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Nested Loops で結合する場合、内部表の結合キーにindexがあれば速いというのは基本知識としてある。これはみんな知ってるはず。 B(+)treeの構造上の問題とかじゃなく、index直接利用(NL)かメモリ上に展開(Hash)というところが大規模なデータを扱う際に効いてくる気がする
SQLの結合アルゴリズムにはご承知の通りNested Loops、Hash、Sort Mergeの三つがある。このうちSMは特殊な場合にしか使わないので実質的には前二者の選択となる。計算量はNLがO(n * m)、HashがO(n + m)でHashの方が有利に見える。ところが実際にはNLのが速いことが圧倒的に多い。なぜか分かるかな?
返信先:@masha_mashataro芸術家のb-treeさんまでっ!! 襟のQRミスってるんですよねぇ・・・w ネクタイも柄を入れようかと 急ぎだったので色々手抜きしすぎました^^;w またすずちん配信でw🌈
とはいえ SELECT distinct がデフォルトじゃなかったり実用上 B-tree index を張って順序を規定していたりする時点でRDBMS って言うほど関係代数してないよねって話はあると思う
岡山県牛窓町にあるショップ B-Tree b-tree.net 店内に、ミニランプ、あるんですね🛹 今度、ちょっと、行ってみようかな〜 たまに、恩原高原スキー場で、 MOSS SNOWSTICKの試乗会されたりしてますよねー🏂
昨日、和気のスケートパークで、ヘルメットに、岡山のプロショップ、B-Treeさんのステッカー貼られてた方がいまして… 話し掛けてみたら、ライダーさんでした🛹✨ スノーボードもするけど、スケボーが、メインだとか… SUPもされるみたい🌊 ショップの目の前、海ですもんねー🎵
LINEオープンチャット「#フリーランスエンジニア」の会話情報です! 仕事内容について特定のデータ構造やアルゴリズムに関する知識の必要性が議論されていました。二分木やb-treeなどの具体的なデータ構造やそれらの実用性、実装に関する考察も行われていました。 #アルゴリズム #データ構造
Y.Map、要素をランダムアクセスで読み書きすると読み書きの回数に比例してデータサイズが大きくなってしまうという問題を抱えているらしい github.com/yjs/y-utility/… Yjsで大きなkey-valueを扱うにはY.Arrayを使ってB-treeみたいなのを実装しないとダメなのか...? という気がしてくる
B-tree の探索/更新処理がデータ量 n に対して O(log n) のコストがかかるという理論は知っていたけど、それが B-tree インデックスにおける持続性に寄与することと紐付けで考えられていなかった。 こういう理論が実践と紐づく体験が一番楽しいね!