転置インデックスを実装しよう - mixi engineer blog
相対性理論のボーカルが頭から離れないmikioです。熱いわっふるの声に応えて今回はTokyo Cabinetのテーブルデータベースにおける検索機能の実装について語ってみたいと思います。とても長いのですが、最後まで読んだあかつきには、自分でも全文検索エンジンを作れると思っていただければ嬉しいです。 デモ モチベーションをあげていただくために、100行のソースコードで検索UIのデモを作ってみました。Java 6の日本語文書を対象としているので、「stringbuffer」とか「コンパイル」とか「倍精度浮動小数」とかそれっぽい用語で検索してみてください。 インデックスがちゃんとできていれば、たった100行で某検索エンジン風味の検索機能をあなたのデータを対象にして動かすことができます。ソースコードはこちら（テンプレートはこちら）です。 でも、今回はUIの話ではないのです。ものすごく地味に、全文検索
DBMによるテーブルデータベース - mixi engineer blog
正月早々インフルエンザにかかって寝込んだmikioです。電車に乗る時や繁華街などに出る時はマスク着用が必須ですね。さて今回は、Tokyo Cabinetで実装したテーブル方式のデータベースについて紹介します。意外にどうして強力な機能なので、このネタは連載することを予告します。 テーブルデータベースとは 簡単に言えば、リレーショナルデータベースのテーブルのように、複数の列からなるレコードを格納できるデータベースです。SQLや表結合などの複雑な機能はサポートしませんが、そのぶん高速に動作します。つまり、DBMの速度で動くリレーショナル風データベースです（厳密にはリレーショナルデータベースではありません）。 TCの基本となるハッシュデータベースは、単純なkey/value型のデータベースであり、つまりキーにも値にもスカラ（数値や文字列などの特に構造を持たない単一の値）しか格納することはできません
mixi Engineers’ Blog » かんたん友人検索 その壱
朝7時30分に起きて駒沢公園をジョギングすること10日目のmikioです。だいぶ体が軽くなってきて、そろそろ体型にも変化が出てくるかなと期待する毎日です。さて、以前の記事で予告した通り、Tokyo Dystopiaを使ったmixi内の検索機能をインディーズ機能としてリリースしました。「かんたん友人検索」という名のとおり、mixiの登録ユーザを対象として友人や知人を簡単に検索する機能です。操作を簡潔にしながらも、マイミクシィのつながりなどを使って検索精度を高めているのが特徴です。 シンプルにした 見た目として最も大きな特徴は、従来の友人検索よりも入力フィールドの数を減らしたことです。従来では「姓」「名」「ニックネーム」「性別」「年齢（下限）」「年齢（上限）」「血液型」「現住所（都道府県）」「現住所（市区町村）」「出身地（都道府県）」「出身地（市区町村）」「趣味」「職業」「キーワード」「写真」
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
処理を実行中です
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
http://1978th.net/tech/promenade.cgi?id=31
