曲のリスト、ユーザーのリスト、ユーザーの曲の好みなどの生データを保存するには、リレーショナルデータベースが適している必要があります。
リレーショナルデータベース（およびSQL）は、推奨者が構築するさまざまなデータ構造を格納するのにそれほど優れていないことがわかると思います。レコメンデーションエンジンは、実際にはテーブルにある必要のないデータを作成する可能性があり、リレーショナルデータベースに保存するためにデータを操作することは無駄な作業になる可能性があります。
自分が何をしているのかを知っておいてください。それが間違っていると感じた場合は、SQLデータベースに何かを入れるのに時間をかけないでください。 MongoDB のようなドキュメント指向データベースの使用を検討してください。 。
私が最近書いたレコメンダーは、実際にはMySQLから生データを読み取り、すべての作業をメモリ内で実行し、HTTPAPIを介してアプリケーションにレコメンデーションデータを提供するJavaサーバープロセスです。推奨データは再生成できるため、永続的に保存することすらしませんでした。