岩崎 章彦，安倍 広多，石橋 勇人，松浦 敏雄，区間をキーとして保持する分散 KVS の効率的な実現法，平成23年度情報処理学会関西支部支部大会予稿集，No. F-06，pp. 1-5, (2011-9)．

1. 区間をキーとして保持する分散 KVS の効率的な実現法 大阪市立大学大学院 創造都市研究科 岩崎章彦 安倍広多 石橋勇人 松浦敏雄 F-06

2. はじめに

3. 分散 KVS(Key-Value Store) とは Google, Amazon, Facebook など 分散 KVS get( 156 ) -> A Key は 単一 の値 417 -> B 871 -> Y 156 -> A 324 -> R Key -> Value 膨大なデータを扱う 大規模分散システム

4. 1 時 4 時 2 時 7 時 5 時 8 時 4 時 5 時 区間を持ったデータを扱うことは難しい ! 分散 KVS 上で 例：セッションログ管理 ← C さん ← B さん ← A さん ← D さん

5. 1 時 4 時 2 時 7 時 5 時 8 時 4 時 5 時 区間を持ったデータを扱うことは難しい ! 分散 KVS 上で 例：セッションログ管理 分散ＫＶＳのキーは 単一の値 だから ... ← C さん ← B さん ← A さん ← D さん

6. 1 時 2 時 5 時 4 時 5 時 区間を持ったデータを扱うことは難しい ! 分散 KVS 上で 例：セッションログ管理 Key ← C さん ← B さん ← A さん ← D さん

7. 1 時 2 時 5 時 4 時 5 時 区間を持ったデータを扱うことは難しい ! 分散 KVS 上で 例：セッションログ管理 3 時～ 6 時に ログインしていた人を検索したい ← C さん ← B さん ← A さん ← D さん

8. 1 時 2 時 5 時 4 時 5 時 区間を持ったデータを扱うことは難しい ! 分散 KVS 上で 例：セッションログ管理 検索されない 3 時～ 6 時に ログインしていた人を検索したい ← C さん ← B さん ← A さん ← D さん

9. 本研究の目的 区間をキーとして扱える 効率的な分散 KVS の構成法を提案すること

10. 関連研究

11. Range Key Skip Graph ＋ 区間をキーとして扱える 構造化オーバーレイネットワーク Range Key 包含キー L0 L1 L2 L3 Skip Graph がベース

12. 1 時 4 時 2 時 7 時 5 時 8 時 4 時 5 時 Range Key Skip Graph 包含キーをたどって検索 Range Key 3 時～ 6 時に ログインしていた人を検索したい 包含キー

13. Range Key Skip Graph （２）データの冗長性について考慮されていない （１）領域計算量や挿入・削除のコストが最悪 O(n) n: Range Key の数 ※最悪の場合の例 問題点

14. 提案手法

15. 提案手法の流れ （アイディア） ・区間を 2 次元平面上の 1 点で表現 区間に対する範囲検索を 2 次元平面上の範囲検索に置き換える ・多数の区間 ( 点 ) を分散管理するために Znet を用いる 研究の目的 「区間をキーとして扱える 効率的な分散 KVS の構成法を提案すること」

16. 1 時 4 時 2 時 7 時 5 時 8 時 4 時 5 時 (1) 区間を 2 次元平面上の 1 点で表現 例：セッションログ管理 ← C さん ← B さん ← A さん ← D さん 例えば，Ａさんの場合

17. (1) 区間を 2 次元平面上の 1 点で表現 y x 下限値をＸとする 上限値をＹとする A(4, 5 ) 4 5 A さんが ログインしていた区間 [4 ， 5]

18. (1) 区間を 2 次元平面上の 1 点で表現 y x D(1, 4 ) 下限値をＸとする 上限値をＹとする ← A さん ← B さん ← C さん A(4, 5 ) C(2, 7 ) B(5, 8 ) ← D さん

19. (1) 区間を 2 次元平面上の 1 点で表現 y x D(1, 4 ) 下限値をＸとする 上限値をＹとする A(4, 5 ) C(2, 7 ) B(5, 8 ) y ≧ x

20. 1 時 4 時 2 時 7 時 5 時 8 時 4 時 5 時 ( ２ ) 区間に対する範囲検索 3 時～ 6 時に ログインしていた人を検索したい ← C さん ← B さん ← A さん ← D さん

21. 1 時 4 時 2 時 7 時 5 時 8 時 4 時 5 時 ( ２ ) 区間に対する範囲検索 3 時～ 6 時に ログインしていた人を検索したい ← C さん ← B さん ← A さん ← D さん ① 指定した検索範囲に 真に含まれる区間 ( 点 ) を検索する場合

22. 1 時 4 時 2 時 7 時 5 時 8 時 4 時 5 時 ( ２ ) 区間に対する範囲検索 3 時～ 6 時に ログインしていた人を検索したい ← C さん ← B さん ← A さん ← D さん ② 指定した検索範囲と 重なりがある区間 ( 点 ) を検索する場合

23. ① 指定した検索範囲に 真に含まれる区間 ( 点 ) を検索 y x D(1, 4 ) A(4, 5 ) C(2, 7 ) B(5, 8 ) 3 時 ～ 6 時 ← A さん ← B さん ← C さん ← D さん

24. ① 指定した検索範囲に 真に含まれる区間 ( 点 ) を検索 y x D(1, 4 ) A(4, 5 ) C(2, 7 ) B(5, 8 ) 3 時 ～ 6 時 ← A さん ← B さん ← C さん ← D さん 3

25. ① 指定した検索範囲に 真に含まれる区間 ( 点 ) を検索 y x D(1, 4 ) A(4, 5 ) C(2, 7 ) B(5, 8 ) 3 時 ～ 6 時 ← A さん ← B さん ← C さん ← D さん 3 6

26. ① 指定した検索範囲に 真に含まれる区間 ( 点 ) を検索 y x D(1, 4 ) A(4, 5 ) C(2, 7 ) B(5, 8 ) 3 時 ～ 6 時 ← A さん ← B さん ← C さん ← D さん 3 6

27. ① 指定した検索範囲に 真に含まれる区間 ( 点 ) を検索 y x D(1, 4 ) A(4, 5 ) C(2, 7 ) B(5, 8 ) 3 時 ～ 6 時 ← A さん ← B さん ← C さん ← D さん 3 6 検索領域

28. ① 指定した検索範囲に 真に含まれる区間 ( 点 ) を検索 y x D(1, 4 ) A(4, 5 ) C(2, 7 ) B(5, 8 ) 3 時 ～ 6 時 ← A さん ← B さん ← C さん ← D さん 3 6 この 2 次元平面上を 検索すると ...

29. ① 指定した検索範囲に 真に含まれる区間 ( 点 ) を検索 y x D(1, 4 ) A(4, 5 ) C(2, 7 ) B(5, 8 ) 3 時 ～ 6 時 ← A さん ← B さん ← C さん ← D さん 3 6

30. ① 指定した検索範囲に 真に含まれる区間 ( 点 ) を検索 y x D(1, 4 ) A(4, 5 ) C(2, 7 ) B(5, 8 ) 3 時 ～ 6 時 ← A さん ← B さん ← C さん ← D さん 3 6 区間に対する範囲検索 ↓ 2 次元平面上の 範囲検索に置き換え可能

31. ② 指定した検索範囲に 重なりがある区間 ( 点 ) を検索 y x D(1, 4 ) A(4, 5 ) C(2, 7 ) B(5, 8 ) 3 時 ～ 6 時 ← A さん ← B さん ← C さん ← D さん 3 6

32. 提案手法の流れ （アイディア） ・区間を 2 次元平面上の 1 点で表現 区間に対する範囲検索を 2 次元平面上の範囲検索に置き換える ・多数の区間 ( 点 ) を分散管理するために Znet を用いる ここまで説明終了 研究の目的 「区間をキーとして扱える 効率的な分散 KVS の構成法を提案すること」

33. ・検索ホップ数： O(log m) m:Znet に参加している物理ノード数 多数の区間 ( 点 ) の分散管理方法 ・複数のノードにデータを冗長配置 ・空間充填曲線（ Z 曲線） Skip Graph ＋ Znet: 多次元データを効率よく分散管理するための 構造化オーバーレイネットワーク y x L0 L1 L2 L3

34. 空間充填曲線（ Z 曲線） 0 1 2 3 4 5 6 7 0 1 2 3 4 5 6 7 ・ ・ ・ ・ ・ ・ y x Z 曲線は 2 次元空間を埋め尽くす 2 次元情報を 1 次元上で管理する

35. [Znet] 負荷分散処理 y x ノード挿入時 高負荷なノードの 担当領域を分割，担当する 負荷の平準化 物理ノード A B C D E F G

36. Z 曲線 + Skip Graph y x

37. Z 曲線 + Skip Graph y x 検索範囲

38. Z 曲線 + Skip Graph y x L0 L1 L2 L3 検索範囲 Skip Graph

39. 考察

40. 提案手法と Range Key Skip Graph との比較 ※ 登録するデータ数を n , 物理ノード数を m とする . 比較項目 RKSG 提案手法 挿入・削除の メッセージ数 最悪 O(n) O(log m) １レコードあたりの 領域計算量 最悪 O(n) O(1) 冗長性 なし あり

41. おわりに

42. 本研究では、 ・区間をキーとして扱える 効率的な分散 KVS の構成法を提案した . ・ 区間を 2 次元平面上の 1 点で表現した . 区間に対する範囲検索を 2 次元平面上の範囲検索に置き換えた . ・ 多数の区間 ( 点 ) を分散管理するために Znet を用いた . ・今後の課題 ・提案手法の実装および定量的な評価 ・関連研究との性能比較を行う