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ラウンドロビン法で分割された分散地理データベースの並列 Spatial Join 演算の高速化

ラウンドロビン法で分割された分散地理データベースの並列 Spatial Join 演算の高速化. 九州大学大学院システム情報科学府 九州大学大学院システム情報科学研究院* 田村　慶一,　金子　邦彦*,　牧之内　顕文*. Spatial Join. 2つの空間データの集合をある空間的な関係で結びつける演算. (11,( x1,y1),(x2,y2),…). 土地利用. 降水量. (‘ Forest1’,100,(x1’,y1’)). 概要. 並列 Spatial Join [ 従来手法] Partition Parallelism – データを分割

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ラウンドロビン法で分割された分散地理データベースの並列 Spatial Join 演算の高速化

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Presentation Transcript

  1. ラウンドロビン法で分割された分散地理データベースの並列Spatial Join演算の高速化 九州大学大学院システム情報科学府 九州大学大学院システム情報科学研究院* 田村　慶一,　金子　邦彦*,　牧之内　顕文*

  2. Spatial Join • 2つの空間データの集合をある空間的な関係で結びつける演算 (11,(x1,y1),(x2,y2),…) 土地利用 降水量 (‘Forest1’,100,(x1’,y1’))

  3. 概要 • 並列Spatial Join [従来手法] • Partition Parallelism –データを分割 • 分割したデータ毎にR*-treeを作成 [提案手法] • Partition Parallelism –データを分割 • すべてのデータのR*-treeを１つ作成

  4. 内容 • ２つの手法の比較 • 条件によりどちらが良い（仮説） • 応答時間 • 測定環境に左右されてしまう • コスト（ページアクセス数） • 測定環境が違っても同じ値 • ページアクセス数での比較 • ページ数は，データ数とオブジェクト数で見積もり可 • ページアクセス数が小さければ応答時間も小さい

  5. 従来研究 • Paradiseプロジェクト [SIGMOD 1997][ACM GIS 2000] • Partition Parallelism • データを分割し，複数のサイトが分割したデータに対してoperationを実行 • 空間分割 ネットワーク サイト１ サイト２ データベース 分割 パーティション１ パーティション２ パーティション１ パーティションN

  6. Paradiseでの並列Spatial Join • 分割したデータ毎にR*-treeを持つ • 他のパーティションが必要であれば取りにいく ネットワーク サイト１ サイト２ polygonデータ R*-tree Object R*-tree pointデータ Object パーティション１ パーティション２ パーティションN

  7. 提案手法 ネットワーク サイト１ サイト２ R*-tree R*-tree Object R*-tree R*-tree Object パーティション１ パーティション２ パーティションN

  8. Queryの例 Polygonの実際の形状 と交差するpointを求める Refinement R*-treeを使用し PolygonのMBRと交差 するpointを求める Spatial Join Filter 土地利用番号１１の Polygonの識別子 Selection pointデータのR*-tree polygonデータのB＋ツリー 「土地利用番号11のpolygonデータと交差するすべての pointデータのペアを求める」

  9. 分割したデータ毎のpointのR*-tree 1 Refinementへ Filter 2 Filter 3 Filter 4 Filter 1 2 Merge 3 土地利用番号１１の Polygonの識別子 4 select 分割したpolygonの B+-tree 方式（１）

  10. すべてのデータで作成したpointのR*-tree Filter Refinementへ Filter 1 2 3 Filter 4 select Filter 分割したpolygonの B+-tree 土地利用番号１１の Polygonの識別子 方式（２）

  11. 実験環境 • Sun Ultra/5 Workstation ×　4 • Processor 177Mhz ×１，Memory 128Mbyte • Disk 30GB • Sun Ultra/10 Workstation×　1 • Processor 440Mhz ×１，Memory 1024Mbyte • Disk 100GB • Network 100M-Ethernet Switch • DBMS 出世魚 • Extended Sequoia 2000 Benchmark • カリフォルニア州（米国）　1600Km × 2400km • Pointデータ　約２４万個 • Polygonデータ　約３７万個

  12. ページアクセス数の見積もり　　　　　　　　　　　　　　　（各サイト）ページアクセス数の見積もり　　　　　　　　　　　　　　　（各サイト） PR - アクセスしたpointのR*-treeのページ数 PB - アクセスしたpolygon（MBR）のページ数 C - B＋ツリー　およびRefinement Stepでのページアクセス数 n - サイト数

  13. (1) PB > PRの時、 • 　方式（１）の方がページアクセス数が大 • PB = 約　polygonの数/（１ページに格納されているpolygonの数=４） • PR = 約　pointの数/（R*-treeの１ノードのエントリ数=１５０） • polygonの数が１００００個以上の時， PB>PRが成り立つ • (2) PB < PRの時、 • 　方式（２）の方がページアクセス数が大 • polygonの数が１００００個以下の時， PB＜PRが成り立つ • 但し，（１）（２）ともにR*-treeにすべてアクセスすることが前提の見積もり

  14. すべてのデータで作成した R*-treeを使用 分割毎にR*-treeを作成 したものを使用

  15. すべてのデータで作成した R*-treeを使用 分割毎にR*-treeを作成 したものを使用

  16. 考察 • 提案手法が良い場合と従来手法が良い場合の２つがある • ページアクセス数の見積もりはすべての実験値とは一致しなかった • 原因　R*-treeのページアクセス数の見積もりの誤差 • ページアクセス数が大きい方が応答時間が大きくなる

  17. これからの展開 • ページアクセス数 • 見積もりを立てやすい • 測定環境に左右されない • 応答時間を裏付ける • Queryの実行時にページアクセス数を使って，どちらを選択するかを決める方法 • 複数の実行方法が考えられる並列地理DBのQueryを実行時に最適な方法を選択する

  18. 方式（１）

  19. 方式（２）

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