私の仕事は、DBエンジニアです。望んでデータベースの世界へ来たわけではなく、辞令によって、入社1年目の私はOracleと向かいあうことになりました。当初、私はデータベースが面白くありませんでした。「ネットワークは花形、データベースは日陰」という言葉も囁かれていました。今でも囁かれているかもしれません。 ですが、しばらくデータベースを触っているうちに、こ...
木構造のデータ・サンプルとして、次のような階層の深さが3の組織図を例に取りましょう。一つのノードは、複数の親を持つことはない（＝複数の上司を持たない）、かつ必ず一つの親を持つ（＝命令系統から外れる社員がいない）と仮定します。この条件を破ると、木構造ではなくなってしまいます。 図1-1. 木構造の組織図 一般的な隣接リストモデルでこのデータを表現...
チャリンコ通勤による滝のような汗で、朝からTシャツがシースルーになってしまうmikioです。さて今回は、Tokyo Cabinet（TC）のデータベースを各種のアルゴリズムで圧縮して利用する方法についてご紹介します。 圧縮B+木 B+木とは、比較関数の値による順序が近いレコード群を単一のページにまとめ、各ページにB木（multiway balanced treeの略であり、二分木（binary tree）とは違います）...
From: zen kishimoto <zen kishimoto <zen@xxxxxxxxxx>> Date: Sat, 03 Sep 2005 09:24:15 -0700 Subject: [mysql 12071] 階層化されたデータをMySQLで扱う （Managing Hierarchical Data in MySQL） http://dev.mysql.com/tech-resources/articles/hierarchical-data.html （図はこのサイトを参照のこと） Mike Hillyer著 初めに 多くのユーザーは一回くらいはSQLデータベース内で、階層化したデータを 扱ったことがあると思います。そのときは...
インデックスとは データベースの世界で、インデックス(索引)とはテーブルに格納されているデータを 高速に取り出す為の仕組みを意味します。 インデックスを適切に使用することによってSQL文の応答時間が劇的に改善 される可能性があります。 インデックスにはB-Treeインデックスをはじめ、ビットマップインデックス、 関数インデックスなどの種類がありますが、ここでは...
Twitter が注目されるようになって久しい今日この頃ですが、友人の投稿を時系列に並べて表示する、というのは、Twitter に限らず Mixi の「マイミクシィ最新日記」やはてなブックマークの「お気に入り」等、ソーシャルなウェブサービスにおいては一般的な手法です。ですが、この処理 (以下「フレンド・タイムライン」と呼ぶ) は、一見簡単そうに見えて、実装には様々な困難が...
"MapReduce" は Google のバックエンドで利用されている並列計算システムです。検索エンジンのインデックス作成をはじめとする、大規模な入力データに対するバッチ処理を想定して作られたシステムです。 MapReduce の面白いところは、map() と reduce() という二つの関数の組み合わせを定義するだけで、大規模データに対する様々な計算問題を解決することができる点です。 MapReduce の計...
[http://www.onflow.jp/blog/archives/2006/04/30.html:title=30万個ぐらいの静的ファイルを配信するサーバーの選び方] で静的な配信サーバに関することが述べられている. naoyaさんが公開されてるInside Hatena Bookmark’s Backend の資料などを読むと、mod_perlなサーバーやMySQLサーバーの選び方の参考になったりするわけですが、世の中を見渡してみても、静的コンテンツ（画像とか）を配信するサーバー...
研究員の石橋利真です。こんにちは。 前回の記事 - MySQLで全文検索 - FULLTEXTインデックスの基礎知識 - で触れた、FULLTEXTとNgramを駆使した日本語全文検索についてまとめてみました。パフォーマンスや導入方法の解説にあわせて、専用のNgramテキストを生成する php/perl モジュールも公開していますので、使いどころを把握した上で、気軽に試してみてくださいませ。 目次: この手法...
