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eラーニングを目的としたソーシャルネットワークアプリケーションを作成しました。これは実験室で研究している実験プロジェクトです。しばらくの間、いくつかのケーススタディで使用されており、リレーショナルDBMS（SQL Server 2008）のデータは大きくなっています。現在は数ギガバイトであり、テーブルは相互に高度に接続されています。パフォーマンスは依然として良好ですが、いつ他のオプションを検討する必要がありますか？パフォーマンスの問題ですか？

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分類モデルを作成する必要があるリレーショナルデータベースの巨大なデータセットを持っています。通常、この状況では、帰納論理プログラミング（ILP）を使用しますが、特殊な状況により、それはできません。 これに取り組むもう1つの方法は、外国との関係があるときに値を集計しようとすることです。しかし、私はいくつかの名目上の属性について何千もの重要で異なる行を持っています（例：いくつかの異なる薬の処方に関連する患者）。そのため、名目属性の個別の行ごとに新しい属性を作成せずにそれを行うことはできません。さらに、これを行うと、ほとんどの新しい列にNULL値が含まれます。 何千もの新しい列を作成するピボットなどの手法に頼らずにリレーショナルデータベースをデータマイニングできる非ILPアルゴリズムはありますか？

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