Tkrzw: a set of implementations of DBM
In general, if you want a key-value storage with the highest performance, choosing the file hash database is recommended. If you need ordered access of records, choosing the file tree database is recommended. If you need scalability of ordered databases, choosing the file skip database is recommended. If you need extreme performance, the on-memory hash database and the on-memory tree database are
ランキングのつくりかた:Kenn's Clairvoyance
遅ればせながら、あけましておめでとうございます。 先週には、ベイエリアの友人たちがやっているEchofonがPostUpに買収されるなど、幸先のよい新年のスタートとなりました。 さて、最近ホットなマーケットといえばソーシャルゲームですが、ゲームといえばリーダーボード。ハイスコアのランキングで友人や見知らぬ人たちと競うのは、ビデオゲームが誕生した1970年代から欠かせない要素でした。 ところが、インターネット経由で100万人規模のプレイヤーがつながるようになってきた現在、その全体をランキングづけするのは、技術的にも大きなチャレンジとなってきました。 今回は、そのリーダーボードのつくりかたについて、ぼくらの作っているソーシャルゲーム・プラットフォームであるPankiaの運用で得られた知見を共有したいと思います。 自分の順位を知る方法 リーダーボードの基本的な考え方はシンプルで、それはつまり「ユ
B木 - naoyaのはてなダイアリー
昨年から続いているアルゴリズムイントロダクション輪講も、早いもので次は18章です。18章のテーマはB木(B Tree, Bツリー) です。B木はマルチウェイ平衡木(多分木による平衡木)で、データベースやファイルシステムなどでも良く使われる重要なデータ構造です。B木は一つの木の頂点にぶら下がる枝の本数の下限と上限を設けた上、常に平衡木であることを制約としたデータ構造になります。 輪講の予習がてら、B木を Python で実装してみました。ソースコードを最後に掲載します。以下は B木に関する考察です。 B木がなぜ重要なのか B木が重要なのは、B木(の変種であるB+木*1など)が二次記憶装置上で効率良く操作できるように設計されたデータ構造だからです。データベースを利用するウェブアプリケーションなど、二次記憶(ハードディスク)上の大量のデータを扱うソフトウェアを運用した経験がある方なら、いかにディ
RDB - 実例で学ぶ、JOIN (NLJ) が遅くなる理屈と対処法 - Qiita
"Nested Loop Joinしか取り上げて無いのにタイトルが大きすぎないか" と指摘を頂いたので、タイトルを修正しました。Merge JoinとHash Joinのことはまた今度書こうと思います。 「JOINは遅い」とよく言われます。特にRDBを使い始めて間がない内にそういう言説に触れた結果「JOIN=悪」という認識で固定化されてしまっている人も多いように感じています。 たしかに、JOINを含むようなSELECT文は、含まないものに比べて重たくなる傾向があることは事実です。また、本質的に問い合わせたい内容が複雑で、対処することが難しいものも存在します。しかし、RDBの中で一体どういうことが起きているのかを知り、それに基いて対処すれば高速化できることも少なくないと考えています。 本稿では、JOINの内部動作を解説した上で、Webサービスを作っているとよく出てくるJOIN SQLを例題に
SIGMOD'13 に論文採択 - iwiwiの日記
論文が国際学会 SIGMOD'13 (ACM SIGMOD International Conference on Management of Data) に採択されました．SIGMOD はデータベース分野のトップ会議です．日本からの論文は知る限り 5 年ぶりだと思います．修士の間の研究で，この厳しい戦いを勝ち抜き論文採択に至ることができ，本当に嬉しいです． 論文は "Fast Exact Shortest-Path Distance Queries on Large Networks by Pruned Landmark Labeling" というタイトルで，研究室同期の岩田と NII の吉田さんとの共同研究です． 内容について 扱っている問題は前回の EDBT 論文と同じく，大規模ネットワーク上の最短路クエリです．グラフに対し，ある程度の前計算データを蓄えておく事により，2 点間の最短
インデックスの基礎知識
■ インデックスとは データベースの世界で、インデックス(索引)とはテーブルに格納されているデータを 高速に取り出す為の仕組みを意味します。 インデックスを適切に使用することによってSQL文の応答時間が劇的に改善 される可能性があります。 インデックスにはB-Treeインデックスをはじめ、ビットマップインデックス、 関数インデックスなどの種類がありますが、ここでは最も一般的に使われ、かつ ほとんどのDBMSでサポートされているB-Treeインデックスについて解説します。 ※ CREATE INDEX文でオプションを指定しない場合は通常B-Treeインデックスが 作成されます。 ■ B-Treeインデックスのしくみ B-Tree(Balanced Tree)インデックスは次のようなツリー状の構造になっています。 ツリーの先頭はヘッダブロックと呼ばれています。ヘッダブロックでは、キー値の 範囲
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SQLで木と階層構造のデータを扱う――入れ子集合モデル
