分散ストレージに使えるかもしれないアルゴリズム
The document discusses EpiChord, an enhancement of the Chord distributed hash table. It presents EpiChord's lookup algorithm and its division of the address space to reduce routing table sizes while maintaining low diameter. Bloom filters are also summarized, including how they represent sets using bit vectors and can check for set membership with possible false positives. Techniques like vector c
たけまる / 第四回 Erlang 分散システム勉強会 - 閉幕
このサイト内 ウェブ全体 書いてる人 たけまる はてブ数 注目エントリー 最近の記事 2010-02-26 第四回 Erlang 分散システム勉強会 - 閉幕 2010-02-24 第四回 Erlang 分散システム勉強会 - 懇親会に空きあり 2009-10-12 Voluntas さんの Erlang 講義 2009-07-29 Kai Plugin for Ruby on Rails 2009-07-04 第3回 Erlang 分散システム勉強会 終わりました 2009-06-15 7/3 第3回 Erlang 分散システム勉強会 2009-06-04 分散Key/Valueストア，Kaiを使ってみよう！ 2009-04-30 Kai running in goo home 2009-04-04 プログラミング言語 Erlang の動向 2009-03-18 ets で bag と
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
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プログラミングコンテストでのデータ構造
Jimmy Lin » Data-Intensive Text Processing with MapReduce
scale out の技術 〜 consistent hashing 編 (cloud 研究会, December 19, 2008)
