| 研究課題/領域番号 |
20H04191
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分60080:データベース関連
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
合田 和生 東京大学, 生産技術研究所, 准教授 (80574699)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
17,810千円 (直接経費: 13,700千円、間接経費: 4,110千円)
2022年度: 5,720千円 (直接経費: 4,400千円、間接経費: 1,320千円)
2021年度: 5,460千円 (直接経費: 4,200千円、間接経費: 1,260千円)
2020年度: 6,630千円 (直接経費: 5,100千円、間接経費: 1,530千円)
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| キーワード | ストレージクラスメモリ / データベースエンジン / データベース |
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| 研究開始時の研究の概要 |
ストレージクラスメモリは、永続性と低レイテンシ性を備え、従来、主記憶装置を構成していたDRAM、若しくは、補助記憶装置を構成していた磁気ディスクドライブおよびフラッシュメモリの何れとも特性を異にする点が特長的であり、データベースシステムに於ける活用方法は未だ解明されていない。本研究では、ストレージクラスメモリの当該特性に高度に適合することにより高速化を実現するデータベースエンジン（データベースシステムの中核的なソフトウェア）の構成法を明らかにすると共に、その有効性を実証することに挑戦し、これによって次代の新たな記憶管理アーキテクチャを確立することを目指す。
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| 研究成果の概要 |
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ターゲットとし、とりわけ当該媒体が従前の永続的記憶媒体に比して低レイテンシであるという特性に高次に活用することを目指し、データベースエンジンをはじめとするデータインテンシブ処理を担うシステムソフトウェアの構成法を探求するものである。入出力に掛かる新たなソフトウェア制御手法を考案し、ソフトウェア試作機を実装し、解析系関係データベース処理ならびにデータマイニング処理等を対象とする性能試験を行い、とりわけ親和性制御方式が性能向上に有意に寄与することを実験的に明らかにすることに成功した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
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。
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