これまたマニアックな苦笑。 DB Patternsでは、ありがちなデータベース設計を共有することができる。 フォトアルバムだったらこういうテーブルがあって、こことこのキーが共有されるとかなんとかをグラフィカルに見ることができる。 まだ投稿も少ないし、いろいろ突っ込みどころもあるのだが、初心者のうちは確かに悩むところだし、便利なサービスではなかろうか。 ユーザー登録をするとすでにあるパターンをForkしたり、新しく作ったりもできるようだ。興味がある方はどうですかね。
これまたマニアックな苦笑。 DB Patternsでは、ありがちなデータベース設計を共有することができる。 フォトアルバムだったらこういうテーブルがあって、こことこのキーが共有されるとかなんとかをグラフィカルに見ることができる。 まだ投稿も少ないし、いろいろ突っ込みどころもあるのだが、初心者のうちは確かに悩むところだし、便利なサービスではなかろうか。 ユーザー登録をするとすでにあるパターンをForkしたり、新しく作ったりもできるようだ。興味がある方はどうですかね。
BigQueryはカラム型データストアの一種で、テラバイトクラスの大規模データに対して大量の並列処理を行うことで高速に結果を得ることが可能。グーグル 佐藤一憲氏の発言によると、 OLAP/DWH/Data Miningで行われるようなread onlyのad hocクエリをきわめて高速(数秒〜数十秒)に実行します。 とのこと。 SQLによる問い合わせが可能 この高速性に加え、BigQueryではSQLを問い合わせ言語に使えるという点にも大きな特徴があります。数秒程度のレスポンスとSQL文による記述は、大規模データに対するアドホックな処理を行うのに適したサービスだといえるでしょう。 BigQueryのSQLの構文は「Query Reference」で解説されていますが、SELECT文にFROM、WHERE、JOIN、HAVING、GROUP BY、ORDER BY、LIMITなどが使えるため
DotCloudの最大の特徴は、PHPやPerl、Ruby、Java、Python、Node.jsなど複数の言語と、MySQL、PostgreSQL、Cassandra、MongoDB、CouchDB、Redisなど複数のデータベースやMemcached、RabbitMQ、Hadoopなどのさまざまなソフトウェアを開発者が自由に組み合わせてプラットフォームを構成することができ、それがクラウド上のPaaSとして提供されるという点です。 構成されたPaaSの運用は当然ながらDotCloudが行います。モニタリングや動的なスケーリング、フェイルオーバー、耐障害性向上のため自動的に3つのデータセンターへの分散などが行われ、基本的に開発者は運用を気にする必要はありません。 新しい世代のPaaS これまでの代表的なPaaS、例えばグーグルのGoogle App Engine、セールスフォース・ドットコ
Amazon Web Servicesがクラウド上でMySQLをホスティングする「Amazon Relational Database Service (Amazon RDS)」のβ公開を開始しました。 インストール不要でMySQLの利用を開始でき、パッチ当てやバックアップなどもAmazonクラウド側で実行してくれるため、MySQLの導入や運用の手間を大幅に削減可能です。 MySQLのインスタンスは規模に応じて5種類が用意されています。 Small DB Instance : (1時間あたり0.11ドル) 1.7 GB memory, 1 ECU (1 virtual core with 1 ECU), 64-bit platform Large DB Instance : (1時間あたり0.44ドル) 7.5 GB memory, 4 ECUs (2 virtual cores with
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