※ かなり前の記事ですが、未だに引用されるので一応追記しておきます。タイトルと画像がキャッチーなのはちょっと反省していますが、これを見てBigQuery使うのを躊躇している人は多分あまり内容を読んでいないので気にする必要はないです。自分は当時の会社でも今の会社でも個人でも普通にBigQuery使っていて解析用データなどはBigQueryに入れる設計をよくしています。また、アドベントカレンダーだったのでネタっぽく書きましたが事前に想定できる金額です。 巷のBigQueryの噂と言えば「とにかく安い」「数億行フルスキャンしても早い」などなど。とりわけ料金に関しては保存しておくだけであれば無視できるほど安く、SQLに不慣れなプロデューサーがクエリを実行しても月数ドルで済むなど、賞賛すべき事例は枚挙に暇がありません。 しかし、使い方によってはかなり大きな金額を使ってしまう可能性もあります。 （追記
もう1つの、DBのかたち、分散Key-Valueストアとは：分散Key-Valueストアの本命「Bigtable」（1）（1/3 ページ） RDBとは別の、クラウド時代のデータベースとして注目を浴びている「分散Key-Valueストア」。その本命ともいえる、Googleの数々のサービスの基盤技術「Bigtable」について徹底解説 クラウド時代のデータベース「分散Key-Valueストア」 グーグルがインターネットの世界をここまで席けんできた最大の理由は何でしょうか。実は、それは同社の優れた検索技術ではありません。グーグルが成し遂げた最も大きなブレークスルーの1つは、同社が生み出した巨大な分散データストア、「Bigtable」にあります。 Bigtableは、Google検索をはじめ、YouTubeやGoogle Map、Google Earth、Google Analytics、Goog
先週、グーグルはリレーショナルデータベースをクラウドに乗せるかというエントリを書いたところ、いくつかのコメントやトラックバックをいただきました。 いずれも興味深いコメントだったにも関わらず、コメント欄に利用しているTypePad Connectがなぜかうまく動作しておらず、表示できませんでした。しかしそれではもったいないので、このエントリとして紹介させていただこうと思います（TypePad Connectには障害報告しました）。 元になったエントリの主旨をまとめると、Google App EngineはJavaに対応したし、企業内のデータセンターとセキュアな通信もできるようになった。これはGoogle App Engineが企業向けのサービスとして方向を定めたことを示す。だとすると、企業システムに不可欠なリレーショナルデータベースもきっとGoogle App Engineにのせてくるのでは
グーグルという会社は、例えばマイクロソフトやオラクルやアップルと比べると「戦略」といったものを積極的にはアピールしない会社です。 マイクロソフトやオラクルやアップルのような企業は、年に何度か大規模なイベントを開催し、現在の戦略や今後のロードマップを示します。しかしグーグルはそういった方法で将来像やスケジュールを明らかにすることはあまりなく、社内でこっそりと開発を続けて、ある日突然「こんなものができました」と発表する方を好むようです。 かつてGMailが登場したときも、そして先日Google App Engine for Javaが登場したときもそうでした。 そのためグーグルのクラウド戦略はどの方向に向かっているのか？ ターゲットとするデベロッパー層や、想定しているアプリケーションの姿といったものがどういったものなのか、次にどんな施策を打ってくるのか、といったことは想像するしかありません。
今週届いた日経コンピュータ9月2日号は、一冊まるごとグーグル特集でした。ラリー・ペイジ氏をはじめ30人近いグーグル社員へのインタビューや、TechCrunchのマイケル・アーリントン氏へのインタビュー、同社の技術の分析など非常に読み応えのある一冊になっています。 その中で僕の目を引いたのが、本エントリの表題にもなっている部分。Google App Engineの開発担当であるフレッド・ソウアー（Google App Engine Advocate Fred Sauer）氏が、リレーショナルデータベースの採用予定はない、と明言しているところです。 紙面から引用しましょう（43ページから44ページ）。 利用者拡大に向けて改良が続くGAEだが、データ格納方法については独自技術のBigTableを堅持する。企業情報システムになじみの深いリレーショナルデーベース（RDB）については、採用の予定はない
2008-12-12 いくつか誤解を生みそうな表現があるので、それをまずは指摘しましょう。 プログラムモデルとしては、すでにRDBMSからの脱却の準備は始まっています。ORマッピングがそれです。 これが、意図的かはわからないけど、ミスリードを生んでいます。「RDBMSの時代の終わりが見えてきた」というタイトルで、こういう書き方をすると、「ORマッピングによって、すでにRDBMSからの脱却の準備は始まっている」という風に読めるでしょう。これが、ミスリード。 JPAが大切だと思っているのは、永続パラダイムの転換に、コーディングを変えることなく対応できるからです。もちろんJPA+RDBMSのシステムをJPA+非RDBMSに切り替えれるという話ではなく、プログラマのコードの書き方の対応の話です。 これをもう少し、噛み砕くと、JPAのJPQL(SQLもどき)を使えば、SQLとしては統一されていない複
SQL に痛痒感を感じる日々を過ごしている身としては、RDBMS がレガシーだというのは、まったく同感ですが。 SSDを前提にしたプログラムモデルになれば、そもそもシーク時間と戦うこともなく、ストレージを意識せずにプログラムが組めます。そうなったとき、アプリケーションのデータを永続化するためにRDBMSをわざわざ使うことはないでしょう。 2008-12-12 そんなことないと思います。理由は以下の２点。 フラッシュの書き換えブロックサイズは数キロバイト以上 トランザクションは意識して実装せざるを得ない フラッシュメモリはランダムリードできますが、DRAM のようにランダムライトできるわけではありません。書き込みが非常に遅いのに加えて書き換え回数の制限もあるので、メインメモリと同様のプログラム手法を使うのは難しいと思います。 次にトランザクションについてですが、組み込み型データベースとして
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