AppEngineのDatastoreの学び方 - ひがやすを技術ブログ
Google AppEngineではBigtableの上にDatastore Serviceが構築されていて、開発者は、このDatastore Serviceを利用してBigtableにアクセスすることになります。このDatastore ServiceはPython版もJava版も機能はほとんど同じです。もしかすると、全く同じものかもしれません。 GAE/Jの場合、JDOを通じて、Datastore Serviceを利用するのが推奨されていますが、実はこれが嵌りポイント。 JDOは汎用的なインターフェースなので、Datastore Serviceを理解するのには向いていません。Datastore ServiceがRDBMSのような高機能なら、JDOを通じて抽象化し、Datastore Serviceのことは知らなくても済すのもぜんぜんありなのですが、残念ながら、そうなってはいません。 Da
App Engineでバージョンによる楽観的排他制御 - ひがやすを技術ブログ
Song of Cloudで送金のトランザクション処理パターンが紹介されていました。 http://songofcloud.gluegent.com/2009/11/blog-post_18.html 同様のpython版がこちら Distributed Transactions on App Engine - Nick's Blog 上記のやり方で基本的には問題はないのですが、バージョン管理による楽観的排他制御を行っていないので、送金だけを考えるなら、残高を差分で更新しているので大丈夫ですが、これを一般的なパターンに拡張しようとすると、楽観的排他制御は必要になります。 楽観的排他制御とは、エンティティにバージョン番号を持たせておいて、メモリ読み込んだときのバージョン番号と書き込むときのバージョン番号が等しいことを確認する方法で、RDBMSの場合は、次のようなSQLを実行することで実現しま
Google App Engine入門：フレームワークの選択
Google App Engine向けのアプリを作る際に最初に悩んだのはフレームワークの選択。Google App Engineにはwebappという最低限の機能を持ったフレームワークが付いて来るが、Python使いの人たちの間では、DJangoというフレームワークが広く使われているらしいし。かといって、あまり大きなフレームワークを使うと、パフォーマンスのチューニングとかもしにくくなるし、フレームワークそのもののバグや制限に悩ませられる可能性もある。 そんな中で増井君が見つけてくれてまず試したのが、Junoというフレームワーク。DJangoと比べると遥かに小さく、WebappよりもURLのルーティングのメカニズムとかが充実している。 そこで一旦はアプリをJunoの上で作り始めたのだが、Junoのソースコードを見ているうちにいろいろと気に入らないところが出て来た。不必要にオプションが多いし、
「リニアにスケールするように作れる」からこそのGoogle App Engine
Google App Engineを使った最初の作品 Tiny Message （http://tinymsg.appspot.com）をリリースしてまだ２０時間経っていないが、設計の過程でいろいろと学べたことがある。 その中でも一番収穫として大きいのは、「Google App Engineを使えば、リニアにスケールするサービスを作ることが可能」だということが実感できたこと。 もちろん、Google App Engine上に作ったからと言ってすべてのアプリがリニアにスケールするわけではなし、どんなアプリでもそう作れるわけではない。Entity Groupの構成を間違えればそこがボトルネックになるし、Queryの二重ループなんかを書いたら、すぐにタイムアウトしてしまう。 リニアなスケーラビリティを持つDatastoreの上で作るとは言え、やはりDatastoreの仕組みをちゃんと理解してデー
素朴なBigtable、できること できないこと
素朴なBigtable、できること できないこと：分散Key-Valueストアの本命「Bigtable」（2）（1/2 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 あまりにもRDBとは異質な「Bigtable」 前回の「もう1つの、DBのかたち、分散Key-Valueストアとは」では、連載第1回目として、クラウドコンピューティングにおける新しい潮流である「リレーショナルデータベース（RDB）から分散Key-Valueストア（分散KVS）への移行」が、どのようなパラダイムシフトをもたらすのかを解説しました。今回からは、グーグルが運用する代表的な分散KVS「Bigtable」の内部構造を紹介し、クラウドの本質をより深く掘り下げます。 前
App EngineのEntityGroupを理解しよう - ひがやすを技術ブログ
App EngineのEntitiGroupは、Keyの親子関係を利用して組み立てられたEntityの集まりです。 Entityとは、Bigtable上の1つの行で、ユニークに識別するためのKeyを持っています。 Keyは、種類をあらわすkindとAppEngineから自動的に採番されるidもしくはアプリケーション側で自由に決めることのできるnameで構成されます。 通常は、AppEngineの自動採番に任せますが、Emailのアドレスをキーに使いたい場合などは、nameを使います。kindはテーブル名のようなものだと思ってください。 Keyの親子関係は次のようにして作ります。 Key grandparentKey = KeyFactory.createKey("Grandparent", "しげお"); Key parentKey = KeyFactory.createKey(grand
Google App Engine入門：Entity Groupとトランザクション処理
今週に入ってから、ようやく少し本気でGoogle App Engineでプログラムを書き始めている私だが、ようやく Entity Group の使い方が分かって来たので簡単に解説してみる。 Entity Groupとは、一口で言えば「トランザクションを使ったアトミックな読み書きの対象となるEntity（＝データベース上のオブジェクト）の集まり」である。 イメージとしては、まず「一つのハノイの塔を三人で同時に遊んでいる姿」を思い浮かべると分かりやすいかも知れない。全くのルールなしで皆で同時に遊ぼうとすると、腕が交錯してぐちゃぐちゃになってしまう。 そこで、「ある時点でハノイの塔ボード（三つの棒を支えている水平に置かれた板）に触ることが出来る人は常に一人。一度ボードに触った人はすべての円盤をいずれかの棒の位置に置いた状態にしてからしか手を離してはいけない。もし自分がハノイの塔に触りたい時に、す
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
https://twitter.com/yasuo_algo/status/5585739850