GPUを用いたドキュメント指向型データベースの高速化

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タイトル別名
  • Acceleration of Document-Oriented Databases Using GPUs

抄録

ドキュメント指向型データベースは，ユーザがスキーマレスにドキュメントを保存し，それに対する探索クエリを実行できるデータベースである．その利用用途として，高い拡張性や豊富な機能が要求されるウェブアプリケーションやオンラインゲームが挙げられる．ドキュメント指向型データベースの主な機能の一つは，ドキュメントに対する文字列探索であり，その計算量はドキュメント数に比例して増加するため，多くのドキュメントを扱う場合，計算量が非常に大きくなる．この計算量を削減するため，ドキュメント指向型データベースでは，データベースインデックスが使われている．しかし，インデックスは全てのクエリに適用できるわけではなく，例えば，正規表現探索等のクエリに適用するのは困難である．これらのインデックスを適用できないクエリをGPUを用いて高速化するために，本論文では，DDBキャッシュ(Document-oriented DataBaseキャッシュ)というGPUでの文字列探索処理に適した構造のキャッシュを提案する．GPUとDDBキャッシュを用いることで，ドキュメント指向型データベースの文字列探索処理をインデックスを使わずに高速化できる．更に，ハッシュ機構を用いてDDBキャッシュを分割し，複数台のGPUに分散する手法を提案し，GPUを用いた手法の水平拡張も可能にする．評価では，代表的なドキュメント指向型データベースであるMongoDBを対象にDDBキャッシュを実装し，性能を評価した．その結果，インデックスの適用できない正規表現探索クエリにおいて，GPUを用いた提案手法はMongoDBを大幅に上回るスループットを達成した．また，GPUの数を1台から3台に増やしたことで，2.7倍のスループットの向上を達成し，GPU数を増やすことで水平拡張ができることを示した．

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390846637104130304
  • DOI
    10.14923/transinfj.2017jdp7013
  • ISSN
    18810225
    18804535
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
    • KAKEN
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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