構造化データの検索

構造化コンテンツの取扱いは、大きく２つの過程に分かれる。１つはデータの作成・管理、もう一つは情報をオンデマンドで抽出・分析する過程だ。RDBMSはこれまで事実上の業界標準とみなされてきたが、抽出と分析のプロセスやOLAP環境に、従来どおりのリレーショナルモデルでの対応に無理が出てきた。そこで、自然言語でのクエリがなぜ難しいのか、テキストから抽出したものにどのような意味があるのか、システムがリアルタイムで処理できないのはなぜか、どうすれば分析効果を向上できるか、プロセス全体を管理するのになぜ高額の費用がかかるのかといった疑問が生まれ、RDBMSベンダ各社は初歩的な検索技術を組み込んだデータベースエンジンの新バージョンリリースを始めた。
一方検索エンジンベンダも、構造化・非構造化データ両方を、RDBMSとは別の方法でマイニングを進めている。同資料では、両アプローチを比較・解説する。