12.6. B-Trees — CS3 Data Structures & Algorithms
12.6.1. B-Trees¶ This module presents the B-tree. B-trees are usually attributed to R. Bayer and E. McCreight who described the B-tree in a 1972 paper. By 1979, B-trees had replaced virtually all large-file access methods other than hashing. B-trees, or some variant of B-trees, are the standard file organization for applications requiring insertion, deletion, and key range searches. They are used
Postgres Query Plan Visualization - tatiyants.com
After a recent stint in query optimization, I once again found myself wanting a better way to view query plans produced by EXPLAIN. So, I finally decided to do something about it and the result is Postgres EXPLAIN Visualizer (or Pev): Why Pev I wanted a tool that can make plans simple to understand and be visually pleasing. More specifically, I wanted: minimal visual noise insights high degree of
Superset vs Redash - Qiita
こんにちは。リブセンスで分析基盤エンジニアをやっている @hiro-koba と申します。 この記事はLivesense Advent Calendar 2016 その3の11日目となっています。 弊社Advent Calendarはその3以外にその1、その2もございますので、併せてご覧くださいませ。 はじめに 弊社では分析基盤を自社開発しており、サイト上の行動データを、コンバージョンデータや属性データ等と紐付けて分析可能な環境を持っております。 そこで貯まったデータを利用し、以下のような用途で使用しております。 KPIモニタリング 流入数・CV数などの達成状況把握 異常値の発見 探索的分析 サイト上等に問題があった場合、ユーザーのPV単位まで遡って調査 レコメンデーション 行動ベースでの求人レコメンド 特に1のような用途において、「ダッシュボードツール」と呼ばれる、データをグラフなどで可
巡回セールスマン問題における最短経路をpgRoutingで探索する
先日、PostgreSQLアンカンファレンスを開催した際、「pgRoutingを使って巡回セールスマン問題を解く」という発表を国府田さんがされていました。 第8回 PostgreSQLアンカンファレンス＠東京（2016/9/10） - connpass http://pgunconf.connpass.com/event/37285/ 第8回 PostgreSQLアンカンファレンス ツイートまとめ - Togetterまとめ http://togetter.com/li/1023030 非常に面白そうな機能で、私も少し使ってみましたので、今回はその使い方や使用例などを含めてご紹介します。 ■「巡回セールスマン問題」とは何か 「巡回セールスマン問題」というのは、以下のようなものです。 巡回セールスマン問題（じゅんかいセールスマンもんだい、英: traveling salesman probl
ディレクターがSQLを使えてよかった話 - クックパッド開発者ブログ
こんにちは。ディレクターの川原田です。 クックパッドでお気に入りレシピを保存する「MYフォルダ」のサービス開発や、保存・記録に関する新規サービスの検討・開発を担当しています。 ディレクターの仕事は様々ありますが、今回は私が身につけたことで仕事領域が広がった！と感じているSQLについてお話ししたいと思います。 いきなりですが、SQLが使えてよかった点をまとめると以下です。 よかったこと 数値抽出から分析まで自己完結 エンジニアとのコミュニケーションがスムーズに 仕事が増えていそうで実は効率アップ 周囲の知的好奇心を刺激 それぞれ具体例を交えてお話します。 数値抽出から分析まで自己完結 事例１：ログ構造を理解でき後の仕事がスムーズに 昨年、アプリのサービス開発を担当した際、エンジニアの設定したログが、実際に送信されるかどうかを事前チェックをしました*1。 アプリのリリースはタイミングが決められ
1
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