2005 Fiscal Year Annual Research Report
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17650034
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| Research Institution | Kyushu Sangyo University |
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Principal Investigator |
成 凱 九州産業大学, 情報科学部, 助教授 (50368875)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
牛島 和夫 九州産業大学, 教授 (40037750)
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| Keywords | 半永続データ / ストリームデータ / 寿命付きデータ / データモデリング |
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| Research Abstract |
近年Webとデータベース技術を融合することにより情報配信のコストが大幅に低くなり新しい情報流通革命を起こしつつある。大量の情報を容易に入手できると同時に情報の新陳代謝も激しくなり効率よく管理することが困難となった。従来のデータ管理技術では永続データ(Persistent Data:明示的に変更・削除しない限り、永遠に保存し続けるデータ)とストリームデータ(Stream Data:大量で高速に到来し続けるデータの流れ)という極端なケースしか考えておらず、新地代謝の激しいデータに対応できない。本研究では、明示的或は暗黙的に寿命が付けられ、期限内のみ保存されるデータを半永続データ(Semi-Persistent Data)と捉え、そのようなデータの性質の解明とモデル化を図る。
本年度は、半永続データのモデル化を中心に研究を進めた。まず、データの構造化と永続性の関係に基づいて従来のデータモデルとデータ管理システムの分類方法を提案した。半永続構造化データと半永続半構造化データに着目するとの方向性を決めた。次に、半永続データの寿命のモデル化について固定型寿命と適応型寿命を考察した。最後に、適応型寿命を維持するために、データの利用パターン(アクセス頻度、最近のアクセス時間)に関する情報を効率よく管理するデータ構造TBF (Time-Decaying Bloom Filters)を考案した。TBFはメンバーシップを管理するデータ構造Bloom Filtersの拡張として、複数のカウンタを用いている。カウンタ値は増える一方ではなく、与えられたDecaying関数に従い定期的に減量する。学部ウェブサイトの利用状況を解析する実験を行い、BTFの有効性を評価した。
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