Secondary Indexを活用するNoSQLスキーマ推薦によるクエリ処理高速化

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  • NoSQL Schema Recommendation by Utilizing Secondary Index for Efficient Query Processing

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NoSQLデータベースは，高い性能やスケーラビリティによってソフトウェアのバックエンドとして広く使用されており，そのスキーマ設計は性能を引き出すための重要な課題である．しかし，手動での設計で性能を十分に引き出すことは困難であるため，スキーマ推薦フレームワークによる自動最適化が求められている．本稿ではSecondary Indexの活用を考慮したスキーマ推薦によりクエリ処理および更新処理の高速化を図る．具体的にはクエリ処理に利用可能なColumn Family，Secondary Index候補群を列挙し，Binary Integer Programmingによって最適なスキーマ設計およびクエリプランを導出する．評価実験により，更新処理が多い場合に相当する容量制限下において，頻度による重み付き平均応答時間を既存手法に対して78.0%低減可能であることを確認した．

NoSQL engines provide high performance and scalability for large-scale databases, so they are widely used at the backend of various applications. Designing good NoSQL schema is a critical problem so as to maximize the performance of databases, however it is difficult for database administrators to manually design good schema. In this paper, we present a schema design method that speeds up processing queries and update operations by utilizing Secondary Index. In detail, this method first enumerates candidates of Column Families and Secondary Indexes for processing queries and update operations and, then, obtains optimized schema and query plans by applying Binary Integer Programming. The experiments show that the method successfully reduces the frequency-weighted average latency by 78.0% for modified RUBiS benchmark compared to the state-of-the-art method under certain storage constraint, which simulates a write-intensive workload.

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