Morikawa Laboratory
Time-series Sensor Database TIVA
データセンターモニタリングや構造／地震モニタリングなどのセンサから得られるストリームデータをデータベースに長期間蓄積し利用可能とすることで，過去のデータの分析から現在の状態の把握や隠れた傾向の発見が可能となる．そのため，センサから大量に発生するストリームデータをより高速に格納し，参照可能とするデータベースシステムが求められている．本研究では，センサデータのストリー ム性に特化したデータマネージメントを行うデータベースシステムの設計と実装評価を行う．センサ情報をセンサ固有の情報であるメタ情報とセンサから取得されるセンサ値とに分離し，時刻をキーにしたkey-value storeのデータモデルでセンサ値を蓄積する．また，高速な時間範囲検索を実現するために， Sparse Indexを利用し，センサ値の時系列性を利用してディスクアクセス数を削減する．さらに，イベント情報を利用してデータのグルーピングを行うことで，効率の良い圧縮を実現し，データをコンパクトに蓄積する．
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