機能を実装。と言っても、ユーザ管理とか何もないから。いや、みんなで共有して使えるというソーシャルなんとか的なアレがあるかも。 例によってSlim3で作って見ました。最初low-level APIを試すだけなら生のServletにそのまま書いてもいいかなと思ってたんだけど、やっぱりSlim3でやった方が色々はやそうなので、こっちにしました。やっぱりHOT reloadingが使えるのってメリット大きい。他にもCon
Google App Engineのtips集 - スティルハウスの書庫の書庫
（随時更新中です。間違いなどありましたらコメントをお願いします！） このページのtinyurl: http://tinyurl.com/gaetips Datastoreのtips Bigtableの内部構造 BigtableによるDatastoreの実装 Datastoreによるクエリの実装 トランザクションとエンティティグループ Datastoreのtips List Proprtyとmerge joinの使い方 GAE一般のtips GAEのサーバー構成とリクエストの流れ Task Queue APIの使い方 開発環境とプロダクション環境の違い Flex/AIR＋GAEのtips GAE/JにBlazeDSを組み込む BlazeDSの本番環境へのデプロイでハマる Datastore APIの取り扱いでハマる App Engine開発の便利な参考ページ TOPGATEさんのGoogle
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新米と秋刀魚のわた焼き お刺身用の秋刀魚を買いました。1尾250円です 3枚におろして、秋刀魚のわたに酒、味醂、醤油で調味して1時間ほど漬け込み、グリルで焼きました 秋刀魚のわた焼き わたの、苦味が程よくマイルドに調味され、クセになる味わいです 艶やかな新米と一緒に 自家製お漬物 土…
Under the covers of the Google App Engine Datastore
Under the covers of the App Engine Datastore Ryan Barrett Google May 28, 2008 Contents Best practices Bigtable in one slide The Entities table Queries and indexes Kind index Single-property index Composite index Merge join Entity groups and transactions Bigtable in one slide (...ok maybe ten) What is Bigtable? Scalable, structured storage (vs unstructured)
もう1つの、DBのかたち、分散Key-Valueストアとは
もう1つの、DBのかたち、分散Key-Valueストアとは：分散Key-Valueストアの本命「Bigtable」（1）（1/3 ページ） RDBとは別の、クラウド時代のデータベースとして注目を浴びている「分散Key-Valueストア」。その本命ともいえる、Googleの数々のサービスの基盤技術「Bigtable」について徹底解説 クラウド時代のデータベース「分散Key-Valueストア」 グーグルがインターネットの世界をここまで席けんできた最大の理由は何でしょうか。実は、それは同社の優れた検索技術ではありません。グーグルが成し遂げた最も大きなブレークスルーの1つは、同社が生み出した巨大な分散データストア、「Bigtable」にあります。 Bigtableは、Google検索をはじめ、YouTubeやGoogle Map、Google Earth、Google Analytics、Goog
素朴なBigtable、できること できないこと
素朴なBigtable、できること できないこと：分散Key-Valueストアの本命「Bigtable」（2）（1/2 ページ） RDBとは別の、クラウド時代のデータベースとして注目を浴びている「分散Key-Valueストア」。その本命ともいえる、Googleの数々のサービスの基盤技術「Bigtable」について徹底解説 あまりにもRDBとは異質な「Bigtable」 前回の「もう1つの、DBのかたち、分散Key-Valueストアとは」では、連載第1回目として、クラウドコンピューティングにおける新しい潮流である「リレーショナルデータベース（RDB）から分散Key-Valueストア（分散KVS）への移行」が、どのようなパラダイムシフトをもたらすのかを解説しました。今回からは、グーグルが運用する代表的な分散KVS「Bigtable」の内部構造を紹介し、クラウドの本質をより深く掘り下げます。 前
ここが大変だよBigtableとGoogle App Engine
ここが大変だよBigtableとGoogle App Engine：分散Key-Valueストアの本命「Bigtable」（3）（1/2 ページ） RDBとは別の、クラウド時代のデータベースとして注目を浴びている「分散Key-Valueストア」。その本命ともいえる、Googleの数々のサービスの基盤技術「Bigtable」について徹底解説 月間3000万PVの大規模サイトの運用費が月額4万円!? 月間3000万PV相当の膨大なトラフィックを楽々とさばく大規模サイトが、月額4万円弱で運用されている。 Google App Engine（以下、App Engine）が普及するにつれて、そんな驚愕の国内事例も登場しつつあります。GClueがApp Engine上で実装したmixiアプリモバイルモバイルには、1日100万PV以上のアクセスが集中している状態でもサービスのレスポンス低下やダウンは皆無
#appengine JavaのLow-Level API入門 Relationship編
前回のエントリが結構好評だったのと、前回のエントリだけだと、JDOから入った人は「Relationshipどーすんの？」となりそぅな気がしたので、調子に乗ってlow-level APIとJDOでのRelationshipの比較等について書きます。 JDOの方はLLParentクラスがOneToOneでLLChildAを、OneToManyでLLChildBを保持するような構成です。一方low-level APIではJDOと同じ事をキーのみでEntityGroupを構成します。LLParentkindは子エンティティのためのpropertyを一切保持しないと言う事です。JDOの方でもキーのみでEntityGroupを構成する事ができますが、ListPropertyで保持する方が一般的というかORMっぽいかなぁと思いまして。 一見、データの保持の仕方が全く違うよね？と見えますが、実はどちらの方
Protocol Buffer on HTTPでクライアントからDatastoreを直接呼び出し - スティルハウスの書庫の書庫
shin1ogawaさんのエントリ：「#appengine JavaのLow-Level API入門 Relationship編」 ここまで読んでしまうような変態な皆さんは、フックする為に使用しているMyDelegate#makeSyncCall()メソッドが気になって仕方無いですよね。特に第四引数であるbyte[] requestとかいうヤツ。「…何が入っているんだろう…というか全部が入っているんだよね？何でも取得できるよね」という予測ですよね！ズバリその通りです、ここに全部入っています。ただ、この中身は実行されるサービスによって変わる、ProtocolBufferによるシリアライズの結果です。例えば今回使った DatastoreサービスのPUTメソッドであればcom.google.apphosting.api.DatastorePb.PutRequestオブジェクトに組み立てられます。
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EntityGroupをまたがるトランザクションを実装しました - urekatのスカンク日記３
https://twitter.com/yasuo_algo/status/6041807658
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クエリとインデックス - bufferings
シングルプロパティインデックスとコンポジットインデックスの図 - スティルハウスの書庫の書庫
