大規模データセットのためのアルゴリズムとデータ構造

大規模なデータシステムの基礎となるアルゴリズム的要素を理解し、スケール可能なアプリケーションを構築するためのガイドブックです。豊富なイラストでわかりやすく解説します！
確率的データ構造を使用してデータ保存のスペースを節約する方法、ストリーミングデータの処理、ディスク上のデータの操作、データベースシステムにおけるパフォーマンスのトレードオフの理解など、大規模スケールのアプリケーション構築におけるさまざまなアルゴリズム的側面をカバーしています。

［対象読者］
基本的なデータ構造とアルゴリズムを理解している読者を対象としています。各章は伝統的な解決策を示した後、なぜそれが大規模データの場面で機能しないのかを解説しています。
・プログラミングの知識と、確率論の基本を身につけている方
・Pythonや擬似コードを理解する知識がある方。

［構成］
本書は11章にわたり、3つのパートで構成されています。第1部は確率的で簡潔なデータ構造について、第2部はストリーミングデータ構造とアルゴリズムについて、そして第3部は外部記憶データ構造とアルゴリズムについてです。

1章 はじめに
第1部 ハッシュベースのスケッチ
2章 ハッシュテーブルと現代のハッシングについての概説
3章 近似的なデータの存在判定：ブルームフィルターと商フィルター
4章 頻度推定とカウントミンスケッチ
5章 カーディナリティー推定とハイパーログログ
第2部 リアルタイム分析
6章 ストリーミングデータの統合と応用
7章 データストリームからのサンプリング
8章 データストリーム上の近似分位数
第3部 データベースと外部記憶アルゴリズムのためのデータ構造
9章 外部記憶モデルの紹介
10章 データベースのためのデータ構造：B木、Bε木、LSM木
11章 外部メモリによるソート