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datastoreに関するkuyのブックマーク (8)

  • [1] NDB Tutorial

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  • GAE/P DataStore vs Memcached « python練習帳

    csv2table この結果から、Memcachedの性能は、DataStoreと比べてReadで3倍程度、Writeで8倍程度高速であることが分かる。Memcachedのキャッシュヒット率が50％を超えるようなサービスであれば、Memcached導入によるパフォーマンスアップが期待できそうだ。 測定用プログラム 測定に用いたプログラムを掲載しておく。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 #!/usr/bin/env python from google.appengine.e

  • DatastoreのDump/RestoreをGoogle Spreadsheetで実現するツール - 市中弾き語りの刑

    Google App Engineをお使いの方はご存知の通り、 Datastoreのデータの出し入れには、都度プログラムを書く必要があり非常に面倒です。 そこで、以下のようなものを作りました。 http://gobo-tools.googlecode.com/ Google SpreadsheetにDatastoreのデータを出力し、 そこからまたDatastoreに取り込む、というツールです。 デモはこちら。 http://gobo-tools.appspot.com/ Dumpをクリックして（AuthSubの認証があります）「Test2」を選択して実行するのがお勧めです。 GData APIのタイムアウトによく遭遇するため500エラーになるかもしれませんが、その時はリロードしてください。 うまくいった場合は、開いたSpreadsheetにもりもり書き込まれるのが面白いです。 Sprea

    DatastoreのDump/RestoreをGoogle Spreadsheetで実現するツール - 市中弾き語りの刑

  • Datastore に泣いたアナタに捧ぐ（中編①） - Google App Engine - 暗号、数学、時々プログラミング

    Google App Engine | 05:04 | 1つのエントリにどのくらいの分量を詰め込むか？を考えるのは結構難しい。勿論、仕事の片手間でやっている作業なので1回で全てを片付けるのは無理なのだが、そもそも記事として読んでもらうのに適切な長さというものがありそう。あんまり長いと「あとで読む」扱いになって後はそのまま、、なんてコトになりがちなんじゃないだろうか。。。せっかくGoogle App Engine って面白いオモチャに興味を持ってくれた人がいるのに、それは少し残念。もちろん、何かを学ぶ時に出来る限り楽しくするよう心がける事は出来ても、ラクにすることは無理な話なんだろうと思う。継続する為に自分のペースで好きに区切りをつけるのは受け手の自己責任って言っても良いのかも知れない。でも、せっかく起こった「ヤル気」を持続させる為に、自分に何か出来ないんだろうか？と考えずにはいられない。（

  • 2008-04-17 - 暗号、数学、時々プログラミング

    Google App Engine | 15:36 | トランザクション 引き続いてトランザクションについてチェックしていくぞ。ちなみに、オリジナルのドキュメントはココだ。App Engine のdatastore ではトランザクションをサポートしてる。コイツは1つ以上の処理をひとまとめにして、その全てが成功するか、或いは全てが失敗する、という結果になるものだ。アプリケーションは１つのトランザクション中で複数の処理を実施するコトが可能になってるぞ。この場合、関数オブジェクトとdb.run_in_transaction()関数を使う事になる。では、いつもの通りこれから説明する流れを先に見てみるとするか。　トランザクションの利用　トランザクションにおいて可能なこと　トランザクションの用途準備はいいか？ 　トランザクションの利用 上でも述べたとおり、トランザクションってのはdatastoreの操

  • カウンタのシャーディング - Google App Engine - Google Code

    Python 概要 CGI 環境 データの格納 概要 エンティティとモデル データの作成、取得、削除 キーとエンティティ グループ クエリとインデックス トランザクション 型とプロパティ クラス GQL リファレンス リファレンス Model Expando PolyModel Property Query GqlQuery キー 関数 例外 サービス Memcache 概要 Memcache の

  • Datastoreのtips - スティルハウスの書庫の書庫

    Datastoreのパフォーマンス Datastoreのパフォーマンスは、エンティティの数とは無関係 保存されているエンティティが1件でも、1000件でも、1000万件でも、パフォーマンスに変化はない Datastore performance doesn't depend on how many entities you have 個々のエンティティに対する更新処理のスピードは、1〜10回／秒程度 個々のエンティティの更新処理は遅い アプリケーションのパフォーマンスを決めるのは、更新処理の実装方法。参照処理は桁違いに速い low-level APIを使えば少し速くなるが、ドキュメントがあまりない http://groups.google.com/group/google-appengine-java/browse_thread/thread/e717f7ba37749ea4/0b37a3

    Datastoreのtips - スティルハウスの書庫の書庫

  • datastoreをちゃんと理解するための目次 - urekatのスカンク日記３

    構造と仕組みをちゃんと理解する。いきなりJDOとかダメって。 http://songofcloud.gluegent.com/2009/11/slim3-datastore1.html 間違い、追加等ありましたらおしえてください。 1.概要 http://www.atmarkit.co.jp/fjava/index/index_bigtable.html 分散KeyValueストア:「巨大なハッシュ=datastore」に「小さなハッシュ=Entity」をたくさん詰め込む get/putの速度:データが無限に増えても遅くならない 全体図 2.スキーマレス Entity = Hashみたいなもの : Valueには全プロパティがシリアライズされて保存される Key / Kind プロパティの型 : int / string / date / list / ... 3.インデックス / クエリ

    datastoreをちゃんと理解するための目次 - urekatのスカンク日記３
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