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PostgreSQL

Google Cloud データベースで次世代のエージェントを強化する

cloud.google.com

Google Cloud は、Model Context Protocol (MCP) 標準を AlloyDB、Spanner、Cloud SQL、Bigtable、Firestore などのデータベースサービスに拡張しました。これにより、AI エージェントはこれらのデータベースや Google のドキュメントに安全かつ一貫性のある方法でアクセスできるようになり、開発者はより強力でインテリジェントなアプリケーションを構築できます。 この機能は、AI モデルが外部環境と信頼性の高い方法でやり取りできるようにするものです。 この機能は、AI アプリケーション開発者、データベース管理者、および Google Cloud のインフラストラクチャを活用したいと考えているエンジニアを対象としています。

グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Rahul Deshmukh</name><title>Sr. Product Manager, AI for Databases</title><department></department><company></company>
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インデックスを張るだけでは足りない。数億件の名刺データを扱うSansanのSQLパフォーマンス改善

levtech.jp

- Sansan社が数億件の名刺データを扱う上で、SQLパフォーマンスの改善にどのように取り組んだかについての記事です。 - 単純なインデックス作成だけでは不十分であり、より高度なチューニング手法が用いられています。 - データベースエンジニア、インフラエンジニア、アーキテクト、または大規模データ基盤のパフォーマンスに課題を感じている開発者向けです。

レバレジーズ株式会社 レバテックLAB