Software architecture of high-performance database engines for exploiting storage class memory

2022 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20H04191
• 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: The University of Tokyo
• Principal Investigator: Goda Kazuo 東京大学, 生産技術研究所, 准教授 (80574699)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: ストレージクラスメモリ / データベースエンジン

Outline of Final Research Achievements

This research explores system software architecture for data-intensive processing, including database engines, to take advantage of the low-latency characteristics of storage class memory, a new persistent storage medium. We have invented software control methods related to input/outputs, implemented them into multiple data-intensive software prototypes, and performed intensive experiments with different workloads, such as analytical relational database processing and data mining processing. The experiments have successfully clarified that the developed methods, particularly an affinity control method, contribute to significant performance improvement.

Free Research Field

データベース

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

ビッグデータ、DXという言葉が象徴するように、データを基軸として新たな産業的価値や社会的ソリューションを創造する機運が随所に見られ、国際的な競争が活発に進んでいる。本研究成果はそのようなデータ活用を担う中核的なソフトウェアを対象として、ストレージクラスメモリなる新たな種類の記憶媒体に着目し、基盤的なソフトウェア制御手法（特に、計算機の構成を意識した親和的入出力制御）を世界に先駆けて開発することに成功しており、新たな学術的展開に繋がる他、産業的な活用の潜在性も高く、学術・社会の両面で意義深いものと言える。