Papers/2017/suruga-sigos: paper/sigos.tex comparison

comparison paper/sigos.tex @ 6:8cf4c8681595

sigos_ver4

author	suruga
date	Fri, 21 Apr 2017 01:50:26 +0900
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+:8cf4c8681595
 \section{分散環境でのJungleDBの書き出し実験方法の提案}
 \section{まとめ}
+　本研究では、始めに破壊的木構造データベースであるJungleについて説明を行い、次にJungleの性能を上げるために実装した点を挙げ、最後に分散環境での Jungle の書き出し実験の手法について述べた。
+　実装した点は、まず Jungle の Index の Update を高速化させるために、前の版の Index と値を共有しながら Update を行う、差分 Update の実装を行なった。次に、線形の木を正順で構築する際、木の変更の手間が O(n) になる問題を解決するために、 Differential Jungle Tree の実装をした。 Differential Jungle Tree は、自身の末尾のノードの情報を保持している。この末尾ノードを使用して、木の編集や検索を行う。次に、自動的に木のバランスを行い、最適な形の木構造を構築する Red Black Jungle Tree を実装した。 Red Black Jungle Tree は、自身が Index を構築する Default Jungle Tree により、編集できる。また、ノードは、木のバランスによって Path が編集ごとに変わってしまうため、属性名と属性値のペアでノードを指定できる、 Red Black Jungle Tree Editor の実装を行なった。
+　今後の課題として、Jungleは非破壊でデータを保持し続けるため、非常に多くのメモリを使用してしまう。ある程度の単位で過去のデータの掃除を行いたい。Jungleは、過去の木に対するアクセスをサポートしているため、データの掃除を行うタイミングが明確ではない。なので、メモリから追い出すタイミングを定義する必要がある。%また、Jungleのパフォーマンスを出すために、データを最適化する必要がある。最適な木構造はアプリケーションによって違うため、Jungleの設計手法を確立させる必要がある。
 %参考文献
 \nocite{*}
 \bibliographystyle{ipsjunsrt}

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