データベースからの知識獲得を用いたデータベース圧縮システムREDUCE1

概要

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ここ数年ディスク価格は急激に下落しているが, データウェアハウスのような大規模データベースにおいては, 蓄積コストはまだ主要なコストを占めている。この蓄積コストを下げるためには, データベースを圧縮することが有効であると考えられる。データベースを圧縮することにより, 単に必要な記憶容量を減らすだけでなく, バックアップデータの量も減らすことができる。これにより, バックアップ時間を短縮したり, データ回復において安全性を増すことができる。さらに, ネットワーク環境においても同じ記憶容量でたくさんのオリジナルデータのコピーを作ることができ, 分散化に利用できる。また, データ転送においては, データ圧縮を利用して転送した方が, 転送時間が短くなる。これは, 文献[5,6]で提案されているデータベース移動機構に特に有効である。従来のデータ圧縮技術を用いてデータベースを圧縮すると, 蓄積容量が小さくなる代わりに, データベースにアクセスする場合には, 圧縮したデータベース全体を展開しなければならないので, アクセス速度が非常に遅いという欠点がある。これに対して, 文献{4]では, データベースからの知識獲得を用いてルールを発見し, そのルールをデータと置き換えることによって圧縮を行う方法が提案されている。この方法を用いれば, 圧縮率は従来の方法に比べて下がる場合があるが, アクセス速度は速くなるものと考えられる。本稿では, このデータベースからの知識獲得を用いた圧縮機構をもつデータベースシステムREDUCE1 (RElational and DedUctive database Compression Engine version 1)の設計と実装を行った。そして, システムの有効性を確かめるために, REDUCE1を用いて実際に大阪大学工学部の業績データベースを圧縮し, 圧縮率と問合せ時間を計測した。以下では, まず, 2章でデータベースからの知識獲得を用いたデータベース圧縮方法の概要を述べる。次に, 3章でREDUCE1の設計と実装について述べ, 4章でREDUCE1を用いて業績データベースを圧縮した結果を示し, それに対する評価を行う。最後に, 5章で結論と今後の課題を示す。
一般社団法人情報処理学会の論文
1997-09-24

データベースからの知識獲得を用いたデータベース圧縮システムREDUCE1

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