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J-GLOBAL ID：201802273395033513   整理番号：18A0707788

MonGodbとCassandraに関する質問最適化のエネルギー効率解析【JST・京大機械翻訳】

Energy efficiency analysis of query optimizations on MongoDB and Cassandra

著者 (2件)： Mahajan Divya (Department of Computer Science, Texas State University) ,  Zong Ziliang (Department of Computer Science, Texas State University)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IGSC  ページ： 1-6  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 大規模なデータが出現すると,データベース作業負荷とデータベースシステムの複雑さは著しく増加した。すべての大規模データアプリケーションを効率的に扱うために,一つのタイプのデータベースに対してもはや可能ではない。NoSQLデータベースは,従来のSQLデータベースを補完するために広く使われている。応答時間とスループットのような従来の計量に加えて,大規模なNoSQLデータベースシステムは,蓄積され,処理される必要があるデータの増加可能な容量(および関連コスト)により,エネルギー効率に関するより高い要求をもたらす。残念ながら,データベースシステムにおけるエネルギー効率の最適化に関する研究は歴史的に見過ごされている。本論文では,2つのNoSQLデータベース(MontoDBとCassandra)に対する多数の最適化を検討し,これらの最適化が性能とエネルギー効率に及ぼす影響に関する包括的研究を行った。Twitterデータの100GBから得られた実験結果は,1)エネルギー効率が性能を劣化させることなく質問最適化を介してMongoDBとCassandraの両方に対して大幅に改善できることを明らかにした。そして,2)エネルギー効率は,常に性能改良によって直線的にスケールしなかった。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  スループット ,  応用プログラム ,  データベース ,  応答時間 ,  *性能分析 ,  *エネルギー効率
準シソーラス用語： NoSQLデータベース ,  大規模データ ,  データベースシステム ,  *クエリ最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

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 (3件)： 質問最適化 ,  エネルギー ,  効率解析