SlideShare a Scribd company logo
1 of 31
3-я конференция .NET разработчиков 25 сентября 2011 Специализированные высокопроизводительные индексы Егоров Павел СКБ Контур, Екатеринбург http://skbkontur.ru/career/vacancies
Почему SQL – отстой?  :-) Типовые задачи Алгоритмы и структуры данных: решение типовых задач «Все уже украдено до нас!» Что осталось за кадром?
+Structured Query Language +   Атомарность и изоляция +   Контроль целостности
Купить более крутую железяку Потом ещё круче! И ещё…
Радикальное упрощение запросов Шардинг
[object Object]
Атомарность и изоляция
Контроль целостности
Structured Query Language
Атомарность и изоляция
Контроль целостности,[object Object]
только от Васи только важное за период времени Последние 10 Over 9000 Следующие / предыдущие 10
Что могут деревья поиска? ,[object Object],O(log N) ,[object Object],переход на следующий элемент – O(1) ,[object Object],O(log N)
Что понадобится нам? Insert(item)Delete(item) GetRange(first, last, count)GetCount(first, last)
Показать последние 10 GetRange( 	new Key(userId, DateTime.MaxValue, Guid.MaxValue), 	new Key(userId, DateTime.MinValue, Guid.MinValue),  10)
Показать 10 предшествующих X GetRange( 	new Key(userId, X.Timestamp, X.ItemId), 	new Key(userId, DateTime.MinValue, Guid.MinValue),  10)
…пришедших от Васи GetRange( 	new Key(userId, vasya.Id, DateTime.Max, Guid.Max), 	new Key(userId, vasya.Id, DateTime.Min, Guid.Min),  10);
Важные, от Васи, с понедельника по пятницу GetRange( 	new Key(userId, vasyaId, Priority.High,  monday, Guid.Min), 	new Key(userId, vasyaId, Priority.High, friday, Guid.Max) 	10);
От Васи, Пети, и Кати GetRange(... vasyaId ..., M).Union( GetRange(... petyaId..., M).Union( GetRange(... katyaId..., M))) .OrderBy(k => k.Timestamp).Take(M); O(A * M * log N)А можно ли эффективнее?
HEAP ,[object Object]
Извлечение минимального элемента O(log N),[object Object]
Все уже украдено до нас!BerkeleyDB db = BTreeDatabase.Open(“dbFile”, “dbName”, cfg);  using(var cur = db.Cursor(…))  { if(cur.Move(newDatabaseEntry(keyBytes), true)) 	returntrue; }  returnfalse;
Berkeley DB Под капотом B+Tree (или Hash) Whitepaper: http://www.usenix.org/event/usenix99/full_papers/olson/olson.pdf Web site: http://www.oracle.com/technetwork/database/berkeleydb/overview/index.html
Все уже украдено до нас!Cassandra SlicePredicate: start, finish, count, reversed client.multiget_slice(… slicePredicate …) + масштабируемость + шардинг + …
Cassandra Под капотом:  деревья в памяти + SSTables на диске Web site: http://cassandra.apache.org/

More Related Content

What's hot

ОПК № 5 – Составные типы данных, списки
ОПК № 5 – Составные типы данных, спискиОПК № 5 – Составные типы данных, списки
ОПК № 5 – Составные типы данных, спискиVladimir Parfinenko
 
Лекция 7. Бинарные кучи. Пирамидальная сортировка
Лекция 7. Бинарные кучи. Пирамидальная сортировкаЛекция 7. Бинарные кучи. Пирамидальная сортировка
Лекция 7. Бинарные кучи. Пирамидальная сортировкаMikhail Kurnosov
 
Лекция 4. Префиксные деревья (tries, prefix trees)
Лекция 4. Префиксные деревья (tries, prefix trees)Лекция 4. Префиксные деревья (tries, prefix trees)
Лекция 4. Префиксные деревья (tries, prefix trees)Mikhail Kurnosov
 
Лекция 3: Бинарный поиск. Связные списки
Лекция 3: Бинарный поиск. Связные спискиЛекция 3: Бинарный поиск. Связные списки
Лекция 3: Бинарный поиск. Связные спискиMikhail Kurnosov
 
Лекция 6. Фибоначчиевы кучи (Fibonacci heaps)
Лекция 6. Фибоначчиевы кучи (Fibonacci heaps)Лекция 6. Фибоначчиевы кучи (Fibonacci heaps)
Лекция 6. Фибоначчиевы кучи (Fibonacci heaps)Mikhail Kurnosov
 
Лекция 4: Стек. Очередь
Лекция 4: Стек. ОчередьЛекция 4: Стек. Очередь
Лекция 4: Стек. ОчередьMikhail Kurnosov
 
Алгоритмы и структуры данных осень 2013 лекция 1
Алгоритмы и структуры данных осень 2013 лекция 1Алгоритмы и структуры данных осень 2013 лекция 1
Алгоритмы и структуры данных осень 2013 лекция 1Technopark
 
ITMO RecSys course. Autumn 2014. Lecture 3
ITMO RecSys course. Autumn 2014. Lecture 3ITMO RecSys course. Autumn 2014. Lecture 3
ITMO RecSys course. Autumn 2014. Lecture 3Andrey Danilchenko
 
Лекция №11. Работа с внешней памятью (файлами). Предмет "Структуры и алгоритм...
Лекция №11. Работа с внешней памятью (файлами). Предмет "Структуры и алгоритм...Лекция №11. Работа с внешней памятью (файлами). Предмет "Структуры и алгоритм...
Лекция №11. Работа с внешней памятью (файлами). Предмет "Структуры и алгоритм...Nikolay Grebenshikov
 
Алгоритмы и структуры данных осень 2013 лекция 4
Алгоритмы и структуры данных осень 2013 лекция 4Алгоритмы и структуры данных осень 2013 лекция 4
Алгоритмы и структуры данных осень 2013 лекция 4Technopark
 
Алгоритмы и структуры данных осень 2013 лекция 2
Алгоритмы и структуры данных осень 2013 лекция 2Алгоритмы и структуры данных осень 2013 лекция 2
Алгоритмы и структуры данных осень 2013 лекция 2Technopark
 
Лекция 5. Бинарные деревья поиска
Лекция 5. Бинарные деревья поискаЛекция 5. Бинарные деревья поиска
Лекция 5. Бинарные деревья поискаMikhail Kurnosov
 
Лекция 10. Биномиальные кучи (Binomial heaps)
Лекция 10. Биномиальные кучи (Binomial heaps)Лекция 10. Биномиальные кучи (Binomial heaps)
Лекция 10. Биномиальные кучи (Binomial heaps)Mikhail Kurnosov
 
D-кучи и их применение
D-кучи и их применениеD-кучи и их применение
D-кучи и их применениеDEVTYPE
 
Григорий Демченко, “Асинхронность и сопрограммы: обработка данных“
Григорий Демченко, “Асинхронность и сопрограммы: обработка данных“Григорий Демченко, “Асинхронность и сопрограммы: обработка данных“
Григорий Демченко, “Асинхронность и сопрограммы: обработка данных“Platonov Sergey
 
Лекция 6. Фибоначчиевы кучи (Fibonacci heaps)
Лекция 6. Фибоначчиевы кучи (Fibonacci heaps)Лекция 6. Фибоначчиевы кучи (Fibonacci heaps)
Лекция 6. Фибоначчиевы кучи (Fibonacci heaps)Mikhail Kurnosov
 
Доклад Антона Поварова на Tarantool Meetup. "Tarantool в Badoo: хранение исто...
Доклад Антона Поварова на Tarantool Meetup. "Tarantool в Badoo: хранение исто...Доклад Антона Поварова на Tarantool Meetup. "Tarantool в Badoo: хранение исто...
Доклад Антона Поварова на Tarantool Meetup. "Tarantool в Badoo: хранение исто...Badoo Development
 
Лекция 3. АВЛ-деревья (AVL trees)
Лекция 3. АВЛ-деревья (AVL trees)Лекция 3. АВЛ-деревья (AVL trees)
Лекция 3. АВЛ-деревья (AVL trees)Mikhail Kurnosov
 
Нейронные сети и Keras. Часть 1
Нейронные сети и Keras. Часть 1Нейронные сети и Keras. Часть 1
Нейронные сети и Keras. Часть 1PyNSK
 
Лекция 2. Красно-чёрные деревья (Red-black trees). Скошенные деревья (Splay t...
Лекция 2. Красно-чёрные деревья (Red-black trees). Скошенные деревья (Splay t...Лекция 2. Красно-чёрные деревья (Red-black trees). Скошенные деревья (Splay t...
Лекция 2. Красно-чёрные деревья (Red-black trees). Скошенные деревья (Splay t...Mikhail Kurnosov
 

What's hot (20)

ОПК № 5 – Составные типы данных, списки
ОПК № 5 – Составные типы данных, спискиОПК № 5 – Составные типы данных, списки
ОПК № 5 – Составные типы данных, списки
 
Лекция 7. Бинарные кучи. Пирамидальная сортировка
Лекция 7. Бинарные кучи. Пирамидальная сортировкаЛекция 7. Бинарные кучи. Пирамидальная сортировка
Лекция 7. Бинарные кучи. Пирамидальная сортировка
 
Лекция 4. Префиксные деревья (tries, prefix trees)
Лекция 4. Префиксные деревья (tries, prefix trees)Лекция 4. Префиксные деревья (tries, prefix trees)
Лекция 4. Префиксные деревья (tries, prefix trees)
 
Лекция 3: Бинарный поиск. Связные списки
Лекция 3: Бинарный поиск. Связные спискиЛекция 3: Бинарный поиск. Связные списки
Лекция 3: Бинарный поиск. Связные списки
 
Лекция 6. Фибоначчиевы кучи (Fibonacci heaps)
Лекция 6. Фибоначчиевы кучи (Fibonacci heaps)Лекция 6. Фибоначчиевы кучи (Fibonacci heaps)
Лекция 6. Фибоначчиевы кучи (Fibonacci heaps)
 
Лекция 4: Стек. Очередь
Лекция 4: Стек. ОчередьЛекция 4: Стек. Очередь
Лекция 4: Стек. Очередь
 
Алгоритмы и структуры данных осень 2013 лекция 1
Алгоритмы и структуры данных осень 2013 лекция 1Алгоритмы и структуры данных осень 2013 лекция 1
Алгоритмы и структуры данных осень 2013 лекция 1
 
ITMO RecSys course. Autumn 2014. Lecture 3
ITMO RecSys course. Autumn 2014. Lecture 3ITMO RecSys course. Autumn 2014. Lecture 3
ITMO RecSys course. Autumn 2014. Lecture 3
 
Лекция №11. Работа с внешней памятью (файлами). Предмет "Структуры и алгоритм...
Лекция №11. Работа с внешней памятью (файлами). Предмет "Структуры и алгоритм...Лекция №11. Работа с внешней памятью (файлами). Предмет "Структуры и алгоритм...
Лекция №11. Работа с внешней памятью (файлами). Предмет "Структуры и алгоритм...
 
Алгоритмы и структуры данных осень 2013 лекция 4
Алгоритмы и структуры данных осень 2013 лекция 4Алгоритмы и структуры данных осень 2013 лекция 4
Алгоритмы и структуры данных осень 2013 лекция 4
 
Алгоритмы и структуры данных осень 2013 лекция 2
Алгоритмы и структуры данных осень 2013 лекция 2Алгоритмы и структуры данных осень 2013 лекция 2
Алгоритмы и структуры данных осень 2013 лекция 2
 
Лекция 5. Бинарные деревья поиска
Лекция 5. Бинарные деревья поискаЛекция 5. Бинарные деревья поиска
Лекция 5. Бинарные деревья поиска
 
Лекция 10. Биномиальные кучи (Binomial heaps)
Лекция 10. Биномиальные кучи (Binomial heaps)Лекция 10. Биномиальные кучи (Binomial heaps)
Лекция 10. Биномиальные кучи (Binomial heaps)
 
D-кучи и их применение
D-кучи и их применениеD-кучи и их применение
D-кучи и их применение
 
Григорий Демченко, “Асинхронность и сопрограммы: обработка данных“
Григорий Демченко, “Асинхронность и сопрограммы: обработка данных“Григорий Демченко, “Асинхронность и сопрограммы: обработка данных“
Григорий Демченко, “Асинхронность и сопрограммы: обработка данных“
 
Лекция 6. Фибоначчиевы кучи (Fibonacci heaps)
Лекция 6. Фибоначчиевы кучи (Fibonacci heaps)Лекция 6. Фибоначчиевы кучи (Fibonacci heaps)
Лекция 6. Фибоначчиевы кучи (Fibonacci heaps)
 
Доклад Антона Поварова на Tarantool Meetup. "Tarantool в Badoo: хранение исто...
Доклад Антона Поварова на Tarantool Meetup. "Tarantool в Badoo: хранение исто...Доклад Антона Поварова на Tarantool Meetup. "Tarantool в Badoo: хранение исто...
Доклад Антона Поварова на Tarantool Meetup. "Tarantool в Badoo: хранение исто...
 
Лекция 3. АВЛ-деревья (AVL trees)
Лекция 3. АВЛ-деревья (AVL trees)Лекция 3. АВЛ-деревья (AVL trees)
Лекция 3. АВЛ-деревья (AVL trees)
 
Нейронные сети и Keras. Часть 1
Нейронные сети и Keras. Часть 1Нейронные сети и Keras. Часть 1
Нейронные сети и Keras. Часть 1
 
Лекция 2. Красно-чёрные деревья (Red-black trees). Скошенные деревья (Splay t...
Лекция 2. Красно-чёрные деревья (Red-black trees). Скошенные деревья (Splay t...Лекция 2. Красно-чёрные деревья (Red-black trees). Скошенные деревья (Splay t...
Лекция 2. Красно-чёрные деревья (Red-black trees). Скошенные деревья (Splay t...
 

Viewers also liked

Metadata + JavaScript = ♥ Применение метаданных ViewModel для конфигурировани...
Metadata + JavaScript = ♥ Применение метаданных ViewModel для конфигурировани...Metadata + JavaScript = ♥ Применение метаданных ViewModel для конфигурировани...
Metadata + JavaScript = ♥ Применение метаданных ViewModel для конфигурировани...Alexander Byndyu
 
Расширение функциональности с использованием метаданных и аспектно-ориентиров...
Расширение функциональности с использованием метаданных и аспектно-ориентиров...Расширение функциональности с использованием метаданных и аспектно-ориентиров...
Расширение функциональности с использованием метаданных и аспектно-ориентиров...Alexander Byndyu
 
Аспектно-ориентированный подход на службе веб-приложений
Аспектно-ориентированный подход на службе веб-приложенийАспектно-ориентированный подход на службе веб-приложений
Аспектно-ориентированный подход на службе веб-приложенийAlexander Byndyu
 
Getting Tested: методология интеграционного тестирования
Getting Tested: методология интеграционного тестированияGetting Tested: методология интеграционного тестирования
Getting Tested: методология интеграционного тестированияAlexander Byndyu
 
Fuse8.domain framework - анонс библиотеки для работы с данными
Fuse8.domain framework - анонс библиотеки для работы с даннымиFuse8.domain framework - анонс библиотеки для работы с данными
Fuse8.domain framework - анонс библиотеки для работы с даннымиAlexander Byndyu
 
IronRuby: внутренности и примеры использования
IronRuby: внутренности и примеры использованияIronRuby: внутренности и примеры использования
IronRuby: внутренности и примеры использованияAlexander Byndyu
 
Практика работы с крупными проектами - от Scrum с XP к Kanban
Практика работы с крупными проектами - от Scrum с XP к KanbanПрактика работы с крупными проектами - от Scrum с XP к Kanban
Практика работы с крупными проектами - от Scrum с XP к KanbanAlexander Byndyu
 
Прагматичный подход к разработке гибких программных систем
Прагматичный подход к разработке гибких программных системПрагматичный подход к разработке гибких программных систем
Прагматичный подход к разработке гибких программных системAlexander Byndyu
 
Big switch: жизнь после Microsoft
Big switch: жизнь после MicrosoftBig switch: жизнь после Microsoft
Big switch: жизнь после MicrosoftAlexander Byndyu
 
Метапрограммирование интерфейсов в ASP.NET MVC Framework
Метапрограммирование интерфейсов в ASP.NET MVC FrameworkМетапрограммирование интерфейсов в ASP.NET MVC Framework
Метапрограммирование интерфейсов в ASP.NET MVC FrameworkAlexander Byndyu
 
ASP.NET MVC - как построить по-настоящему гибкое веб-приложение
ASP.NET MVC - как построить по-настоящему гибкое веб-приложениеASP.NET MVC - как построить по-настоящему гибкое веб-приложение
ASP.NET MVC - как построить по-настоящему гибкое веб-приложениеAlexander Byndyu
 
Автоматизированное тестирование веб приложений
Автоматизированное тестирование веб приложенийАвтоматизированное тестирование веб приложений
Автоматизированное тестирование веб приложенийAlexander Byndyu
 
Agile: разработка + тестирование
Agile: разработка + тестированиеAgile: разработка + тестирование
Agile: разработка + тестированиеAlexander Byndyu
 
Приемочные тесты на огурце
Приемочные тесты на огурцеПриемочные тесты на огурце
Приемочные тесты на огурцеAlexander Byndyu
 
TDD или как не выстрелить себе в ногу
TDD или как не выстрелить себе в ногуTDD или как не выстрелить себе в ногу
TDD или как не выстрелить себе в ногуAlexander Byndyu
 

Viewers also liked (20)

Metadata + JavaScript = ♥ Применение метаданных ViewModel для конфигурировани...
Metadata + JavaScript = ♥ Применение метаданных ViewModel для конфигурировани...Metadata + JavaScript = ♥ Применение метаданных ViewModel для конфигурировани...
Metadata + JavaScript = ♥ Применение метаданных ViewModel для конфигурировани...
 
Расширение функциональности с использованием метаданных и аспектно-ориентиров...
Расширение функциональности с использованием метаданных и аспектно-ориентиров...Расширение функциональности с использованием метаданных и аспектно-ориентиров...
Расширение функциональности с использованием метаданных и аспектно-ориентиров...
 
Аспектно-ориентированный подход на службе веб-приложений
Аспектно-ориентированный подход на службе веб-приложенийАспектно-ориентированный подход на службе веб-приложений
Аспектно-ориентированный подход на службе веб-приложений
 
Getting Tested: методология интеграционного тестирования
Getting Tested: методология интеграционного тестированияGetting Tested: методология интеграционного тестирования
Getting Tested: методология интеграционного тестирования
 
Fuse8.domain framework - анонс библиотеки для работы с данными
Fuse8.domain framework - анонс библиотеки для работы с даннымиFuse8.domain framework - анонс библиотеки для работы с данными
Fuse8.domain framework - анонс библиотеки для работы с данными
 
IronRuby: внутренности и примеры использования
IronRuby: внутренности и примеры использованияIronRuby: внутренности и примеры использования
IronRuby: внутренности и примеры использования
 
Практика работы с крупными проектами - от Scrum с XP к Kanban
Практика работы с крупными проектами - от Scrum с XP к KanbanПрактика работы с крупными проектами - от Scrum с XP к Kanban
Практика работы с крупными проектами - от Scrum с XP к Kanban
 
Карьера в IT
Карьера в ITКарьера в IT
Карьера в IT
 
DreamSpark
DreamSparkDreamSpark
DreamSpark
 
BizSpark
BizSparkBizSpark
BizSpark
 
WebsiteSpark
WebsiteSparkWebsiteSpark
WebsiteSpark
 
Прагматичный подход к разработке гибких программных систем
Прагматичный подход к разработке гибких программных системПрагматичный подход к разработке гибких программных систем
Прагматичный подход к разработке гибких программных систем
 
Big switch: жизнь после Microsoft
Big switch: жизнь после MicrosoftBig switch: жизнь после Microsoft
Big switch: жизнь после Microsoft
 
Метапрограммирование интерфейсов в ASP.NET MVC Framework
Метапрограммирование интерфейсов в ASP.NET MVC FrameworkМетапрограммирование интерфейсов в ASP.NET MVC Framework
Метапрограммирование интерфейсов в ASP.NET MVC Framework
 
ASP.NET MVC - как построить по-настоящему гибкое веб-приложение
ASP.NET MVC - как построить по-настоящему гибкое веб-приложениеASP.NET MVC - как построить по-настоящему гибкое веб-приложение
ASP.NET MVC - как построить по-настоящему гибкое веб-приложение
 
Автоматизированное тестирование веб приложений
Автоматизированное тестирование веб приложенийАвтоматизированное тестирование веб приложений
Автоматизированное тестирование веб приложений
 
Agile: разработка + тестирование
Agile: разработка + тестированиеAgile: разработка + тестирование
Agile: разработка + тестирование
 
Приемочные тесты на огурце
Приемочные тесты на огурцеПриемочные тесты на огурце
Приемочные тесты на огурце
 
Пробуем Kanban!
Пробуем Kanban!Пробуем Kanban!
Пробуем Kanban!
 
TDD или как не выстрелить себе в ногу
TDD или как не выстрелить себе в ногуTDD или как не выстрелить себе в ногу
TDD или как не выстрелить себе в ногу
 

Similar to Highload. Создание специализированных высокопроизводительных индексов

Экстремальная оптимизация производительности на примере MongoDB Java Driver
Экстремальная оптимизация производительности на примере MongoDB Java DriverЭкстремальная оптимизация производительности на примере MongoDB Java Driver
Экстремальная оптимизация производительности на примере MongoDB Java DriverVitebsk DSC
 
20100425 model based_testing_kuliamin_lectures01-03
20100425 model based_testing_kuliamin_lectures01-0320100425 model based_testing_kuliamin_lectures01-03
20100425 model based_testing_kuliamin_lectures01-03Computer Science Club
 
Android: Как написать приложение, которое не тормозит
Android: Как  написать приложение, которое не тормозитAndroid: Как  написать приложение, которое не тормозит
Android: Как написать приложение, которое не тормозитElena Kotina
 
JS Fest 2019/Autumn. Adam Leos. So why do you need to know Algorithms and Dat...
JS Fest 2019/Autumn. Adam Leos. So why do you need to know Algorithms and Dat...JS Fest 2019/Autumn. Adam Leos. So why do you need to know Algorithms and Dat...
JS Fest 2019/Autumn. Adam Leos. So why do you need to know Algorithms and Dat...JSFestUA
 
Sergii Tsypanov "Performance 1001 Tips"
Sergii Tsypanov "Performance 1001 Tips"Sergii Tsypanov "Performance 1001 Tips"
Sergii Tsypanov "Performance 1001 Tips"LogeekNightUkraine
 
Красота и изящность стандартной библиотеки Python
Красота и изящность стандартной библиотеки PythonКрасота и изящность стандартной библиотеки Python
Красота и изящность стандартной библиотеки PythonPython Meetup
 
Опыт применения активных объектов во встраиваемых системах. Архитектурные асп...
Опыт применения активных объектов во встраиваемых системах. Архитектурные асп...Опыт применения активных объектов во встраиваемых системах. Архитектурные асп...
Опыт применения активных объектов во встраиваемых системах. Архитектурные асп...Sigma Software
 
SAMag2007 Conference: PostgreSQL 8.3 presentation
SAMag2007 Conference: PostgreSQL 8.3 presentationSAMag2007 Conference: PostgreSQL 8.3 presentation
SAMag2007 Conference: PostgreSQL 8.3 presentationNikolay Samokhvalov
 
Игорь Лабутин «Коллекционируем данные в .NET»
Игорь Лабутин «Коллекционируем данные в .NET»Игорь Лабутин «Коллекционируем данные в .NET»
Игорь Лабутин «Коллекционируем данные в .NET»SpbDotNet Community
 
Тестирование больших данных
Тестирование больших данныхТестирование больших данных
Тестирование больших данныхVitebsk DSC
 
Артемий Гарин "Выбор лучшего хранилища в Android (cпойлер: Realm)"
Артемий Гарин "Выбор лучшего хранилища в Android (cпойлер: Realm)"Артемий Гарин "Выбор лучшего хранилища в Android (cпойлер: Realm)"
Артемий Гарин "Выбор лучшего хранилища в Android (cпойлер: Realm)"IT Event
 
Дмитрий Сошников Искусственный интеллект и нейросети для .NET-разработчиков
Дмитрий Сошников    Искусственный интеллект и нейросети для .NET-разработчиковДмитрий Сошников    Искусственный интеллект и нейросети для .NET-разработчиков
Дмитрий Сошников Искусственный интеллект и нейросети для .NET-разработчиковMskDotNet Community
 
Руслан Гроховецкий "Как Python стал делать погоду в Яндексе"
Руслан Гроховецкий "Как Python стал делать погоду в Яндексе"Руслан Гроховецкий "Как Python стал делать погоду в Яндексе"
Руслан Гроховецкий "Как Python стал делать погоду в Яндексе"Yandex
 
Building corporate portals with liferay JEEConf 2011
Building corporate portals with liferay   JEEConf 2011Building corporate portals with liferay   JEEConf 2011
Building corporate portals with liferay JEEConf 2011Alexey Kakunin
 
Хранимые процедуры в NoSQL СУБД на примере Tarantool / Денис Линник (Mail.Ru)
Хранимые процедуры в NoSQL СУБД на примере Tarantool / Денис Линник (Mail.Ru)Хранимые процедуры в NoSQL СУБД на примере Tarantool / Денис Линник (Mail.Ru)
Хранимые процедуры в NoSQL СУБД на примере Tarantool / Денис Линник (Mail.Ru)Ontico
 
Scala and LiftWeb presentation (Russian)
Scala and LiftWeb presentation (Russian)Scala and LiftWeb presentation (Russian)
Scala and LiftWeb presentation (Russian)Dmitry Stropalov
 

Similar to Highload. Создание специализированных высокопроизводительных индексов (20)

Экстремальная оптимизация производительности на примере MongoDB Java Driver
Экстремальная оптимизация производительности на примере MongoDB Java DriverЭкстремальная оптимизация производительности на примере MongoDB Java Driver
Экстремальная оптимизация производительности на примере MongoDB Java Driver
 
20100425 model based_testing_kuliamin_lectures01-03
20100425 model based_testing_kuliamin_lectures01-0320100425 model based_testing_kuliamin_lectures01-03
20100425 model based_testing_kuliamin_lectures01-03
 
Algo 00
Algo 00Algo 00
Algo 00
 
Android: Как написать приложение, которое не тормозит
Android: Как  написать приложение, которое не тормозитAndroid: Как  написать приложение, которое не тормозит
Android: Как написать приложение, которое не тормозит
 
JS Fest 2019/Autumn. Adam Leos. So why do you need to know Algorithms and Dat...
JS Fest 2019/Autumn. Adam Leos. So why do you need to know Algorithms and Dat...JS Fest 2019/Autumn. Adam Leos. So why do you need to know Algorithms and Dat...
JS Fest 2019/Autumn. Adam Leos. So why do you need to know Algorithms and Dat...
 
Sergii Tsypanov "Performance 1001 Tips"
Sergii Tsypanov "Performance 1001 Tips"Sergii Tsypanov "Performance 1001 Tips"
Sergii Tsypanov "Performance 1001 Tips"
 
Красота и изящность стандартной библиотеки Python
Красота и изящность стандартной библиотеки PythonКрасота и изящность стандартной библиотеки Python
Красота и изящность стандартной библиотеки Python
 
Опыт применения активных объектов во встраиваемых системах. Архитектурные асп...
Опыт применения активных объектов во встраиваемых системах. Архитектурные асп...Опыт применения активных объектов во встраиваемых системах. Архитектурные асп...
Опыт применения активных объектов во встраиваемых системах. Архитектурные асп...
 
SAMag2007 Conference: PostgreSQL 8.3 presentation
SAMag2007 Conference: PostgreSQL 8.3 presentationSAMag2007 Conference: PostgreSQL 8.3 presentation
SAMag2007 Conference: PostgreSQL 8.3 presentation
 
Игорь Лабутин «Коллекционируем данные в .NET»
Игорь Лабутин «Коллекционируем данные в .NET»Игорь Лабутин «Коллекционируем данные в .NET»
Игорь Лабутин «Коллекционируем данные в .NET»
 
Тестирование больших данных
Тестирование больших данныхТестирование больших данных
Тестирование больших данных
 
Артемий Гарин "Выбор лучшего хранилища в Android (cпойлер: Realm)"
Артемий Гарин "Выбор лучшего хранилища в Android (cпойлер: Realm)"Артемий Гарин "Выбор лучшего хранилища в Android (cпойлер: Realm)"
Артемий Гарин "Выбор лучшего хранилища в Android (cпойлер: Realm)"
 
Дмитрий Сошников Искусственный интеллект и нейросети для .NET-разработчиков
Дмитрий Сошников    Искусственный интеллект и нейросети для .NET-разработчиковДмитрий Сошников    Искусственный интеллект и нейросети для .NET-разработчиков
Дмитрий Сошников Искусственный интеллект и нейросети для .NET-разработчиков
 
Руслан Гроховецкий "Как Python стал делать погоду в Яндексе"
Руслан Гроховецкий "Как Python стал делать погоду в Яндексе"Руслан Гроховецкий "Как Python стал делать погоду в Яндексе"
Руслан Гроховецкий "Как Python стал делать погоду в Яндексе"
 
Building corporate portals with liferay JEEConf 2011
Building corporate portals with liferay   JEEConf 2011Building corporate portals with liferay   JEEConf 2011
Building corporate portals with liferay JEEConf 2011
 
Хранимые процедуры в NoSQL СУБД на примере Tarantool / Денис Линник (Mail.Ru)
Хранимые процедуры в NoSQL СУБД на примере Tarantool / Денис Линник (Mail.Ru)Хранимые процедуры в NoSQL СУБД на примере Tarantool / Денис Линник (Mail.Ru)
Хранимые процедуры в NoSQL СУБД на примере Tarantool / Денис Линник (Mail.Ru)
 
Java8. Innovations
Java8. InnovationsJava8. Innovations
Java8. Innovations
 
Kotlin with API tests
Kotlin with API testsKotlin with API tests
Kotlin with API tests
 
Scala and LiftWeb presentation (Russian)
Scala and LiftWeb presentation (Russian)Scala and LiftWeb presentation (Russian)
Scala and LiftWeb presentation (Russian)
 
Coding like a sex
Coding like a sexCoding like a sex
Coding like a sex
 

More from Alexander Byndyu

Инфраструктура для совместной предпроктной работы IT-компаний и реального ...
Инфраструктура для совместной предпроктной работы IT-компаний и реального ...Инфраструктура для совместной предпроктной работы IT-компаний и реального ...
Инфраструктура для совместной предпроктной работы IT-компаний и реального ...Alexander Byndyu
 
Применение low-code платформ в энтерпрайзе
Применение low-code платформ в энтерпрайзеПрименение low-code платформ в энтерпрайзе
Применение low-code платформ в энтерпрайзеAlexander Byndyu
 
Антихрупкость в IT или как полюбить изменения
Антихрупкость в IT или как полюбить измененияАнтихрупкость в IT или как полюбить изменения
Антихрупкость в IT или как полюбить измененияAlexander Byndyu
 
Карта гипотез как метод стратегического планирования
Карта гипотез как метод стратегического планированияКарта гипотез как метод стратегического планирования
Карта гипотез как метод стратегического планированияAlexander Byndyu
 
Как перейти от проектного мышления к продуктовому. Опыт из заказной разработки
Как перейти от проектного мышления к продуктовому. Опыт из заказной разработкиКак перейти от проектного мышления к продуктовому. Опыт из заказной разработки
Как перейти от проектного мышления к продуктовому. Опыт из заказной разработкиAlexander Byndyu
 
История о том, как техническое задание подменяет цель проекта
История о том, как техническое задание подменяет цель проектаИстория о том, как техническое задание подменяет цель проекта
История о том, как техническое задание подменяет цель проектаAlexander Byndyu
 
Шпаргалка по IT-миру для предпринимателя
Шпаргалка по IT-миру для предпринимателяШпаргалка по IT-миру для предпринимателя
Шпаргалка по IT-миру для предпринимателяAlexander Byndyu
 
Микросервисы, чистый PaaS и конкурс Мисс Россия
Микросервисы, чистый PaaS и конкурс Мисс РоссияМикросервисы, чистый PaaS и конкурс Мисс Россия
Микросервисы, чистый PaaS и конкурс Мисс РоссияAlexander Byndyu
 
IT-директор на аутсорсе
IT-директор на аутсорсеIT-директор на аутсорсе
IT-директор на аутсорсеAlexander Byndyu
 
Бизнес-гибкость через микросервисную архитектуру
Бизнес-гибкость через микросервисную архитектуруБизнес-гибкость через микросервисную архитектуру
Бизнес-гибкость через микросервисную архитектуруAlexander Byndyu
 
Impact Mapping на практике v2
Impact Mapping на практике v2Impact Mapping на практике v2
Impact Mapping на практике v2Alexander Byndyu
 
Кнопочное мышление против целостного IT-продукта
Кнопочное мышление против целостного IT-продуктаКнопочное мышление против целостного IT-продукта
Кнопочное мышление против целостного IT-продуктаAlexander Byndyu
 
Пять самых важных составляющих процесса выпуска продуктов
Пять самых важных составляющих процесса выпуска продуктовПять самых важных составляющих процесса выпуска продуктов
Пять самых важных составляющих процесса выпуска продуктовAlexander Byndyu
 
Пять самых важных составляющих процесса выпуска проектов
Пять самых важных составляющих процесса выпуска проектовПять самых важных составляющих процесса выпуска проектов
Пять самых важных составляющих процесса выпуска проектовAlexander Byndyu
 
Impact mapping in practice
Impact mapping in practiceImpact mapping in practice
Impact mapping in practiceAlexander Byndyu
 
Impact Mapping на практике
Impact Mapping на практикеImpact Mapping на практике
Impact Mapping на практикеAlexander Byndyu
 
Customer satisfaction для программистов
Customer satisfaction для программистовCustomer satisfaction для программистов
Customer satisfaction для программистовAlexander Byndyu
 
CQRS на практике. В поиске точки масштабирования и новых метафор
CQRS на практике. В поиске точки масштабирования и новых метафорCQRS на практике. В поиске точки масштабирования и новых метафор
CQRS на практике. В поиске точки масштабирования и новых метафорAlexander Byndyu
 
Как размножается Sphinx
Как размножается SphinxКак размножается Sphinx
Как размножается SphinxAlexander Byndyu
 

More from Alexander Byndyu (20)

Инфраструктура для совместной предпроктной работы IT-компаний и реального ...
Инфраструктура для совместной предпроктной работы IT-компаний и реального ...Инфраструктура для совместной предпроктной работы IT-компаний и реального ...
Инфраструктура для совместной предпроктной работы IT-компаний и реального ...
 
Применение low-code платформ в энтерпрайзе
Применение low-code платформ в энтерпрайзеПрименение low-code платформ в энтерпрайзе
Применение low-code платформ в энтерпрайзе
 
Антихрупкость в IT или как полюбить изменения
Антихрупкость в IT или как полюбить измененияАнтихрупкость в IT или как полюбить изменения
Антихрупкость в IT или как полюбить изменения
 
Карта гипотез как метод стратегического планирования
Карта гипотез как метод стратегического планированияКарта гипотез как метод стратегического планирования
Карта гипотез как метод стратегического планирования
 
Как перейти от проектного мышления к продуктовому. Опыт из заказной разработки
Как перейти от проектного мышления к продуктовому. Опыт из заказной разработкиКак перейти от проектного мышления к продуктовому. Опыт из заказной разработки
Как перейти от проектного мышления к продуктовому. Опыт из заказной разработки
 
История о том, как техническое задание подменяет цель проекта
История о том, как техническое задание подменяет цель проектаИстория о том, как техническое задание подменяет цель проекта
История о том, как техническое задание подменяет цель проекта
 
Шпаргалка по IT-миру для предпринимателя
Шпаргалка по IT-миру для предпринимателяШпаргалка по IT-миру для предпринимателя
Шпаргалка по IT-миру для предпринимателя
 
Микросервисы, чистый PaaS и конкурс Мисс Россия
Микросервисы, чистый PaaS и конкурс Мисс РоссияМикросервисы, чистый PaaS и конкурс Мисс Россия
Микросервисы, чистый PaaS и конкурс Мисс Россия
 
IT-директор на аутсорсе
IT-директор на аутсорсеIT-директор на аутсорсе
IT-директор на аутсорсе
 
Бизнес-гибкость через микросервисную архитектуру
Бизнес-гибкость через микросервисную архитектуруБизнес-гибкость через микросервисную архитектуру
Бизнес-гибкость через микросервисную архитектуру
 
Impact Mapping на практике v2
Impact Mapping на практике v2Impact Mapping на практике v2
Impact Mapping на практике v2
 
Кнопочное мышление против целостного IT-продукта
Кнопочное мышление против целостного IT-продуктаКнопочное мышление против целостного IT-продукта
Кнопочное мышление против целостного IT-продукта
 
Пять самых важных составляющих процесса выпуска продуктов
Пять самых важных составляющих процесса выпуска продуктовПять самых важных составляющих процесса выпуска продуктов
Пять самых важных составляющих процесса выпуска продуктов
 
Пять самых важных составляющих процесса выпуска проектов
Пять самых важных составляющих процесса выпуска проектовПять самых важных составляющих процесса выпуска проектов
Пять самых важных составляющих процесса выпуска проектов
 
Час Кода 2015
Час Кода 2015Час Кода 2015
Час Кода 2015
 
Impact mapping in practice
Impact mapping in practiceImpact mapping in practice
Impact mapping in practice
 
Impact Mapping на практике
Impact Mapping на практикеImpact Mapping на практике
Impact Mapping на практике
 
Customer satisfaction для программистов
Customer satisfaction для программистовCustomer satisfaction для программистов
Customer satisfaction для программистов
 
CQRS на практике. В поиске точки масштабирования и новых метафор
CQRS на практике. В поиске точки масштабирования и новых метафорCQRS на практике. В поиске точки масштабирования и новых метафор
CQRS на практике. В поиске точки масштабирования и новых метафор
 
Как размножается Sphinx
Как размножается SphinxКак размножается Sphinx
Как размножается Sphinx
 

Highload. Создание специализированных высокопроизводительных индексов