@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00237619,
 author = {川島, 英之 and Hideyuki, Kawashima},
 issue = {25},
 month = {Aug},
 note = {大規模データの概形を高速に得たい時，あるいは機械学習の前処理を高速化をしたい時，近似問合せ処理が使われる．既存研究はいずれもストレージ中に全てのデータが格納されていることを前提としてきた．本研究はこの前提を変え，データを入力するトランザクションの処理中に，不要なデータを無効化する手法を提案する．評価実験において，決定論的パラダイムに基づく提案手法は，既存手法に対して最大 235 倍の高性能化を示した．, Approximate query processing is used to quickly obtain an overview of large-scale data or speed up machine learning pre-processing. Existing research has assumed that all data is stored in storage. This research changes this assumption and proposes a method to invalidate unnecessary data during transaction processing. In our evaluation, the proposed method, based on a deterministic paradigm, demonstrated performance improvements up to 235 times compared to existing methods.},
 title = {近似問合せ処理エンジン用トランザクション処理法},
 year = {2024}
}