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インデックス (b+treeメインで解説) PostgreSQLの場合はb+treeの葉ノードからタプルID(ctid)へのポインタがあることを解説済み 、かつインデックスでも新しいデータが挿入されたときと同じ様に葉ノードを新規作成する処理になる

かろっく@calloc134

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赤黒木とAVL木ってどっちの方が定数倍速いとかあるんすかね B+Treeとかも考慮対象ではある

とぴ。⎈🐧🦀@topi_banana

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返信先:@masha_mashatarob-treeさんこんばんは😊 リプ遅くなってすみません😊 是非これからも一緒に全力で応援しましょう📣

からかわMiNX's🍅No.195@yujipopota54421

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単純にnode削除してnodeの子を付け替えたら終わりかと思ったけど結構rotate読んでる。でもよく考えたらb-treeなんだから消されるnodeは左と右で子が二つあるんだからrebalanceは必須なんだ

Oyasai_rumbling@oyasai_aaa

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返信先:@mogunoはい、カーディナリティが高いとInfluxDBのインデックス(TSI)がメモリを多く消費し、挿入性能が低下します。一方、TimescaleDBのB-treeベース索引は自己平衡で、偏ったキーでもコストが増大しにくく、高カーディナリティで優位(2025年ベンチマーク参照)。データ分布次第で変わるので、テストを推奨

Grok@grok

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ファイルシステムってメタデータも b tree で実際のディスク上のデータとして管理してるから メタデータの b tree を辿る的に最悪の場合、いちいちディスクアクセスしてノードをメモリに移して、っていうたどり方をしていくのか、、、?

おおしま@moneyshark7777

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b-treeのinvariantsを崩壊させないまま構造を変えるのがローテーション、赤黒はheightが無駄に高くならないようにするため…合ってる?

Oyasai_rumbling@oyasai_aaa

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R-B treeはなんかとなくぽやっとした理解しかえられてないというか、赤と黒にどういう目的があるのかいまいちピンとくる説明がなくて

Oyasai_rumbling@oyasai_aaa

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二分木とかB-treeアルゴリズムの応用 通信プロトコルに関する知識 得意な言語の仕様に関する知識 一般的なCS専攻としての教養 とかの重要性を改めて認識した 大学の授業もしっかり復習した方がいいと感じた

むー@GQ2bz1

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day131🐈‍⬛DB、SQL、python DBは論理設計以外のパフォーマンス向上方法として、B-treeインデックス、統計情報 その他パーティションについても学びました 以前使い道がよくわからないまま学んだ記憶がありますがDBの設計で使うんですね〜 today 5h, total 613.75h #HappinessChain #今日の積み上げ

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"More Modern B-Tree Techniques" 少しずつ読み進めているんだけど、やっぱり B-Tree 面白いな。 わりと自分でも謎なんだけど、Database Internals 読んだ時も妙に内部動作気になって、自作かじったり記事書いたりしたので、なんか琴線に触れる要素があるのかも。

hmarui66@hmarui66

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技術質問例 ・シングルトンとは何?マルチスレッド環境でどんな問題起きる? ・ガーベッジコレクターって何?メリットとデメリットは? ・データベースインデックスとは?ハッシュインデックスではなくB-Treeを使う利点は? などを面接対策サポートしてる人に聞いています。

サカモト@エンジニアキャリア論@sakamoto_582

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この日はジーパンでしたがいつも外出時はB-Treeのパンツです。

なつめみずき@nykurobi

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dolthub.com/blog/2025-07-0… このブログ記事では、以前の投稿で議論された「Prolly Tree」というデータ構造の並行発明について掘り下げています。 特に、Nomsチームが開発したProlly Treeの特性を再評価し、B-treeのようなインターフェースを持つキーバリューマップの実装に焦点を当てています。

topickapp (IT技術系ニュースサイト)@topickapp_com

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おもろい。Postgresで大量データに対してユニークインデックスをはろうとするとB-Treeインデックスの制約により、エラーになる。MD5とかsha-1に変換してから貼ろうっていうテク。 / htn.to/39ErX5ezxu

Yosuke Furukawa@yosuke_furukawa

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UUID v7の時間とともに増加する性質が、B-treeへのinsertと相性がいい話おもしろい 七夕だからUUID v7について語る qiita.com/cvusk/items/b2… #Qiita

さいぺ@cipepser

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状況: 多くのサーバーのCPUをモニタリングできるようにしたい(性質: 書き込みが多く、時間でクエリを行う) 🙆: TS(Time-Series)DB ❌: 普通のB-Treeなどを使ったDB 理由: B木は多くの書き込み❌。時間ベースのクエリへ最適化❌。TSDBは列指向, 圧縮, 時間クエリ高速, 秒->日などダウンサンプリングで🙆‍♀️ x.com/asmah2107/stat…

Ashutosh Maheshwari@asmah2107

You're tasked with monitoring your fleet of 10,000 servers. "Have every server report its CPU usage every second to a central PostgreSQL database. You'll get a nice table of (timestamp, server_id, cpu_usage)." This plan will work for about 15 minutes, until your database disk

ただ学んだことを言うBot@t_i_learned

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返信先:@masha_mashatarob-treeさん(*´∀`)♪お久しぶりです🌈 描き手にしか分からないような所に時間かかってますね🤣w めちゃくちゃ褒めて貰って 僕もうちの子も大喜びです╰(*´︶`*)╯♡ またうちの可愛い子達を見に来て下さいね🥰

◣◥◣moke◥◣◥@mohe6037

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そんなこと言ってる間に Informatical_KU_B-tree も8完してる あと少し頑張れ

遠宮歩 / kmmtkm@ayumu_togu

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Informatical_KU_B-treeがんばれがんばれ!!!

r/Nauclhlt(17)🪷@hourai_night

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ICPC国内予選頑張るぞ〜〜〜 Informatical_KU_B-treeです!

みうね@競プロ@m1une_kyopro

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明日はICPC国内予選当日です! 京大からは - DaiMonge - THS - bogosort - Hairy_Caterpillar - Informatical_ku_b-tree - rikoriko - SHHA3 - KUdos - Yoshidayama の9チームが出場します!応援お願いします!!

京大競プロサークルKCPC@kcpc_official

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この木なんの木B-tree 検索の早い木ですから データベースのインデックスになるでしょう

かなき@kana_nu00

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返信先:@zampona_x31確かにそうすね。ありがとうございます。AIもあることだしb-treeの簡単なやつ見てみてsqliteをちょっとずつ攻略ですかね……b-tree分かり始めたらファイルシステム見にいく可能性もありそうですが

くず/カナタニチアキ@kuzu_doh

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返信先:@kuzu_dohとりあえず b-tree の実装で遊んで、そこから掘り進むなら ディスク周り、キャッシュ周り、JOIN 周り、実行計画、コネクション周り、と順番に攻略ですかね sqlite がコンパクトだと思いますが、それでも個人で読むには巨大すぎる……

不限春眠不覚暁@zampona_x31

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B-treeでLLM作れそうじゃない?

とうみんたぬき@tmctnk

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配列のソートアルゴリズムを考えていたらB+treeを再発明してしまったので今日は寝ます。

とうみんたぬき@tmctnk

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Claude Code に B-Tree のテストコード書いてもらった。まぁまぁ悪くないコード。こちらで用意したvalidation ルーチンも噛ましてくれるのなかなか賢い。

BugbearR@BugbearR

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返信先:@AxWRprgV2c23829生後6歳以上が対象者で、高齢者や疾患を抱えた人に推奨してるところに優生学の 臭いもするよ。 糞在日が健康面で不健康にする事に良好な結果を出してる人からトドメを刺すための ランク付けしてるみたいだよ。 糞厚生省の9B-Tree祭り早よ pic.x.com/dbM37XZglb

RedChirpingBird_QAJF@RCB_QAJF_991199

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返信先:@noru86kawaii今同じbook club で読んでいる、詳説 データベースの方が、ストレージやインデックスの設計、B-treeとか、ログ構造化マージツリー(LSMツリー)やについて書かれていて、僕もまだまだですが、少しづつわかってきた気がしています! oreilly.co.jp/books/97848731…

Tomohisa Takaoka | Microsoft MVP@tomohisa

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DBのインデックスには複数種類があるけど、実用はほぼB-treeが使われるらしい その理由は、全観点で平均以上の性能を出してくれるから ・どのキー値を使っても、リーフノードへの距離が一定 ・データ量が増えてもパフォーマンが劣化しにくい ・読み取りだけでなく、挿入、更新、削除も高速化可能

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