大きなデータ（つまり、メインメモリに完全にロードできないデータ）に一般的なアルゴリズム（並べ替え、検索など）を効率的に適用する方法と、それらのアルゴリズムのコストを考慮してアルゴリズムを効率的に適用する方法を教える本またはチュートリアルはありますか？外部メモリからのブロック転送？たとえば、ほとんどすべてのアルゴリズムの教科書では、BおよびB +ツリーを使用してデータをディスクに格納できるとされています。ただし、実際にこれを行う方法、特にデータがディスク上に存在する場合のポインタの処理については説明されていません。同様に、多くの本は検索技術を教えていますが、二次記憶に存在するデータを考慮していません。
クヌースの本をチェックしました。これらのアイデアについて説明していますが、実際にそれらを高級言語に適用する方法はまだわかりませんでした。これらの詳細について説明している参考資料はありますか？
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「Mining Massive Data Sets」をチェックしてください。
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デイブクラーク
SXLXLの包括的な参考文献を見ることができます。XXLデータセットの標準テンプレートライブラリです。
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Vor
オラクル、DB2、SQL Serverの、のような偉大なのDBを有する。この日は、通常、誰もが大きなデータセット、自分自身を、働かないあなたは、DBサーバの1つに関連文書を見て可能性が興味を持ったが、この日の場合はMartin Fowler氏と他のいくつかの人々がしようとしていますNO SQLに移動して、チェックすることもできます。（しかし、高速データベースだけではなく、同時実行性、セキュリティなど、大きなデータベースには多くの側面があります）。
@ Dave、Vor：参考にしていただきありがとうございます。それらをチェックして、私が探しているものかどうかを通知します。
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アラニ
@SaeedAmiri：私はそれを理解していますが、私が理解していることから、データベースへのデータの保存は、データが何らかの形で高度に構造化されている場合にのみ役立ちます。そのため、一連の数値やその他の同様のデータは、通常、データベースを使用して保存されません。さらに、データベースの教科書は、データベース開発者の観点からは詳しく説明していません。それらのほとんどは、データベースがBおよびB +ツリーを使用すると述べていますが、ほとんどは、これらのデータ構造をどのように実装するかを実際に説明していません。
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アラニ