Paxos分散システムのFault Injectionの話 NTTデータテクノロジーカンファレンス2017で発表する際に用いたプレゼン資料 https://oss.nttdata.com/hadoop/event/201710/index.html
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機械学習 はじめよう 記事一覧 | gihyo.jp
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転置インデックスを実装しよう - mixi engineer blog
相対性理論のボーカルが頭から離れないmikioです。熱いわっふるの声に応えて今回はTokyo Cabinetのテーブルデータベースにおける検索機能の実装について語ってみたいと思います。とても長いのですが、最後まで読んだあかつきには、自分でも全文検索エンジンを作れると思っていただければ嬉しいです。 デモ モチベーションをあげていただくために、100行のソースコードで検索UIのデモを作ってみました。Java 6の日本語文書を対象としているので、「stringbuffer」とか「コンパイル」とか「倍精度浮動小数」とかそれっぽい用語で検索してみてください。 インデックスがちゃんとできていれば、たった100行で某検索エンジン風味の検索機能をあなたのデータを対象にして動かすことができます。ソースコードはこちら（テンプレートはこちら）です。 でも、今回はUIの話ではないのです。ものすごく地味に、全文検索
第7回 性能改善の鍵、インデックスの特性を知る～B-treeとハッシュ （1）B-tree | gihyo.jp
SQLアタマアカデミー 第7回性能改善の鍵、インデックスの特性を知る～B-treeとハッシュ （1）B-tree はじめに データベースを扱う仕事をしていると、パフォーマンスの問題に悩まされることは日常茶飯事です。とくに最近は、データベースに格納されるデータ量が飛躍的に増え、サーバのCPUやメモリといったハード面の増強だけでは追いつかないことも多くあります。 そのようなケースに対応するため、DBMSは性能改善のための手段を多く用意しています。その中で最もコストパフォーマンスの良い方法が、インデックス（索引）です。アプリケーションにもハード構成にも影響を与えずに実行でき、うまくいかなければすぐに削除できるという手軽さが大きな魅力で、効果はしばしば絶大です。 インデックスにはいろいろな種類があり、またDBMSによってもサポートする種類に差がありますが、本稿では最も重要な2つを取り上げます。それ
第5回 SQLで木構造を扱う～入れ子集合モデル （1）入れ子集合モデルとは何か | gihyo.jp
はじめに 木構造と呼ばれるデータ構造の一種があります。1つのルート（根）と呼ばれるノードを始点として、（通常）複数のリーフ（葉）と呼ばれるノードまでを経路で結んでできるデータ構造です。その名のとおり自然界にある「木」の構造ですし、学校時代、確率の授業で樹状図を書いた経験のある人もいるでしょう。 この構造は、私たちの周囲にとてもたくさん存在します。家系図や組織図も木ですし、IT関連の例では、ヒープやRDBのインデックス、ディレクトリ（フォルダ）によるファイルシステムやXMLも木構造です。Webの掲示板でも、最初の書き込みをルートとしてそれに対してコメントがつけられ、そのコメントにまたコメントがつけられるというプロセスで木構造を形成します。ここでは1つの書き込みがノードになります。 このように、IT技術と木構造は切っても切れない関係にありますし、多くの分野で応用されてもいるのですが、実は長い
第5回 SQLで木構造を扱う～入れ子集合モデル （2）入れ子集合モデルにおける検索 | gihyo.jp
入れ子集合モデルにおける検索 ルートとリーフを求める まず入れ子集合の検索で基本となる考え方を理解しましょう。それは「包含関係を調べる」ことです。 たとえば、ルート（ここで言う足立社長）とリーフ（猪狩、木島氏ら）を求めることを考えます。リーフの円は、自分の中に下位の円を一つも含まないという特性を持ちます。したがって、NOT EXISTSによって表現できます（リスト1、図5）。 リスト1 リーフの円を求める SELECT * FROM OrgChart Boss WHERE NOT EXISTS (SELECT * FROM OrgChart Workers WHERE Workers.lft > Boss.lft AND Workers.lft < Boss.rgt); 図5 リスト1の実行結果
第6回 SQLで木構造を扱う～入れ子区間モデル （1）もしも無限の資源があったなら | gihyo.jp
はじめに 前回では、入れ子集合モデルという、リレーショナルデータベースで木構造を扱うための新しい方法論を紹介しました。このモデルは、RDB、SQLと親和性の高い優れたものではあるのですが、挿入など更新時に、無関係のノードまで変更対象としなければならないのが大きな難点でした。 そこで今回は、上記の欠点を解消する進化版のモデルを紹介します。この方法を理解していく過程で、私たちはRDBと集合論の結び付きの深さを再確認することになります。 ふだんこの連載は、1回完結の読み切り形式なのですが、今回に限り、前号の内容を前提としています。未読の方は、前号を先に読むと理解が増すでしょう。 稼働環境 すべてのリレーショナルデータベース もしも無限の資源があったなら 座標に整数のみを使う場合の限界 入れ子集合モデルの大きな欠点は、ノードを挿入（追加）するときに、自分より「右側」にある無関係なノードをもっと右へ
MySQL 5.1.41リリース - SH2の日記
出ました。今回は機能の追加・変更が4件、バグ修正が62件あります。 MySQL 5.1.38から同梱されるようになったInnoDB Pluginですが、MySQL 5.1.41ではバージョンが1.0.5に上がり、ついにRC(リリース候補版)となりました。再掲になりますがInnoDB PluginはビルトインのInnoDBに比べて以下のような機能強化が施されており、非常に有用性の高いものです。そろそろ利用を検討しても良い時期に入ってきたのではないかと思います。 高速なインデックス作成。従来InnoDBのCREATE INDEXはテーブルの再作成を伴っていました テーブルとインデックスの圧縮 (検証結果その1、その2) INFORMATION_SCHEMAによるロック競合の検出 (検証結果) CPUスケーラビリティの向上 (1.0.3から) バックグラウンドI/Oスレッドの増加 (1.0.4か
ネットワークプログラムのI/O戦略 - sdyuki-devel
図解求む。 以下「プロトコル処理」と「メッセージ処理」を分けて扱っているが、この差が顕著に出るのは全文検索エンジンや非同期ジョブサーバーなど、小さなメッセージで重い処理をするタイプ。ストリーム指向のプロトコルの場合は「プロトコル処理」を「ストリーム処理」に置き換えるといいかもしれない。 シングルスレッド･イベント駆動 コネクションN：スレッド１。epoll/kqueue/select を１つ使ってイベントループを作る。 マルチコアCPUでスケールしないので、サーバーでは今時このモデルは流行らない。 クライアントで非同期なメッセージングをやりたい場合はこのモデルを使える： サーバーにメッセージを送信 イベントハンドラを登録；このときイベントハンドラのポインタを取っておく イベントハンドラ->フラグ がONになるまでイベントループを回す イベントハンドラ->結果 を返す １コネクション１スレッ
Web上の膨大な画像に基づく自動画像補完技術の威力 - A Successful Failure
画像内に映り込んだ所望のオブジェクトを排除し、違和感の無い画像を生成するシーン補完技術に関しては近年複数の研究成果が発表されている。しかし中でも2007年のSIGGRAPHにて米カーネギメロン大のJames HaysとAlexei A. Efrosが発表した手法*1はブレークスルーとなりうる画期的なものだ。 論より証拠、早速適用例を見てみよう。本エントリで利用する画像はPresentationからの引用である。元画像の中から邪魔なオブジェクト等の隠蔽すべき領域を指定すると、その領域が補完された画像が自動的に生成される。 アルゴリズム 効果は抜群だがアイデア自体は単純なものだ。Web上には莫大な数量の画像がアップされており、今や対象となる画像の類似画像を一瞬にして大量に検索することができる。そこで、検索された類似画像で隠蔽領域を完全に置き換えてしまうことで違和感の無い補完画像を生成するのだ。
Consistent Hashing を試す
Consistent Hashing は、 複数のノードにレコードを分散させる方法として、 Amazon Dynamo や Cache::Memcached::Fast などで使われているアルゴリズムです。 この文章では、Perl で実際に Consistent Hashing を実装し、 その特徴を理解することを目的とします。 更新履歴 2008-06-01: 公開 サーバー台数で割った余り (mod) を使用する まず Consistent Hashing と比較するために、レコードに対して整数のハッシュ値を求め、 ハッシュ値をノード数で割った余り (mod) で、ノードを選択するという方法を書いてみます。 ここでは、ハッシュ値の算出に CRC (Cyclic Redundancy Check) を使用しています。 use strict; use String::CRC; use Pe
マージ・ソート : 巨大データのソート法：CodeZine
はじめに まずはともあれ腕試し、この問題を解いてみてくださいな:【問1】 デタラメな順序で並んだ文字列の集合がテキストファイル「input.txt」に収められています。この文字列群を辞書順（昇順）に並び換えたテキストファイル「sorted.txt」を作りなさい。 ※各文字列は改行で区切られています。 プログラミング教本の練習問題、あるいは学校の課題で出てきそうな“お馴染み”の問題です。ソート（整列）アルゴリズムの実装には配列/代入/条件分岐/ループなどなどプログラミングの基本中の基本となる構文を総動員するため、練習問題としてよく使われますね。 早速解いてみましょう、ソート・アルゴリズムにはこれまたお馴染みのバブル・ソートを使います。C#、VB.NET、C++/CLIの3本まとめて一気にいきますよ: using System; using System.IO; using System
ワードサラダ技術について
後半部分が重要で、未来の挙動が現在の値だけで決定され、過去の挙動と無関係である ということです。 さて、実例です。たとえば次の文章を考えてみます。 「通信販売大手セシールは９日、生命保険の販売に本格参入する方針を明らかにした。」 まず形態素解析するとこんな感じになります。 通信 名詞,サ変接続,*,*,*,*,通信,ツウシン,ツーシン 販売 名詞,サ変接続,*,*,*,*,販売,ハンバイ,ハンバイ 大手 名詞,一般,*,*,*,*,大手,オオテ,オーテ セシール 名詞,固有名詞,組織,*,*,*,セシール,セシール,セシール は 助詞,係助詞,*,*,*,*,は,ハ,ワ ９ 名詞,数,*,*,*,*,９,キュウ,キュー 日 名詞,接尾,助数詞,*,*,*,日,ニチ,ニチ 、 記号,読点,*,*,*,*,、,、,、 生命 名詞,一般,*,*,*,*,生命,セイメイ,セイメイ 保険 名詞,一般
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SQLで木と階層構造のデータを扱う――入れ子集合モデル