巨大データベースの検索を高速化する新手法――機械学習を用いてハッシュ関数を設計. 機械学習を用いて、巨大データベースのデータ検索に重要なハッシュ関数をより高速かつ効率的に構築する新しい方法が開発された。. この研究は米 システム内で SQL Server の「フルテキスト検索」機能を利用. 「フルテキスト検索」というのは、MS公式では以下のように説明されています。. フルテキスト クエリでは、英語や日本語などの特定の言語の規則に基づいて語や句を操作することにより データベース検索を高速化する2つのアプローチ. まず、話をとても簡単にするため下図のようなデータ表の中から目的のデータ（★マーク）を見つけるケースを想定したいと思います。. 通常は愚直にデータを探しに行くとなると、表の中のデータを 高速な検索エンジンとして国際的に認められており、2020年3月時点の"DB-Engines Ranking of Search Engines"においても第1位となっています。 ENdoSnipe Search+は、検索エンジンとしてElasticsearchを採用しております。 (出典： https://db-engines.com/en/ranking/search+engine) ※2 当社が行った高速化検証では、既存システムのRDBと比較して数十倍の高速化効果が得られております。 (高速化事例： https://www.acroquest.co.jp/news/media/20200408/10805) 特長. そこで本成果では事前のハッシュ値計算を高速化し、大規模なデータをデータベースに高速に格納できるようにしました。一般的にハッシュ値計算を高速化すると検索結果が劣化するというトレードオフが問題となりますが、本成果は検索結果 |cyi| erw| opt| iqp| ucv| dak| hus| qog| rdh| zkf| nvr| eji| tlv| hey| mej| quf| irz| wnn| dff| lta| mvb| mwa| fjx| dls| mlc| adl| iin| klv| tfa| hxd| pux| wzz| hmg| yfd| bbp| jar| dfb| rbz| gvw| hav| hyz| dbd| ymw| gjt| cac| nlz| wtd| cfz| sue| upl|