2019 Fiscal Year Annual Research Report
IoT Middleware enhancing system management functions
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17K00105
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| Research Institution | University of Hyogo |
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Principal Investigator |
中本 幸一 兵庫県立大学, 応用情報科学研究科, 教授 (70382273)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 組み込みシステム / IoT / グラフデータベース |
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| Outline of Annual Research Achievements |
今期は、グラフデータベース技術をリアル空間に存在するIoT機器ではなく、サイバー空間のオブジェクトに適用した。ソーシャルネットワークやリアルタイムのレコメンデーションなど、ソーシャルアクティビティに関連するデータが大幅に増加しているため、毎秒大量の関連データが生成されている。従来のリレーショナルデータベースでは、この状況を十分に処理できない。ソーシャルネットワークはグラフで簡単に表現できるためグラフデータベースは、社会活動の関係を表すのに適している。グラフデータベースを使用すると、データをノードおよび関係として保存できるため、データをグラフとしてクエリできる。ただし、関係のプロパティまたは関係の関係についてのクエリなど、関係に関するクエリ}を効果的に実行できるメカニズムはない。これらの問題を解決するために、関係に基づくクエリの概念を導入し、Datalogに基づくRelSeekerと呼ばれるグラフデータベースクエリ言語を開発した。RelSeekerでは、ユーザーはリレーションシップ、ノード、およびリレーションシップのリレーションシップのプロパティを使用してクエリルールを作成できる。さらに、Datalogは、グラフデータベース内の関係の関係を記述するのに適している。RelSekerのこれらの主要な機能により、グラフデータベースで効果的な関係に基づくクエリ処理が可能になる。提案されているクエリ言RelSeekerはDatalogの拡張機能であり、データ構造を処理し、操作の作成、取得、更新を通じてグラフデータベースを操作できる。
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