いよいよSSD元年:Kenn's Clairvoyance
CNETのパネルディスカッションで「2009年のIT業界、注目株は何ですか？」というお題をもらったところ、長くなりそうだったのでこちらに。 今年はいよいよNANDフラッシュベースの記憶デバイスがブレイクしそうです。2008年はSSDがHDDに代替しうるというプルーフ・オブ・コンセプトが示された年でしたが、今年こそは価格性能比が接近・交差し、本格的な普及期に入るのではないかと見ています。 今までSSDといっても実効速度ではHDDとあまり変わらないイメージでしたが、今後ExtremeFFSなどの登場によってその差は10-20倍へと拡大し、ボトルネックはインターフェースへと移っていくでしょう。そのあたりの課題がクリアされてくれば、いずれ100-200倍の達成も夢ではなさそうです。ムーアの法則は健在ですね。 また、あっという間に32GBというSDHC規格の最大容量に達してしまったSDカードに、SD
SSD がコモディティになっても状況はかわらない - kazuhoのメモ置き場
脊髄反射。 Oracle や MySQL など近年の RDBMS はインデックスのデータ構造にB木 (の変種) を採用していますが、その理由はここにあります。 SSD がコモディティになると状況は変わる (中略) 二次記憶上での検索用のインデックスにはこれまで B木のようなディスクに最適なデータ構造が必然的に選択されてきましたが、SSD に変わると、現実的に利用可能なデータ構造にも幅が出て、アプリケーションによっては劇的な改善が可能になるというわけです。 この先 SSD の普及によって、色々なソフトウェアで、驚くような改善が行われる機会を目にすることが多くなるのではないかと思います。その時、単に SSD に変わったから速くなったと捉えるのではなく、どのようなデータ構造が選択されて、そのデータ構造の特性が SSD とどのようにマッチしたのかという視点で見ていくことが大切ではないかと思います。
B木 - naoyaのはてなダイアリー
昨年から続いているアルゴリズムイントロダクション輪講も、早いもので次は18章です。18章のテーマはB木(B Tree, Bツリー) です。B木はマルチウェイ平衡木(多分木による平衡木)で、データベースやファイルシステムなどでも良く使われる重要なデータ構造です。B木は一つの木の頂点にぶら下がる枝の本数の下限と上限を設けた上、常に平衡木であることを制約としたデータ構造になります。 輪講の予習がてら、B木を Python で実装してみました。ソースコードを最後に掲載します。以下は B木に関する考察です。 B木がなぜ重要なのか B木が重要なのは、B木(の変種であるB+木*1など)が二次記憶装置上で効率良く操作できるように設計されたデータ構造だからです。データベースを利用するウェブアプリケーションなど、二次記憶(ハードディスク)上の大量のデータを扱うソフトウェアを運用した経験がある方なら、いかにディ
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