2020 Fiscal Year Annual Research Report
ストレージクラスメモリを活用した高速データベースエンジンの構成法
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20H04191
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
合田 和生 東京大学, 生産技術研究所, 准教授 (80574699)
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2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | ストレージクラスメモリ / データベースエンジン |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、ストレージクラスメモリなる新たな記憶媒体を対象として、当該媒体が備える永続的でありかつ低レイテンシであるという特性に高次に適合した高速データベースエンジンの構成法を明らかにすると共に、その有効性を確認することを目指すものである。
第１年度である令和２年度は、先ず、現時点で市場に於いて入手可能な代表的なストレージクラスメモリを取り上げ、マイクロベンチマーク試験を実施することにより、原始的な記憶操作の応答時間やスループットを測定し、その性能特性を明らかにした。次に、当該性能特性を考慮し、データベースエンジンに於いて主記憶と二次記憶を接続する役割を担うデータベースバッファマネージャを発展させることにより、主記憶とストレージクラスメモリの間でデータの複製や移送を行う融合記憶マネージャの設計と実装を行った。また、当該融合記憶マネージャを著者がこれまでに開発した非順序型実行原理に基づく高速データベースエンジンに組込み、更に性能試験を実施した。この際、記憶操作に係る状態を管理するための複数の方式（状態管理のためのデータ構造、キャッシュ管理アルゴリズム、スレッド間の排他制御等）について性能試験が可能なように実装を工夫した。この結果、前述の複数の方式のそれぞれがデータベースエンジンによる記憶媒体へのアクセススループットに与える影響を定量的に確認することを可能とし、同時に記憶媒体の潜在的な帯域に比して方式の改善の余地を明らかにすることに成功した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
初期の予定通りに、ストレージクラスメモリに適合した高速データベースエンジンの基本設計と予備実装を完成させることができた。この際、方式の比較試験に於いては、当初は第２年度から実施を予定していた置換アルゴリズムの試験を一部、先行的に実施することができた。研究の進捗は良好である。
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| Strategy for Future Research Activity |
上述のように研究は良好に進捗している。第２年度以降は、更にこれを発展させることとし、具体的には、データベースエンジンによるストレージクラスメモリへのアクセス性能を向上する他、データベースベンチマーク等を用いた性能試験によりその有効性を明らかにする。
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Research Products
(7 results)
