MySQLのインデックスの貼っていいとき悪いときを原理から理解したいよ😭
今回答えを出したい問いはこちら！！ インデックスはどのような仕組みを以て、何を実現したいものなのか それを踏まえたとき、インデックスはどういう場合になぜ貼る方が良いのか。また、どういう場合になぜ貼らない方が良いのか 大体分かっているよって人はサヨナラって感じのおさらい記事だぜ！！！！それじゃいってみよー🎉 あと、おれは今回MySQLにしぼっていくぜ👶 ってわけでOracleとかに興味があるやつは引き返しな！ indexの概要 公式の見解としては「where句を使ったselectクエリの実行速度を向上させるために実装されている、各行へのポインターのような振る舞いをする仕組み」って感じ👶 The best way to improve the performance of SELECT operations is to create indexes on one or more of t
構文のことは忘れて、JSON, S式, XMLのデータモデルを比較する
データをシリアライズするには、独自のフォーマットを定めるよりも、基本的な定義済みの構造を組み合わせてフォーマットを作るほうが望ましい場合が多いです。 そのような仕組みとしてJSON, S式, XMLなどが存在しますが、これらは 「基本的な構造」として何を選ぶか、という観点からそれぞれに個性を持っています。 本記事では、具体的な構文のことは基本的に忘れて、各フォーマットが採用するデータモデルの違いに焦点を絞って比較します。 JSON data JSON = Value data Value = -- Compounds Array [Value] | Object (Map String Value) -- Scalars | Null | Boolean Boolean | String String -- UCS-2 | Number IntegerOrFloat -- no NaNs
スキップリスト - Wikipedia
スキップリスト（英: skip list）は、平衡二分探索木と似た用途に使う乱択アルゴリズムのデータ構造。連結リストを並列に連結させて作る。比較により順序づけ可能な要素を挿入し、スキップリスト内ではソートされた状態で保持される。ソートされた連想配列や集合の実装などに使える。挿入と探索と削除は平均O(log n)である。1989年にウィリアム・ピューが発表した[1][2][3][4]。 スキップリストは順序つきの連結リストの前向きの飛び越しのリンクを追加したものである。ノードは幾何分布や負の二項分布にてランダムに高さを設定して追加され（高さ1が確率50%、高さ2が25%、高さ3が12.5%など）、リスト上の探索において連結リストの一部を高速に飛ばすことができる。 スキップリストの例。1〜10を追加し、ソートされた状態で保持されている。 説明[編集] スキップリストはリストの階層になっている。
BDDとZDD -ブール関数と集合族の圧縮処理- - Qiita
実質上位互換な記事を書いてしまったのでこちらをどうぞ「BDDとZDDを下から読んで再帰アルゴリズムを作る」 本記事は「文字列アルゴリズム Advent Calendar 2017」10日目の記事です．前後の記事は以下の通りです． 9日目: @okateim 氏による「最短超文字列問題」 11日目: @yoshikyoto 氏による「PHPでしりとりをして Code Quest の連鎖ノ試練をクリアする」です． えー、割と良くない体調の中で書いたので色々と多めにみていただきたく… あ，図も書いてないですね…手元にいい感じに図を描けるものが無いので後日…とりあえず Wikipedia で代用… はじめに 本記事で扱うトピックは Binary Decision Diagram (BDD) ，および Zero-suppressed Binary Decision Diagram (ZDD) という
確率的データ構造の比較：カッコウフィルタ対ブルームフィルタ | POSTD
確率的データ構造は少ないメモリでデータをコンパクトに保存し、保存されたデータに関するクエリに対し、おおよその答えを提供してくれます。クエリに対し空間効率の良い方法で答えるように設計されており、それはつまり、正確さを犠牲にするということにもなります。しかし、これらは一般的に、問われているデータ構造の仕様にもよりますが、誤差率の保証と境界を提供してくれます。メモリ使用量が少ないため、確率的データ構造はストリーミングや低出力の設定に特に有用なのです。ですから、動画の視聴回数を数えたり、過去に投稿された一意となるツイートのリストを維持したりするなど、ビッグデータの環境下では非常に有用です。例えば、 HyperLogLog++ 構造 は、2.56KBのメモリで最大790億の一意のアイテムを数えることができるのですが、誤差率はわずか1.65パーセントです。 Fast Forward Labsのチームは
ある期間内に更新されたデータを素早く検索できるモデル - モナドとわたしとコモナド
特定の技術とは関係ない、誰でも思いつきそうな、でも便利なお話。 こんなケースを考えてみよう。 人気のトレーディングカードゲームAugur Unlimitedを扱うショップ「しらさぎ商店」では、1000種類にも及ぶカードの買い取り・販売をしている。記録のため、カードごとに日時、価格、在庫数などをまとめたレコードを毎日データベースに書き込んでいる。 新着・売り切れや、価格の変化などを、指定された期間について一覧で表示するようなWebページを作りたいとオーナーは考えた。しかし、ユーザーからの要求ごとに全データの差分を取るのは、あまり効率的な手段とはいえない。レアなカードでもない限り価格は一定であることが多いからだ。 どうすれば更新されたものだけを効率よく取り出せるだろうか？ 答えはシンプルで、「日時」を「作成日時」と「終了日時」に分け、価格などが変わった時だけ新しくレコードを作成すると同時に、前
CS SYD - Cursors, Part 1: Introduction with the List Cursor
This is the first post in a series about cursors. It explores the motivation behind cursors and uses the list cursor as an example. Disclaimer: cursor is a library based off the concepts outlined in this blog post. It originated in the work on smos, a Purely Functional Semantic Editor. Motivation: The cursor problemSuppose you are writing a terminal user interface (TUI), with brick for example. So
ヒープについてわかりやすく解説してみた – Yasufumi Taniguchi – Medium
基本的なデータ構造であるヒープについて、概要、計算量と実装、そして最もシンプルな応用であるヒープソートを紹介します。MITが講義や資料を公開しているMIT OpenCourseWareのアルゴリズムとデータ構造の講義 が非常にわかりやすかったので、その内容に沿ってまとめました。この記事ではHeaps and Heap Sortの内容を以下の順序で解説します。 ヒープの概要ヒープの表現ヒープの構築ヒープの計算量ヒープの実装ヒープソート1. ヒープの概要ヒープ (heap) は優先度付きキュー (priority queue) の実装の1つです。優先度付きキューは集合 (set) を扱うデータ型で、集合に含まれる要素が何らかの優先度 (priority) 順に取り出されるという特徴を持っています。学会のポスター発表を回るときや、旅行先での観光地巡りでは、優先度に基づいて要素を取り出すことが重要
Elias-Fano encoding: 単調増加する数列をほぼ簡潔に表現する - モナドとわたしとコモナド
Haskell Advent Calendar 2018 20日目 単調増加する自然数の列を、最低限のビット数で表現するための興味深いテクニックと、Haskellによる実装を紹介する。 Elias-Fano encoding この手法は、簡潔データ構造に分類されるもの一つであるが、厳密には条件を満たさないため疑似簡潔データ構造と呼ばれる。1970年代、Peter EliasとRobert Mario Fanoによって独立して発見された。 例題として1, 1, 4, 10, 17, 22, 23, 30という列をエンコードしてみよう。まず、それぞれの数を上位3ビットと下位2ビットに分割する。列の長さをNとしたとき、上位のビット数はとする。 上位ビットの列は000 000 001 010 100 101 101 111となる。これをヒストグラムのようにして23個のビンに分ける。 000: 2個
Suffix Array - Qiita
これは「データ構造とアルゴリズム Advent Calendar 2018」9日目の記事です． はじめに Suffix array1 はよく知られたデータ構造のひとつです．1990年に提案2されて以来，その使われ方は多岐にわたります．本記事では，この suffix array の基本事項として， suffix array とは何か suffix array を全文索引として用いる方法 を紹介したいと思います． パターンマッチングと全文索引 パターンマッチング とは，文字列 $T$ から，パターンと呼ばれる文字列 $P$ を探す問題です．たとえば， $T =$ 麒麟鼬蝙蝠駱駝蝦蟇鼈樹懶鼠膃肭臍羆狒狒鰐麒麟猩猩鼠鼠鼠鼠鼠蟒蛇鼈鼬羆蜥蜴駱駝羆麒麟鼈鼬狒狒狒狒羆蝙蝠膃肭臍麒麟蝙蝠鼬蜥蜴鼬狒狒蝮樹懶鼬羆蝮膃肭臍麒麟羆駱駝蝙蝠蟒蛇狒狒蝙蝠樹懶鼈蜥蜴駱駝羆鼬羆樹懶犀鰐蝙蝠鼠狒狒蝦蟇鼬蜥蜴鼠蝮蝦蟇蜥蜴龍麒
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