研究者詳細 - 石川　佳治

論文 - 石川　佳治

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同時実行B⁺木のマルチバージョン化の検討

桑村真生, 杉浦健人, 平野匠真, 石川佳治, 陸可鏡

第16回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム（DEIM 2024） 2024年2月

永続メモリ向けロックフリー索引Bz木に関する研究

中山宗, 杉浦健人, 石川佳治, 陸可鏡

第16回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム（DEIM 2024） 2024年2月

来歴情報を活用したデータベースからの因果推論

大岩和樹, 石川佳治, 杉浦健人, 陸可鏡

第16回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム（DEIM 2024） 2024年2月

因果推論に基づくデータベースからの仮説問合せについて

大岩和樹, 石川佳治, 杉浦健人, 陸可鏡

情報処理学会第86回全国大会 2024年2月

確率的イベントストリームにおける最小記述長に基づく代表系列パターンの検出

中村航規, 杉浦健人, 石川佳治, 陸可鏡

情報処理学会第86回全国大会 2024年2月

Universal Adaptive Radix Treeにおける空間分割戦略の改善

杉江祐介, 杉浦健人, 石川佳治, 陸可鏡, 井戸佑

情報処理学会第86回全国大会 2024年2月

エッジコンピューティング環境を想定した近似的な耐障害性保証に基づくウォータマーク制御手法査読有り

高尾大樹, 杉浦健人, 石川佳治, 陸可鏡

電子情報通信学会論文誌D 情報・システム J107-D 巻 ( 5 ) 頁： 335 - 347 2024年5月

記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

エッジコンピューティング環境を想定したデータストリーム処理において障害によるデータ欠損は重要な課題の一つである．特に障害によるデータ欠損をデータストリーム処理の文脈で考えると欠損の判定そのものが問題となり，しきい値に基づく単純な欠損値の判定では処理層を重ねるたび遅延が積み重なってしまう．そこで本論文では，エッジとゲートウェイの連携に基づくウォータマーク制御手法を提案する．本手法は障害により損失したデータを後段の機器で近似的に復元し，ユーザの誤差要求を満たしたタイミングで処理結果を出力することで処理遅延を削減する．このとき統計モデルに基づく誤差保証の仕組みを活用し，各時刻の障害状況においてゲートウェイの出力がユーザの誤差要求を満たすために必要なエッジ出力の近似精度を計算する．これにより本手法は故障機器の復旧を待たずとも，任意の障害状況に対して常にユーザの誤差要求を満たした精度の近似処理結果を低遅延に出力できる．本手法により欠損をユーザの誤差要求を満たす精度で復元しながら，処理遅延を削減できることを実験を通じて確認した．

DOI： 10.14923/transinfj.2023dep0007

CiNii Research

Probabilistic Routing for Graph-Based Approximate Nearest Neighbor Search 査読有り

Kejing Lu, Chuan Xiao, Yoshiharu Ishikawa

Proceedings of Machine Learning Research 235 巻頁： 33177 - 33195 2024年5月

記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Proceedings of Machine Learning Research

Approximate nearest neighbor search (ANNS) in high-dimensional spaces is a pivotal challenge in the field of machine learning. In recent years, graph-based methods have emerged as the superior approach to ANNS, establishing a new state of the art. Although various optimizations for graph-based ANNS have been introduced, they predominantly rely on heuristic methods that lack formal theoretical backing. This paper aims to enhance routing within graph-based ANNS by introducing a method that offers a probabilistic guarantee when exploring a node's neighbors in the graph. We formulate the problem as probabilistic routing and develop two baseline strategies by incorporating locality-sensitive techniques. Subsequently, we introduce PEOs, a novel approach that efficiently identifies which neighbors in the graph should be considered for exact distance calculation, thus significantly improving efficiency in practice. Our experiments demonstrate that equipping PEOs can increase throughput on commonly utilized graph indexes (HNSW and NSSG) by a factor of 1.6 to 2.5, and its efficiency consistently outperforms the leading-edge routing technique by 1.1 to 1.4 times. The code and datasets used for our evaluations are publicly accessible at https://github.com/ICML2024-code/PEOs.

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Acceleration of Synopsis Construction for Bounded Approximate Query Processing 査読有り

Tianjia Ni, Kento Sugiura, Yoshiharu Ishikawa, Kejing Lu

The DASFAA 2024 Workshop on Emerging Results in Data Science and Engineering (ERDSE 2024) 14667 LNCS 巻頁： 236 - 251 2025年1月

記述言語：英語掲載種別：論文集(書籍)内論文出版者・発行元：Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)

Approximate query processing (AQP) has gained traction as an effective technique for executing queries on big data. Bounded approximate query processing (BAQ) is a recently proposed framework that stores a summary of an original table as a synopsis and ensures that its approximation errors remain below a user-specified threshold. Based on the BAQ framework, we proposed BAQ± to shrink a synopsis and improve query processing speed while guaranteeing strict error bounds. However, BAQ and BAQ± still have limitations in constructing synopses. They require time-consuming data sorting for each numerical attribute and cannot summarize high-cardinality categorical attributes, such as spatiotemporal data. To overcome these problems, we propose a novel framework called Hierarchical BAQ (HBAQ) and a synopsis construction method in this paper. HBAQ constructs multiple synopses based on the dimension tables of several categorical attributes and uses them to answer OLAP queries efficiently. We also introduce a new bucket definition to summarize numerical attributes effectively and support incremental updates for synopses. The experimental results show that HBAQ achieves half the construction time of BAQ with lower memory consumption. Furthermore, HBAQ can answer OLAP queries more efficiently than BAQ while ensuring strictly bounded errors.

DOI： 10.1007/978-981-96-0914-7_18

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データベースにおける仮説推論問合せについて

大岩和樹, 石川佳治, 杉浦健人, 陸可鏡

情報処理学会研究報告 2024-DBS-179 巻 2024年9月

ロックフリー索引のトライ木化による高速化に関する研究

井戸佑, 杉浦健人, 石川佳治, 陸可鏡

情報処理学会研究報告 2024-DBS-179 巻 2024年9月

Guaranteeing an Exact Error Bound for Bounded Approximate Query Processing 査読有り

Tianjia Ni, Kento Sugiura, Yoshiharu Ishikawa, Kejing Lu

Journal of Information Processing 32 巻 ( 0 ) 頁： 903 - 915 2024年11月

記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：一般社団法人情報処理学会

In recent years, efficient query processing in databases has become more crucial with the sophistication of analysis requirements. Approximate query processing (AQP) is one of the approaches to dealing with database queries on big data. In this research, we focus on synopsis construction on a relational database and the query technology based on it, called bounded approximate query processing (BAQ). This paper points out the limitations of existing research BAQ and solves them by the proposed BAQ±. BAQ± is capable of dealing datasets with a broader range while en-suring the exact error bound. Furthermore, compared to the original BAQ, BAQ± generates a more compact synopsis with various data distributions. We introduce an innovative bucketing approach to construct smaller synopses while keeping the same properties in BAQ. Additionally, we propose novel rewrite methods for answering online queries by deriving error guarantee conditions. We provide extensive experiment assessments using different distribution datasets. Our BAQ± provides a smaller synopsis at 64% the size of BAQ and efficiently executes online queries within the exact error bound.

DOI： 10.2197/ipsjjip.32.903

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Hierarchical and Efficient Synopsis Construction for Bounded Approximate Query Processing 査読有り Open Access

Tianjia Ni, Kento Sugiura, Yoshiharu Ishikawa, Kejing Lu

Journal of Information Processing 33 巻 ( 0 ) 頁： 115 - 127 2025年2月

記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：一般社団法人情報処理学会

Approximate query processing (AQP) has gained traction as an effective technique for executing queries on big data. Bounded approximate query processing (BAQ) is a recently proposed framework that stores a summary of an original table as a synopsis and ensures that its approximation errors remain below a user-specified threshold. Based on the BAQ framework, we have extended it to BAQ± to guarantee strictly bounded errors for more diverse data. However, BAQ and BAQ± still have problems when constructing synopses. They require time-consuming data sorting for each numerical attribute and cannot summarize high-cardinality categorical attributes, such as spatiotemporal data. To overcome these problems, we propose a novel framework called Hierarchical BAQ (HBAQ) and a synopsis construction method in this paper. HBAQ constructs multiple synopses based on the dimension tables of several categorical attributes and uses them to answer OLAP queries efficiently. We also introduce a new bucket definition to summarize numerical attributes effectively and support incremental updates for synopses. We conducted extensive experiments with several datasets. The experimental results show that HBAQ achieved half the construction time of BAQ with lower memory consumption. Furthermore, HBAQ could answer OLAP queries more efficiently than BAQ using hierarchically constructed synopses.

DOI： 10.2197/ipsjjip.33.115

Open Access

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CiNii Research

データベースにおける来歴情報を考慮した仮説推論問合せのための問合せ言語とその実装

大岩和樹, 石川佳治, 杉浦健人, 陸可鏡

第17回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM Forum 2025) 2025年2月

同時実行B+木のマルチバージョン化と範囲走査性能の評価

桑村真生, 杉浦健人, 石川佳治, 陸可鏡

第17回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM Forum 2025) 2025年2月

ロックフリー索引のトライ木化による改善と評価

井戸佑, 杉浦健人, 石川佳治, 陸可鏡

第17回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM Forum 2025) 2025年2月

部分ステートマシンレプリケーションにおける投機的分散トランザクション処理

白石裕輝、杉浦健人、石川佳治

第17回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM Forum 2025) 2025年2月

バックオフ戦略によるロックフリーMulti-Word Compare-and-Swap命令の改善

吽野元基, 杉浦健人, 石川佳治, 陸可鏡

情報処理学会第87回全国大会 2025年3月

楽観的ロック手法OptiQLの再現実装及び性能評価

阿井星后, 杉浦健人, 石川佳治, 陸可鏡

情報処理学会第87回全国大会 2025年3月

多腕バンディットを利用した自動索引作成の再現実装及び性能評価

張智嘉, 郭宏遠, 杉浦健人, 石川佳治, 陸可鏡

情報処理学会第87回全国大会 2025年3月

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<石川 佳治>

論文 - 石川 佳治

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