データ共有型マルチデータベースシステムにおけるクエリ効率化手法
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概要
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近年,データの大規模化やデータ利用の多様化に対応するために,単一のデータソースに対して特徴の異なる複数のクエリ処理エンジンを選択し利用可能となってきている.これらのクエリ処理エンジンは,それぞれデータの種類や規模に応じた最適化が施されているため,ユーザが各エンジンの特性を理解し,使い分けることでクエリ処理性能を最大限活用することができる.しかし,ユーザにデータの内容や各クエリ処理エンジンの特性理解を求められることから,ユーザの負担が大きくなるという課題がある.そこで本稿では,単一のデータソースを共有する複数のクエリ処理エンジンを仮想的に一つに見せるマルチデータベースシステムにおけるクエリ効率化手法を提案する.本方式では,ユーザが投稿したクエリから,各クエリ処理エンジンの特性に応じたクエリを自動的に分割生成し,共有しているデータソースを活用した振り分けが可能なため,ユーザの手間を低減しつつ,クエリ処理エンジンを効率的に使い分けることが可能となる.本稿では,Hive 及び Impala を備えた SQL on Hadoop システムを用いた評価実験により,提案方式の有効性を考察する.
- 2013-11-19
著者
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