# HG changeset patch # User Nobuyasu Oshiro # Date 1391254486 -32400 # Node ID 2fa14ca42ca66e3118f568a95337e8bdf09ef9b5 # Parent 493c5c90ca55feade3d51157e5a5485021488990 fix diff -r 493c5c90ca55 -r 2fa14ca42ca6 paper/introduciton.tex --- a/paper/introduciton.tex Sat Feb 01 20:25:42 2014 +0900 +++ b/paper/introduciton.tex Sat Feb 01 20:34:46 2014 +0900 @@ -1,9 +1,10 @@ \chapter{序論} \pagenumbering{arabic} -ウェブサービスにおいてデータベースは必須となってきている. -ウェブサービスの規模に比例してデータベースへの負荷も大きなものとなってきており, データベースの -処理能力の高さはそのままウェブサービスの質にも繋がってくる. +巨大なウェブサービス程データベースは必須であり, ウェブサービスの規模 +に比例してデータベースへの負荷も大きなものとなっている. +そのため, データベースの処理能力の高さはそのままウェブサービスの質にも繋がってくるため重要な +項目となっている. データベースの処理能力をスケールさせる方法としてスケールアップ（垂直スケール）と スケールアウト（水平スケール）の考えがある. スケールアップはハードウェア的に高価な単一のマシンを用意することで処理性能を上げることをさす. @@ -12,20 +13,18 @@ しかし, 単一のマシンを高性能にしても限界がある. いずれはそのマシン単体が処理できない程負荷が増えるかもしれないし, ネットワーク帯域といったマシン 以外のハードウェアでボトルネックが発生するかもしれない. -これではコストがかかってしまう. +なによりコストがかかってしまう. それに対しスケールアウトは, 処理が重くなるにつれて汎用的なマシンを順次追加していくことで 性能をあげていく. 1つのマシンに対して負荷が重くなるということを避けるため, ハードウェア的に高性能なマシンを要求 せずにすみ, 柔軟な対応をとることができる. -ウェブサービスでにおけるデータベースの性能をあげる方法としては, このスケールアウトが求められている. -それは使用されるデータベースにも言える. +ウェブサービスに使用されるデータベースの性能をあげる方法としては, このスケールアウトが求められている. 本研究で扱うスケーラビリティはこのスケールアウトのことをさす. -そういう意味では最も使われているデータベースであるRelational Databaseはスケーラビリティを持たない. -Relational Databaseにはないスケーラビリティを持つデータベースとしてNoSQLと呼ばれる -データベースがある. -それらはConsistency HashinやShardingといった方法を使いデータを分散させスケーラビリティを得ている. +そういう意味では最も使われているデータベースであるRelational Databaseはスケーラビリティを持つのは困難である. +Relational Databaseにはないスケーラビリティを持つデータベースとしてNoSQLと呼ばれるデータベースがある. +NoSQLデータベースはConsistency HashinやShardingといった方法を使いデータを分散させスケーラビリティを得ている. データベースにおいてデータを分散させスケーラビリティを上げることはもはや必須となっている. 本論文では, スケーラビリティのあるデータベースを目指して木構造データベースJungleの研究を行った. diff -r 493c5c90ca55 -r 2fa14ca42ca6 paper/master_paper.pdf Binary file paper/master_paper.pdf has changed