キャッシュ機構 TinyLFU のアーキテクチャと、それを支えるアルゴリズム - 好奇心に殺される。
Computer Science キャッシュ機構 TinyLFU のアーキテクチャと、それを支えるアルゴリズム TinyLFUの論文を読んだので概要と、それを支えるアルゴリズムを紹介します。 Overview TinyLFU はアクセス頻度を近似し、軽量でハイパフォーマンスに設計されたキャッシュアルゴリズムです。最近、Database Internals を読んでいて TinyLFU を知ったのですが、Database Internals では TinyLFU の詳細が書かれていなかったので、TinyLFUが提案されている論文を読んでみました。その内容をザックリ解説してみようと思います。 論文はこちらです。 TinyLFU: A Highly Efficient Cache Admission Policy いきなりTinyLFUの紹介を始めると混乱するので、ベースとなる技術やアルゴリズム
SQLトランザクション分離 実践ガイド | POSTD
(注：2017/10/16、いただいたフィードバックを元に翻訳を修正いたしました。) (注：2017/10/11、いただいたフィードバックを元に翻訳を修正いたしました。) データベースのドキュメントで分離レベルを目にして、軽く不安を感じつつ、あまり考えないようにしたことはないでしょうか。トランザクションの日常の使用例できちんと分離について言及しているものはほとんどありません。多くはデータベースの初期設定の分離レベルを利用しており、後は運頼みです。しかし、本来、理解しておくべき基本的なトピックであり、いくらか時間を投入してこのガイドの内容を学習すれば、もっと快適に作業できるようになるでしょう。 私はこの記事の情報を学術論文、PostgreSQLドキュメンテーションから集めました。分離レベルの 何たる かだけでなく、適用の正確さを保持しつつ最大速度で使うにはいつ使うべきか、という疑問に答えるべ
B TreeとB+ Treeの違い - Carpe Diem
概要 インデックスに対してMongoDBはB Treeを採用し、MySQLのInnoDBはB+ Treeを採用しています。 どうして採用しているアルゴリズムが違うのだろう？と思って調べてみました。 主な違い B+ TreeはほとんどB Treeと同じですが、以下の点が異なります。 リーフノードとリーフノードを結ぶポインタがある データはリーフノードのみに保持する 具体例 言葉だけだと分かりにくいので、Visualizeするツールを使って具体例を表示します。 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 8, 10, 15, 18]という数列に対し、Order: 3で作ってみます。 Orderは１ノードから出る枝の数のことです。 B Tree B-Tree Visualization B+ Tree B+ Tree Visualization 先程のB Treeと違って、データはリーフノードに持つの
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
