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TokyoCabinetに関するftnkのブックマーク (2)

  • Inside Tokyo Cabinet その参 - mixi engineer blog

    この連載のように小難しい記事が続くと、読者の皆さんだけでなく執筆陣まで引いてしまうのではないかと心配しているmikioです。いやいや、いいんです。ハッキングから夜のオカズまでバラエティに富んだブログを目指すべく、私は私なりの記事を、たとえマイノリティ向けだとしても臆さず書いてゆくのです。今回はTCの実装の詳細についてお届けします。 QDBMとどう違うの? QDBMもTCと同様にDBMの一実装で、小さくて速くて使いやすいをモットーに作りはじめて、それなりに目標を達成できたと自負しているプロダクトです。しかし、今思えばいろいろと気に入らない点がいくつかありました。TCはそれを克服すべく一から書き直したものです。具体的には以下の点が違います。 空間効率の向上 : データベースファイルのサイズがもっと小さい 時間効率の向上 : 読み書きにかかる時間がもっと短い 耐障害性の向上 : データベースファ

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  • mixi Engineers’ Blog » 最適化しよう?

    エンジニアブログを私物化していると専らの評判のmikioです。ブログを書かないと死んでしまう病に冒されているのでしかたないですね。個人ブログ時代よりもわかりやすくする努力はしているんですけどね。さて、今回はソースコードの最適化による高速化について述べます。 ベンチマークテスト TCはQDBMや他のDBMより高速であるという主張をしたいのですが、その根拠としてベンチマークテストの結果が必要となります。そこで、データベースに100万レコードを格納する処理と、そうして作ったデータベースから全てのレコードを探索する処理の時間を、各DBMで計測してみました(TCのパッケージのbrosというディレクトリにテストコードが入っています)。実行環境は、Thinkpad T60(Intel(R) Core2 CPU T7200 @ 2.00GHz)上のLinux version 2.6.16です。 ハッシュ

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