グーグル、MySQL互換の「Google Cloud SQL」性能強化。最大でメモリ16GBへ拡張。Google Apps Scriptからも利用可能に
グーグル、MySQL互換の「Google Cloud SQL」性能強化。最大でメモリ16GBへ拡張。Google Apps Scriptからも利用可能に グーグルはGoogle App Engineで提供しているMySQL互換のデータベースサービス「Google Cloud SQL」の性能強化を明らかにしました。Google Developpers Blogにポストされたエントリ「Get started at no cost with a faster, larger Cloud SQL database」で次のように説明しています。 ストレージ容量が従来の10GBから最大100GBへ インスタンスのメモリ容量が従来の4GBから最大16GBとなり、読み込み速度が向上 非同期レプリケーションを選択可能にしたことで、書き込み速度が向上 欧州データセンターで提供開始 Google AppsのGo
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
SQL vs NoSQL、グーグルにおける戦い（後編）。Google I/O 2012
SQLとNoSQLではどちらが優れているのか？ グーグルの担当者がディベート（というより小芝居：-）を行ったセッション「Google I/O 2012 - SQL vs NoSQL: Battle of the Backends - YouTube」が公開されています。 （この記事は「SQL vs NoSQL、グーグルにおける戦い（前編）。Google I/O 2012」の続きです） スケーラビリティについて （NoSQL担当）あらゆる面で、こちらが高いスケーラビリティを提供している。 （SQL担当）そんな訳ないだろ。 （NoSQL担当）そんな訳あるさ。 （SQL担当）じゃあまず、Cloud SQLがどう使われているか紹介しよう。例えば「グーグルorgチャート」。グーグルの3万人の従業員について、組織内のつながりや仕事を示すアプリケーションだ。 社内では誰もがこのWebサイトを開いていて、
SQL vs NoSQL、グーグルにおける戦い（前編）。Google I/O 2012
SQLとNoSQLではどちらが優れているのか？ グーグルの担当者がディベート（というより小芝居：-）を行ったセッション「Google I/O 2012 - SQL vs NoSQL: Battle of the Backends - YouTube」が公開されています。 このセッションは、先々週開催されたGoogle I/O 2012で行われたもの。SQLとNoSQLには機能的にどのような違いがあり、どう使い分けるべきなのか、明確な説明が参考になります。 ハイライトを紹介しましょう。 クラウドにおけるデータベースのメリット グーグルのAlfred Fuller氏（NoSQL担当）。 クラウドはフォルトトレラントでメンテナンス不要、パッチも私たちが適用しており、利用者は運用について心配する必要がない、といったメリットがある。 データのレプリケーションや地域分散でデータも保全され、インターネッ
グーグル、BigQueryを正式公開。SQLで大規模データに対して高速処理
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
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
XAMPP環境からGoogle Cloud SQLに移行するには
XAMPP環境からGoogle Cloud SQLに移行するには：Google Cloud SQLは基幹系で使えるのか（前編）（1/4 ページ） グーグルのエンタープライズへの挑戦は成功するのか グーグルは2011年10月7日に「Google Cloud SQL」のサービス開始を発表しました。Google Cloud SQL（以降、Cloud SQL）は、「Google App Engine」（以降、GAE）から利用できるRDB（リレーショナルデータベース）アクセス機能で、RDBとしてMySQLを使用します。これまでGAEで使用できるデータストアは、いわゆる「NoSQL」の「Bigtable」だけでしたが、これでNoSQLとSQLの両方が使えるようになったわけです。 Cloud SQLのりリースは、ここ数年グーグルが指向していた、エンタープライズチャレンジの中に位置付けられます。クラウドは
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