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Googleドライブでデータベースが使えるという衝撃 | 非IT企業に勤める中年サラリーマンのIT日記

Googleドライブ上でFusion Tablesというデータベースが使えます。Google Apps Script（GAS）で制御できるのと、それを介してスプレッドシートと連携できるのでとても便利です。今回はFusion Tablesの導入から認証方法、GASからの制御方法（今回は簡単にSELECT文からの読み込みのみ）について書き留めておきます。Fusion Tablesの導入Google Drive上の「アプリの追加」からFusion Tablesを探して有効化します。登場してから数年経ちますがまだ（試験運用）のままですね。有効化すると新規メニューに現れるのでクリックして起動し... いろいろアプリを導入できるらしいのですが、その中から、「Fusion Tables（試験運用）」を選びます。まだ試験運用みたいですね。導入するとメニューに現れます。それをクリック。以下の画面が現れ

Watson 2016/02/03

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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－ Publickey

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

Watson 2012/11/19

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グーグルがNoSQL軽量ライブラリ「LevelDB」をオープンソース化。SQLiteとの比較ベンチマークも公開

グーグルがNoSQL軽量ライブラリ「LevelDB」をオープンソース化。SQLiteとの比較ベンチマークも公開キーバリュー型データストアは、いわゆるNoSQLデータベースの代表的な種類の1つ。LevelDBは以下のような特徴を備えています。基本的な操作は、Put(key,value), Get(key), Delete(key) 1つのトランザクションとして複数の変更操作が可能データは自動的に圧縮し保存される SQLite、Kyoto TreeDBとの比較ベンチマークも LevelDBはC++で書かれたライブラリで、今後のChromeブラウザのIndexedDBはLevelDBで実装されると説明されています。 Upcoming versions of the Chrome browser include an implementation of the IndexedDB HTML5

Watson 2011/07/29

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Googleが開発! 高速データベース「LevelDB」登場 | エンタープライズ | マイコミジャーナル

LevelDB is a fast key-value storage library. Googleから新しいプロジェクトが公開された。高速なキーバリューデータベースライブラリ「LevelDB」だ。2条項のBSDライセンスのもとでオープンソースソフトウェアとして提供されている。対象言語はC++。なるべくほかのライブラリやプラットフォームへの依存が少なくなるように設計および実装されており、アプリケーションへの組み込みやOSへの移植が簡単に実施できるという特徴がある。 LevelDBの提供する機能はキーから値への順序付きマッピングを提供するというもの。SQLに対応したリレーショナルデータベースのような機能は提供していない。割り切った機能に特化しており、基本的にPut(key,value)、Get(key)、Delete(key)で操作を実施する。Chromeに搭載されているIndexedD

Watson 2011/07/29

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グーグルによるMapReduceサービス「BigQuery」が登場。SQLライクな命令で大規模データ操作

「数兆件のデータも対話的に、高速に分析できる」。グーグルは5月19日にこのような表現で新しいサービス「BigQuery」の登場を紹介するエントリを、ブログにポストしています。グーグルが公開したBigQueryは、Hadoopやデータウェアハウスなどを用いて多くの企業が行おうとしている大規模データ（いわゆる「Big Data」）の分析を、グーグルのクラウドで可能にします。利用者はGoogle Storage経由で大規模データを転送し、SQLライクな命令によって抽出や分析を行います。まるでグーグルが大規模データ処理のMapReduceをホスティングし、その機能をサービスとして提供するようなものがBigQueryといえます（ただし公開された「BigQuery」の説明には、内部でMapReduceを利用しているのかどうかの記述はないのため、MapReduce「的」なサービスと表現すべきかもしれ