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rabbit-slide-komainu8-dbstudychugoku-28th 2020.01.25.0

PostgreSQL で使用できる全文検索の拡張に PGroonga という高速で高性能な拡張があります。 PGroonga は、全言語対応の超高速全文検索機能を Postg...

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rabbit-slide-komainu8-july-tech-festa-2021-winter 1.0.2

PostgreSQLで日本語の全文検索をするには、LIKE演算子を使って実現できますが、インデックスを使用しないため、データ量が多い場合には低速です。 英文については、インデ...

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rabbit-slide-komainu8-postgresql-conference-japan-2019 2019.11.15.0

PostgreSQL で使用できる全文検索の拡張に PGroonga という高速で高性能な拡張があります。 PGroonga は、全言語対応の超高速全文検索機能を Postg...

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rabbit-slide-komainu8-postgresql-conference-japan-2020 1.0.1

PostgreSQL で使用できる全文検索の拡張に PGroonga という高速で高性能な拡張があります。 PGroongaはインストールも難しくなく、インデックスの設定...

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rabbit-slide-komainu8-postgresql-conference-japan-2021 1.0.3

PostgreSQL で使用できる全文検索の拡張に PGroonga という高速に全文検索できる拡張があります。 PGroongaはバックエンドに本格的な全文検索エンジンG...

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rabbit-slide-komainu8-yapc-kyoto-2023 2023.3.19.6

MySQLのデータを全文検索したいときの良くあるアプローチは以下の3つがありますが、それぞれ課題があります。 1. MySQLのデフォルトのストレージエンジンInnoDBの...

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rabbit-slide-kou-apache-arrow-osaka 2017.5.28.0

Apache Arrowが解決したい問題、設計方針、速さの秘密、現在できること、今後できるようになることなど、Apache Arrowを知らない人でもApache Arrow...

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rabbit-slide-kou-apache-arrow-tokyo 2017.6.13.1

Apache Arrowが解決したい問題、設計方針、速さの秘密、現在できること、今後できるようになることなど、Apache Arrowを知らない人でもApache Arrow...

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rabbit-slide-kou-apache-arrow-tokyo-meetup-2018 2018.12.8.2

Apache Arrowの開発に参加したい人のためにApache Arrowの情報を紹介します。

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rabbit-slide-kou-apache-arrow-tokyo-meetup-2019 2019.12.11.3

2019年12月時点のApache Arrowの最新情報を紹介します。

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rabbit-slide-kou-bakusokudb-2024-12 2024.12.16.3

ビッグデータをどう扱えばよいか。これまでは各プロダクト毎に効率的な扱い方を実装していましたが、これからはそんな時代ではありません!ビッグデータの扱いでも、共通で必要なものはプ...

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rabbit-slide-kou-biopackathon-2022-4 2022.4.13.1

細胞分化の軌跡推定に関するソフトウェアTreefitのパッケージまわりについ て紹介します。

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rabbit-slide-kou-clear-code-16 2021.8.30.0

16期目のクリアコードでなにをやりたいか

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rabbit-slide-kou-clear-code-17 2022.8.30.0

17期目のクリアコードでなにをやりたいか

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rabbit-slide-kou-code-party-2025-boast 2025.5.12.4

This is for ((<"コード懇親会自慢大会 Boast Code Party|RubyKaigi 2025アフターイベント"|URL:https://andpad....

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rabbit-slide-kou-cross-2015 2015.01.29.2

CROSS 2015のセッション「全文検索エンジン群雄割拠〜あなたが使うべきはどれだ!〜」でGroongaと他の全文検索エンジンとの違いの説明です。

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rabbit-slide-kou-data-science-rb 2017.5.19.3

Apache Arrowはデータ分析システム間でのデータ交換を効率化することを目的としたデータフォーマットです。pandasやApache SparkやRなど主要なデータ分析...

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rabbit-slide-kou-davis-2023 2023.3.29.0

Apache Arrow、Red Arrow、Red Data Toolsという観点からRubyにおけるデータ処理の現状を説明します。

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rabbit-slide-kou-db-tech-showcase-2021 2021.11.17.0

ビッグデータは現実的な時間で処理できてこそ活きます。処理時間はデータ処理アルゴリズムの計算量だけで決まり…ません!適切なノードにデータを配置しないとそもそもデータ処理できませ...

1,849 Downloads

rabbit-slide-kou-db-tech-showcase-online-2020 2020.12.8.0

2020年代、ビッグデータをどう扱えばよいか。今は各プロダクト毎に効率的な扱い方を実装していますが、2020年代はそんな時代ではありません!ビッグデータの扱いでも、共通で必要...

1,816 Downloads

rabbit-slide-kou-db-tech-showcase-tokyo-2017 2017.9.7.1

MySQLとPostgreSQLの全文検索機能は高速でリッチな全文検索システムを作るには機能・性能不足です。外部の全文検索サービスを利用することでそんなシステムを作れますが、...

4,119 Downloads

rabbit-slide-kou-db-tech-showcase-tokyo-2018 2018.9.20.3

ナイーブな全文検索は単なる中間一致検索です。しかし、現実に人が入力するテキストは揺れまくっているので単なる中間一致検索では必要な情報を見つけられません。たとえば、「(090)...

6,887 Downloads

rabbit-slide-kou-debian-gum-2012 2012.06.23.3

2012年6月23日に行われた大統一Debian勉強会でRabbitを紹介したスライドです。 Rabbitの特徴であるプレゼンを時間内に終わることを支援する機能を中心に紹 介...

13,948 Downloads

rabbit-slide-kou-devlove-2012 2012.12.16.2

DevLOVE 2012での「リーダブルコードを読んだ後」というセッションで説明のために使ったスライドです。セッションの内容は、リーダブルコードに書かれていることを実際に使う...

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rabbit-slide-kou-devmi-2013 2013.3.2.5

ビジネスアプリケーションにおいても高速/堅牢な、保守性の高いプログラミングが求められています。 去年は「リーダブルなコード」に注目が集まりましたが、具体的に開発者へどんなメ...

15,262 Downloads

rabbit-slide-kou-droonga-meetup-1 2014.7.30.0

GroongaからDroongaに移行した後、どんな世界が待っているかを説明します。例えば、どのように運用すればよいか、どのようなケースが得意か、今後どのような機能を強化して...

3,744 Downloads

rabbit-slide-kou-enterprise-wordpress-2018-02 2018.2.9.3

みなさんはWordPressに投稿したたくさんのコンテンツを有効活用できていますか? せっかくのコンテンツも投稿しただけで終わらせてはもったいありません。「全文検索」を使う...

7,392 Downloads

rabbit-slide-kou-fukuoka-ruby-award-7 2015.01.23.1

第7回フクオカRuby大賞本審査用の資料です。「全文検索エンジンGroongaへのmrubyの組み込み」という応募の説明です。 次の3つの項目を含んでいます。 (1)...

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rabbit-slide-kou-groonga-document-read-1 2014.5.15.1

今回が最初の「Groongaドキュメント読書会」です。そのため、まだうまい進め 方を確立できていません。そこで、このような進め方はどうかという案を提案 します。今回はこのやり...

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rabbit-slide-kou-groonga-document-read-2 2014.6.3.0

2回目の「Groongaドキュメント読書会」は、前回の「Groongaドキュメント読書 会」でのフィードバックを反映して進めます。進め方は前回と同様に輪読会式 を使います。

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