Google Cloud SQLとBigtableのコード記述と処理スピードを比較・検討してみる

Google App Engine for JavaでMySQLを使ってみる（2）

MySQLインスタンスの設定

　MySQLインスタンスを使用する場合はEclipseの外に、MySQLをインストール・起動して置く必要があります。図3の画面で指定するデータベース名などは、ローカルMySQLでの設定内容に対応しています。

図3　MySQLインスタンスの設定画面

　MySQLインスタンスを使用する場合は、「Use MySQL instance」の選択から、右の「Configure..」をクリックすると図3のConfigure MySQL instanceの画面が表示されるので、各項目を入力します。

　ここで「Port number」はMySQLのデフォルトポート番号で、Databaseのユーザ名とパスワードには、MySQLで登録したものを指定していますがrootでも構いません。

　次に「Path to MySQL JDBC JAR」ですが、図3の「MySQL JDBC JAR」のリンクをクリックすると、図4のConnector/Jのダウンロードサイトが表示されるのでこの画面下部にあるリンクからダウンロードし、解凍後、中にあるJARファイル（記事での使用はmysql-connector-java-5.1.18-bin.jar）を「Browse」ボタンから指定します。

図4　Connector/Jのダウンロードサイト

Cloud SQLインスタンスの設定

　Cloud SQLインスタンスを使用した場合、ローカル（Eclipse）からのCloud SQLアクセスはGAEクラウド上のMySQLに対して行われます。従って、ローカル環境でMySQLを準備・稼働させる必要はありません。

　Cloud SQLのインスタンス設定は、図2の「Use Google Cloud SQL instance」を選択し、右の「Configure..」リンクをクリックすると表示される図5の画面で行います。

図5　Cloud SQLインスタンスの設定画面

　図5のインスタンス名とデータベースユーザ名は前回紹介した「Google APIs Console」画面で設定した内容を指定し、データベースのユーザ名とパスワードの指定は、MySQLインスタンスの場合と同様です。

　ローカル環境でのCloud SQLパフォーマンス測定では以上見てきた2種類の設定を使用して行っていますが、その実行速度には大きな違いがあり、これから具体的に見ていきます。

ローカル環境で使用するPCの基本スペック

　パフォーマン測定はローカル環境での実行速度についても行っていますが、ローカルの測定では次の基本スペックのPCを使用しています。
 

• OS： Windows 7 32ビット
• CPU： Intel Pentium CPU G620 2.6GHz
• メモリ： 4GB

使用するCRUD処理画面

　Cloud SQLとBigtableのCRUD処理は図6の画面で行います。図は登録処理実行後の画面表示で、登録完了後ビーンズで測定された実行時間がステータスフィールドに表示されています。

　その他、参照、更新、削除も画面上部のラジオボタンから選択して行いますが、操作手順は典型的なCRUD処理なので問題ないでしょう。なお、更新と削除は参照でデータを表示してから行います。

図6　Cloud SQLのCRUD処理画面