Project/Area Number |
22H03594
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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Allocation Type | Single-year Grants |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 60080:Database-related
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Research Institution | Nagoya University |
Principal Investigator |
石川 佳治 名古屋大学, 情報学研究科, 教授 (80263440)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
杉浦 健人 名古屋大学, 情報学研究科, 助教 (10821663)
駒水 孝裕 名古屋大学, 数理・データ科学教育研究センター, 准教授 (30756367)
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Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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Budget Amount *help |
¥17,160,000 (Direct Cost: ¥13,200,000、Indirect Cost: ¥3,960,000)
Fiscal Year 2023: ¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000)
Fiscal Year 2022: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
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Keywords | 近似的問合せ / 問合せ処理 / 品質保証 / ビッグデータ処理 / データベースシステム |
Outline of Research at the Start |
近年大いに着目されている近似的問合せのアプローチをビッグデータ処理のワークフロー全体に展開する,End-to-Endの近似的ビッグデータ処理の技術を確立する.コンパクトな要約情報を活用することと,ビッグデータ処理プロセスを通じて近似的データ処理の統合モデルを用いることで,従来型のビッグデータ処理に比べ大幅な速度向上を達成し,システム全体での近似品質の統一的な管理を可能とする.また,近似の品質と処理効率のトレードオフを適切に制御できることが重要であるため,本研究では求められた近似品質を満たすようにビッグデータ処理のワークフローを制御する品質駆動型の近似的データ処理技術を開発する.
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