HottyDB という検索エンジンとレコメンドエンジンの機能を搭載したOLTP型RDBMSを開発し、α版を公開しました！
HottyDBには機械学習ランキング（ランキング学習）という検索結果の並び順を機械学習で最適化する機能もついています（クリックされやすいものを上の方に出す）！

ので、この記事ではHottyDBの概要と導入事例について紹介したいと思います！

概要

HottyDBとは？

HottyDBとは、検索エンジンとレコメンドエンジンの機能を搭載したRDBMS（リレーショナルデータベース）です。
SQLを用いた通常のデータ操作に加え、文書の全文検索や検索結果の機械学習ランキング（MLR）・アイテムレコメンデーションのロジックなどを全て1つのソフトウェアで担います。
1つのソフトウェアでこれらを実現することで、面倒なデータ伝送システムの構築を一切不要にし、利用者は機械学習などの知識がなくてもSQL LIKEな命令だけでこれらを実現することができます。

3つの機能が同じソフトウェアになることで何が嬉しいか？

従来の機械学習システムの場合

検索エンジンなどを利用して、機械学習ランキングを実現するシステムを作成しようとすると、従来の機械学習システムでは最低でも下記の様なシステム構成になると思います。

また、ストレージ自体には、データ伝送機能がないことが多いので、ストレージ間のデータ伝送には別途サーバーやアプリケーションが必要になります。
アイテムレコメンデーションを実現しようとすると、ここから更に追加のデータ伝送システムが必要となります。

HottyDBで機械学習システムを実現する場合

HottyDBを利用したシステム構成例がこちらです。

このように、HottyDBを利用するとシステム構成がとてもシンプルになります！
各種データ伝送システムは一切不要となり、難しい機械学習のロジックも裏でHottyDBが自動的に学習・推論してくれるので、利用者はSQL LIKEな命令だけで全ての機能を利用することができます。

導入事例

HottyTech検索

HottyTech検索とは？

「HottyTech検索」は、Qiita記事の検索とレコメンデーションのサービスです。
Qiita記事のキーワード検索、関連記事レコメンデーションなどの機能をHottyDBにより実現しています。

現状はQiitaのAPIで取得できた記事に限られますが、その記事の中から興味のある記事を検索することができるサービスです。

主な機能

「HottyTech検索」の主な機能は次の4つです。

キーワード検索機能（全文検索＋機械学習ランキング）
関連記事レコメンデーション機能（協調フィルタリング）
関連記事レコメンデーション機能（類似記事検索）
「あなたにおすすめの記事」機能

HottyTech検索の作り方

下記の記事でHottyDBを使ってHottyTech検索を作る方法を解説していますので、こちらも見てみてください。

さいごに

HottyDBはまだまだα版で改善点が山のようにありますが、ぜひみなさまのフィードバックを経てより良いソフトウェアにしていきたいと思っています。

「HottyTech検索」や「HottyDB」に関するお問い合わせ・フィードバックなどありましたらTwitter（@hottydb）やこちらの連絡先までご連絡いただければと思います。