ABEJA で Research Engineer をやっている中川です．普段は論文読んだり，機械学習モデルを実装したり，インフラを構築したりしています．今回のブログでは，Insight for Retail の一機能として提供しているリピータ分析に用いる特徴量DBの改善に向けた言語選定について紹介します． ※ たくさんの方々からのコメントありがとうございます．いただいた観点をベースに「2020-04-14 追記」以下に実験を追加しました． モチベーション リピート分析では，任意の特徴量をクエリに最も類似した特徴量を数100msec以内に検索する必要があり，一般的なデータベースでは実現することが難しいという課題がありました．そこで，われわれは python で独自のインメモリデータベースを実装し運用してきました．このデータベースがサービスの成長に合わせて限界を迎えつつあるので，アルゴリズム
第一回中国地方DB勉強会で発表したスライドをアップロードしました。
岡山でDB勉強会を開催するのだがMySQL 5.6の新機能について話して貰えないか。先月そのような提案をいただき、岡山までノコノコと顔を出してきた。JPUG（日本PostgreSQLユーザー会）主催かつ岡山という自分にとっては遠方の地で誰一人顔見知りが居ない中、若干緊張していたのだが、皆さん温かく迎えていただき楽しい時間を過ごすことができた。やはりデータベースを嗜む同士、通じ合うものである。皆さん勉強熱心で様々な質問、意見交換を通してとても勉強になった。大垣さんの発表もとても勉強になった。やはり「勉強会で発表すると自分が勉強になる」という法則が発動したように思う。 さて、MySQL 5.6の新機能について発表したのはこれが初めてではない。過去に発表したものに改良・修正を加えている。MySQL 5.6がリリースされてもう半年になろうとしているが、新機能は満載なので全てをキャッチアップしている
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