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削除フラグのはなし
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グーグルによるMapReduceサービス「BigQuery」が登場。SQLライクな命令で大規模データ操作
「数兆件のデータも対話的に、高速に分析できる」。グーグルは5月19日にこのような表現で新しいサービス「BigQuery」の登場を紹介するエントリを、ブログにポストしています。 グーグルが公開したBigQueryは、Hadoopやデータウェアハウスなどを用いて多くの企業が行おうとしている大規模データ（いわゆる「Big Data」）の分析を、グーグルのクラウドで可能にします。利用者はGoogle Storage経由で大規模データを転送し、SQLライクな命令によって抽出や分析を行います。 まるでグーグルが大規模データ処理のMapReduceをホスティングし、その機能をサービスとして提供するようなものがBigQueryといえます（ただし公開された「BigQuery」の説明には、内部でMapReduceを利用しているのかどうかの記述はないのため、MapReduce「的」なサービスと表現すべきかもしれ
基礎から理解するデータベースのしくみ（5）：ITpro
SQL文を実行する際のパフォーマンスに大きな影響を及ぼすものとして，もう一つ，インデックスがあります。インデックスについては，どう定義すべきかというデータベース設計上の問題と，インデックスを有効に使うためのSQL文をどう書くべきかというコーディング上の問題があります。 ここではテーブル設計上の問題を主に取り上げます。SQL文のコーディングについては囲み記事「SQL文を最速にする11のポイント」を参照してください。 インデックスは，テーブルの検索速度を向上させるためのものです。それぞれのSQL文に対して最適なインデックスを定義するのが理想的ですが，実際にはある程度限られたインデックスで，必要なパフォーマンス要件を満たすようにインデックスを定義する必要があります。加えて，どんなSQL文が実際に発行されるのかがあらかじめわかっていない場合は，適当な想定に基づいてインデックスを定義しておかなくては
［第6回］Bツリー・インデックスの構造
この特集の目的は，SQL文の処理手続きの問題点を見抜けるようになることです。処理速度はディスク・アクセス回数に大きく左右されますので，手続きごとのディスク・アクセス回数を見極められるようになることと言ってもいいでしょう。ディスク・アクセス回数を減らす最も基本的な技術が，今回取り上げる「インデックス」です。インデックスにはいろいろな種類があります注1が，ここでは最もよく使われる「Bツリー・インデックス」に絞ります。 「インデックスを使うと検索時間が短くなる」。このことをきちんと理解するには，インデックスの内部構造を知る必要があります。書籍の索引を例に一般的なインデックスを説明し，その後，データベースのBツリー・インデックスの内部構造について解説します。 ページをめくる回数を減らす書籍の索引 インデックスを日本語で言えば「索引」です。たいていの専門書籍には，用語とその用語の登場するページ番号を
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