MongoDBの信頼性に疑問
原文(投稿日：2011/11/07)へのリンク 最近、MongoDB に関して非常に好ましくない内容のかなり話題になった市場報告が２つあった。批判の大部分は、パフォーマンス問題とデータ損失の組合せに集中している。この話を続ける前に、これらは公式の事例研究でないことを肝に命じて欲しい。そうではなくて、最近 MongoDBを使った開発チームによる市場報告である。 まず Urban Airshipの Michael Schurter氏のレポートから始める。 Urban Airshipは既に、MongoDBの問題を経験しており、このレポートを書く前にデータのほとんどを PostgreSQLに移行を済ませていた。残ったデータはMongoDBにとって理想的のようだ。 短命－もしそれを失っても、短い間サービス低下を経験するが、 壊滅的ではない 小さい－容易にメモリーに収まる(~15 GB) 二次索引－キ
高速な安定ソートアルゴリズム "TimSort" の解説 - Preferred Networks Research & Development
先日、TimSortというソートアルゴリズムが話題になりました。TimSortは、高速な安定ソートで、Python(>=2.3)やJava SE 7、およびAndroidでの標準ソートアルゴリズムとして採用されているそうです。 C++のstd::sort()よりも高速であるというベンチマーク結果1が話題になり(後にベンチマークの誤りと判明)、私もそれで存在を知りました。実際のところ、ランダムなデータに対してはクイックソート(IntroSort)ほど速くないようですが、ソートというシンプルなタスクのアルゴリズムが今もなお改良され続けていて、なおかつ人々の関心を引くというのは興味深いものです。 しかしながら、オリジナルのTimSortのコードは若干複雑で、実際のところどういうアルゴリズムなのかわかりづらいところがあると思います。そこで今回はTimSortのアルゴリズムをできるだけわかりやすく解
アルゴリズムの勉強のしかた - きしだのHatena
この記事で、アルゴリズムの勉強はアルゴリズムカタログを覚えることじゃないよということを書きました。 プログラムの理論とはなにか アルゴリズムの勉強というのは、スポーツで言えば腕立て伏せや走り込みみたいな基礎体力を養うようなもので、「ソートなんか実際に自分で書くことないだろう」とかいうのは「サッカーは腕つかわないのに腕立ていらないだろう」とか「野球で1kmも走ることなんかないのに長距離の走り込みいらないだろう」とか言うようなものです。 Twitterでアルゴリズムの勉強とはなにかと尋ねられて、「アルゴリズムの基本的なパターンを知って、それらの性質の分析のしかたをしって、いろいろなアルゴリズムでどのように応用されているか知って、自分が組むアルゴリズムの性質を判断できるようになることだと思います。 」と答えたのですが、じゃあ実際どういう本で勉強すればいいか、ぼくの知ってる本からまとめてみました。
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