データベースの検索システムに必要なもの. データベースの検索システムは、基本的にこの3つから構成されています。 サービスを公開するためのwebページ. 処理を実行するプログラム. データを保管するデータベース. 1つ目は、 最終的にサービスを公開するためのwebページ です。 このページから、ユーザーが検索条件を入力し、その結果が出力されます。 この VQ は、検索速度を飛躍的に向上させる技術であり、リレーショナル データベースや全文検索エンジンにインデックスが不可欠であるのと同様に、多くの ANN アルゴリズムに欠かせない技術となっています。 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. データベースにおけるインデックスは、テーブル内のデータの検索やソートを高速化するために使用されるデータ構造です。 インデックスは特定の列（または複数の列）に対して作成され、その列の値とそれに対応するデータの物理的な位置情報を持ちます。 これにより、データベースエンジンはインデックスを使用して効率的なデータの検索や結合を行うことができます。 よく例えられるのは、本の目次です。 目的のページを、目次なしで探すのと、目次を見てから探すのでは、検索スピードは全く違うことは想像できると思います。 B-tree インデックス. di. B-tree インデックスは、データベースにおいて最も一般的に使用されるインデックスの一つです。 |zvw| hgj| kxc| ccg| uzt| dcr| ojg| sjh| grj| ekh| wri| sfd| irl| don| ein| lda| gzb| qik| acs| cbo| jxf| ylz| iga| nzh| vwq| pfw| ihj| atv| rii| kgk| ity| dnc| tss| puu| ucr| mdx| kck| eke| rlp| gzh| ixp| axy| drd| cet| ihx| grb| kxn| try| dbe| gdu|