Amazon Aurora : パラメーターから見るその詳細(Percona Data Performance Blogより) | Yakst
Amazon Aurora : パラメーターから見るその詳細(Percona Data Performance Blogより) 出典について この記事はPercona Data Performance Blog内のVadim Tkachenko氏によるAmazon Aurora – Looking Deeper(2015/11/16)を翻訳したものです。 最近、私のPerconaの同僚であるYves Trudeauと業界の仲間であるMarco TusaがAmazon Auroraに関する記事を発表しました。実際のところ、Amazon Auroraは最近のホットな話題で、お客様からもAuroraの技術に関して多くの質問をいただいています。私は自分の意見を明らかにすることを決心しました。個人の実際に手を動かした経験に勝るものはありませんし、それを共有しようと思います。 私がこれから言及する資料
BigQueryで150万円溶かした人の顔 - Qiita
※ かなり前の記事ですが、未だに引用されるので一応追記しておきます。タイトルと画像がキャッチーなのはちょっと反省していますが、これを見てBigQuery使うのを躊躇している人は多分あまり内容を読んでいないので気にする必要はないです。自分は当時の会社でも今の会社でも個人でも普通にBigQuery使っていて解析用データなどはBigQueryに入れる設計をよくしています。また、アドベントカレンダーだったのでネタっぽく書きましたが事前に想定できる金額です。 ※ 代役：プロ生ちゃん（暮井 慧） 巷のBigQueryの噂と言えば「とにかく安い」「数億行フルスキャンしても早い」などなど。とりわけ料金に関しては保存しておくだけであれば無視できるほど安く、SQLに不慣れなプロデューサーがクエリを実行しても月数ドルで済むなど、賞賛すべき事例は枚挙に暇がありません。 しかし、使い方によってはかなり大きな金額を使
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