グラフデータベース管理システム(GDBMS)はグラフ専門のデータベースであるが，高次ノード(HDN)を経由してエッジを繰り返し辿ることにより，計算コストが著しく高くなる．本研究では，HDNを区別する新しいグラフ索引を提案し，これらの特定のグラフ走査を最適化する．また，索引を効率的に構築するために，再帰的スキャン操作を構築効率化の方法として提案する．本研究における評価実験は大きな結果を示した．繰返し経路の索引により巨大なグラフに対する走査性能が最大1.176倍向上した．さらに，再帰的スキャン操作は，ベースライン手法と比較して索引構築に要する時間を最大64.6%短縮した． Graph Database Management Systems (GDBMSs) suffer from costly "repetition paths" caused by repeatedly traversing edges through high-degree nodes (HDNs). We propose a novel graph index that distinguishes HDNs to optimize these specific traversals. To build this potentially large index efficiently, we also introduce a recursive scan operation. Our experiments show significant results. The index improved repeated traversal performance by up to 1,176 times in a large graph. Moreover, the recursive scan operation reduced indexing time by up to 64.6% compared to a naive construction method. This demonstrates a powerful, two-part solution for a critical GDBMS bottleneck. 原著論文 JSPS科研費 研究課題番号: JP21H03555 研究課題名: 異種オープンデータ活用のためのデータ統合・管理基盤の研究開発 研究機関: 名古屋大学 研究代表者: 駒水孝裕 研究分担者: 波多野賢治 JSPS科研費 研究課題番号: JP22H03594 研究課題名: 品質を保証するEnd-to-Endビッグデータ近似処理技術に関する研究 研究機関: 名古屋大学 研究代表者: 石川佳治 研究分担者: 駒水孝裕 JSPS科研費 研究課題番号: JP23H03694 研究課題名: 異種データセット間におけるエンティティ同定とその活用に関する研究 研究機関: 同志社大学 研究代表者: 波多野賢治 JSPS科研費 研究課題番号: JP23H03401 研究課題名: 応用システム指向グラフ型知識ベースのビュー構成方法に関する研究 研究機関: 東京工業大学 研究代表者: 宮崎純 研究分担者: 波多野賢治