基幹系システムの基本構成とCloud SQLのCRUD処理
1 連載の概要 1.1 本連載の趣旨と概要 基幹系はソーシャル系などに比べて、誤解を招く言い方かもしれませんが保守的な面があり、先端的な機能などの取り込みも遅れがちです。また、実際問題として基幹系ではソーシャルWebなどに比べて、システム機能の要件のハードルが高くなる部分が多いです。しかしそのような基幹系だからこそ、クラウド他Webの先端機能を利用すればどのように変貌・効率化するかを考えてみるのも意味のあることと筆者は考えます。 本稿では8回程度のやや長期の連載を予定しています。内容としては、GoogleのPaaSクラウド（Google App Engine、以後GAE）上でRDBのMySQLを使用できるようにした「Google Cloud SQL」を中心に取り上げますが、その他にもさまざまなツールやサービスと組み合わせた内容にする予定です。 サービスの組み合わせで取り上げる内容としてはW
Google Cloud SQLとBigtableのコード記述と処理スピードを比較・検討してみる
Java言語からのアクセスで、Cloud SQLではMySQLの動的SQLを使用し、BigtableではLow-Level APIを使用しています。Bigtableアクセス用のAPIとしてはこの他に、日本発のオープンソースフレームワークのSlim3やJDO（Java Data Objects）、JPA（Java Persistence API）などもありますが、アクセスパフォーマンスでは、ここで使用するLow-Level APIか最も優れているはずです。 処理スピード比較 処理スピードの比較は、アイテムマスタのCRUD処理（登録・参照・更新・削除）をそれぞれ同じ画面内容からのアクセスで、Bigtableはクラウド環境で、Cloud SQLではクラウドとローカルの両方で測定を行っています。処理時間の測定では該当のメソッドが呼び出された瞬間から登録などの処理完了直後までの時間を、それぞれの処理
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