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Googleの虎の子「BigQuery」をFluentdユーザーが使わない理由がなくなった理由 #gcpja - Qiita
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qiita.com/kazunori279
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legoboku
すごい "ひとつひとつのクエリを実行するたびに数百台〜数千台のマシンが同時並列に検索を実行している"“インデックスは一切作らず、すべてディスクのフルスキャン（テーブルスキャン）で処理する。”
stumsky
「Hadoopとは何だったのか」 hadoop - Googleの虎の子「BigQuery」をFluentdユーザーが使わない理由がなくなった理由 #gcpja by @kazunori_279 on @Qiita
inurota
「1TBのデータを1秒でフルスキャンするには、いったい何台のディスクドライブを並列に回せばよいのか？という実験をし、その結果得られた答えが5,000台」それを素直に横展開するのがとてもGoogle的。
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Googleの虎の子「BigQuery」をFluentdユーザーが使わない理由がなくなった理由 #gcpja - Qiita
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... 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
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2014/05/19 リンク