開発メモ: IndexDB: 転置インデックスのためのDB
大震災の時分に何だが、Kyoto Cabinetベースで検索エンジンの核となる転置インデックスを作るのに適したDBを実装したという話。 転置インデックスとappend操作 多くの検索エンジンの核となる転置インデックスとは、検索語に一致する表現がどこに出てきたかという位置情報のリストを保持するものであり、検索語をキーとして位置情報リストを値とする連想配列である（転置インデックスを使わない検索エンジンもあるが）。この位置情報リストをposting listとか呼んだりするらしい。転置インデックスにもいくつか流儀があり、検索語をどのように切り分けるかで単語（分かち書き）方式とか文字N-gram方式とか呼ばれるものがあったりするが、いずれにせよ、小さいキーと、非常にでかい値を保持する連想配列を作ることには変わりない。 で、素朴に転置インデックスを作ろうとすると、検索対象の文書を解析しながら、得られ
データベースの動的デフラグ - mixi engineer blog
ノートPCの冷却ファンがうるさいのを対処しようとしてWebで調べたら、そのファンの設計者が「静音性へのこだわり」を語ったページにたどり着いて複雑な心境のmikioです。今回は、Tokyo Cabinet（TC）の最新バージョンで実装された動的デフラグ機能について長々と説明します。 断片化とデフラグ 任意のサイズのデータを管理する記憶装置においては、利用可能領域の断片化（fragmentation）の問題が常につきまといます。ファイルシステム上で任意のサイズのファイルを管理する際にも、データベースファイル内で任意のサイズのレコードを管理する際にも、C言語のmalloc/free関数群でメモリの管理をする際にも、様々なレイヤで断片化が起きうるのです。なぜなら、データを削除もしくは移動した際の空き領域を再利用するにあたって、その領域と同じサイズのデータが常に入ってくるとは限らないからです。特にデ
mixi Engineers’ Blog » スマートな分散で快適キャッシュライフ
今日は以前のエントリーで書くと述べたConsistent Hashingに関して語らせて頂こうかと思います。ただしConsistent Hashingはセミナーやカンファレンスなどでかなり語られていると思いますので、コンセプトに関しては深入りせず、実用性に着目したいと思います。 問題定義 分散されたキャッシュ環境において、典型的なレコードを適切なノードに格納するソリューションはkeyのハッシュ値に対しmodulo演算を行い、その結果を基にノードを選出する事です。ただし、このソリューションはいうまでもなく、ノード数が変わるとキャッシュミスの嵐が生じます。つまり実世界のソリューションとしては力不足です。 ウェブサイトのキャッシュシステムの基本はキャッシュがヒットしなかったらデータベースにリクエストを発行し、レコードが存在したらキャッシュしてクライエントに返すという流れです。ここで問題なのが一瞬
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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
No new global mutexes! (and how to make the thread/connection pool work)
サン・マイクロシステムズ
