mixi Engineers’ Blog » 圧縮データベースを使おう
チャリンコ通勤による滝のような汗で、朝からTシャツがシースルーになってしまうmikioです。さて今回は、Tokyo Cabinet（TC）のデータベースを各種のアルゴリズムで圧縮して利用する方法についてご紹介します。 圧縮B+木 B+木とは、比較関数の値による順序が近いレコード群を単一のページにまとめ、各ページにB木（multiway balanced treeの略であり、二分木（binary tree）とは違います）の索引を張ったものです。理論的にはレコードの探索も更新も O(log n) の時間計算量で行え、内部ノード（B木）の操作をキャッシュすると実質的には O(1) の時間計算量で探索や更新が行えるという、かなり安定した性能を備えるデータ構造です。その上、レコードが一定の順序に基づいて並べられているので、数値の範囲検索や文字列の前方一致検索が高速に行えたり、カーソルによって順序に基
かんたん友人検索 その弐 - mixi engineer blog
朝のジョギング生活を絶賛継続中ですが、あまり体重が減らなくてショボンヌなmikioです。さて今回は、Tokyo Dystopiaを使った検索機能「かんたん友人検索」の設計と実装についてお話しします。 全体の戦略 Tokyo Dystopia（TD）は単なる全文検索用のインデックス管理ツールです。多数の文字列の中から特定のパターンを含んだ文字列を特定する処理を高速化することはできますが、逆に言えばそれしかできないのです。住所を市区町村単位で限定して結果を絞り込むとか、ログイン時間が近い順に並び替えるとかの高機能は備えていません。Hyper Estraierにはそういったアプリケーション寄りの機能を持たせていましたが、逆にコードベースが肥大化して保守や最適化がしにくくなってしまいました。その反省を踏まえて、今回は、「全文検索による対象の絞り込み」だけはTDにやらせて、その他の機能は全て専用に書
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