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1 \chapter{性能測定}
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2 前章までに、Jungle へ行った改善点・開発したアプリケーションについて述べた。
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3 本章では、実装した新機能の性能測定を行う。
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4 また、最後に既存のDBとの検索速度の比較を行う。
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5 比較対象には、MongoDBとPostgreSQLを選択した。
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7 \section{測定環境}
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8 表\ref{environment}に、測定を行ったマシンの環境を記述する。
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10 \begin{table}[htb]
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11 \begin{center}
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12 \caption{実験環境}
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13 \begin{tabular}{|p{15em}|p{24em}|} \hline
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14 OS & MacOS Sierra 10.12.3 \\ \hline
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15 Memory & 16 GB 1600 MHz DDR3 \\ \hline
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16 CPU & 2.5 GHz Intel Core i7\\ \hline
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17 Java & 1.8.0.111 \\ \hline
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18 mongoDB & 3.4.1\\ \hline
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19 PostgreSQL & 9.6.1 \\ \hline
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20 \end{tabular}
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21 \label{environment}
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22 \end{center}
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23 \end{table}
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27 \newpage
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29 \section{TreeMapの測定}
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30 6章で実装した TreeMap の性能測定を行う。
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31 比較対象には、 TreeMap 実装前に Jungle で使用していた Functional Java の TreeMap を使用する。
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33 図\ref{find}は、 TreeMap に1000回の Get を行った際のグラフである。
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34 X 軸は Get を行う TreeMap のノード数。
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35 Y 軸は Get にかかった時間を表す。
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37 \begin{figure}[htpb]
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38 \begin{center}
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39 \includegraphics[scale=0.6,angle=-90]{result/treemap/find.pdf}
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40 \caption{TreeMap への Get}
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41 \end{center}
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42 \label{find}
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43 \end{figure}
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45 \ref{find}より、Functional Java の TreeMap と比較して、 Jungle の TreeMap の方が非常に高速に動いている。
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46 理由として、Jungle の TreeMap は、検索対象の値を持つノードを、二分探索木の探索アルゴリズムに則り探索するのに対し、
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47 Functional Java の TreeMap は、検索対象のノードがルートになる木を構築し、ルートを返す。といったアルゴリズムを採用していため、
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48 探索アルゴリズムの差が図\ref{find}の結果に出た。
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49 その他の処理についても、Jungleの TreeMap の方が高速に動作していた。
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51 \newpage
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52 \section{Index の差分 Update の測定}
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53 7章で実装した、Index の差分 Update の測定を行う。
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54 図\ref{index}は、Index の差分 Update と FullUpdate の速度比較のグラフである。
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55 測定は、木にノードを追加、Commit を1セットの変更として行う。
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56 X 軸は、木に行った変更のセット数。
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57 Y 軸は、木の構築にかかった時間を表す。
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59 \begin{figure}[htpb]
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60 \begin{center}
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61 \includegraphics[scale=0.6]{result/createIndex.pdf}
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62 \caption{IndexのUpdate}
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63 \label{index}
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64 \end{center}
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65 \end{figure}
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67 図\ref{index}より、Index の Full Update に比べて差分 Updateの方が高速に木の構築に成功している。
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68 しかし、Jungleでは木に変更を加える際、毎回 Commit を行うわけでなく、 基本的に複数回変更を行った後、一気にCommit を行う。
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69 差分 Update は、変更を加えたノードを記憶し、 Commit 時に Index の更新を行う。
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70 一方、Full Update では、 Commit を行うまでに木に加えた変更の数に関係なく、新しい Index を構築する。
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71 よって、 Commit 前の木の編集回数が増えた場合、 Index の Full Update と 差分 Update では、差分 Update の方が、Index に対して多くの変更を行うことになる。
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72 そのため、Commit を行うまでの 木に対する変更回数によっては、 Full Update の方が高速に Index の構築を行える可能性がある。
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74 そこで、図\ref{index2}に、Commit を行うまでに行った木の編集回数と、 Index の Update 速度の測定結果を記述する。
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75 X 軸は、1回の Commit を行うまでに木に行った編集回数。
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76 Y 軸は、Commit にかかった時間を表す。
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77 \begin{figure}[htpb]
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78 \begin{center}
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79 \includegraphics[scale=0.6,angle = -90]{result/createIndex2.pdf}
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80 \caption{Commit を行うまでに木に加えた変更回数と、 Index の構築時間}
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81 \label{index2}
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82 \end{center}
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83 \end{figure}
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85 図\ref{index2} より、Commit の前に行った木の編集回数に関係なく、基本的に Index の更新は差分 Update の方が早いことがわかった。
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88 \newpage
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89 \section{正順の線形木の構築時間の測定}
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90 8章で実装した、 Differential Jungle Tree の性能測定を行う。
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91 比較対象は、Default Jungle Tree を用いる。
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92 図\ref{dfTree}は、正順の木を構築するまでにかかった時間のグラフである。
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93 X 軸は、構築した木のノード数。
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94 Y 軸は、構築にかかった時間を表す。
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95 また、木のみを構築する時間を測定するため、Index は作っていない。
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97 \begin{figure}[htpb]
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98 \begin{center}
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99 \includegraphics[scale=0.6]{result/createListTree.pdf}
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100 \caption{Differential Tree と Default Jungle Tree}
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101 \label{dfTree}
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102 \end{center}
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103 \end{figure}
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105 図\ref{dfTree}より、Default Jungle Tree より、Differential Jungle Tree の方が高速に木の構築している。
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106 これは、Default Jungle Tree が、木を構築する際に複製を行うのに対し、Differential Jungle Tree は複製を行っていないからである。
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107 期待通りの結果が出たといえる。
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110 \section{Red Black Jungle Tree の測定}
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111 9章で実装した、Red Black Jungle Tree の性能測定を行う。
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112 比較対象は、Default Jungle Tree を用いる。
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113 図\ref{redblack}は、木を構築するまでにかかった時間のグラフである。
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114 X 軸は、構築した木のノード数。
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115 Y 軸は、構築にかかった時間を表す。
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117 \begin{figure}[htpb]
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118 \begin{center}
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119 \includegraphics[scale=0.6,angle=-90]{result/createRedBlackTreeAndDefaultTreeTime.pdf}
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120 \caption{Red Black Jungle Tree と Default Jungle Tree}
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121 \label{redblack}
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122 \end{center}
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123 \end{figure}
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125 図\ref{redblack}より、Default Jungle Tree より、 Red Black Jungle Tree の方が高速に木を構築している。
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126 これは、Default Jungle Tree が、木を構築する際に Index を生成しているのに対し、 Red Black Jungle Tree は、自身の木構造が Index と同等の働きを持つため、Index を構築する必要がないからである。
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128 \section{既存のデータベースとの比較}
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129 Jungle と既存のデータベースとの比較を行う。
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130 比較対象は PostgreSQL と mongoDB を選択した。
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131 データの検索の速度を比較した。
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132 図\ref{compareDB}に結果のグラフを記述する。
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133 X 軸は、データベースのデータ数。
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134 Y 軸は、検索にかかった時間を表す。
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135 \begin{figure}[htpb]
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136 \begin{center}
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137 \includegraphics[scale=0.6,angle=-90]{result/comparedb.pdf}
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138 \caption{既存の DB との比較}
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139 \label{compareDB}
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140 \end{center}
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141 \end{figure}
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143 図\ref{compareDB}より、Jungle は PostgreSQL と mongDB と比較して、非常に高速な検索を行えている。
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144 理由として、PostgreSQL と mongoDB は、通信を介してデータにアクセスするのに対し、Jungle は、アプリケーション内にデータがあるため、通信を介さないためだと考えられる。
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