7. 通常のWebサーバとの通信 <html> <body> <fhtml> POST /confirm.Cookie: ail=vuCookie:
From Fluentd Meetupに行ってきました これを読んだ時、BigQueryの検索スピードについてちょっと補足したくなった。確かにFluentd Meetupのデモでは9億件を7秒程度で検索していたが、BigQueryの真の実力はこれより1〜2ケタ上だからだ。ちょっと手元で少し大きめのテーブルで試してみたら、120億行の正規表現マッチ付き集計が5秒で完了した。論より証拠で、デモビデオ（1分16秒）を作ってみた： From The Speed of Google BigQuery これは速すぎる。何かのインチキである（最初にデモを見た時そう思った）。正規表現をいろいろ変えてみてもスピードは変わらない。つまり、インデックスを事前構築できないクエリに対してこのスピードなのである。 価格も安い。さすがに120億行のクエリは1回で200円もかかって気軽に実行できなさそうであるが、1.2億
* Some tools and techniques for setting up a good automated testing workflow in Node.js apps that condatabases. * The Javascript ecosystem understandably has less mature traditional relational database support than those of languages employed for many years in web application backends. Available Javascript ittle of the widespread commun
(ε・◇・)з きえまみた (ε・◇・)っ x3.js JavaScript r
Badass JavaScriptA showcase of awesome JavaScript that pushes the boundaries of what's possible on the web, by @devongovett. Alon Zakai, the Emscripten is back at it again, this time releasing SQLite to JavaScript using his own tool. The demo page shows it in use, and if you view source, it to use after it has been compiled. var
A declarative, data-retrieval and aggregation gateway for quickly consuming HTTP macbook pro'; details = select * from eBay.ProductDetails where ProductID in ('{prodid}') and ProductType = 'Reference'; reviews = select * from eBay.ProductReviews where ProductID in ('{prodid}') and ProductType = 'Reference'
eBayが、JavaScriptアプリケーションから
グーグルは同社のクラウドでリレーショナルデータベース機能を利用できるサービス「Google Cloud Google Labsの扱いで、限定プレビューとなっています。 グーグルはGoogle Cloud ities of a MySQL database, the service enables you to easily move your data, applications, and services into and out of the cloud. （略） To ensure that your critical applications and services are always running, Google Cloud
Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. Cloud database service that helps you set up, maintain, manage, and administer your relational databases on Google Cloud Platfith MySQL, Podatabase option is right for you? Learn more about our database services. Learn more
大阪%' とすれば備考欄に'大阪'が含まれているレコードをすべて取得することが可能ですが、当然、インデックスは使えません。必ずテーブルをフルスキャンすることになります。 そもそも、LIKE検索をするような項目はデータ量が多く、数百Byteから数千Byteの領域を取っていることもあるでしょう。RDBMSのデータに対するアクセスは、カラム単位でもレコード単位でもなく、ブロック（ページ）単位になりますので、レコード数によっては非常に大量のアクセスが発生します。 ブロック単位のアクセスはデータの入り方によって何とも言えないので、レコード長で考えるとすると、数百〜2000Byteのレコード長で1万件（数M〜20MByte）前後で、検索頻度が少ないのであればLIKE検索で十分
先週、ダイアリーがリニューアルされました。今回のリニューアルはダイアリーの応答時間の改善が目玉の一つとなっており、そのために１週間リリースを延ばし、改善の時間を確保していました。今回は、この改善について記しておきます。 はてなでは「推測するな、計測せよ」の原則にしたがって、ダイアリーのユーザーページの全アクセスの応答時間を解析し、ヒストグラムを作っています。また、特定の閾値(1秒、2秒とか)以内に何%のリクエストを返却できている割合をグラフ化しています。 このグラフを見ると、応答時間時間は時間とともに劣化することが一目瞭然です。実際に今年初めの値と比較すると10%〜20%程度の悪化が確認されました。あとは、これをひたすら改善していくのみです。今回実施した主な対策は、以下の通りです。 ネットワーク パケットロスが発生しているようなトラフィック経路上のボトルネックの解消(L2スイッチの置換、物
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