一般的なデータベースでは、カラムごとにデータ型を指定し格納できる値が決められていますが、SQLiteでは、テーブルを作成するときに、データ型を指定しなくても良い寛大な設計になっているところも特徴的な部分です。 それでは、SQLiteの使い方をご紹介します。 今回も例として上げているコードは、サンプルプログラムとして以下からダウンロードできます。 サンプルプログラム 実行画面 ヘルパークラスの実装 SQLiteOpenHelperというヘルパークラスを継承してDBOpenHelperクラスを作成します。 SQLiteOpenHelperクラスのコンストラクタには、第一引数にContext、第二引数にデータベース名、第三引数にCursorFactory、第四引数にデータベースのバージョン番号といった値が渡します。 public DBOpenHelper( Context context ) {
さて、今回は比較的新しいデータストアであるLevelDBについてまとめてみました。 LevelDBは1年ほど前からNode.js界隈ではブームが来ていて、理由がよくわかっていなかったんですが、まとめている内に分かるかなと思ってまとめました。今回はNode.js無関係でLevelDBの基礎的なことだけ調査した結果をまとめてみました。 Node.jsで使ってみる話は後に回します。 LevelDBとは? key-value型のデータストアの一つです。 Googleの研究者である、Jeff DeanとSanjey Ghemawatが開発し、2011年に公表されました。C++で書かれており、多くのプログラミング言語でbindingsが書かれています。もちろん、JavaScript/Node.jsでも書かれています。 LevelDB は Google のBigTableをベースにしたアーキテクチャを持
連載：使ってみました！ Google Cloud SQL 第1回 駆け足で見るGoogle Cloud SQLでできること クラスメソッド 中村修太（なかむら しゅうた） 2012/2/22 アマゾンやマイクロソフトに続いて、ついにグーグルもRDBMSのサービスを提供し始めました。今回は、あえて詳細な解説は避けて、このサービスでどんなことができるのかを駆け足でお見せします（編集部） GoogleがついにRDBMSサービスの提供を開始！ 2011年11月、Googleは「Google Cloud SQL」というサービスの提供を始めました。リレーショナルデータベース管理システム（RDBMS）の機能をインターネットを通して提供するサービスです。はやりの言葉で言えば、「クラウド環境で動作するRDBMS」ということです。 本稿執筆時点では、このような形でRDBMSのサービスを提供している例は少なく、
グーグルのBigQuery、高速処理の仕組みは「カラム型データストア」と「ツリー構造」。解説文書が公開 SQLのクエリに対応し、3億件を超えるデータに対してインデックスを使わないフルスキャン検索で10秒以内に結果を出す。グーグルのBigQueryは大規模なクエリを超高速で実行する能力を提供するサービスです。その内部を解説する文書「An Inside Look at Google BigQuery」（PDF）を公開しました。 グーグルは大規模クエリを実行するサービスとして社内でコードネーム「Dremel」を構築しており、2010年にそのDremelを解説する文書「Dremel: Interactive Analysis of Web-Scale Datasets」を公開しています。BigQueryは、そのDremelを外部公開向けに実装したものです。 グーグルはこのDremel/BigQue
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