みんなのデータ構造
紙書籍をお届けします（PDFがついてきます） PDFのみ必要な場合は、こちらからPDF単体をご購入ください 紙書籍は通常、ご注文から2～3営業日で発送します 年末年始や大型連休など、1週間から10日程度、配送のお休みをいただく場合があります。詳しくはお知らせをご覧ください 配列、リスト、木、グラフ、それぞれの理論的な特性を知り、実装まで理解するためのガイドブック Pat Morin 著、堀江 慧・陣内 佑・田中 康隆 共訳 288ページ A5判 電子書籍の形式：PDF ISBN：978-4-908686-06-1 2018年7月20日 第1版第1刷 発行 正誤情報 データの格納方法を工夫するだけで、魔法みたいにアルゴリズムが導出できる。うまくデータを整頓するだけで、画期的に計算が速くなる。仕事で直面している問題がなかなか解決しないのは、問題に対する適切なデータ構造を知らないから、というだけ
(レポート) MongoDB勉強会：MongoDB v3.4新機能と遅いときの切り分け方法 | DevelopersIO
こんにちは、菊池です。 12/14（水）に開催された、MongoDB勉強会に参加してきましたのでレポートします。 告知ページ | MongoDB中級編：MongoDBが遅い時の切り分け方 主催はクリエーションライン株式会社様で、以下の2テーマで行われました。 MongoDB v3.4 の新機能について：クリエーションライン株式会社 CSO 鈴木 逸平 様 MongoDBが遅いときの切り分け方法：渡部 徹太郎 様 レポート 開催にあたって、本勉強会の位置付け/主旨の説明がありました。 MongoDBが普及してきた。 すでにMongoDBを知っている人向けにトリッキーな所に着目してイベントを開催したい。 入門レベル/概要的な内容は、MongoDBだけではなく他のNOSQLを含めて比較する内容でやるべき。 MongoDB v3.4 の新機能について 2016/6にMongoDB World開催
Apache Arrow東京ミートアップ2018 - Apache Arrow #ArrowTokyo - 2018-12-10 - ククログ
Apache Arrow東京ミートアップ2018を主催したした須藤です。会場提供・飲食物提供などSpeeeさんにいろいろ協力してもらいました。ありがとうございます。 私はApache Arrow本体のことを網羅的に紹介しました。データの配置のことなど日本OSS推進フォーラム アプリケーション部会 第10回勉強会では触れなかった技術的な詳細についても紹介しています。 関連リンク： スライド（Rabbit Slide Show） スライド（SlideShare） リポジトリー 集まりの目的 この集まりは勉強会ではありません。勉強をする集まりではなく開発者を増やす集まりです。開発対象のプロダクトはApache Arrowだけでなく、Apache Arrow以外でもデータ処理に関わるプロダクトであればなんでもOKです。 そのため参加枠は次の2つにしました。 開発に参加したい気持ちがある枠 開発に参
Dive into Apache Arrow（その１） - KaiGaiの俺メモ
Arrow_Fdwを作るモチベーション 昨年、かなり頑張ってマルチGPUや拡張I/Oボックスを使用してシングルノードのクエリ処理性能10GB/sを達成できた。ただ一方で、PG-StromがPostgreSQLのデータ構造をそのまま使えるという事は、トランザクショナルに蓄積されたデータをそのまま使えるという手軽さの一方で、どうしても行指向データに伴う非効率なI/Oが処理速度全体を律速してしまうという事になる。 昨年の10月頃から直接お会いした人にはお話していたが、現在、PG-StromでApache Arrow形式のファイルを扱うようにするための機能強化に取り組んでいる。目標としては、３月末には動かせる状態にしたいと思っているが。 Apache Arrow形式とは、Sparkの人がよく使っているデータ形式で、大量の構造化データを列指向で保持する事ができる。特定の行を更新したり削除したりといっ
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