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むずかしそーとか言っていただけると、だよね？難しいよね？って安心する方もいらっしゃるはず、分かりやすくて助かります。ありがとうございます。
ちょうどインデックスの概要が知りたかったので、助かりました。ありがとうございます。
初めて視聴しましたが、役割が違う2人が進行をするので、初心者が気になるポイントを聞いてくれたりとなかなか面白くていいチャンネルですね！ムーさんがエンジニアではないので、ツッコミもいい感じです！今後も色々と紹介してほしいです！
インデックスって何なの？？とわかりそうでわからなかったのですが、ざっくり分かった気がします。ありがとうございます。
DB初心者にとっての神動画
分かりやすかった
初めて視聴しました。未経験からエンジニアをやっており、インデックスでつまずいていたところ、このチャンネルに出会いました。すごく面白かったです。わからない中で上手く調べられなかったりと落ち込んでたのですが、励まされました。またorderbyのお話もお聞きしたいです。MSテストのmock化についてリクエストさせてください。junitに比べて情報が少なく困ったので、取り上げていただけたらとても嬉しいです。
インデックスがなくても高速な検索が出来るメモリズムプロセッサをご存じですか？
インデックスって上から順番に数字を振っておくものだと誤解してたわ。 本のページ数みたいな感じで
初めまして。いつも楽しく勉強させていただいています。8:33 のB-Treeのスライドで「ノードの階層が全ての要素で同じになり、計算量が変わらない」の部分がよく分からなかったのですが、例えば「go」を探索した場合と「zaru」を探索した場合とでは、階層が異なるので計算量も変わるのではないでしょうか？それともこちらは「リーフノードの階層が同じ」と読み替えた方が良いのでしょうか。的外れな質問でしたらすみません…m(_ _)m
コメントありがとうございます！ 鋭い質問です。コメントの通りで B-tree の場合は、途中のノード自身がデータを持つことになるので探索する値によっては高速にレスポンスできますね。計算量が変わらないという表現がややこしくさせてしまいましたね、すいません。説明しませんでしたが、一般的に計算量というのは最悪のケースに計算する量を表現することが多いです。なので、ここではどんな値を探しても最悪 O(log n) で探索できますよという意味ですね。なので、媛蠍さんの認識に間違いはないです！なお、動画の後半で説明する MySQL で採用されているB+tree の場合は、値は全て一番したのリーフノードに格納されているので、どんなキーでも同じ階層数を辿ることになります。
@@moozaru 返信ありがとうございます。納得できました！B+treeのリーフノードの説明も図つきで分かりやすかったです！
@@moozaru
日本人が日本語を使わなくなる方がデータベースがより強力になるような気がしました。
うるさいとまでは思いませんが、「難しいー」とか「わからないー」とか言うのはやめて欲しいです
むずかしそー
とか言っていただけると、
だよね？難しいよね？
って安心する方もいらっしゃるはず、分かりやすくて助かります。ありがとうございます。
ちょうどインデックスの概要が知りたかったので、助かりました。ありがとうございます。
初めて視聴しましたが、役割が違う2人が進行をするので、初心者が気になるポイントを聞いてくれたりとなかなか面白くていいチャンネルですね！ムーさんがエンジニアではないので、ツッコミもいい感じです！
今後も色々と紹介してほしいです！
インデックスって何なの？？とわかりそうでわからなかったのですが、ざっくり分かった気がします。ありがとうございます。
DB初心者にとっての神動画
分かりやすかった
初めて視聴しました。
未経験からエンジニアをやっており、インデックスでつまずいていたところ、このチャンネルに出会いました。
すごく面白かったです。わからない中で上手く調べられなかったりと落ち込んでたのですが、励まされました。
またorderbyのお話もお聞きしたいです。
MSテストのmock化についてリクエストさせてください。junitに比べて情報が少なく困ったので、取り上げていただけたらとても嬉しいです。
インデックスがなくても高速な検索が出来るメモリズムプロセッサをご存じですか？
インデックスって上から順番に数字を振っておくものだと誤解してたわ。 本のページ数みたいな感じで
初めまして。いつも楽しく勉強させていただいています。
8:33 のB-Treeのスライドで「ノードの階層が全ての要素で同じになり、計算量が変わらない」の部分がよく分からなかったのですが、例えば「go」を探索した場合と「zaru」を探索した場合とでは、階層が異なるので計算量も変わるのではないでしょうか？
それともこちらは「リーフノードの階層が同じ」と読み替えた方が良いのでしょうか。
的外れな質問でしたらすみません…m(_ _)m
コメントありがとうございます！ 鋭い質問です。
コメントの通りで B-tree の場合は、途中のノード自身がデータを持つことになるので探索する値によっては高速にレスポンスできますね。計算量が変わらないという表現がややこしくさせてしまいましたね、すいません。説明しませんでしたが、一般的に計算量というのは最悪のケースに計算する量を表現することが多いです。なので、ここではどんな値を探しても最悪 O(log n) で探索できますよという意味ですね。なので、媛蠍さんの認識に間違いはないです！
なお、動画の後半で説明する MySQL で採用されているB+tree の場合は、値は全て一番したのリーフノードに格納されているので、どんなキーでも同じ階層数を辿ることになります。
@@moozaru
返信ありがとうございます。納得できました！
B+treeのリーフノードの説明も図つきで分かりやすかったです！
@@moozaru
日本人が日本語を使わなくなる方がデータベースがより強力になるような気がしました。
うるさいとまでは思いませんが、「難しいー」とか「わからないー」とか言うのはやめて欲しいです