情報資源管理・有効利用のためのデータベース技術最前線
筑波大学知的コミュニティ基盤研究センター
知の情報基盤研究部門
森嶋厚行

データベースシステム
情報資源の管理技術

計算機の応用

データベースシステム

技術開発の歴史(系譜ではない)• ネットワークデータベース, 階層型データベース• 関係データベース– E.F. Codd. A Relational Model of Data for Large
Shared Data Banks, CACM, June 1970

• オブジェクト指向データベース(OODB)
オブジェクト関係データベース(ORDB)
演繹データベース• XMLデータベース？(あやしい)XMLデータベース?
<研究科リスト><研究科><名前>理工学</><種別>2年制</><1年定員>120</><2年定員>110</></> …
<研究科> <名前>図書館情報メディア</><種別>2+3区分制</><前期課程><1年定員30</><2年定員> 30</></><後期課程> <1年定員>10</> … </></>• 半構造性(完全に規則的では無いこと)を許す• (注意)XMLはデータモデルではない．

データと情報の違い• データ … 記号の集まり• 情報 … 受け手の知識を増加させるもの

計算機が扱うデータ• データの構造• データの寿命– 揮発データ– 永続データ• 更新する• 更新しない• データの内容に関する制御– 集中制御可能か？

データの構造• 構造データ– 完全な規則性がある．

• 半構造データ–

Not as rigid, regular, or complete as the structure requiredby the traditional database management systems.

• 非構造データ– 計算機上での表現において明示的な規則構造が認められない

半構造データ(例： XML)
<研究科リスト><研究科><名前>理工学</><種別>2年制</><1年定員>120</><2年定員>110</></> …
<研究科> <名前>図書館情報メディア</><種別>2+3区分制</><前期課程><1年定員>30</><2年定員> 30</></><後期課程> <1年定員>10</> … </></>

データの寿命• 揮発データ• Webページ(の大多数)• スケジュール帳のデータ• 永続データ–更新系データ• 銀行の預貯金データ–蓄積系データ• アーカイブ，データウェアハウス

データ内容に関する制御• 管理者がデータの構造や制約を集中制御–例) 銀行預貯金データ• 不可能–例) Web

様々な “情報資源”
データウェア
ハウス

累積系
DL

XML
(伝統的)
更新系
データベース
制御可 データベース
Webアーカイブ

マルチデータベース

Web

構造データ

非構造データ不可(伝統的)データベース研究のキーワード• Persistency• Data Independence• Structured Query• Updates and Integrity• Scalability• Transactions

データベース研究者のコミュニティ• Technologyの開発者• Scalabilityは最重要• ad-hoc approachesを嫌う• Market-driven, Demand-driven

データベース研究の現在

「Web Changed Everything」
Asilomar Report, 1998The Grand Challenge
The Information Utility: Make iteasy for everyone to store,organize, access, and analyze themajority of human information
onlineWeb Changed Everything
データウェア
ハウス

累積系
DLXML
(伝統的)
更新系
制御可データベース
データベースWebアーカイブ

マルチ不可 データベース

構造データ

Web

非構造データWebの特徴• データ: 半構造データ・非構造データ• 管理：しない(できない)• 寿命: 揮発データ 〜 非更新永続データまで• アーキテクチャ：分散

データ工学に関する研究の最近の傾向(のいくつか)• 構造：構造データ->半構造データ• 管理：する->できない• 他技術，とくにWeb技術，情報検索技術などとの統合• 複雑さへの対応-> 自動化，半自動化

世界のデータベース技術研究動向(ACM SIGMOD’03より)
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XML 2+3+(2)+2+2 = 9+(2)ストリーム処理 2+2+(2)+2=6+(2)OLAP 2
データセキュリティ 3
問合せ処理一般 2+3 =5
時制問合せ 2
メタデータ 2
統計 2
情報統合と共有 2+3 =5
類似検索 2+2 =4
理論 2
Spatial問合せ 4
センサーデータベース2
Approximate検索 2

XML• XMLの半構造性をいかに扱うか？
– 問合せ言語• 大量のXMLをいかに扱うか– 問合せ処理– 圧縮• リレーショナルデータベースに格納されたデータをいかに効率よくXML化するか• Intentional XML

データベースコミュニティによるXML研究の最近の成果
1. RDBをXMLに変換するための効率の良い方式の研究
2. XMLを効率よく扱うためにRDBエンジンを利用するための研究
3. Intentional XML<成績一覧>

1.
学籍 出席 テスト 成績
182733
C304840
A<個人><学籍>18</学籍><成績>C</成績>
</個人>
．．．

2.

</成績一覧>Intentional XML
newspaper

newspaper

news

news
temp

Get_Temp“…….”“…….” “The Sun”

“The Sun”
City“Tsukuba”“27”

XMLの圧縮に関する成果• XMLの構造を利用した効率の良い圧縮• 問合せ可能な圧縮<成績一覧><個人><学籍>18</学籍><成績>C</成績>
</個人>
．．．
</成績一覧>より大量のデータを格納可能へ情報統合に関する問題• スキーマ統合• インスタンスレベルでの統合• 構造情報の抽出• 統合データに対する問合せ処理

スキーマ統合に関する最近の成果• 複数のRDBの情報をXMLとして統合．その際，指定された制約を満たすようにする• 複数の情報源のデータを比較し，スキーマ間のマッチングを発見
名前

学位

研究科名授与

工学

博士（工)

工学

博士（工)

理工学

修士(理工)

理工学

修士(理工)

情報統合のための基礎技術

インスタンスレベルの統合に関する最近の成果• Peer-to-Peer環境におけるデータ統合
ID1
20020123
20030064

ID2
n123
m064

データインスタンス間の対応付けの推論へ構造情報の抽出に関する最近の成果• Webデータからの構造データ抽出

データベース技術の得意フィールドへ

最後に• データベース研究者は巨大データの扱いが得意です．
• “Technology Driver”となる，アプリケーションの視点からの新しい問題を求めています．