MySQLのインデックスですが、B-treeではなくB+treeを使用するのはどうしてなのでしょうか？ | mond
MySQLのインデックスですが、B-treeではなくB+treeを使用するのはどうしてなのでしょうか？ 端的に言うと性能が良いからです。 これを理解するにはバッファプールへの理解が必要です。ディスク指向のデータベースの上では有限のメモリを最大限活用することでメモリに入り切らない巨大なデータ群に対して良好な参照性能を出す必要があります。バッファプールとはディスク上のデータの羅列を固定サイズのページ（InnoDBの場合16KB）の羅列であるとして読み書きに必要な分だけをメモリに移し取り複数の書き込みをできる限りメモリ内で受け止めて後でまとめてディスクに書き戻すという、ライトバック型のキャッシュのような機構です。 この中においてバッファプールは有限のサイズしか無いので適宜プール内のデータを書き戻して入れ替えながら上手くやっていく必要があります。 さてB+treeとB-treeの最大の違いは木のリ
Load Balancing
Past a certain point, web applications outgrow a single server deployment. Companies either want to increase their availability, scalability, or both! To do this, they deploy their application across multiple servers with a load balancer in front to distribute incoming requests. Big companies may need thousands of servers running their web application to handle the load. In this post we're going t
WHATWG Living StandardとHTMLパーサ - Qiita
この記事はドワンゴ Advent Calendar 2020 最終日の記事です。年の瀬ですね。 はじめに 本記事は、WHATWG Living Standardに準拠することを目的としたHTMLパーサである「gammo」の紹介を目的としている。gammoが実現していることを詳細に伝えるため、単なるgemの紹介に留まらず、HTMLの歴史や昨今のHTMLを取り巻く状況を簡単に解説し、WHATWG Living StandardにおけるHTML文書の解析アルゴリズムについて、実例と共に紹介する。 本記事で紹介するgammoの開発に取り掛かった理由は、主に以下の二点が挙げられる。 WHATWG Living Standardに準拠したHTMLパーサをRubyGemsの中から見つけられなかったため。 現在HTMLパーサの機能を持つライブラリの中で、最も利用されていると考えられるNokogiriと比較
様々なrate limitアルゴリズム - Carpe Diem
概要 インターネットに晒されているWebサービスでは TV等で紹介されたことによる大量流入 悪意ある人物からの攻撃 クライアントのバグに依る大量リクエスト など、本来想定していた以上のトラフィックが来ることはよくあります。 単純にシステムを構築すると大規模トラフィックに対応できずシステムがスローダウンしてしまうため、何かしらrate limitをかけておいた方が良いです。 ただしrate limitと一口に入っても色々あるため、今回は主なrate limitアルゴリズムを紹介します。 Leaky bucket Leaky bucketはデータ転送レートを一定にする（＝上限を設定する）アルゴリズムです。 下の図のように、様々な流量の水流がそのバケツに流れ込んでも小さな穴からは一定の水流が流れ出す仕組みです。 ref: What is the difference between token
約3年かけてプログラマ向けニュース推薦アプリを作り直した話 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 概要 『もっとより良いニュースアプリはできないだろうか』 そう考えてMenthasというニュースアプリを開発し、プログラマ向けニュースキュレーションサービスを作ってみた話 という記事をQiitaに書き、自分の予想を超えた反響を受けてから約3年になります。 しばらく開発の更新は留まってしまいましたが、ニュース推薦に関しての探求が終わったわけではなく、むしろ見えてきた課題のために数多くの論文を読んだりプロトタイピングを繰り返していました。 そしてつい先日、これまで解けなかった問題に対してようやく答えを自分なりに導き出すことができたため、骨格
『みんなのデータ構造』発売および予約開始のお知らせ – 技術書出版と販売のラムダノート
ご来店ありがとうございます。 本日より、新刊『みんなのデータ構造』の発売を開始しました。紙書籍の発送は7月25日前後を予定しています。電子書籍は購入後すぐにお読みいただけます。 『みんなのデータ構造』は、Pat Morin氏による “Open Data Structures” を翻訳して書籍として出版するものです。Pat Morin氏による原文は、クリエイティブコモンズ継承ライセンス（CC BY）で公開されており、誰でも自由に教材として活用できるだけでなく、内容に手を入れて別のライセンスで再配布したり、販売したりできるようにされています。堀江氏、陣内氏、田中氏による翻訳と、ラムダノート株式会社による編集も、すべてCC BYで公開しており、同様に自由に利用していただくことが可能です。 書籍版『みんなのデータ構造』（紙書籍および電子書籍）につきましては、クリエイティブコモンズライセンスではなく
B TreeとB+ Treeの違い - Carpe Diem
概要 インデックスに対してMongoDBはB Treeを採用し、MySQLのInnoDBはB+ Treeを採用しています。 どうして採用しているアルゴリズムが違うのだろう？と思って調べてみました。 主な違い B+ TreeはほとんどB Treeと同じですが、以下の点が異なります。 リーフノードとリーフノードを結ぶポインタがある データはリーフノードのみに保持する 具体例 言葉だけだと分かりにくいので、Visualizeするツールを使って具体例を表示します。 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 8, 10, 15, 18]という数列に対し、Order: 3で作ってみます。 Orderは１ノードから出る枝の数のことです。 B Tree B-Tree Visualization B+ Tree B+ Tree Visualization 先程のB Treeと違って、データはリーフノードに持つの
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