データベースによる並列処理情報論理工学研究室 04147175 三宅健太本研究の背景膨大な量からなるデータ検索データベースユーザ１つの応答時間が、非常に大きなものとなってしまうことがある。応答原因 1. SQL文の文法 2. インデックスの張り方 × × 3. データのサイズが大きすぎる。最大の原因!! パラレルクエリ 逐次クエリあらかじめデータを細分化し、手分けして処理する。 パラレルクエリテーブルクエリ結果クエリ結果テーブルテーブルテーブル •データを順番に処理していく •データを分割し、結果をまとめる。分割されたテーブルにデータを挿入し、処理速度の向上の目指す。データベースとの連携に優れたプログラムの表記法データベース挿入取り出すＰＨＰ出力計算機データベース環境の構築 Windowsの標準環境には、DBは付属していない。必要なソフトウェアをインストールしなければならない。 XAMPP MySQL TeraPad Apache データベーステキストエディタ MySQLによる逐次クエリ & パラレルコードによるパラレルクエリ 双方のクエリを実行し、それぞれ処理時間を測定する。 それぞれの結果を検証し、双方の結果を比較する。検証手順 [1]データの分割・挿入 [2]MySQLによる各テーブルへのクエリ処理 [3]パラレルコードによる各テーブルへのクエリ [4]結果をまとめる [1]データの分割・挿入 •各クエリごとにレコード数が均等になるように2～10個のデータに分割・挿入する。入力データは、文字列（a～z）をシャッフルしたもの。例 •分割なし •2分割挿入文字列 150万レコードＴ１挿入文字列Ｔ０ 300万レコードＴ２ 150万レコード •各テーブルを(T1-----Ti(2<=i<=10)) とし、テーブル全体をマージして比較用のテーブルT0を作成する。例 •2分割 MySQL 挿入Ｔ１文字列 MySQL マージ結合Ｔ０Ｔ２ [2]MySQLによる各テーブルへのクエリ処理 •各テーブルに入力された文字列（a～z）から、”sql”と配列された文字列を含む行を出力すると命令し、その処理速度を測定する。例 •分割なし •2分割 MySQL MySQL 逐次テーブルクエリＴ０マージテーブル結果表示クエリＴ０結果表示 [3]パラレルコードによる各テーブルへのクエリ •各テーブルにパラレルコードを使用して、”sql”と配列された文字列を含む行を出力すると命令し、その処理速度を測定する。例 •分割なし •2分割 MySQL MySQL Ｔ１クエリＴ０結果クエリ結果Ｔ２ •出力された結果を作成した一時ファイルに追記し、処理速度の測定の結果を表示する。例 •分割なし •2分割Ｔ１.T2 Ｔ０追記結果出力一時テーブル追記結果表示結果集計一時テーブル結果表示 [4]結果をまとめる •各テーブルの処理がすべて完了しているかをチェックし、 1. MySQLによる逐次クエリの結果を、各分割ごとに比較 2. パラレルコードによるパラレルクエリの結果を、各分割ごとに比較 3. 双方のクエリの結果を検証し、比較 MySQLによる逐次クエリ & パラレルコードによるパラレルクエリまとめ 双方のクエリは、共に各テーブルを分割化することにより、処理速度が向上することが示された。 逐次クエリよりもパラレルクエリのほうが、より高いパフォーマンスが得られる。 1台の計算機を用いての処理であるため、並列処理可能な処理数に限界が見られた。今後の課題 マルチプルINSERTによる方法 データ挿入部分を自動化し、ユーザがデータベースを使用する手間を省く