An Implementation of Scalable and High Performance Multidimensional Data Store

2022 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 18H03242
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 60080:Database-related
• Research Institution: Tokyo Institute of Technology
• Principal Investigator: Miyazaki Jun 東京工業大学, 情報理工学院, 教授 (40293394)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 波多野 賢治 同志社大学, 文化情報学部, 教授 (80314532) ; 中村 匡秀 神戸大学, 数理データ・サイエンスセンター, 教授 (30324859)
• Project Period (FY): 2018-04-01 – 2022-03-31
• Keywords: 多次元データ / グラフデータ / NoSQL / 知識グラフ

Outline of Final Research Achievements

With the development of Web and IoT technologies, the amount of online data is getting larger. By analyzing these diverse data and using machine learning techniques to connect them to new applications, it is expected that they can be applied to observing current social conditions, social welfare, energy issues, etc.
In this research, we studied a methodology to configure new data infrastructure systems for maintaining and managing these diverse data and their application to new fields, and demonstrated the usefulness of the systems.

Free Research Field

データベース

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究では、多種多様なデータを一括して取り扱うための新しいデータ基盤システムを、既存の様々なデータ管理システムの利点を組み合わせて構成する手法を明らかにし、このシステムが既存のデータ管理システムと比較して、最大で40倍近い性能を示すことを明らかにした。また、これらのデータと知識ベースを統合した情報ネットワークを構成し、新しい応用への展開を試みた結果、データ間の関連性や意味づけが容易となり、有用なアプリケーションを構成できることを示した。