センサデータベースマネージャにおける問合せ処理とデータ圧縮の同時最適化

摘要

センサネットワーク技術の進展にともない，多様な実空間情報を取得することが可能になり，データセンタモニタリングや地震モニタリングなどが実現されている．取得したデータを蓄積し，過去のデータを参照することで，現在の状態の把握や傾向の予測などが可能となる．一方で，増え続けるセンサデータを蓄積する際にはデータサイズと問合せ処理性能の劣化が問題となる．本論文の目的は，データベースマネージャにおけるデータサイズ削減と問合せ処理高速化を両立させることである．本論文では，問合せを制限することで性能を向上させる問合せ事前登録方式を基礎として，それに圧縮機能を導入するアプローチを提案する．TIVAデータベースマネージャに対して提案アプローチに基づく方式を実装し，データサイズと問合せ処理性能に関する実験評価を行った．その結果，実運用を想定した環境では「結果セグメント圧縮」方式が，データサイズの削減と問合せ処理高速化を最も良く両立させることが分かった．Due to the development of sensor network technologies, we can acquire a variety of real-space information, and some applications such as data center monitoring and earthquake monitoring are deployed. Storing sensor data and referring them enable us to get current system status and estimate its trend. However, its huge data size and long latency of query processing are known to be the problems when managing sensor data. The purpose of this paper is to realize both fast query processing and data size reduction. This paper proposes a novel approach to achieve it. The approach is based on a priori query registration method that improves performance by restricting the flexibility of queries for users, and it incorporates a compression function for data size reduction. We implemented multiple methods under the proposed approach on TIVA database manager, and evaluated the methods about data size and query processing. The experimental results showed that "result segment compression" method most appropriately realized both fast query processing and data size reduction in a real operating environment.