# HG changeset patch # User tatsuki # Date 1486628756 -32400 # Node ID 33d8077a5d45ea6252f89ef58aebff434b44165f # Parent e4da23b042604268af1bfc4096d7567387b88395 commit diff -r e4da23b04260 -r 33d8077a5d45 databases.tex --- a/databases.tex Wed Feb 08 17:26:22 2017 +0900 +++ b/databases.tex Thu Feb 09 17:25:56 2017 +0900 @@ -10,35 +10,39 @@ データの格納を行う際は、まずテーブルのデータの型と・制約を定義する。 テーブルの定義は、 +{\tt \vspace{0.1in} CREATE TABLE table名 ( \\ \ \ 値の名前 型 制約 , …… \\ ) \\ - +} の構文で行う。 -制約というのは、値の重複を許さない行を特定する際に用いる{\tt PRIMARY KEY}などがある。 +制約というのは、テーブルに値を入れる際に守らなければならない条件のことである。 +値の重複を許さない行を特定する際に用いる{\tt PRIMARY KEY}などがある。 また、テーブル同士は{\tt PRIMARY KEY}を用いて参照を行うことが可能である。 テーブルへのデータの格納は、 \vspace{0.1in} +{\tt INSERT INTO テーブル名 VALUES( \\ \ \ 格納するデータ \\ ); \\ - +} の構文で行う。 テーブルにデータを格納する際にはスキーマの定義に沿ってなければならない。 もし、スキーマに反するデータを格納した場合 エラーが発生しデータの格納に失敗する。 -このようにPostgreSqlは、厳密な型に守られている。 作成したテーブルからのデータの取得は、 + \vspace{0.1in} +{\tt Select 表示する値 FROM テーブル名;\\ - +} の構文で行う。 またテーブル名の後ろに表示する値の絞込や、データの並び替えなどのオプションをつけることも可能である。 @@ -67,7 +71,9 @@ コレクションへのデータの格納は、 \vspace{0.1in} +{\tt db.コレクション名.insert({Jsonフォーマットで記述されたデータ});\\ +} の構文で行う。 Json形式のデータは任意の深さまでネストすることが可能である。 @@ -76,7 +82,9 @@ 作成したコレクションからのデータの取得は、 \vspace{0.1in} +{\tt db.コレクション名.find(検索条件,表示する値の絞込);\\ +} の構文で行う。 引数を渡さなかった場合、コレクションの中身が全て表示される。 @@ -86,7 +94,7 @@ findで使用するクエリもJavaScriptで記述できる。 -このようにMongoDBは、非常に柔軟なデータモデルを扱える。 +このようにMongoDBは、非常に柔軟なデータモデルを扱え、 JavaScript を用いることで複雑な検索も可能である。 一方でデータの設計を行わないと、そのパフォーマンスを活かすことはできない。 @@ -105,7 +113,9 @@ KeySpaceは、 \vspace{0.1in} +{\tt create keyspace KeySpace名 with replication = {レプリケーションの設定};\\ +} の構文で行う。 レプリケーションとは、データベースを別のノードに複製し、データの編集時に同期を取ることである。 @@ -119,7 +129,9 @@ ColumnSpace は、 \vspace{0.1in} +{\tt create table テーブル名 (Key Column PRIMARY KEY, Key Column); \\ +} の構文で行う。 また、テーブルの定義で最低１つは Key にオプションで PRIMARY KEY を指定する必要がある。 @@ -128,7 +140,9 @@ 作成したColumnFamily への値の挿入は、 \vspace{0.1in} +{\tt INSERT INTO テーブル名 (key1,key2) VALUES (column1, column2);\\ +} の構文で行う。 また、Cassandra は、PRIMARY KEY で指定した Key で、Column を管理しているため、重複した PRIMARY KEY で 値を挿入すると、データの更新扱いになり上書きされる。 @@ -136,8 +150,28 @@ 作成した ColumnFamily からのデータの取得は、 \vspace{0.1in} +{\tt SELECT 表示する値 FROM テーブル名 オプション;\\ +} で行う。 またテーブル名の後ろに表示する値の絞込や、データの並び替えなどのオプションをつけることも可能である。 + +\section{非破壊的木構造データベースJungle} +Jungleは、当研究室で開発を行っているデータベースで、Javaを用いて実装されている。 +Jungleは名前付きの複数の木の集合からなり、木は複数のノードの集合で出来ている。 +ノードは自身の子のリストと属性名と属性値の組でデータを持ち、データベースのレコードに相当する。 +通常のレコードと異なるのは、ノードに子供となる複数のノードが付くところである。 +Jungleでは、親から子への片方向の参照しか持たない。 + +通常のRDBと異なり、Jungleは木構造をそのまま読み込むことができる。例えば、XMLやJsonで記述された構造を、データベースを設計することなく読み込むことが可能である。 +また、この木を、そのままデータベースとして使用することも可能である。しかし、木の変更の手間は木の構造に依存する。 +特に非破壊木構造を採用しているJungleでは、木構造の変更の手間はO(1)からO(n)となりえる。つまり、アプリケーションに合わせて木を設計しない限り、 +十分な性能を出すことはできない。逆に、正しい木の設計を行えば高速な処理が可能である。 + +Jungleは基本的にon memoryで使用することを考えており、一度、木のルートを取得すれば、その上で木構造として自由にアクセスして良い。 +Jungleは分散データベースを構成するように設計されており、分散ノード間の通信は木の変更のログを交換することによって行われる。 +持続性のある分散ノードを用いることでJungleの持続性を保証することができる。 + +詳しいAPIについては次章で記述する。 diff -r e4da23b04260 -r 33d8077a5d45 differential.tex --- a/differential.tex Wed Feb 08 17:26:22 2017 +0900 +++ b/differential.tex Thu Feb 09 17:25:56 2017 +0900 @@ -1,82 +1,74 @@ \chapter{Differential Jungle Tree} -Jungleの木の変更の手間は形によって異なる。 -特に線形の木は、変更の手間がO(n)となってしまう。 -線形の木をO(1)で変更するために、Jungleは、ルートノードを追加していくPushPopの機能を持つ。 -しかし、PushPopはルートノードを追加していくため、図\ref{fig:pushpop}のようにノードの並びが逆順になってしまう。 -Logなどの正順の木でなければデータを表現できない場合、木の編集時 PushPop を使用できない。 +Jungleは木の編集時、編集を行うノードと、経路にあるノードの複製を行う。 +そのため、木の編集の手間は、木構造の形によって異なる。 +特に線形の木は、全てのノードの複製を行うため、変更の手間がO(n)になってしまう。 +そこで、Jungle は、線形の木をO(1)で変更する、PushPopの機能を持つ。 +PushPopとは、ルートノードの上に新しいルートノードを付け加えるAPIである(図\ref{fig:pushpop})。 +すると、木の複製を行う必要が無いため、木の変更の手間がO(1)でノードの追加を行える。 + \begin{figure}[htpb] \begin{center} \includegraphics[scale=0.3]{figures/PushPopDemerit.pdf} -\caption{PushPopの問題点} +\caption{PushPop} \label{fig:pushpop} \end{center} \end{figure} +しかし、PushPopはルートノードを追加していくため、図\ref{fig:pushpop}のようにノードの並びが逆順になってしまう。 +Logなどの正順の木でなければデータを表現できない場合、木の編集時 PushPop を使用できない。 その問題を解決するために、木の編集の手間をO(1)で、正順の木を構築できるDifferential Jungle Treeの実装を行った。 Differential Jungle Treeは、木のバージョンごとに、自身の木の最後尾を表す末尾のノードを保持する。 +\newpage \section{Differential Tree Context} -Jungleの木はTreeContextというオブジェクトに自身の木の情報を保持している(表\ref{TreeContext})。 +Jungleの木はTreeContextというオブジェクトに自身の木の情報を保持している。 +Differential Jungle Treeでは、現在の版の木構造の末尾ノード保持することが可能な Differential Tree Context 作成した。 -\newpage + +\section{Differential Jungle Treeの作成} +Differential Jungle Treeを作成するためにJungleに、新しいAPIを実装した(表\ref{createDifTreeAPI})。 \begin{table}[htb] \begin{center} -\caption{TreeContextが保持している値} -\begin{tabular}{|l|} \hline -{\tt } 自身のルートノード\\ \hline -{\tt } 1つ前のversionのTreeContext\\ \hline -{\tt } 編集のログ\\ \hline -{\tt } 木のuuid \\ \hline -{\tt } 木の名前 \\ \hline -{\tt } 木のversion \\ \hline -{\tt } 木の検索に使うTraverser \\ \hline -\end{tabular} -\label{TreeContext} -\end{center} -\end{table} - -Differential Jungle Treeでは、現在の版の木構造の末尾ノード保持することが可能な Differential Tree Context 作成した。 - - - -\section{Differential Jungle Treeの作成} -Differential Jungle Treeを作成するためにJungleに、{\tt createNewDifferentialTree(String treeName) }を実装した。 -これは、第一引数String {\tt treeName}で受け取った名前の Differential Tree を作成する。 -その際、名前が重複した場合木の生成に失敗する。 +\caption{Jungleに新しく実装したAPI} +\begin{tabular}{|p{15em}|p{24em}|} \hline +{\small {\tt JungleTree createNewDifferentialTree(String treeName)}} &{\small Jungleに新しくDifferential Jungle Tree を生成する。木の名前が重複した場合、生成に失敗しnullを返す。} \\ \hline +\end{tabular} +\label{createDifTreeAPI} +\end{center} +\end{table} ソースコード\ref{newDifferentialTree}に新しいDifferential Jungle Treeを作成するサンプルコードを記載する。 \begin{lstlisting}[frame=lrbt,numbers=left,label=newDifferentialTree,caption=Differential Jungle Treeの生成] -Jungle jungle = new DefaultJungle(null, "hogehoge", new DefaultTraverser()); // jungleの作成 -String treeName = "difTree"; //treeNameの設定 -JungleTree tree = jungle.createNewDifferenceTree(treeName]); //Differential Treeの作成 +Jungle jungle = new DefaultJungle(null, "hogehoge", new DefaultTraverser()); +String treeName = "difTree"; +JungleTree tree = jungle.createNewDifferenceTree(treeName); \end{lstlisting} + Jungle では、{\tt TreeMap} を用いて Jungle Tree を管理している。 Differential Jungle Tree と Default Jungle Tree は、同じ TreeMap に保持されるため、別々の木に同じ名前をつけることはできない(ソースコード\ref{src:nameFail})。 \begin{lstlisting}[frame=lrbt,numbers=left,label=src:nameFail,caption=名前の重複] -Jungle jungle = new DefaultJungle(null, "hogehoge", new DefaultTraverser()); // jungleの作成 -String treeName = "treeName"; //treeNameの設定 -JungleTree defaultTree = jungle.createNewTree(treeName) //Default Treeの作成 -JungleTree dfTree = jungle.createNewDifferenceTree(treeName); //Differential Treeの作成 +Jungle jungle = new DefaultJungle(null, "hogehoge", new DefaultTraverser()); +String treeName = "treeName"; +JungleTree defaultTree = jungle.createNewTree(treeName) +JungleTree dfTree = jungle.createNewDifferenceTree(treeName); \end{lstlisting} ソースコード\ref{src:nameFail}では、4行目で Differentail Jungle Tree の名前が、3行目で生成した Default Jungle Tree の名前と重複するため、木の生成に失敗する。 -\newpage \section{末尾ノードを使用した木の編集} Differential Jungle Treeの木の編集は、Differential Jungle Tree Editorを使用して行う。 -%Differential Jungle Tree Editorは、Jungle Tree Editor インターフェースを実装しているため、使い方はDefault Jungle Tree Editorと同じである。 - -Default Jungle Tree との、木の編集時の処理の違いは、Default Jungle Tree の Editorは、木の複製を行い、過去の木を保持するのに対して、Differential Jungle TreeのEditor は、自身が保持している Sub Tree に対して破壊的に編集を行う。 -そして、Commitを行う際に、構築したSub Treeを末尾ノードにAppendする。 +Differential Jungle Tree Editor は、Default Jungle Tree Editor と違い、生成時に新しい木構造(Sub Tree)を自身の中に構築する。 +そして、木の編集は、Editor が保持している木構造に対して行う。 +編集後、Commitを行う際に構築した木構造を、 Differential Jungle Tree の末尾ノードにAppendする。 そうすることで、木の複製を行う必要がないため、木の変更の手間はO(1)で行える。 -また、Differential TreeはSub Treeに対する変更しか行えないため、一度Commitした木に対して変更は行えない。 +また、Differential Treeは自身が保持している木構造に対する変更しか行えないため、一度Commitした木に対して変更は行えない。 図\ref{fig:EditDifTree}にDifferential Jungle Treeの編集の流れを記述する。 \begin{figure}[htpb] @@ -88,59 +80,66 @@ \end{figure} \begin{enumerate} -\item 木から{\tt getJungleTreeEditor}でEditorを取得する。(このとき取得するEditorはSub Treeを持つ)。 -\item SubTreeに対して{\tt addNewChild(<-1,0>)}を実行し、ノードの追加を行う。 -\item Commitを行い、Treeの末尾ノードにSub TreeをAppendする。 +\item 木から{\tt getJungleTreeEditor}でEditorを取得する。(このときEditorは新しい木構造(Sub Tree)を持つ)。 +\item Editor が保持している木構造に対して{\tt addNewChild(<-1,0>)}を実行し、ノードの追加を行う。 +\item Commitを行い、Treeの末尾ノードに Editor が保持している木構造をAppendする。 \end{enumerate} -Sub Tree に最後に追加したノードが、新しい木の末尾ノードとなる。 -また、Differential TreeのIndexのアップデートは、Commit 時に Sub Treeの中身をIndexに追加するだけで良い。 +Editor が保持している木構造に最後に追加したノードが、新しい木の末尾ノードとなる。 +また、Differential TreeのIndexのアップデートは、Commit 時に Editor が保持している木構造のデータをIndexに追加するだけで良い。 + + + +\section{Differential Jungle Treeの検索} +Differential Jungle Tree は、末尾ノードを使って、現在の木構造を表現している。 +なので、過去の木に対して、Indexを使わずに全探索を行った場合、その版の木には無いはずのノードが取得できてしまう。 +例として、編集前の木である {\tt Tree ver1} と編集後の木である {\tt Tree ver2}があるとする(図\ref{fig:multiTree})。 +ここで、{\tt Tree ver1}に対して、検索をIndexを使わず行った場合、 +本来{\tt Tree ver1}に存在しないノード3・4も検索対象に含まれてしまう。 + +そこで、その版の木が持つ末尾ノード以下のSub Treeを検索対象から除外する検索を持つ、Differential Interface Traverser を実装した。 +Differential Interface Traverser を用いて Index を使用せず木の全探索を行った場合、{\tt Tree ver1}に存在しないノード3・4は検索対象から省かれる。 + +\begin{figure}[htpb] +\begin{center} +\includegraphics[scale=0.25]{figures/findDifTree.pdf} +\caption{複数の版の木の表現} +\label{fig:multiTree} +\end{center} +\end{figure} + + +Indexを使用した検索を行う場合、各版の木に対応したIndexがあるため、Default Treeと検索のアルゴリズムは変わらない。 +これらの実装により Differential Jungle Tree は木構造の構築・検索を行う。 \section{Differential Jungle Treeの整合性} +Default Jungle Tree への Commit は、 編集後の木のデータを持つ TreeContext を作り、編集前の木が持つ TreeContext と入れ替えることで行われる。 +しかし、Differentail Jungle Tree への Commit は、Default Jungle Tree のCommit と異なり、 +TreeContext の入れ替えと、Editor が保持している木構造の末尾ノードへの Append の２つのプロセスからなる。 +TreeContext の入れ替えに関しては、 Default Jungle Tree と同じように行う。 -Differential Jungle Treeに対する変更が競合した場合、先にCommitを行った方の変更が適応される。 -末尾ノードへのAppendは、破壊的な変更であるため、Commit成功後に行う。 -そうすることで、編集が競合した際の整合性を保っている。 +末尾ノードへの Editor が持っている木構造の Append は、 TreeContext の入れ替えが成功した際に行う。 +そうすることで、TreeContext を入れ替えた Thread と別 Thread が Append を行い、木の整合性が崩れることを回避している。 -また、Differential Jungle Treeは、木を破壊的に変更するため、過去の木を取得し変更を加えた場合、末尾ノードに複数のSub TreeがAppendされてしまい、木の整合性が崩れてしまう。 -その問題を解決するため、末尾ノードは1つしか子ノードを持つことができない。 -ノードのAppend時、末尾ノードが子ノードを持っていた場合、過去に木に対する変更と判断し、木の Commit は失敗する。 - -\begin{comment} -ソースコード\ref{src:Append}にSub TreeのAppend部分のコードを記述する。 +また、過去の版の木に対して、編集を加え Commit を行った場合、木の整合性が崩れてしまう問題もある。 +図\ref{fig:multiTree}・\ref{fig:badDifTree2}を例に解説する。 +最新版の木が {\tt Tree ver2}とする。 -\begin{lstlisting}[frame=lrbt,label=src:Append,caption=Sub TreeのAppend部分のコード,numbers=left] -Either appendSubTree(TreeNode subTreeRoot) { - TreeNode appendedNode = treeContext.getEndNode(); - TreeNodeChildren children = appendedNode.getChildren(); - if (children.size() != 0) - return DefaultEither.newA(APPEND_FAILD); - return children.addNewChildAt(0, subTreeRoot); -} -\end{lstlisting} - -ソースコード\ref{src:Append}の解説を行う。 +図\ref{fig:multiTree}の過去の版の木 {\tt Tree ver1}に新しいノード5を追加・Commit を行うと、新しい木 {\tt Tree ver`2} が構築される。 +ここで、木である{\tt Tree ver`2} に対して Index を使用しないで検索を行う。 +Differential Jungle Tree に対する Index を使用しない検索は、末尾ノードより上にあるノードを検索対象にする。 +しかしノード3・4という、本来存在しないはずのノードが検索対象に含まれてしまう。 -\begin{enumerate} -\item 関数{\tt appendSubTree}でSub TreeのAppendを行う。引数にSub Treeのルートを持つ。 -\item Differential Treeから末尾ノードを取得する。 -\item 末尾ノードからChildrenを取得する。 -\item 末尾ノードにSub TreeがすでにAppendされているか(子供を持っているか)を調べる。 -\item 他のSub TreeがAppendされている(今編集を行っているのが過去の木)場合、木のAppendは失敗するため、エラーを返す。 -\item そうでない場合、Sub Treeを末尾ノードにAppendする。 -\end{enumerate} +\begin{figure}[htpb] +\begin{center} +\includegraphics[scale=0.25]{figures/badDifTree2.pdf} +\caption{木の整合性が崩れる例} +\label{fig:badDifTree2} +\end{center} +\end{figure} -このように、末尾ノードが複数の子を持つことを禁止することで、過去の木を取得した際の木の整合性を保証している。 -\end{comment} - - -\section{Differential Jungle Treeの検索} -Differential Treeは、木を破壊的に編集する。 -そのため、過去の木に対して、Indexを使わずに全探索を行った場合、その版の木には無いはずのノードが取得できてしまう。 -そこで、その版の木が持つ末尾ノード以下のSub Treeを検索対象から除外する検索を持つ、Differential Interface Traverser を実装した。 - -Indexを使用した検索を行う場合、各版に対応したIndexがあるため、Default Treeと検索のアルゴリズムは変わらない。 - -これらの実装により Differential Jungle Tree は木構造の構築・検索を行う。 +この問題を解決するために、Differential Jungle Tree では、過去の木に対する変更を禁止している。 +具体的には、末尾ノードは子を１つしか持つことができない。 +そうすることで木の整合性を保証している。 diff -r e4da23b04260 -r 33d8077a5d45 figures/RedBlackTreeDelete5.graffle --- a/figures/RedBlackTreeDelete5.graffle Wed Feb 08 17:26:22 2017 +0900 +++ b/figures/RedBlackTreeDelete5.graffle Thu Feb 09 17:25:56 2017 +0900 @@ -57,10 +57,10 @@ Head ID - 493 + 551 ID - 494 + 552 Points {574.9773759804915, 363.87360014180553} @@ -94,7 +94,7 @@ 12 ID - 493 + 551 Magnets {0, 1} @@ -136,10 +136,10 @@ Head ID - 491 + 547 ID - 492 + 548 Points {574.9773759804915, 363.87360014180553} @@ -173,7 +173,7 @@ 12 ID - 491 + 547 Magnets {0, 1} @@ -215,10 +215,10 @@ Head ID - 489 + 553 ID - 490 + 554 Points {466.76909350978838, 363.87360014180558} @@ -241,7 +241,7 @@ Tail ID - 484 + 543 Info 1 @@ -259,7 +259,7 @@ 12 ID - 489 + 553 Magnets {0, 1} @@ -301,10 +301,10 @@ Head ID - 487 + 549 ID - 488 + 550 Points {466.76909350978838, 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{\rtf1\ansi\ansicpg932\cocoartf1504\cocoasubrtf810 +\cocoascreenfonts1{\fonttbl\f0\fnil\fcharset128 HiraKakuProN-W3;} +{\colortbl;\red255\green255\blue255;} +{\*\expandedcolortbl;;} +\pard\tx560\tx1120\tx1680\tx2240\tx2800\tx3360\tx3920\tx4480\tx5040\tx5600\tx6160\tx6720\pardirnatural\qc + +\f0\fs24 \cf0 0\ +(root)} + VerticalPad + 0 + + + + Bounds + {{416, 194.75}, {80, 78}} + Class + ShapedGraphic + FontInfo + + Font + HiraKakuProN-W3 + Size + 12 + + ID + 103 + Magnets + + {0, 1} + {0, -1} + {1, 0} + {-1, 0} + + Shape + Circle + Style + + shadow + + Draws + NO + + + Text + + Text + {\rtf1\ansi\ansicpg932\cocoartf1504\cocoasubrtf810 +\cocoascreenfonts1{\fonttbl\f0\fnil\fcharset128 HiraKakuProN-W3;} +{\colortbl;\red255\green255\blue255;} +{\*\expandedcolortbl;;} +\pard\tx560\tx1120\tx1680\tx2240\tx2800\tx3360\tx3920\tx4480\tx5040\tx5600\tx6160\tx6720\pardirnatural\qc + +\f0\fs24 \cf0 1} + VerticalPad + 0 + + + + Class + LineGraphic + Head + + ID + 62 + + ID + 86 + Points + + {164, 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indexupdate.tex --- a/indexupdate.tex Wed Feb 08 17:26:22 2017 +0900 +++ b/indexupdate.tex Thu Feb 09 17:25:56 2017 +0900 @@ -1,16 +1,17 @@ \chapter{Indexの差分Update} -Jungleの木はIndexを持っており、木のCommit時に、Full Updateを行っている。 -そのため、Commitを行うたび、O(n)のIndexのUpdateが入り、木の編集時大きなネックとなっていた。 -なので、高速にIndexの更新を行う差分アップデートを実装した。 +Jungleの木はIndexを持っており、木のCommit時にFull Updateを行っている。 +そのため、Commitを行うたびO(n)のIndexのUpdateが入り、木の編集時大きなネックとなっていた。 +なので、高速にIndexの更新を行うため、Index の差分アップデートを実装した。 \section{差分 Updateの実装} Indexの差分 Updateを行うためには、編集を行ったノードを覚えておく必要がある。 -Jungleの木に編集を行ったノードをリストに格納する。 -そして、Commit時にリストにあるノードと、そのノードまでの経路にあるノードに対して、IndexをのUpdateを行う。 +そこで、Jungle Tree Editor 内に、編集を加えたノードを覚えておくためのリストを定義した。 +Editor は、木に編集を加えたら、リストに編集前のノードを保存する。 +そして、Commit 時にリストにあるノードを使って Index の Update を行う。 -Indexの Update は、ノードの削除とノードの挿入の２つのプロセスで行われる。 +Indexの Update は、削除と挿入の２つのプロセスで行われる。 -\section{Indexの中身の削除} +\section{Indexの削除} IndexのUpdateを行う際、初めに、編集後の木に存在しないノードをIndexから削除する。 削除の対象は、変更を加えたノードと、ルートから変更を加えたノードまでの経路にあるノードである。 ノードの削除は、以下の手順で行われる。 @@ -24,6 +25,9 @@ \item 1 - 5をリストからノードが無くなるまで続ける。 \end{enumerate} +Parent Index から値が取得できない場合は、以降ルートまでのノードは Index から削除されていることが保証されているため、削除を終えて次のノードに行っても構わない。 + + \section{Indexへのノードの挿入} Indexから不要なノードを削除した後は、新しく作られたノードをIndexに挿入する。 diff -r e4da23b04260 -r 33d8077a5d45 introduciton.tex --- a/introduciton.tex Wed Feb 08 17:26:22 2017 +0900 +++ b/introduciton.tex Thu Feb 09 17:25:56 2017 +0900 @@ -34,9 +34,10 @@ \section{本論文の構成} 本論文では、初めに既存のデータベースについて記述する。 第 3 章では、Jungleの基本的な機能・APIについて記述する。 -第 4 章では、改良後のIndexの実装に使用する非破壊 TreeMap の実装について記述する。 -第 5 章では、Indexの差分 Update の実装について記述する。 -第 6 章では、線形の木を、正順でO(1)で構築することが可能な、Differential Jungle Tree の実装について記述する。 -第 7 章では、自身が Index としての機能を持つ、 Red Black Jungle Treeの実装について記述する。 -第 8 章では、実際に Jungle を使用した、例題アプリケーションの実装について記述する。 -第 9 章では、今回実装した機能の測定について記述する。 +第 4 章では、Jungleに新しく加えた構成要素について述べる。 +第 5 章では、改良後のIndexの実装に使用する非破壊 TreeMap の実装について記述する。 +第 6 章では、Indexの差分 Update の実装について記述する。 +第 7 章では、線形の木を、正順でO(1)で構築することが可能な、Differential Jungle Tree の実装について記述する。 +第 8 章では、自身が Index としての機能を持つ、 Red Black Jungle Treeの実装について記述する。 +第 9 章では、実際に Jungle を使用した、例題アプリケーションの実装について記述する。 +第 10 章では、今回実装した機能の測定について記述する。 diff -r e4da23b04260 -r 33d8077a5d45 jungle.tex --- a/jungle.tex Wed Feb 08 17:26:22 2017 +0900 +++ b/jungle.tex Thu Feb 09 17:25:56 2017 +0900 @@ -1,30 +1,11 @@ \chapter{非破壊的木構造データベースJungle} -本章では、当研究室で開発を行っているデータベース Jungle について記述する。 - -\section{概要} -Jungleは、当研究室で開発を行っているデータベースで、Javaを用いて実装されている。 -Jungleは名前付きの複数の木の集合からなり、木は複数のノードの集合で出来ている。 -ノードは自身の子のリストと属性名と属性値の組でデータを持ち、データベースのレコードに相当する。 -通常のレコードと異なるのは、ノードに子供となる複数のノードが付くところである。 -Jungleでは、親から子への片方向の参照しか持たない。 +本章では、Jungleの基本的な解説を行う。 +初めに Jungle の特徴である非破壊的木構造の説明をし、その後提供しているAPIについて述べる。 -通常のRDBと異なり、Jungleは木構造をそのまま読み込むことができる。例えば、XMLやJsonで記述された構造を、データベースを設計することなく読み込むことが可能である。 -また、この木を、そのままデータベースとして使用することも可能である。しかし、木の変更の手間は木の構造に依存する。 -%特に非破壊木構造を採用しているJungleでは木構造の変更にo(1)からo(n)の様々な選択肢がある。つまり、アプリケーションに合わせて木を設計しない限り、 -特に非破壊木構造を採用しているJungleでは、木構造の変更の手間はO(1)からO(n)となりえる。つまり、アプリケーションに合わせて木を設計しない限り、 -十分な性能を出すことはできない。逆に、正しい木の設計を行えば高速な処理が可能である。 - -Jungleは基本的にon memoryで使用することを考えており、一度、木のルートを取得すれば、その上で木構造として自由にアクセスして良い。 -Jungleは分散データベースを構成するように設計されており、分散ノード間の通信は木の変更のログを交換することによって行われる。 -持続性のある分散ノードを用いることでJungleの持続性を保証することができる。本論文では基本的に分散実装部分ではなく on memory DBの -部分について考察する。 -本章ではまず破壊的木構造と、非破壊的木構造の説明をし、その後Jungleの提供しているAPIについて述べる。 - -\newpage \section{非破壊的木構造} Jungle は、非破壊的木構造という特殊な木構造を持つ。 -本節では、初めに破壊的木構造と非破壊的木構造の編集・メリットデメリットについて記述する。 +本節では、破壊的木構造と非破壊的木構造の編集・メリットデメリットについて記述する。 \vspace{0.3in} {\Large 破壊的木構造の編集} @@ -61,7 +42,6 @@ \end{center} \end{figure} -\newpage 非破壊的木構造においてデータのロックが必要となる部分は、木のコピーを作り終えた後に ルートノードを更新するときだけである。 データ編集を行っている間ロックが必要な破壊的木構造に比べ、編集中においてもデータの読み込みが可能であるが、 @@ -103,10 +83,10 @@ \begin{center} \caption{Eitherに実装されているAPI} \begin{tabular}{|p{15em}|p{24em}|} \hline -{\tt boolean isA()} & EitherがAを持っているかどうかを調べる。持っている場合trueを返す。\\ \hline -{\tt boolean isB()} & EitherがBを持っているかどうかを調べる。持っている場合trueを返す。\\ \hline -{\tt A a()} & Aの値を取得する。\\ \hline -{\tt B b()} & Bの値を取得する。\\ \hline +{\small{\tt boolean isA()}} & {\small EitherがAを持っているかどうかを調べる。持っている場合trueを返す。}\\ \hline +{\small{\tt boolean isB()}} & {\small EitherがBを持っているかどうかを調べる。持っている場合trueを返す。}\\ \hline +{\small{\tt A a()}} &{\small Aの値を取得する。}\\ \hline +{\small{\tt B b()}} &{\small Bの値を取得する。}\\ \hline \end{tabular} \label{EitherAPI} \end{center} @@ -125,8 +105,8 @@ \begin{center} \caption{Jungleに実装されているAPI} \begin{tabular}{|p{15em}|p{24em}|} \hline - {\tt JungleTree createNewTree(String treeName) } & Jungleに新しく木を生成する。木の名前が重複した場合、生成に失敗しnullを返す。 \\ \hline - {\tt JungleTree getTreeByName(String treeName)} & JungleからtreeNameと名前が一致するtreeを取得する。名前が一致するTreeがない場合取得は失敗しnullを返す \\ \hline + {\small {\tt JungleTree createNewTree(String treeName)}} &{\small Jungleに新しく木を生成する。木の名前が重複した場合、生成に失敗しnullを返す。} \\ \hline + {\small {\tt JungleTree getTreeByName(String treeName)}} &{\small JungleからtreeNameと名前が一致するtreeを取得する。名前が一致するTreeがない場合取得は失敗しnullを返す。} \\ \hline \end{tabular} \label{jungleAPI} \end{center} @@ -135,20 +115,40 @@ \section{JungleTree} Jungleは複数の木の集合で出来ている。 -Jungleの木は、変更を加えるためのEditor・検索を行うTraversreなどを保持しており、ユーザーはそれらを用いてデータにアクセスする。 -過去のバージョンの木に対するアクセスや、特定のノードのPathを検索する機能も持っている。 +Jungleの木は、自身の情報をTreeContext というオブジェクトに保持している。 +TreeContextとは、木構造のデータ(表\ref{TreeContext1})を持つクラスである。 + +\newpage +\begin{table}[htb] +\begin{center} +\caption{TreeContextが保持している値} +\begin{tabular}{|l|} \hline +{\tt } 自身のルートノード\\ \hline +{\tt } 1つ前のバージョンのTreeContext\\ \hline +{\tt } 編集のログ\\ \hline +{\tt } 木のuuid \\ \hline +{\tt } 木の名前 \\ \hline +{\tt } 木のversion \\ \hline +{\tt } 木の検索に使うTraverser \\ \hline +\end{tabular} +\label{TreeContext1} +\end{center} +\end{table} + +Jungle の木は、自身の木構造に編集を行う Editor や 検索に使用する Traverser を提供しており、ユーザーはそれを用いて木構造にアクセスする。 +また、過去のバージョンの木に対するアクセスや、特定のノードのPathを検索する機能も持っている。 以下にJungleTreeクラスが提供しているAPI(表\ref{JungleTreeAPI})を記す \begin{table}[htb] \begin{center} \caption{JungleTreeに実装されているAPI} \begin{tabular}{|p{15em}|p{24em}|} \hline -{\tt TreeNode getRootNode()} &木のルートノードを取得する。 \\ \hline -{\tt long revision()} & 木のバーションを取得する。初めは0から始まり、木への変更がCommitされる度に1上昇する。 \\ \hline -{\tt JungleTreeEditor getJungleTreeEditor()} & 木へ変更を加えるEditorを取得する。\\ \hline -{\tt Either getOldTree(long revision)} & 引数で指定したint revisionに等しいバージョンの木を取得する。 \\ \hline -{\tt InterfaceTraverser getTraverser()} & 木の検索を行うTraverserを取得する。 \\ \hline -{\tt Either getNodeOfPath(NodePath path)} & {\tt NodePathで指定した位置と値なるノードを取得する。} \\ \hline -{\tt NodePath getNodePath(TreeNode node)} & 引数で渡したノードの位置を表す{\tt NodePath}を返す。\\ \hline +{\small {\tt TreeNode getRootNode()}} &{\small 木のルートノードを取得する。} \\ \hline +{\small {\tt long revision()}} & {\small 木のバーションを取得する。初めは0から始まり、木への変更がCommitされる度に1上昇する。} \\ \hline +{\small {\tt JungleTreeEditor getJungleTreeEditor()}} &{\small 木へ変更を加えるEditorを取得する。}\\ \hline +{\small {\tt Either getOldTree(long revision)}} & {\small 引数で指定したint revisionに等しいバージョンの木を取得する。} \\ \hline +{\small {\tt InterfaceTraverser getTraverser()}} & {\small 木の検索を行うTraverserを取得する。} \\ \hline +{\small {\tt Either getNodeOfPath(NodePath path)}} &{\small {\tt NodePathで指定した位置と値なるノードを取得する。}} \\ \hline +{\small {\tt NodePath getNodePath(TreeNode node)}} & {\small 引数で渡したノードの位置を表す{\tt NodePath}を返す。}\\ \hline \end{tabular} \label{JungleTreeAPI} \end{center} @@ -164,8 +164,8 @@ \begin{center} \caption{TreeNodeに実装されているAPI} \begin{tabular}{|p{15em}|p{24em}|} \hline - {\tt Children getChildren()} & ノードの子供を扱うChildrenオブジェクトを返す。\\ \hline - {\tt Attribute getAttribute()} &ノードが保持しているデータを扱うAttribteオブジェクトを返す。 \\ \hline + {\small {\tt Children getChildren()}} &{\small ノードの子供を扱うChildrenオブジェクトを返す} \\ \hline + {\small {\tt Attribute getAttribute()}} &{\small ノードが保持しているデータを扱うAttribteオブジェクトを返す。} \\ \hline \end{tabular} \label{TreeNodeAPI} \end{center} @@ -177,8 +177,8 @@ \begin{center} \caption{Childrenに実装されているAPI} \begin{tabular}{|p{15em}|p{24em}|} \hline - {\tt int size()} & 子供の数を返す。\\ \hline - {\tt at(int num)} &ノードが持つ子供の中から、 変数{\tt num}で指定された位置にある子ノードを返す。存在しない位置を指定した場合、{\tt Error} を返す。 \\ \hline + {\small{\tt int size()}} & {\small 子供の数を返す。}\\ \hline + {\small{\tt at(int num)}} &{\small ノードが持つ子供の中から、 変数{\tt num}で指定された位置にある子ノードを返す。存在しない位置を指定した場合、{\tt Error} を返す。} \\ \hline \end{tabular} \label{Children} \end{center} @@ -190,8 +190,8 @@ \begin{center} \caption{Attributeに実装されているAPI} \begin{tabular}{|p{15em}|p{24em}|} \hline - {\tt ByteBuffer get(String key)} &ノードが持つ値から、属性名 {\tt key}とペアの属性値を{\tt ByteBuffer}型で返す。ノードが保持していない{\tt key}を渡した場合エラーを返す。 \\ \hline - {\tt String getString(String key)} &ノードが持つ値から、属性名 {\tt key} とペアの属性値を{\tt String}型で返す。ノードが保持していない{\tt key}を渡した場合エラーを返す。 \\ \hline + {\small{\tt ByteBuffer get(String key)}} &{\small ノードが持つ値から、属性名 {\tt key}とペアの属性値を{\tt ByteBuffer}型で返す。ノードが保持していない{\tt key}を渡した場合エラーを返す。} \\ \hline + {\small{\tt String getString(String key)}} &{\small ノードが持つ値から、属性名 {\tt key} とペアの属性値を{\tt String}型で返す。ノードが保持していない{\tt key}を渡した場合エラーを返す。} \\ \hline \end{tabular} \label{Attribute} \end{center} @@ -212,7 +212,11 @@ \end{lstlisting} ソースコード\ref{getAttributeCode}の説明を行う。 -1行目から2行目で + +1行目で Jungle から木を取得し、 +2行目で、取得した木のルートノードを取得している。 +3 - 7行目でルートノードの1番目の子ノードを取得し、 +8 - 9行目で、ルートの1番目の子ノードから、属性名 "name" とペアの属性値を取得している。 \section{木の編集API} Jungleの木の編集は{\tt Default Jungle Tree Editor}クラスを用いて行われる。 @@ -220,22 +224,21 @@ Default Jungle Tree Editorは、Jungle Tree から、{\tt getTreeEditor()}を用いて取得する。 表\ref{editor}にJungle Tree Editorインターフェースに定義されているAPIを記述する。 また、表\ref{editor}に記述しているAPIは全て、{\tt Either} を返す。 -\newpage \begin{table}[htb] \begin{center} \caption{Editorに実装されているAPI} \begin{tabular*}{\textwidth}{|p{15em}|p{22em}|} \hline {\small\tt addNewChildAt( NodePath path, int pos)} & - {\tt path}で指定したノードの{\tt pos}番目の子の後にノードを追加する。\\ \hline + {\small\tt path}で指定したノードの{\tt pos}番目の子の後にノードを追加する。\\ \hline {\small\tt deleteChildAt( NodePath path,int pos)} & - {\tt path}で指定したノードの{\tt pos}番目の子ノードを削除する。 \\ \hline + {\small\tt path}で指定したノードの{\tt pos}番目の子ノードを削除する。 \\ \hline {\small\tt putAttribute( NodePath path,String key,ByteBuffer value)} & - {\tt path}で指定したノードに属性名 {\tt key} 属性値 {\tt value} のペアで値を挿入する。 \\ \hline + {\small\tt path}で指定したノードに属性名 {\tt key} 属性値 {\tt value} のペアで値を挿入する。 \\ \hline {\small\tt deleteAttribute( NodePath path,String key)}& - {\tt path}で指定したノードが持つ、属性名 {\tt key}とペアで保存されている属性値を削除する。\\ \hline + {\small\tt path}で指定したノードが持つ、属性名 {\tt key}とペアで保存されている属性値を削除する。\\ \hline {\small\tt moveChild( NodePath path,int num,String move)} & - {\tt path}で指定したノードの{\tt num}番目の子供を{\tt move}の方向に移動させる。 \\ \hline %あとで直す + {\small\tt path}で指定したノードの{\tt num}番目の子供を{\tt move}の方向に移動させる。 \\ \hline %あとで直す {\small\tt pushPop()} & ルートノードの上に新しいルートノードを追加する。線形の木を作る際に使用することで木の変更の手間をO(n)からO(1)にできる。\\ \hline {\small\tt success()} & @@ -247,14 +250,12 @@ -編集後に返される{\tt JungleTreeEditor}クラスは、編集後の木構造を保持しているため、編集前の木構造を保持している{\tt JungleTreeEditor}クラスとは別のオブジェクトである。 -編集を行った後は、関数{\tt editor.success()}で今までの編集をコミットすることができる。他の{\tt JungleTreeEditor}クラスによって木が更新されていた場合はコミットは失敗し、{\tt success()}は{\tt Error}を返す。 +編集後に返される{\tt Default Jungle Tree Editor}クラスは、編集後の木構造を保持しているため、編集前の木構造を保持している{\tt Default Jungle Tree Editor}クラスとは別のオブジェクトである。 +編集を行った後は、関数{\tt editor.success()}で今までの編集をコミットすることができる。他の{\tt Default Jungle Tree Editor}クラスによって木が更新されていた場合はコミットは失敗し、{\tt success()}は{\tt Error}を返す。 その場合は、木の編集を最初からやり直す必要がある。 以下に{\tt JungleTreeEditor}クラスを用いて、木の編集を行うサンプルコードを記述する。 -\newpage - \begin{lstlisting}[frame=lrbt,numbers=left,label=editorCode] JungleTreeEditor editor = tree.getTreeEditor(); DefaultNodePath editNodePath = new DefaultNodePath(); @@ -265,6 +266,12 @@ editor.success(); \end{lstlisting} +1行目で、木から Editor を取得している。 +2行目で、編集を行うノードの Path を作成している。Default Node Path は、生成時はルートノードを指しているため、今回はルートノードに対する変更であることがわかる。 +3行目で、実際にルートノードに対して、子ノードの追加を行っている。 +4行目以降で、編集が成功したかどうかを {\tt Either }を使って確かめ、成功していた場合7行目で変更を木に Commit している。 + +\begin{comment} \begin{enumerate} \item 関数{\tt tree.getEditor()}で編集を行う木から、{\tt JungleTreeEditor}クラスを取得する。 \item 次に変更するノードの場所を示す、{\tt NodePath}クラスを作成する。 @@ -274,8 +281,27 @@ \item 編集に成功していた場合、編集後木を持った、{\tt JungleTreeEditor}クラスを取得する。 \item 取得した{\tt JungleTreeEditor}クラスを用いて木の変更をコミットする。 \end{enumerate} +\end{comment} また、木に対して行われた変更は、Logとして書き出される。 + +\section{Commit} +Jungle Tree Editor を用いて木に変更を加えた後は、Commit を行う必要がある。 +Commit は、前節で記述した Jungle Tree Editor が持つ関数 {\tt success()} を使用することで行われる。 + +Commit を行うと、Jungle Tree Editor が保持している編集後の木構造のデータを持つ TreeContext を作成する。 +そして、編集前の木が持つ TreeContext と 新しく作った TreeContext を置き換えることで Commit は完了する。 +TreeContext の置き換えは、編集を行っている他の Thread と競合した際に、木の整合性を保つために以下の手順で行われる。 + +\begin{enumerate} +\item 新しく作った TreeContext が持つ、1つ前のバージョンの TreeContext と、編集前の木構造の TreeContext を比較する。 + +\item 一致しなかった場合、他のが Thread が Commit をすでに行っているため、失敗する(競合に負けた)。 + +\item 一致した場合、TreeContext を Atomic に入れ替える(競合に勝った)。 +\end{enumerate} + +競合に負けた場合は、新しい木に対してもう一度同じ変更を行う必要がある。 これらのAPIにより、Jungleは木構造を格納、編集する機能を持っている。 \section{Log} @@ -287,9 +313,9 @@ \begin{lstlisting}[frame=lrbt,label=src:treeoperationlog,caption=TreeOperationLogの仕様,numbers=left] public interface TreeOperationLog extends Iterable { - public TreeOperationLog add(NodePath _p,NodeOperation _op); - public TreeOperationLog append(TreeOperationLog _log); - public int length(); + public TreeOperationLog add(NodePath _p,NodeOperation _op); + public TreeOperationLog append(TreeOperationLog _log); + public int length(); } \end{lstlisting} @@ -303,43 +329,54 @@ \section{検索API} これまでに紹介したAPIにより、Jungleは木構造を構築できるようになった。 -しかし、木に問い合わせを行う検索APIが実装されていなかったため、木の走査を行う{\tt Traverser}クラス内に、lambda式を用いて実装した。 +しかし、木に問い合わせを行う検索APIが実装されていなかったため、木の走査を行う{\tt Interface Traverser}クラス内に、lambda式を用いて実装した。 以下に検索を行う関数{\tt find}の定義を記述する。 \begin{lstlisting}[frame=lrbt,label=query,numbers=left] public Iterator find(Query query, String key, String searchValue); \end{lstlisting} -関数{\tt find}は、第一引数には、探索の条件を記述する関数{\tt boolean comdition(TreeNode)}を定義した{\tt Query}を。 +関数{\tt find}は、第一引数には、探索の条件を記述する関数{\tt boolean comdition(TreeNode)}を定義した{\tt Query}を、 第二、第三引数には、Indexを用いた絞込に使用する{\tt String key、String value}を取り、条件に一致したノードの{\tt Iterator}を返す。 {\tt 関数find}の使用例を以下に記す。 \begin{lstlisting}[frame=lrbt,label=find,numbers=left] InterfaceTraverser traverser = tree.getTraverser(true); Iterator resultNodeIterator = traverser.find((TreeNode node) -> { - String personId = node.getAttributes().getString("name"); - if (personId == null) return false; - return personId.equals("kanagawa"); -}, "belong", "ryukyu"); + String name = node.getAttributes().getString("name"); + if (name == null) return false; + return name.equals("kanagawa"); + }, "belong", "ryukyu"); \end{lstlisting} 上記コードについて解説する。 -\begin{enumerate} - \item 木の走査を行う{\tt Traverser}クラスを取得する。 + +1行目で検索対象の木から、検索に使用する {\tt Interface Traverser} を取得する。 +2行目で、検索を行う関数 {\tt find()} を使用する。 +今回は、Index を使って、属性名 {\tt "belong"} 属性値 {\tt "ryukyu"} を持つノード取得し、 +3 - 5行目で定義されたクエリに渡す。 - \item Indexから{\tt find}の第2、第3引数である、属性名 {\tt belong}、属性値 {\tt ryukyu}の組のデータを持つノードを取得し、Queryに渡す(ノードの絞込を行う)。 +そして、クエリの中で属性名 {\tt "name"} 属性値 {\tt "kanagawa"} を持つノードかどうかを確かめる。 + +結果として、属性名 {\tt "belong"} 属性値{\tt "ryukyu"}と、属性名 {\tt "name"} 属性値{\tt kanagawa}の2つのデータを持つノードの {\tt Iterator} が取得できる。 + +検索の際に使用する Index の実装については次節に記述する。 - \item 引数のノードから関数{\tt getAttributes().getString("name")}で属性名 {\tt name}とペアになっている属性値を取得する。 - - \item 属性値が{\tt null}だった場合、このノードには属性名が{\tt name}の組のデータは存在しないので、{\tt false}を返し次のノードの評価を行う。 +\begin{comment} +\begin{enumerate} +\item 木の走査を行う{\tt Traverser}クラスを取得する。 + +\item Indexから{\tt find}の第2、第3引数である、属性名 {\tt belong}、属性値 {\tt ryukyu}の組のデータを持つノードを取得し、Queryに渡す(ノードの絞込を行う)。 - \item 属性値が{\tt null}でなかった場合、{\tt kanagawa}と一致するかどうかを調べ結果を返す。 +\item 引数のノードから関数{\tt getAttributes().getString("name")}で属性名 {\tt name}とペアになっている属性値を取得する。 + +\item 属性値が{\tt null}だった場合、このノードには属性名が{\tt name}の組のデータは存在しないので、{\tt false}を返し次のノードの評価を行う。 + +\item 属性値が{\tt null}でなかった場合、{\tt kanagawa}と一致するかどうかを調べ結果を返す。 \end{enumerate} +\end{comment} -結果として、{\tt ryukyu}に所属する、名前が{\tt kanagawa}のデータを持つノードが取得できる。 - -検索の際に使用する Index の実装については次節に記述する。 \section{Index} Jungleは、非破壊的木構造というデータ構造上、過去の版の木構造を全て保持している。 @@ -364,33 +401,38 @@ Optional>> indexOp = indexMap.get("name"); if (!indexOp.isPresent()) return new NulIterator(); -TreeMap> index = indexOp.get(); -Optional> nodeListOp = index.get("kanagawa"); + TreeMap> index = indexOp.get(); + Optional> nodeListOp = index.get("kanagawa"); if (!nodeListOp.isPresent()) return new NulIterator(); return nodeListOp.get().iterator(); -\end{lstlisting} + \end{lstlisting} + +1 - 4行目で IndexMap から 属性名 "name" に対する値を持つ Index を取得している。 +5 - 8行目で 取得した Index から、 属性名 "kanagawa" を持つノードの{ \tt Iterator}を取得している。 -\begin{enumerate} -\item {\tt indexMap}に、今回検索で使用する属性名 {\tt name}を使用して{\tt get("name")}を行う。すると属性名 {\tt "name"}に対応したIndexが、{\tt Optional}クラスで包まれて返ってくる。 +\begin{comment} + \begin{enumerate} + \item {\tt indexMap}に、今回検索で使用する属性名 {\tt name}を使用して{\tt get("name")}を行う。すると属性名 {\tt "name"}に対応したIndexが、{\tt Optional}クラスで包まれて返ってくる。 -\item {\tt Optional}オブジェクトに対して、中身を保持しているか(属性名 {\tt name}に対応したIndexを木が持っているか)を調べる。 + \item {\tt Optional}オブジェクトに対して、中身を保持しているか(属性名 {\tt name}に対応したIndexを木が持っているか)を調べる。 -\item 持っていなかった場合、空の{\tt Iterator}オブジェクトを返す。 + \item 持っていなかった場合、空の{\tt Iterator}オブジェクトを返す。 -\item 持っていた場合、{\tt Optional}オブジェクトからIndexを取得する。 + \item 持っていた場合、{\tt Optional}オブジェクトからIndexを取得する。 -\item 取得したIndexに、検索で使用する属性値{\tt "kanagawa"}で{\tt get()}を行う。すると、属性名 {\tt "name"} 属性値{\tt "kanagawa"}の値を持つノードのリストが、{\tt Optional}クラスに包まれて返ってくる。 + \item 取得したIndexに、検索で使用する属性値{\tt "kanagawa"}で{\tt get()}を行う。すると、属性名 {\tt "name"} 属性値{\tt "kanagawa"}の値を持つノードのリストが、{\tt Optional}クラスに包まれて返ってくる。 -\item {\tt Optional}オブジェクトに対して中身を保持しているか(属性名 {\tt "name"} 属性値 {\tt "kanagawa"}を持つノードを木が持っているか)を調べる。 + \item {\tt Optional}オブジェクトに対して中身を保持しているか(属性名 {\tt "name"} 属性値 {\tt "kanagawa"}を持つノードを木が持っているか)を調べる。 -\item 持っていなかった場合、空の{\tt Iterator}オブジェクトを返す。 + \item 持っていなかった場合、空の{\tt Iterator}オブジェクトを返す。 -\item 持っていた場合{\tt Optional}オブジェクトからノードリストの{\tt Iterator}を返す。 + \item 持っていた場合{\tt Optional}オブジェクトからノードリストの{\tt Iterator}を返す。 -\end{enumerate} + \end{enumerate} +\end{comment} -JungleはこれらのAPIにより、木構造を格納、編集、検索する機能を持っている。 + JungleはこれらのAPIにより、木構造を格納、編集、検索する機能を持っている。 -\newpage + \newpage diff -r e4da23b04260 -r 33d8077a5d45 jungleUpdatePoint.tex --- a/jungleUpdatePoint.tex Wed Feb 08 17:26:22 2017 +0900 +++ b/jungleUpdatePoint.tex Thu Feb 09 17:25:56 2017 +0900 @@ -1,5 +1,5 @@ -\chapter{データベースJungleの構成要素} -本章では、本研究で既存のJungleに行った大まかな変更概要を記述する。 +\chapter{データベースJungleに\\新たに追加した構成要素} +本章では、本研究で既存のJungleに追加した、大まかな構成要素の概要を記述する。 \section{非破壊 Red Black Treeの実装} JungleのIndexは、Java上で関数型プログラミングが行えるFunctional Java の非破壊 TreeMapを使って実装されていた。 diff -r e4da23b04260 -r 33d8077a5d45 master_paper.pdf Binary file master_paper.pdf has changed diff -r e4da23b04260 -r 33d8077a5d45 redBlackJungleTree.tex --- a/redBlackJungleTree.tex Wed Feb 08 17:26:22 2017 +0900 +++ b/redBlackJungleTree.tex Thu Feb 09 17:25:56 2017 +0900 @@ -1,25 +1,53 @@ \chapter{Red Black Jungle Tree} -Default Jungle Treeにおいて、Indexの更新は大きな手間となっている。 -Indexに使用する属性名が1種類で、木構造の形がデータを表現していない場合、Jungle Tree自身をIndexとしたほうが、効率的に木構造を変更できる。 -そこで、Red Black Treeの性質を組み込んだRed Black Jungle Treeの実装を行った。 -Red Black Jungle Tree は、木にノードの削除・追加を行った際、前述した、非破壊 Tree Map のバランスと同じアルゴリズムで木のバランスを取る。 +Jungle は、木に編集を加えた際、編集を加えたノードと、経路にあるノードの複製を取る。 +その為、木の編集の手間は、木の大きさにも依存している。 +最適なバランスの取れた木構造を構築することで、編集の手間をn(logN)にすることは可能だが、 +Default Jungle Tree だと、ユーザーが Path を用いて、木のバランスを取る必要ある。 +しかし、ユーザーが全ての木構造の形を把握し、バランスの取れた木を構築するのは難しい。 +そこで、自動で木のバランスを取り、最適な木構造を構築する機能を Jungle Tree に実装した。 +バランスは、木の生成時に{\tt Balance Key} 決定し、それを使って行う。 +木のバランスを取るアルゴリズムは、前述した非破壊 TreeMap と同じものを使用する。 + +しかし、木の編集を加えた際、木がどのようにバランスを取るか予想するのは困難であるため、木の構造で、組織構造等のデータを表現するのは難しい。 +なので、この機能が使えるのは、木の構造自体がデータを表現していない場合に限る。 + +また、自身の木構造が、{\tt Balance Key} を使った Index と同じ働きを持つため、木の Commit 時に別途 Index を構築する必要が無い、といったメリットもある。 + \section{Red Black Jungle Treeの作成} -Red Black Jungle Treeを作成するため、Jungleに{\tt createNewRedBlackTree(String treeName, String balanceKey)}を実装した。 -これは、第一引数{\tt treeName}で受け取った名前の、第二引数{\tt balanceKey}とペアになる属性値でバランスを取るRed Black Treeを構築する。 -その際、名前が重複した場合は木の生成に失敗する。 +Red Black Jungle Treeを作成するため、Jungle に新しい API を実装した(表\ref{createRedBlackTreeAPI})。 -またこれ以降の説明で使用するBalanceKeyとは、Red Black Jungle Treeを作成する時に設定したKey、BalanceValueは属性名 BalanceKeyとペアの属性値のことである。 +\begin{table}[htb] +\begin{center} +\caption{Jungleに新しく実装したAPI} +\begin{tabular}{|p{15em}|p{24em}|} \hline +{\small {\tt createNewRedBlackTree(String treeName, String balanceKey)}} &{\small Jungleに新しく Red Black Jungle Tree を生成する。第一引数に木の名前、第二引数に木のバランスを取る時に使用する {\tt Blance Key} を受け取る。木の名前が重複した場合、生成に失敗しnullを返す。} \\ \hline +\end{tabular} +\label{createRedBlackTreeAPI} +\end{center} +\end{table} + +{\tt createNewRedBlackTree} を使用したサンプルコード\ref{createRedBlackTree}を記述する。 + +\begin{lstlisting}[frame=lrbt,numbers=left,label=createRedBlackTree,caption=Red Black Jungle Treeの生成] +Jungle jungle = new DefaultJungle(null, "hogehoge", new DefaultTraverser()); +String treeName = "redBlackTree"; +String balanceKey = "balanceKey"; +JungleTree tree = jungle.createNewRedBlackTree(treeName,balanceKey); +\end{lstlisting} + +サンプルコード\ref{createRedBlackTree}では、3行目で指定した {\tt balance Key} を用いて木のバランスを取る、Red Black Jungle Tree が構築される。 \section{NodePath の拡張} Red Black Jungle Treeは、ノードを追加・削除するたびに木のバランスが行われ、各ノードの Path が変わってしまう。 その為、数字を使った NodePath では、編集を加える際、編集対象のノードの Path をいちいち調べる必要がある。 -その問題を解決するために、NodePath を拡張した RedBlackTreeNodePath を作成し 属性名 BalanceKey 属性値 valueのペアでノードを指定できるようにした。 -RedBlackTreeNodePathは、引数にString型のBalanceKeyとByteBuffer型のBalanceValueを取る。 +その問題を解決するために、NodePath を拡張した Red Black Tree Node Path を作成し 属性名 BalanceKey 属性値 value のペアでノードを指定できるようにした。 +RedBlackTreeNodePathは、引数にString型のBalanceKeyとByteBuffer型のvalueを取る。 \section{Red Black Jungle Treeの編集} -Red Black Jungle Treeへノードの追加を行う際は、追加するノードに、木のバランスを取るために必要な属性名 BalanceKeyとそのペアの属性値 BalanceValue が必要になる。 +\begin{comment} +Red Black Jungle Treeへノードの追加を行う際は、追加するノードに、木のバランスを取るために必要な属性名 BalanceKey が必要になる。 しかし、JungleTreeEditorには、ノードと値を同時に追加するAPIは存在しなかったため、新しく実装した。 表\ref{NewEditorAPI}に新しく実装したAPIを記述する。 @@ -32,20 +60,20 @@ \label{NewEditorAPI} \end{center} \end{table} - +\end{comment} -Red Black Jungle Tree Editorは、既存のJungle Tree EditorとくらべてAPIの使い方が異なる。 -具体的にはaddNewChildAtでPathが使われなかったりする。 +Red Black Jungle Tree Editorは、既存のJungle Tree Editorと比較しAPIの使い方が異なる。 表\ref{EditorDifference}にDefault Jungle Tree EditorとRed Black Jungle Tree EditorのAPIの使い方の違いを記述する。 +また、これらの API の返り値は全て \verb|Either| である。 +表中では省略して記述する。 \begin{table}[htb] \begin{center} \caption{Red Black Jungle TreeとDefault Jungle TreeのAPIの違い} \begin{tabular}{|p{16em}|p{24em}|} \hline -{\tt Either addNewChildAt(NodePath path, int pos)} & pathとposは使用せず、属性名 balanceKey 属性値 "Default Value"を持ったノードを、Red Black Treeの挿入アルゴリズムに則って挿入し、バランスを取る。 \\ \hline -{\tt Either addNewChildAndPutAttribute (NodePath path, int pos, String key, ByteBuffer value)} & pathとposは使用せず、属性名 key 属性値 valueを持ったノードを、Red Black Treeの挿入アルゴリズムに則って挿入し、バランスを取る。 第二引数にBalanceKey以外の値を渡した場合、バランスが取れない為、ノードの挿入は失敗する。\\ \hline -{\tt Either replaceNewRootNode()} & 赤黒木では使用しない。実行した場合エラーを返す。\\ \hline -{\tt Either moveChild(NodePath path, int childNum, String move)} & ノードを動かすと木のバランスが崩れるため使用しない。実行した場合エラーを返す。 \\ \hline +{\tt addNewChildAt(NodePath path, int pos)} &前節に記述した Red Black Tree Node Path を使用する。 Path 生成時に指定した、{\tt Key} と {\tt Value} の組のデータを持つノードを Red Black Treeの挿入アルゴリズムに則って挿入し、バランスを取る。pos は使用しない。 \\ \hline +{\tt replaceNewRootNode()} & 赤黒木では使用しない。実行した場合エラーを返す。\\ \hline +{\tt moveChild(NodePath path, int childNum, String move)} & ノードを動かすと木のバランスが崩れるため使用しない。実行した場合エラーを返す。 \\ \hline \end{tabular} \label{EditorDifference} \end{center} @@ -56,23 +84,23 @@ \begin{lstlisting}[frame=lrbt,label=src:rbtEdit,caption=RedBlackJungleTreeの編集例,numbers=left] String balanceKey = "balanceKey"; -JungleTree tree = jungle.createNewRedBlackTree("TreeName", balanceKey) +String treeName = "treeName"; +JungleTree tree = jungle.createNewRedBlackTree(treeName, balanceKey) JungleTreeEditor editor = tree.getJungleTreeEditor(); -NodePath path = new RedBlackTreeNodePath(); -ByteBuffer balanceValue = ByteBuffer.wrap(("Elphelt").getBytes()); -Either either = editor.addNewChildAndPutAttribute(path, 0, balanceKey, balanceValue); -if (either.isA()) return either.a(); -editor = either.b(); -NodePath rbtPath = new RedBlackTreeNodePath(balanceKey,balanceValue)); -String key = "key"; -ByteBuffer value = ByteBuffer.wrap(("value").getBytes()) -Either either = editor.putAttribute(rbtPath, key, testPutValue); +ByteBuffer value = ByteBuffer.wrap(("Elphelt").getBytes()); +NodePath path = new RedBlackTreeNodePath(balanceKey,value); +Either either = editor.addNewChildAt(path, 0); if (either.isA()) return either.a(); editor = either.b(); either = editor.success(); \end{lstlisting} +1 - 2行目で木の名前と、バランスを取る際に使用する Key を宣言している。 +3 - 4行目で実際に Red Black Jungle Tree を作り、Editor を取得している。 +5行目で実際にノードが持つ値を作り、6行目で、ノードを挿入する際に使用するRed Black Tree Node Path を作る。 +7行目では実際に{\tt addNewChildAt} でノードを挿入している。 +\begin{comment} ソースコード\ref{src:rbtEdit}の解説を以下に記す。 \begin{enumerate} \item 木のバランスに使用するbalanceKeyを宣言する。 @@ -91,8 +119,9 @@ \item 成功していた場合{\tt either}から、編集後の木を持つEditorを取得する。 \item 編集を木にCommitする。 \end{enumerate} +\end{comment} -Red Black Jungle Tree は、木の編集時 Index を更新しないので、Default Jungle Tree より高速に木の変更を行える。 +また、Red Black Jungle Tree は、木の編集時 Index を更新しないので、Default Jungle Tree より高速に木の変更を行える。 \section{Jungle Red Black Treeの検索} diff -r e4da23b04260 -r 33d8077a5d45 redBlackTree.tex --- a/redBlackTree.tex Wed Feb 08 17:26:22 2017 +0900 +++ b/redBlackTree.tex Thu Feb 09 17:25:56 2017 +0900 @@ -18,7 +18,7 @@ \end{enumerate} Red Black Treeは、データの挿入、削除時に、上記の条件を崩さないように木のバランスを取る。 -この条件により、Red Black Treeはデータの検索、削除、探索をO(log n)で行える。 +この条件を守っている限り、Red Black Treeはデータの検索、削除、探索をO(log n)で行える。 \section{非破壊 TreeMap の定義} 非破壊 TreeMapは、Javaのジェネリクスを用いて、{\tt TreeMapKey}と定義される。 @@ -41,8 +41,10 @@ \begin{tabular}{|p{15em}|p{24em}|} \hline {\tt Node getRoot()} & TreeMap のルートノードを返す。 \\ \hline {\tt boolean isEmpty()} & TreeMap が値を保持していないなら{\tt true}を返す。 \\ \hline -{\tt TreeMap put(K key, V value)} & TreeMap に{\tt key:value} の組で値を挿入し、新しい TreeMap を返す。 \\ \hline -{\tt TreeMap delete(K key)} & TreeMap に{\tt key} とペアで格納されている値を削除し、新しい TreeMap を返す。\\ \hline +{\tt TreeMap put(K key, V value)} & TreeMap に{\tt key:value} の組で値を挿入した、新しい TreeMap を返す。 \\ \hline +{\tt TreeMap delete(K key)} & TreeMap に{\tt key} とペアで格納されている値を削除した、新しい TreeMap を返す。\\ \hline +{\tt V get(K key)} & TreeMap に{\tt key} とペアで格納されている値を返す。\\ \hline +{\tt boolean contain(K key)} &TreeMapに {\tt key} とペアで格納されている値があるなら{\tt true}を返す 。\\ \hline {\tt Iterator keys()} & TreeMap が保持している全ての {\tt key} を Iteratorで返す。 \\ \hline \end{tabular} \label{RedBlackTreeAPI} @@ -71,21 +73,19 @@ Red Black Treeのデータ挿入時のバランスは、次の5パターンに分けられる。 これ以降の説明では、挿入したノードは、ノードinsと記述する。 -\section{データ挿入時のバランス ケース1} +\vspace{0.4in} +{\LARGE データ挿入時のバランス ケース1} +\vspace{0.2in} -\begin{enumerate} -\item ノードを挿入した位置がルート -\end{enumerate} -挿入時上記の条件を満たしている場合、ルートノードの色を黒に変更することで木のバランスを取る。 +バランス時、ノードを挿入した位置がルートだった場合、ルートノードの色を黒に変更することで木のバランスを取る。 ルートノードの色を黒に変更しても、左右のSub Treeの黒の個数が一つ増えるだけなので、Red Black Treeの条件は守られる。 -\section{データ挿入時のバランス ケース2} -\begin{enumerate} -\item 挿入したノードinsの親ノードBが黒。 -\end{enumerate} +\vspace{0.4in} +{\LARGE データ挿入時のバランス ケース2} +\vspace{0.2in} -バランス時、上記の条件を満たしている場合、Red Black Treeの条件は崩れないため、赤色でノードを挿入して問題はない。%(図\ref{fig:RedBlackTreeInsert1})。 +バランス時、ノードinsの親ノードBが黒だった場合、Red Black Treeの条件は崩れないため、赤色でノードを挿入して問題はない。%(図\ref{fig:RedBlackTreeInsert1})。 %\begin{figure}[htpb] %\begin{center} @@ -95,13 +95,11 @@ %\end{center} %\end{figure} -\section{データ挿入時のバランス ケース3} -\begin{enumerate} -\item 挿入したノードinsの親の親ノードAが黒。 -\item ノードAの両方の子ノードB・Cが赤。 -\end{enumerate} +\vspace{0.4in} +{\LARGE データ挿入時のバランス ケース3} +\vspace{0.2in} -バランス時、上記の条件を満たしている場合、ノードB・Cを黒に、ノードAを赤に変更する(図\ref{fig:RedBlackTreeInsert2})。 +バランス時、ノードinsの親の親ノードAが黒かつ、ノードAの両方の子ノードB・Cが赤の場合、ノードB・Cを黒に、ノードAを赤に変更する(図\ref{fig:RedBlackTreeInsert2})。 また、本章の図に表記されている四角のノードの色は、Red Black Treeの条件を守られているなら問わず、それ以下の子ノードは省略してあるものとする。 \begin{figure}[htpb] @@ -116,15 +114,11 @@ バランス後、ノードAの色が変わってしまったため、ノードAを新しくノードinsとして再帰的に木のバランスを行う。 この変更は最悪の場合ルートまで続く。 -\section{データ挿入時のバランス ケース4} -\begin{enumerate} -\item 挿入したノードinsの親の親ノードAが黒。 -\item ノードAの、挿入したノード側の子ノードBが赤。 -\item 逆側の子ノードCが黒。 -\item ノードinsがノードBの木の中心側の子。 -\end{enumerate} +\vspace{0.4in} +{\LARGE データ挿入時のバランス ケース4} +\vspace{0.2in} -バランス時、上記の条件を満たしている場合、ノードBを中心に外側に回転処理を行い(図\ref{fig:RedBlackTreeInsert3})、次節に記述するバランス5を行う。 +バランス時、ノードinsの親の親ノードAが黒かつ、ノードAのノードins側の子ノードBが赤かつ、逆側の子ノードCが黒かつ、ノードinsがノードBの木の中心側にある場合、ノードBを中心に外側に回転処理を行い(図\ref{fig:RedBlackTreeInsert3})、次節に記述するバランス5を行う。 その際、ノードBをノードinsとして扱う。 \begin{figure}[htpb] @@ -137,15 +131,11 @@ -\section{データ挿入時のバランス ケース5} -\begin{enumerate} -\item 挿入したノードinsの親の親ノードAが黒。 -\item ノードAの、挿入したノード側の子ノードBが赤。 -\item 逆側の子ノードCが黒 -\item ノードinsがノードBの木の外側の子。 -\end{enumerate} +\vspace{0.4in} +{\LARGE データ挿入時のバランス ケース5} +\vspace{0.2in} -バランス時、上記の条件を満たしている場合、ノードAを中心に内側に回転処理を行い、回転後ノードAとノードBの色を入れ替える。 +バランス時、ノードinsの親の親ノードAが黒かつ、ノードAのノードins側の子ノードBが赤かつ、逆側の子ノードCが黒かつ、ノードinsが木の外側の子の場合、ノードAを中心に内側に回転処理を行い、回転後ノードAとノードBの色を入れ替える。 \begin{figure}[htpb] \begin{center} @@ -158,7 +148,8 @@ 赤黒木は、データ挿入時にこれらの処理を行うことで、木のバランスを取る。 -\section{Red Black Treeのノード削除} +\newpage +\section{非破壊Red Black Tree のノード削除} Red Black Treeのノード削除は、以下の手順で行われる。 \begin{enumerate} @@ -176,21 +167,18 @@ RedBlackTreeのバランスは、ノード削除時の状態によって、次の6パターンに分けられる。 また。これ以降削除したノードを、ノードdelと記述する。 +\newpage +\vspace{0.4in} +{\LARGE データ削除時のバランス ケース1} -\section{データ削除時のバランス ケース1} -\begin{enumerate} -\item ノードdelがルート。 -\end{enumerate} - -上記の条件を満たしている場合、全ての経路の黒ノード数が1つ減った状態で条件が成立しバランスは終了する。 +バランス時、ノードdelがルートだった場合、全ての経路の黒ノード数が1つ減った状態で条件が成立しバランスは終了する。 -\section{データ削除時のバランス ケース2} -\begin{enumerate} -\item ノードdelが黒。 -\item ノードA・B・C・D・E・Fが黒。 -\end{enumerate} +\vspace{0.4in} +{\LARGE データ削除時のバランス ケース2} +\vspace{0.2in} -バランス時、上記の条件を満たしている場合、ノードBを赤に変える(図\ref{fig:RedBlackTreeDelete1})。 + +バランス時、ノードdelが黒かつ、ノードA・B・C・D・E・Fが黒の場合、ノードBを赤に変える(図\ref{fig:RedBlackTreeDelete1})。 そうすることで、ノードB・E・F以下の黒ノードの階層が減って、ノードA以下の木のバランスが回復する。 その後、Aを新たなノードdelとして木のバランスを行う。 このバランスは最悪の場合ルートまで続き、ケース2で終了する。 @@ -204,15 +192,11 @@ \end{figure} -\newpage -\section{データ削除時のバランス ケース3} -\begin{enumerate} -\item ノードdelが黒。 -\item ノードA・C・D・E・Fが黒 -\item ノードBが赤。 -\end{enumerate} +\vspace{0.4in} +{\LARGE データ削除時のバランス ケース3} +\vspace{0.2in} -上記の条件を満たしている場合、ノードAを中心に外側に回転、その後ノードAを赤に、ノードBを黒に変更する(図\ref{fig:RedBlackTreeDelete2})。 +バランス時、ノードdelが黒かつ、ノードA・C・D・E・Fが黒かつ、ノードBが赤の場合、ノードAを中心に外側に回転、その後ノードAを赤に、ノードBを黒に変更する(図\ref{fig:RedBlackTreeDelete2})。 その後、ノードdelを基準に再び木のバランスを行う。 この時のバランスは、図\ref{fig:RedBlackTreeDelete2}における、ノードEの子供の色に応じてケース4・5・6のどれかに帰着する。 @@ -226,14 +210,11 @@ \newpage -\section{データ削除時のバランス ケース4} -\begin{enumerate} -\item ノードdelが黒。 -\item ノードB・C・D・E・Fが黒 -\item ノードAが赤。 -\end{enumerate} +\vspace{0.4in} +{\LARGE データ削除時のバランス ケース4} +\vspace{0.2in} -上記の条件を満たしている場合、ノードAを黒に、ノードBを赤に変更する(図\ref{fig:RedBlackTreeDelete3})。 +バランス時、ノードdelが黒かつ、ノードB・C・D・E・Fが黒かつノードAが赤の場合、ノードAを黒に、ノードBを赤に変更する(図\ref{fig:RedBlackTreeDelete3})。 そうすることで、ノードA側の右側のSub Treeの黒の深さを変えることなく、左側のSub Treeの黒の深さが1つ増え、バランスが取れる。 \begin{figure}[htpb] \begin{center} @@ -245,14 +226,12 @@ \newpage -\section{データ削除時のバランス ケース5} -\begin{enumerate} -\item ノードdelが黒。 -\item ノードB・C・D・Fが黒。 -\item ノードEの色が赤。 -\end{enumerate} +\vspace{0.4in} +{\LARGE データ削除時のバランス ケース5} +\vspace{0.2in} -上記の条件を満たしている場合、ノードBを中心に外側に回転、その後、ノードEを黒に、ノードBを赤に変更する(図\ref{fig:RedBlackTreeDelete4})。 + +バランス時、ノードdelが黒かつ、ノードB・C・D・Fが黒かつ、ノードEの色が赤の場合、ノードBを中心に外側に回転、その後、ノードEを黒に、ノードBを赤に変更する(図\ref{fig:RedBlackTreeDelete4})。 そして、データ削除時のバランス ケース7に帰着する。 \begin{figure}[htpb] @@ -264,15 +243,12 @@ \end{figure} -\newpage -\section{データ削除時のバランス ケース6} -\begin{enumerate} -\item ノードdelが黒。 -\item ノードB・C・Dが黒。 -\item ノードFの色が赤。 -\end{enumerate} +\vspace{0.4in} +{\LARGE データ削除時のバランス ケース6} +\vspace{0.2in} -上記の条件を満たしている場合、ノードAを中心にノードdel側に回転、その後、ノードAとノードBの色を交換し、ノードFを黒にする(図\ref{fig:RedBlackTreeDelete5})。 + +バランス時、ノードdelがかつ、ノードB・C・Dが黒かつ、ノードFの色が赤の場合、ノードAを中心にノードdel側に回転、その後、ノードAとノードBの色を交換し、ノードFを黒にする(図\ref{fig:RedBlackTreeDelete5})。 そうすることで、ノードE・Fの黒の深さを変えること無く、ノードrepの黒の深さを1増やせるため、木のバランスが取れる。 \begin{figure}[htpb] @@ -283,6 +259,8 @@ \end{center} \end{figure} +\newpage + Red Black Treeは、削除時に上記のバランスを行うことで、木のバランスを保っている。 これらの機能を実装することで、非破壊TreeMapは完成した。 diff -r e4da23b04260 -r 33d8077a5d45 renderingEngine.tex --- a/renderingEngine.tex Wed Feb 08 17:26:22 2017 +0900 +++ b/renderingEngine.tex Thu Feb 09 17:25:56 2017 +0900 @@ -151,6 +151,6 @@ 一方、図\ref{badLayoutTree}の木はレンダリングする際に必要な値が複数ノードに分散されて保存されている。 そのため、全てのノードを参照し、値を集める処理を行う必要があり、コードの可読性が下がり余計な処理も増えてしまう。 -これより、Jungleの木構造を効率的に扱うためには、設計手法を確立する必要があることがわかる。 +これより、Jungleの木構造を効率的に扱うためには、設計手法を確立する必要があることがわかった。