\begin{abstract}
プログラムからデータを分離して扱うデータベースには、
プログラム中のデータ構造と表構造とのインピーダンスミスマッチという問題がある。
データベースのレコードをプログラム中のオブジェクトとして使えるOR Mapperや、
データベース自体も、表に特化したKey Value Store、Jsonなどの不定形のデータ構造を格納するように機能拡張されてきている。
しかし、プログラム中のデータは複雑な構造をメモリ上に構築しており、これらの方法でもまだギャップがある。

そこで当研究室では、これらの問題を解決するためにプログラム内部に木構造を格納できるデータベース Jungle を提案している。
Jungleは、木構造の変更を非破壊的に行う。
Jungleは、読み込みは高速に行える反面、書き込みの手間は木の形・大きさに依存しており、最悪の場合O(n)となってしまう。
また、Indexの構築も大幅なネックとなっていた。
そこで、本研究ではJungleの木とIndexの編集機能の改善を行う。
また、実際にJungleを使用した複数のアプリケーションを作成し、
PostgreSQLとMongoDBとの比較を行った。


\end{abstract}

\chapter*{Abstract}

Database which handles data from programs separately has an impedance mismatch problem.
Sevaral technologies are introduced such as OR Mapper which uses records as objects in a program,
Key Value Store(KVS) which is a specialized databases for tables,
storing Json tree structures in conventional Relational Databases.
Despite of these technologies,
it is not suffient to handle complex data strucutures in the program memories.

In this paper,
Tree structured database Jungle is intruduced.
Jungle stores tree structures in the program and it modifies trees non-destructively,
which is suitable for parallel processings.
Jungle is very good at reading tree structures,
but updating tree structures may requires O(n) in worst case depending on configurations of the trees.
Updating indexies on the trees are also having computional complexity difficulities,
Sevaral improvements a presented and comparisons are shown to PostgreSQL and MongoDB
in Jungle applications.