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こんにちは、サービス開発部の荒引 (@a_bicky) です。 突然ですが、RDBMS の既存のテーブルを見てみたら「何でこんなにインデックスだらけなの?」みたいな経験はありませんか?不要なインデックスは容量を圧迫したり、挿入が遅くなったりと良いことがありません。 そんなわけで、今回はレコードを検索するために必要なインデックスの基礎知識と、よく見かける不適切なインデックスについて解説します。クックパッドでは Rails のデータベースとして主に MySQL 5.6、MySQL のストレージエンジンとして主に InnoDB を使っているので、MySQL 5.6 の InnoDB について解説します。 InnoDB のインデックスに関する基礎知識 インデックスの構造 (B+ 木) InnoDB では B+ 木が使われています。B+ 木は次のような特徴を持った木構造です。 次数を b とすると、
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? **自然言語処理に前処理は不可欠です。**テキストは文字の羅列であり構造化されていないため、そのままでは処理するのが難しいです。特にWebテキストの中には HTMLタグ や JavaScript のコードといったノイズが含まれています。このようなノイズは前処理して取り除かなければ期待する結果は得られないでしょう。 出典: [Deep learning for computational biology](http://msb.embopress.org/content/12/7/878) 本記事では自然言語処理における前処理の種類とその
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