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J-GLOBAL ID：201602212148041398   整理番号：16A0147175

リモートGPUクラスタを用いたドキュメント指向型データベースの性能評価

著者 (4件)： 森島信 (慶応大 大学院理工学研究科) ,  松谷宏紀 (慶応大 大学院理工学研究科) ,  松谷宏紀 (JST-さきがけ) ,  松谷宏紀 (国立情報学研)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 115  号： 342(CPSY2015 61-75)  ページ： 1-6  発行年： 2015年11月24日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ドキュメント指向型データベースは,ドキュメントをスキーマレスに保存し,それに対する探索クエリを実行でき,水平分散を行えるデータベースであり,豊富な機能と拡張性を持っている。そのため,多くの文書を扱うwebアプリケーションなどで広く用いられている。ドキュメント指向型データベースの主な処理は文字列探索であり,膨大な情報を扱う場合の文字列探索の計算量は大きい。ドキュメント指向型データベースは,インデックスを用いてこれを高速化しているが,正規表現探索等インデックスを使えないクエリがボトルネックとなる。インデックスを使えないクエリを高速化するためにGPUが用いられるが,GPUのデバイスメモリの制約から,多くのドキュメントやドキュメント数の動的な変化に対する対処が困難であるという欠点がある。そこで,本論文では,動的にGPUの数を変更できるGPUクラスタ環境である分散GPUデータストアを提案する。GPUの数を動的に変化できるようにすることで,ドキュメント数に応じて必要な台数のGPUを用いることができ,ドキュメント数の変化に対処できる。GPU2台を用いて,一件あたり8文字の文字列を含むドキュメント一億件に対する正規表現探索クエリの実行時間を評価した。その結果,分散GPUストアは,GPUをホストと直接接続した場合に比べて性能低下を22%に抑え,代表的なドキュメント指向型データベースであるMongoDBに対して,最大339倍の性能向上を達成した。(著者抄録)

シソーラス用語： *データベース ,  *性能評価 ,  *マルチプロセッサシステム ,  相互接続 ,  マッチング ,  索引 ,  正規表現 ,  高速化 ,  記憶方式
準シソーラス用語： *GPUクラスタ ,  インデックス ,  リモートアクセス ,  分散ストレージ ,  文字列検索 ,  *文書データベース

分類 (1件)： データベースシステム  (JD03030U)

タイトルに関連する用語 (4件)： GPUクラスタ ,  ドキュメント ,  データベース ,  性能評価