アルゴ式
B-treeインデックス入門 - Qiita
B-treeがMySQLで使用されている背景から、B-treeインデックスの構造、そしてそれに基づいたインデックスの使用方法の入門編です。以下の流れに沿ってまとめていきます。 インデックスってなに？ B-treeってなんでインデックスに使われているの？ B-treeインデックスの構造 インデックスの使用方法 ※ 勉強をかねてまとめていることもあり、間違っている箇所がございましたら教えていただけると嬉しいです。 インデックスってなに？ 全体の内容の中から特定部分を探すために使用する、本の索引のような概念のことです。これを用いることで、検索を高速化することができます。 特定の項目が本のどこに載っているかを確認するために索引を調べることで、全ページを順に調べなくても、その項目が登場するページ番号がわかる MySQLのストレージエンジンでも、インデックスが同様の方法で利用されており、インデックスの
Python の dict の実装詳解 : DSAS開発者の部屋
@methane です。 最近 Python の dict をハックしているので、その紹介をしたいと思います。 ですが、まずこの記事では現在 (Python 3.6a2) の dict の実装を詳解します。 データ構造 基本となる構造体は3つです。(Python 3.6a2 のソースより引用) typedef struct _dictkeysobject PyDictKeysObject; typedef struct { PyObject_HEAD Py_ssize_t ma_used; PyDictKeysObject *ma_keys; PyObject **ma_values; } PyDictObject; typedef struct { /* Cached hash code of me_key. */ Py_hash_t me_hash; PyObject *me_key;
なぜBTreeがIndexに使われているのか - maru source
※この内容は個人的な考察なので、間違っている箇所もあると思います。そういう部分を見つけた際はぜひ教えて下さい。 RDBMSの検索を早くするためにIndexって使いますよね。例えばこんなテーブル CREATE TABLE user ( id INT UNSIGNED NOT NULL, name VARCHAR(255) NOT NULL, UNIQUE INDEX (id) ); idカラムにIndexを張っています。これはidでの検索を高速にするためです。ここでidカラムにIndexが貼っていない場合と比べると検索時間が大幅に変わってきてしまいます（特にレコードが多くなった時) ではなぜIndexを貼ると検索が早くなるんでしょう？？ Indexとはその名の通り索引を意味します。特定のカラムの索引を作成しておくことで検索を高速化します。 (本の最後によみがな順で単語が並べられたりしています
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
How to solve problems on Leetcode to prepare for technical interviews
GitHub - yangshun/tech-interview-handbook: 💯 Curated coding interview preparation materials for busy software engineers
サービス終了のお知らせ
