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 - fabcross for エンジニア

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。この研究は米マサチューセッツ工科大学（MIT）を中心にした研究チームによるもので、その詳細はカナダで2023年8月28日〜9月1日に行われるデータベース工学分野の国際会議「International Conference on Very Large Databases（VLDB） 2023」で発表される予定だ。 ハッシュ法（ハッシュ探索）は、データベースのインデックス作成からデータ圧縮、暗号化まで、非常に多くの用途で使用されている。また、蔵書目録や電子商取引サイトなど、ほとんどのオンラインデータベースで中核となる操作となっている。そのため、高速で効率的なハッシュ関数は非常に重要だ。 ハッシュ関数は、データが保存される場所を直接決定するコードを生成することで、データ検索を容