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この記事はUniposアドベントカレンダー2022の4日目の記事です！ はじめに Uniposのサーバサイドエンジニアの周東です。新卒でUniposに入社して、1年半も経ちました。 入社当初は「SQLとかどうやって書くんだっけ？大学で習ったけど忘れちゃったな〜」なんて思いつつ、Spannerに挑んで見事に玉砕しました。そこからデータベースに興味を持って深く調べるようになり、今ではデータベーススペシャリスト試験を受験してみたり、キャリアの軸にしたいなーとか思い始めています。 僕にとってSpannerは困難を共に乗り越えたベストフレンドであり、データベースに興味を持つきっかけにもなった思い入れのあるデータベースになりました。 Cloud Spannerを1年半業務で使って知見が貯まってきていますが、まだまだ難しくてわからないことだらけです。でも、Spannerの気持ちがちょっとずつわかってきた
この記事の目的 リレーショナルデータベース（以下、RDBMS）を大規模に利用されるときの構成手法として、データベースシャーディング（Database sharding）という方法があります。オンラインゲームやSaaSなどアクセス頻度が高く、個別のユーザーごとの操作による更新量が大きい用途などでデータベースの書き込み性の限界への回避策として多くの場面で利用されている手法です。 この手法の実現方法や得失について簡単に触れた後、この手法の経験者がSpannerを使う場合にシャーディングでの概念をどのようにSpannerに対応できるか解説します。 シャーディングについては十分わかっており、概念の読み替えだけを知りたい方は最後の表をご覧ください。 RDBMSでのシャーディングの構成 シャーディングは通常水平分割で実現されます。つまり1つのテーブルのレコードを複数の異なる物理データベースに配置します。
tblsがデータソースとしてCloud Spannerに対応した - Copy/Cut/Paste/Hatena
tbls now supports Cloud Spanner !!! https://t.co/TeTg4ulPb6— k1LoW (@k1LoW) 2019年8月12日 約1,000円の資金を投じて作りました。 1000円超えてた。。。 pic.twitter.com/b60FVMw5V6— k1LoW (@k1LoW) 2019年8月13日 Cloud Spannerのスキーマをtblsで出力するとどのようになるのか 例えば、 https://github.com/k1LoW/tbls/blob/master/testdata/spanner.sql のSQLで作成したデータベーススキーマから以下のようなドキュメントが生成されます。 https://github.com/k1LoW/tbls/tree/master/sample/spanner 使い方 tblsの他のRDBMSと使い
Cloud Spanner 利用時の高遅延の原因を調査する
（2022年1月11日追記: 以下の内容をもとに加筆した記事が Google Cloud ブログに投稿されましたのでこちらをご覧ください。） GCP サポートの藤井です。 日本のお客様の間でも Cloud Spanner のご利用が広まり、それにともなって Cloud Spanner ご利用時の高遅延の原因に関するお問い合わせも、最近よくいただくようになりました。 今回は、遅延の原因を切り分ける方法や、遅延を改善するための Tips を紹介させていただきます。 高遅延と Cloud Spanner の関連性を確認するCloud Console や Cloud Monitoring 内の Spanner のメトリクス上で高遅延が確認できる場合は、Cloud Spanner エンドツーエンドのレイテンシ ガイドにある 「3. Cloud Spanner API」 と 「4. Cloud Spa
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日本初の「デジタルバンク」として Google Cloud に勘定系を構築。Cloud Spanner で銀行基幹システムで求められる可用性を実現|ガジェット通信 GetNews
日本初の「デジタルバンク」として Google Cloud に勘定系を構築。Cloud Spanner で銀行基幹システムで求められる可用性を実現 ※この記事は「Google Cloud」公式ブログに掲載されたGoogle Cloud Japan Teamによるインタビュー（顧客事例）を、許諾を得て転載しています。 写真右から ・宮本 昌明（みんなの銀行 執行役員CIO／ゼロバンク・デザインファクトリー 取締役CIO） ・長 竜治（ゼロバンク・デザインファクトリー Engineering Division SRE Group Senior Engineer） ・家壽田 雅史（ゼロバンク・デザインファクトリー Engineering Division Technical Lead） 2021年5月にサービス提供を開始した「みんなの銀行」は、デジタルネイティブ世代をターゲットとしたスマートフォ
オンデマンド バックアップ、エミュレート、開発が容易に -- Spanner の新機能 | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2020 年 4 月 21 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Google が Cloud Spanner を構築した背景には、リレーショナル セマンティクスを備えたスケーラブルなマルチバージョン データベースの必要性が Google 社内で高まっていた状況があります。今では、グローバルに分散され、強整合性を備えたデータベース サービスが必要なチームにとって無くてはならぬ機能の一つとなりました。今後も Spanner の新しいエンタープライズ機能をリリースしていく計画で、まずマネージド バックアップ / 復元機能の一般提供を開始しましたので、この機を借りてお知らせいたします。これにより高いビジネス継続性を実現し、管理オーバーヘッドを増やさずにデータ保護を追加できます。これは論理データの破損を招くユーザーエラーやアプリケーション エ
分散データベース・NewSQLのCloud Spannerの特徴を簡単に紹介 | CyberAgent Developers Blog
本記事はCyberAgent Advent Calendar 2022 18日目の記事です。 AI事業本部の久米（@kume_ru）です。 5月頃から分散データベース / NewSQLであるCloud Spannerに初めて触れ始め、半年ほど設計・実装を行っているところです。 普段MySQLやPostgreSQLなどのRDBMSを使用している自分が、特に特徴的だと思ったSpannerの仕様を3点、 インターリーブと呼ばれる親子関係 STRUCTと呼ばれるオブジェクトとその操作 インデックスの考え方 紹介します。 インターリーブ・STRUCTは重点的に触れ、インデックスについては過去の登壇資料を参照して補足的に触れます。 Cloud Spannerとは Cloud Spanner（以下Spanner）はGoogle Cloudが提供するデータベースであり、フルマネージドのRDBMS・高いスケ
※この投稿は米国時間 2020 年 12 月 23 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 2020 年は Cloud Spanner にとって飛躍の 1 年でした。ユーザー マネージドのバックアップと復元、ローカル エミュレータ、数多くのマルチリージョン構成をはじめ、より多くのエンタープライズ向け機能を導入しました。手動によるシャーディング、ダウンタイム、パッチ適用がなく、しかも 99.999% という業界トップクラスの SLA により、これまでよりもずっと簡単にアプリケーションを複数のリージョンでテストしてデプロイできるようになりました。 また、エンタープライズ向け機能だけでなく、デベロッパーの生産性向上にも引き続き注力しました。2020 年の初めには、外部キー、C++ クライアント ライブラリ、クエリ オプティマイザー、各種イントロスペクション機能をリ
こんにちは。カヤックボンドの駒田です。 この記事は 面白法人グループ Advent Calendar 2022 の2日目を予定していた記事でした。 今年ももう終わりですね。 さて、何について書こうか悩みましたが… 過去にPHP Laravel x Spanner の組み合わせで苦労したことを書いてみようと思います。 1.Spannerとは Cloud Spanner は、フルマネージドのミッション クリティカルなリレーショナル データベース サービスです。グローバルなトランザクション整合性、高可用性のための自動の同期レプリケーション、2 つの SQL 言語（Google 標準 SQL（拡張機能を含む ANSI 2011）と PostgreSQL）が含まれています。 Cloud Spanner ドキュメント | Google Cloudより Google Cloud の Spanner
この抜粋の内容は次のとおりです。 Cloud Spanner Emulator の導入 Spanner で CRUD gRPC API の実装: connect-go さらに詳しく知りたい方は読み続けてください。 2023年7月2回目です。 普段、ぼくたちの Database の第一の選択肢は、Cloud SQL です。 ですが、今後、可用性が求められるフェーズに対応するために、Cloud Spanner での開発について調査します。 Cloud Spanner は、今のサービス群で使うには高価です。最小サイズが Processing Unit になったとは言え。 一方で、強整合性を持ちながらグローバルな負荷分散が可能で、これを CockroachDB などで運用すると考えると妥当な価格であることも認識しています。 Cloud Spanner Emulator の導入 gRPC リクエスト
※この投稿は米国時間 2020 年 8 月 7 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Cloud Spanner は Google Cloud の非常にスケーラブルなリレーショナル データベース サービスです。Spanner のビジョンの基本原則は、外部の強整合性によるアプリケーションの高可用性の確保です。これを裏付けるものとして、99.999% の可用性を提供する Spanner の新しい 2 つのマルチリージョンをリリースしました。それが、アジアのマルチリージョン（asia1）とヨーロッパのマルチリージョン（eur5）です。マルチリージョンが増えると、高可用性を確保しながら、高品質で統一されたカスタマー エクスペリエンスを世界中のユーザーに提供できます。 マルチリージョン構成の主な利点は次のとおりです。 99.999% の可用性: Spanner のマ
tl;dr Cloud Spanner で gcsb という負荷試験ツールを使ってウォームアップを行う方法と、それに関連するいくつかの Tips を紹介します。 はじめに この記事は「Cloud Spanner のウォームアップ ツールとベンチマーク ツールでアプリケーションのリリースを簡単に」の内容を踏襲しています。こちらの記事の内容に対して、いくつか補足説明を行ったものとなります。 Cloud Spanner におけるウォームアップとは何か Cloud Spanner は自動シャーディングにより、テーブルを内部で分割することでノード数に応じてスケールアウトする仕組みがあります。分割されたデータはスプリットと呼ばれる単位で管理されます。スプリットの分割は「負荷」と「サイズ」のいずれかの条件で行われます。テーブルを複数のスプリットの分割する処理は自動的に実行されるため、スプリットの分割がい
移行のゴールは単純で「ユーザの資産の引き継ぎ & 新バージョンで遊べるようにする」 です。ただし、いくつか追加、変更、削除された資産もあるので、補填を含めて対応する必要があります。 新しいバージョンの差分バージョンアップに伴い、データベースに以下の変更がありました。 テーブルの追加、削除インデックスの追加、変更、削除カラムの追加、削除またマスターデータも大幅に更新がありました。 マスターデータとは ゲームで使用するさまざまなパラメータ（敵や経験値、マップなどユーザ全員が共通して利用するもの）を保存したデータのことを指します。形式はゲームによってさまざまで、KVS・DB・CSVなどで管理されます 実際にどう進めたのか？実施した内容を、時系列順に紹介します。
Cloud Spanner (以下、Spannerと呼ぶ) とは、Google Cloud Platformで利用可能なフルマネージドデータベースです。高い可用性がありながらトランザクションを自動的に処理できるため、弊社（メルカリ）でも幅広く活用されています。またその中で、サーバーのテストにSpannerの処理を組み込みたい場面が多々存在します。 以前までは、テスト用のSpannerインスタンスを用意しておいて、テストに利用するのが一般的でした。しかし、運用コストや手軽さを加味すると、ローカル上で動かせるエミュレータのほうが扱いやすいかもしれません。 Cloud Spanner Emulator（以下、Spanner Emulatorと呼ぶ）は、2020年4月にbeta版がリリースされました。バイナリからだけでなく、Google Cloud SDKやDockerを用いてエミュレータを立ち上
Cloud Spanner イントロスペクション機能によるトラブルシューティングの改善 | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2021 年 2 月 9 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 優れたデベロッパー エクスペリエンスは、Google のフルマネージドの水平スケーリング可能なリレーショナル データベース サービスである Cloud Spanner の最も重要な分野の 1 つです。データベースのスペシャリストでもデベロッパーでも、データベースのパフォーマンスを理解し、問題が発生した場合に検出、修正するのに役立つツールを持っていることが重要です。そのため、Spanner は、データベースのパフォーマンスを簡単にモニタリングして、潜在的な問題を診断して修正し、アプリケーションの全体的な効率を最適化できる新しいイントロスペクション機能を継続的に追加しています。 Google は先日、組み込みテーブル形式のイントロスペクション ツールを多数リリースしました。こ
Send feedback Change streams overview Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. A change stream watches and streams out a Spanner database's data changes—inserts, updates, and deletes—in near real-time. This page offers a high-level overview of Spanner change streams: what they do, and how they work. To learn how to create and manage change streams in y
Google SpannerとMySQLのトランザクションの違い - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部
こんにちは，S.T.です。今回はGoogle Spannerを検証します。Spannerは関係データベースのデータ構造を持ちトランザクション処理に対応した分散データベースです。リアルタイムにトランザクション処理を行うようなアプリケーションのデータストアとしての利用も考慮されています。また，PostgreSQLのインタフェースの実装も進められており，アプリケーションから一般的なRDBと同様に使えるようになる日も近そうです。 そこで，今回はSpannerのトランザクションの挙動をMySQLのInnoDBと比較し，挙動の違いによる落とし穴がないかどうかを確かめます。具体的には，トランザクション分離レベルやロックの範囲について検証します。結論から言うと，何も考えずに単にRDB置き換えるだけでは大怪我をしそうだが，特性を理解していればそう大差ない実装でいけると言えそうです。また，Spannerの肝で
The Future of C++ Interoperability: Insights from Porting a Game to Swift
はじめに 弊社の主な事業はスマホ向けゲームの開発と運営で、DBもゲーム向けのものに関心があります。AWS(Amazon Web Services)とGCP(Google Cloud Platform)でソリューションを検索すると、それぞれDynamoDBとCloud Spannerをゲーム向けと位置づけています。DBの選定はパフォーマンス以外の要因で決まることが多いのですが、純粋なパフォーマンスも知っておきたく、調べてみることにしました。（追記：GCPのサービスのベンチマークを公開する場合は、Googleから書面による同意をもらうなどの要件があります。AWSの方は、再現に必要なすべての条件を公開していれば済みます。） なお本稿はサーバーエンジニアを対象とした内容になっています。 アクセスの種類 スマホ向けゲームはDBアクセスにおいて一般に書込みの割合が多いアプリケーションであり、同時にチー
Spanner 沼への誘い Part1 Basic
まず、そもそもSpannerとはどういうものなのかについて話しています。 Spanner沼への誘いシリーズについて Google Cloud Spannerをこれから触ってみる人向けに、どういったものなのかについて説明しています。 Spannerにはたくさんの機能があるので、なかなか完全に理解して使いこなすのは大変です。 そんな沼のような世界への入り口として、話をしています。 スライド Basic https://docs.google.com/presentation/d/1LlrIvkv02Jj1OvjKWsKnMNbR3Np72rUxWqatmzywLPI/edit#slide=id.p Write https://docs.google.com/presentation/d/18BS3-oXd3Wxt399iCl-MRPxh1H-rBZZwqahy0-zIVdY/edit#
※この投稿は米国時間 2021 年 2 月 17 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 このたび、Django ORM で Google Cloud Spanner のベータサポートが開始されました。django-google-spanner パッケージは Cloud Spanner Python クライアント ライブラリを使用した、Cloud Spanner 用のサードパーティ製データベース バックエンドです。Django ORM は、リレーショナル データに Python オブジェクトをマップする、Django ウェブ フレームワークの強力なスタンドアロン コンポーネントです。基礎となるデータベースに対する優れた Pythonic インターフェースを提供し、スキーマ変更を自動生成するツールと、スキーマのバージョン履歴を管理するツールが含まれています。こ
Cloud Spanner における各種トランザクションの使い分け 概要 Cloud Spanner にはトランザクションの実行方法が数種類あります。これらの各方式には使うべき場所やメリット・デメリットがあるため、これらの各方式についての差分を学ぶことでより効率的に Cloud Spanner を利用できます。 Cloud Spanner で利用可能なトランザクションは分類すると以下のパターンがあります。 読み取り/書き込みトランザクション 読み取り専用トランザクション 強い整合性読み取り ステイル読み取り パーティション化 DML 特に断りがない場合、単一リージョン(リージョナル)構成での Cloud Spanner の動作を前提としています。 コードサンプルは Ruby と Ruby Spanner Client での動作を確認しています。 読み取り / 書き込みトランザクション(Re
データベースエンジニアから見たCloud Spanner
この記事は Google Cloud Japan Advent Calendar 2021 の 11日目の記事です。 はじめに この記事ではGoogle Cloudの特徴的なサービスの1つであるCloud Spannerについて紹介しています。Cloud Spannerはその高可用性からミッションクリティカル用途に向く、水平方向へのスケーラビリティを持つリレーショナルデータベースです。 Cloud Spannerについて、従来のRDBMSを利用していたデータベースエンジニアやアプリケーションエンジニアが、知っておいたほうが良いと思われる知識をまとめてみました。 私自身もこれまでOracle Databaseを始めとして、SQL ServerやMySQL、PostgreSQLなどのオープンソースDB、DBアプライアンスのExadataやCloud NativeデータベースとよばれるAmazo
Accelerate your digital transformation Whether your business is early in its journey or well on its way to digital transformation, Google Cloud can help solve your toughest challenges.
2020 年 1 月 21 日開催 GKE & Cloud Spanner 勉強会【基礎編】 セッション：GKE 入門 講師：川原 雄太（Yutty） カスタマーエンジニア ゲーム業界担当Read less
![[GKE & Spanner 勉強会] GKE 入門](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/df46bdc80fdacbaaa38e6070e348d79fe1a0f2bc/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2Fgke01-200121090059-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
Merpay Advent Calendar 2020 の2日目です。 こんにちは。Merpay Solutions Team の @sinmetal です。 この記事は Cloud Spanner (以下Spanner) に クエリ(SELECT Only) を実行するための メルペイ 社内 GUI Tool である gchammer の紹介記事です。 去年の Advent Calandar で同僚の @vvakame さんが紹介しています。 メルペイ社内ツールのお話 生まれた経緯 gchammer は 本番環境の Spanner へクエリを実行するために生まれました。 ざっくり、以下の2つの要求から誕生しています。 本番環境の GCP Project から人間の権限を外してセキュアにしたい 運用上、必要なクエリをレビューし、ログを残した状態で実行したい 最初は入力欄にクエリを書くだけの
フィードバックを送信 変更ストリームの概要 コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 変更ストリームは、Cloud Spanner データベースのデータ変更（挿入、更新、削除）をほぼリアルタイムで監視してストリーミングします。 このページでは、Spanner の変更ストリームにより実施される処理の内容、および変更ストリームが機能する仕組みについて説明します。データベースの変更ストリームを作成して管理し、他のサービスに接続する方法については、次のステップの手順に従ってください。 変更ストリームの目的 変更ストリームは、データの変更を他のサービスにストリーミングする、柔軟かつスケーラブルな手段となります。一般的なユースケースには次のものがあります。 Spanner のデータ変更を BigQuery などのデータ ウェアハウスにレプリケートして分析する。
トランザクションの統計情報で Cloud Spanner のパフォーマンスの可視性を高める | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2020 年 6 月 28 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Cloud Spanner は Google のスケーラブルなフルマネージド リレーショナル データベース サービスです。先日リリースした、Cloud Spanner の新機能であるトランザクションの統計情報を利用すると、SQL クエリを実行してデータベースのトランザクションの統計情報を複数の期間で取得できます。これらの統計情報により、トランザクションのパフォーマンスを促進している要因をさらに詳細に把握できます。 この投稿では、トランザクションの統計情報を使用して、Cloud Spanner データベースの競合に関係するトランザクションを特定する方法についてご紹介します。 Spanner のトランザクションについてSpanner 内のトランザクションは、データベース内の
Spring BootによるAPIバックエンド構築実践ガイド 第2版 何千人もの開発者が、InfoQのミニブック「Practical Guide to Building an API Back End with Spring Boot」から、Spring Bootを使ったREST API構築の基礎を学んだ。この本では、出版時に新しくリリースされたバージョンである Spring Boot 2 を使用している。しかし、Spring Boot3が最近リリースされ、重要な変...
フィードバックを送信 Ruby で Spanner を使ってみる コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 目標 このチュートリアルでは、Ruby 用の Spanner クライアント ライブラリを使用する以下の手順について説明します。 Spanner のインスタンスとデータベースを作成します。 データベースのデータに対し、書き込み、読み取り、SQL クエリの実行を行います。 データベース スキーマを更新します。 読み取り / 書き込みトランザクションを使用してデータを更新します。 セカンダリ インデックスをデータベースに追加します。 インデックスを使用して、データの読み込みと SQL クエリの実行を行います。 読み取り専用トランザクションを使用してデータを取得します。 費用 このチュートリアルで使用する Spanner は、Google Cloud
SpannerのPros & Cons
概要 Spannerをプロジェクトで使用して数年。 備忘録がてら、改めてPros & Consを書く。 Pros レプリ遅延や水平分割を考慮したスケールを気にしなくて良い Spannerの最大のメリットと言えばコレ。 正直、エンジニアによるメンテのコストはめちゃくちゃ減ってると思う。 従来のRDBMSの場合、シャーディングを自前で作る必要がある。 しかし、Spannerは不要。データサイズや負荷に応じて、物理的にデータを分割して配置してくれる。 (これをスプリットと呼ぶ)
Spring BootによるAPIバックエンド構築実践ガイド 第2版 何千人もの開発者が、InfoQのミニブック「Practical Guide to Building an API Back End with Spring Boot」から、Spring Bootを使ったREST API構築の基礎を学んだ。この本では、出版時に新しくリリースされたバージョンである Spring Boot 2 を使用している。しかし、Spring Boot3が最近リリースされ、重要な変...
はじめに こんにちは、この記事はUnipos Advent Calender 2021の16記事目です UniposではデータをDataStoreとSpannerにもち、それらのデータを集計するためにBigQueryにデータを転送しています この記事ではSpannerからBigQueryへのデータ転送について紹介します 公式ドキュメント に詳しいことは書いてありますが、このブログでは具体的な操作、具体的な値について書いていきます 事前準備 BigQuery Connection APIを有効にする Spanner情報の追加 BigQueryのエクスプローラの「3点リード」→「データを追加ボタン」→「外部データソース」の順にクリック 情報を入力する 接続タイプ : Cloud Spanner 接続ID : 英数字、ダッシュ、アンダースコアで構成される文字列 データのロケーション : BQのロ
定期的に Cloud Spanner のデータを外部へ書き出したい場合 1 は、Cloud Scheduler から Cloud Dataflow を起動させるることで実現できる。 全体像まとめ Spanner のデータを Avro 形式で GCS に書き出す Cloud Scheduler から定期的に export 用の Dataflow Job を起動させる Terraform 設定例 以下詳細 Spanner の export 方法 export を行うには主に、 GCP コンソールから行う Google 提供のテンプレートを使って Dataflow job を作成する 方法がある。Dataflow のトリガーは gcloud CLI や HTTP API などから行えるので、これを使って定期実行させる。 export 用 Dataflow テンプレートを使う Dataflow 向
Point-in-time recovery (PITR) overview | Spanner | Google Cloud
Send feedback Point-in-time recovery (PITR) overview Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. Spanner point-in-time recovery (PITR) provides protection against accidental deletion or writes. For example, if an operator inadvertently writes data or an application rollout corrupts the database, with PITR you can recover the data from a point-in-time in t
【書き起こし】Cloud SpannerとMerpayの歩み – sinmetal / apstndb 【Merpay Tech Fest 2022】 | メルカリエンジニアリング
【書き起こし】Cloud SpannerとMerpayの歩み – sinmetal / apstndb 【Merpay Tech Fest 2022】 Merpay Tech Fest 2022 は、事業との関わりから技術への興味を深め、プロダクトやサービスを支えるエンジニアリングを知ることができるお祭りで、2022年8月23日（火）からの3日間、開催しました。セッションでは、事業を支える組織・技術・課題などへの試行錯誤やアプローチを紹介していきました。 この記事は、「Cloud SpannerとMerpayの歩み」の書き起こしです。 @sinmetal：こんにちは。ここからは私と@apstndbさんで「Cloud SpannerとMerpayの歩み」についてお話しします。 自己紹介 @sinmetal：@sinmetalと申します。ソリューションチームに所属しております。元々Google
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Cloud Spannerのパフォーマンスチューニングの勘所
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PHPでSpannerを使ったときにハマったことを思い出す - KAYAC engineers' blog
GolangとCloud SpannerでgRPC APIを構築する #1 - Qiita
Spanner 向けのアジアとヨーロッパの新しいマルチリージョン構成 | Google Cloud 公式ブログ
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ソシャゲのデータベース移行の裏側 (Cloud Spanner)
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DynamoDBとCloud Spannerのパフォーマンスの比較 - Tech Inside Drecom
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federated queryを使ったSpannerからBigQueryへのデータ転送 - Qiita
Cloud Spanner を定期的に export する - Qiita
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