Neo4j at TomTom（地図ナビゲーションにNeo4jを採用した事例） - クリエーションライン株式会社
テーマ：グラフデータベースを利用してナビゲーションが出来る燈籠のネットワークを構築する Peter Calliau: Software Devolper @ TomTom 渋滞の履歴データを利用して、運転ルートを算出アルゴリズムを長年研究 TomTomという会社： グローバルで地図情報とナビゲーションシステムを開発する会社 3500人の従業員がいて、グローバルに点在する 本社はアムステルダム 開発拠点はPune, IndiaLebanon, New Hampshire (US)が中心 会社は4つのビジネスユニットを持つ 一つ目はコンシューマビジネス（最も知られている部門） PNPを製造：10年の歴史 TomTomスポーツウォッチも製造 2つ目は自動車部門 インダッシュナビゲーションシステムを開発 3つ目はライセンス事業 地図情報などはこの分野。さらに TomTom Traffic等、交通情
リレーショナルデータベースの仕組み (1/3) | POSTD
リレーショナルデータベースが話題に挙がるとき、私は何かが足りないと思わずにはいられません。データベースはあらゆるところで使われており、その種類も、小規模で便利なSQLiteからパワフルなTeradataまで様々です。しかし、それがどういう仕組みで機能しているかを説明したものとなると、その数はごくわずかではないでしょうか。例えば「リレーショナルデータベース 仕組み」などで検索してみてください。ヒット数の少なさを実感できると思います。さらにそれらの記事は短いものがほとんどです。逆に、近年流行している技術（ビッグデータ、NoSQL、JavaScriptなど）を検索した場合、それらの機能を詳しく説明した記事はたくさん見つかると思います。 リレーショナルデータベースは、もはや大学の授業や研究論文、専門書などでしか扱われないような古くて退屈な技術なのでしょうか？ 私は開発者として、理解していないものを
開発者のためのSQLパフォーマンスの全て
前書き - インデックスの作成はなぜ開発者のタスクなのか インデックスの 内部構造 - インデックスは何に似ているか インデックス リーフノード - 二重連結リスト 検索 ツリー(Bツリー) - バランス木 遅いインデックス パートI - インデックスを遅くする2つの原因 where 句 - 検索のパフォーマンスを改善するためにインデックスを作成 等価 演算子 - 一致するキーの検索 プライマリキー - インデックスの使い方を確認 複合インデックス - 複数列に対するインデックス 遅いインデックス パートII - 前の問題点が再び 関数 - where句の 中での関数 大文字・小文字を区別する 検索 - UPPERと LOWER ユーザ定義 関数 - 関数インデックスの制限 インデックスの作り過ぎ - 冗長性の排除法 パラメータ化 クエリ - セキュリティとパフォーマンスのために 範囲 検
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