Google App Engine上のベスト・プラクティス、その１: Datastore
Google App Engine上でアプリを作りはじめて約二ヶ月。いろいろと分かって来たこともあるので、自分へのメモも含めてまとめてみる。まずは、Datastoreの話から。 なによりも大切なのはデータベースの設計 あたりまえと言えばあたりまえの話だが、App Engine上でアプリを作る上でもっとも大切なこと（＝頭を使うべきところ）は、データベースの設計である。特にリレーショナル・データベース（RDB）上でのアプリ作りに慣れた人には、大きな「発想の転換」が必要なので、ここは注意が必要。 特に絶対にやっては行けないのは、 将来RDB上へ移行できるようにレイヤーを作って、その上にアプリを作る RDB上に作ったアプリをデータモデルを大幅に変更せずにApp Engine上に移植する RDBを前提に設計されたフレームワークをApp Engine上に載せて、その上にアプリを作る など。App En
O/Rマッピング技術の進化が皮肉にも助長している「えせMVC症候群」
昨日の「Ruby on Railsの『えせMVC』の弊害」というエントリー。若干「釣り」の要素が含まれたタイトルが功を奏したのか、たくさんのフィードバックがいただけた。そんな中で見えて来たのは、この問題はRailsに限った話ではなく、業務用アプリケーションで使われているJavaや.Netの世界でもよく見られる問題だということ。 その「問題」とは、ActiveRecordに代表されるO/Rマッピングの技術の進化が、本来のMVC（そしてオブジェクト指向そのもの）のメリットを無視した「えせMVC」な設計を助長している、という問題である。 ・MVCやオブジェクト指向を表面的にしか理解していないエンジニアが増えている（ここが根本的な問題） ↓ ・SQLを自分で記述しなくて良いO/Rマッピングはとても魅力的（これはこれで別の問題を含んでいるが、このエントリーではあえて突っ込まない） ↓ ・O/Rマッピ
マルチスレッド・プログラミングの落とし穴、その２
ずいぶん前に、「マルチスレッド・プログラミングの落とし穴、その１（かもしれない）」というエントリーを書いたが、今回はPhotoShareサーバーを運営していて、まさにこのあたりの深い考察が必要になって来たので、良い機会なので続編エントリー。 PhotoShareのバックエンドのようにCRUD（Create/Read/Update/Delete）のAPIをサポートするバックエンドを作る場合、Create/Update/Deleteのリクエストに対してはクライアントからのAPIコール時にすぐに（HTTP Requestに返事をする前に）データベースに変更を加え、Readの際にも（キャッシュを使う・使わないを別にして）データベースの最新の状況を反映するデータを返すように設計するのが普通である。 このアーキテクチャの問題は、ユーザーのアクティビティが増えた時に、データベースやI/Oがボトルネックと
Live Page-View Counter, Comet server and JSON-push
Overview A "page-view counter" or "hit counter" is a mechanism that displays the number of page-views on an HTML page. It uses a server side of script that counts the page-views, dynamically generates an HTML page on the server side, and returns it back to the browser. Although it accurately displays the number of page-views at the point when the HTTP request was made to fetch the HTML page, it wi
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