慶應義塾研究者情報データベース

論文 【 表示 ／ 非表示 】

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• Decentralization of Two Phase Locking based Protocols

  Nakamori T., Nemoto J., Hoshino T., Kawashima H.

  HPDC 2022 - Proceedings of the 31st International Symposium on High-Performance Parallel and Distributed Computing （HPDC 2022 - Proceedings of the 31st International Symposium on High-Performance Parallel and Distributed Computing）     281 - 282 2022年06月

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  Bamboo is a state-of-the-art concurrency control protocol based on the 2-phase locking protocol. One problem of Bamboo is that it requires transactions to fetch timestamps from a single centralized atomic counter. To replace the concentrated access to it, each transaction should generate timestamps independently. This paper proposes thread-ID method (TID), which dismisses the process of fetching timestamps entirely by assigning an ID to each thread, and transactions use the thread IDs as their timestamps. In high-contention settings, the performance of TID plummets, but proposed optimization FairTID sustains the performance. The experiments measured an improvement of up to 60% from Bamboo with the proposed method.

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• Making ROS TF Transactional.

  Yushi Ogiwara, Ayanori Yorozu, Akihisa Ohya, Hideyuki Kawashima

  ICCPS    318 - 319 2022年

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• Fast Concurrency Control with Thread Activity Management beyond Backoff.

  Kosei Masumura, Takashi Hoshino, Hideyuki Kawashima

  30   552 - 561 2022年

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• Fast Accurate Discovery of Tuple Inclusion Dependencies

  Shen M., Kawashima H., Saito K.

  Proceedings - 2022 IEEE International Conference on Smart Computing, SMARTCOMP 2022 （Proceedings - 2022 IEEE International Conference on Smart Computing, SMARTCOMP 2022）     246 - 251 2022年

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  Inclusion dependencies (IND) is an important problem in relational database, relevant to data integration, query optimization and various data management tasks. The discovery of IND has been addressed by many studies following different strategies, while IND detection still needs improvement as the complexity and diversity of real-life data increase. Conventional IND is only for column-to-column dimension, which is not applicable to lots of data processing tasks. The concept of dependency can be expanded. Based on the understanding of the conventional IND and approximate approach FAIDA, we present our algorithm for detecting tuple IND, converting column-to-column detection to row-to-row dimension, more in line with real-world data retrieval tasks in distributed system. Through probabilistic and accurate detection and the use of multi-threading, both accuracy and performance are guaranteed and IND detection performance is taken to a new level.

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• Accelerating Concurrency Control with Active Thread Adjustment

  Masumura K., Hoshino T., Kawashima H.

  Proceedings - 2022 IEEE International Conference on Big Data and Smart Computing, BigComp 2022 （Proceedings - 2022 IEEE International Conference on Big Data and Smart Computing, BigComp 2022）     280 - 287 2022年

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  We attempted to improve the performance of Silo, a concurrency control protocol for inmemory DataBase Management System that performs well under high-contention work-loads. Adaptive backoff is known as an effective optimization method under high-contention workloads. As a result of analyzing, we found that its efficacy lies in the non-existence of conflict events rather than in the reduction of the conflict rate, which has been considered in the past. On the basis of this analysis, we propose a method of adjusting the number of active threads. We conducted experiments comparing Cicada, another concurrency control protocol, and our method applied to Silo. The results indicate that the proposed method enabled Silo to significantly outperform. We found that cache misses are related to the performance.

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KOARA（リポジトリ）収録論文等 【 表示 ／ 非表示 】

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• リアルタイム言語モデル

  川島, 英之

  学事振興資金研究成果実績報告書 （慶應義塾大学）  2022年

• データ集約型科学に資するリアルタイムデータカーネルの創出

  川島, 英之

  科学研究費補助金研究成果報告書 2021年

• リアルタイム言語モデル

  川島, 英之

  学事振興資金研究成果実績報告書 （慶應義塾大学）  2021年

• ブロックチェーンにおける合意処理の効率化に関する研究

  川島, 英之

  学事振興資金研究成果実績報告書 （慶應義塾大学）  2020年

• 計算舞踊科学の創出

  川島, 英之

  学事振興資金研究成果実績報告書 （慶應義塾大学）  2018年

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競争的研究費の研究課題 【 表示 ／ 非表示 】

競争的研究費の研究課題 【 表示 ／ 非表示 】

• 自律移動ロボットに資する迅律データシステムの創出

  2022年04月

  -

  2025年03月

  文部科学省・日本学術振興会, 科学研究費助成事業, 川島 英之, 基盤研究(B), 補助金,  研究代表者

• データ集約型科学に資するリアルタイムデータカーネルの創出

  2019年04月

  -

  2022年03月

  文部科学省・日本学術振興会, 科学研究費助成事業, 川島　英之, 基盤研究（Ｂ）, 補助金,  研究代表者

担当授業科目 【 表示 ／ 非表示 】

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• 修士研究会

  2026年度

• データサイエンスと人工知能

  2026年度

• 先端研究（ＣＩ）

  2026年度

• データサイエンス特別講義Ａ

  2026年度

• アカデミックプロジェクト（ノーベル・コンピューティング：ＡＩと脳科学）

  2026年度

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