Cache-Oblivious データ構造入門 @DSIRNLP#5

9. なぜ B-Tree の方が良いか？ 大事な前提（若干雑） 1. ディスクの読み込み時間 >> 計算時間 2. ディスクである箇所を読み込むと周辺も含 めてそこそこ大きく読まれる 前提より • ディスクを読み込む回数だけを考える – 普段の議論：「O(ほげ) 時間」 – 今回の議論：「ディスクI/O 𝑂(ほげ) 回」 • 一度に読み込まれるサイズを 𝐵 とおく Cache-Oblivious データ構造入門 (@iwiwi) 10 10. データの探索にかかる I/O 回数 二分探索木 • 𝑂 log 𝑛 回 一回の I/O で 2 分岐 B-Tree • 𝑂 log 𝐵 𝑛 回 一回の I/O で Θ(𝐵) 分岐！ ↑ノードのサイズをブロックサイズ 𝐵に合わせる B-Tree のほうが log 𝐵 倍ぐらい早い これは平気で 10 倍とかになるので大違い！ Cac

[efcl]

ブロックサイズをなしに、B-TreeぐらいのOで探索するアルゴリズムとデータ構造

[Dai_Kamijo]

Cache-Oblivious なデータ構造 van Emde Boas 木 (vEB Layout) について分かりやすく図解している資料 / “Cache-Oblivious データ構造入門 @DSIRNLP#5” — Takuto Wada (@t_wada) July 14, 2016 from Twitter https://twitter.com/Dai_Kamijo July 15, 2016 at 09:51AM via IFTTT

[t-wada]

Cache-Oblivious なデータ構造 van Emde Boas 木 (vEB Layout) について分かりやすく図解している資料

[fcicq]

1 external memory 2 vEB

[YuichiTanaka]

TokuDBのインデックスの元になってるデータ構造の解説。

[futtafutta]

参考になります

[qnighy]

iwiwi先生のCache-Oblivious Data Structure入門

[kasumani]

Cache-Oblivious データ構造入門 @DSIRNLP#5 Presentation Transcript 2014/01/11 @ DSIRNLP 5 Cache-Oblivious データ構造入門 秋葉 拓哉 (@iwiwi) アウトライン 1. B-Tree が何故使われるのか？ (復習) 2. Cache-Oblivious の考え方と意義 3. Cache-Oblivious 探索木 (vEB