スローン・デジタル・スカイ・サーベイ（以下SDSS; http://www.sdss.org）は米 欧の研究機関と日本参加グループ（東京大学，国立天文台，名古屋大学，東北大学， 日本女子大学に所属する研究者）が共同で進めている銀河の広域撮像分光サーベイで す．SDSSは全天の約４分の１に相当する領域を５つの可視光のバンドで撮像して，２ 億個以上の天体の位置と明るさを測定します．さらに，その２億個以上の天体の中か ら約100万個の銀河と約10万個のクエーサーについては分光観測を行い，赤方偏移を 求め，詳細な宇宙の３次元地図を作成するプロジェクトです1)．
1998年５月の撮像観測のファーストライト，1999年５月の分光観測のファーストラ イト以来，観測システムの調整を行うと同時に観測を進めてきています．ご存知の方 も多いと思いますが，2001年４月にはz = 6.2にある最遠のクエーサーを発見するな ど大きな成果を挙げています．
これまではパロマーチャートとして馴染み深いシュミット望遠鏡を使った写真乾板 による観測が可視光でのサーベイ観測では最大規模のものでした．SDSSでは口径 2.5ｍの専用望遠鏡を使い，2048×2048ピクセルのCCDを30個（５色×６列）並べたモ ザイクCCDカメラで撮像観測を行い，640個の天体のスペクトルを同時に観測できるフ ァイバー分光器で分光観測を行います．また，天体の位置を正確に決めるために撮像 用の30個のCCDとは別に位置標準星を観測するための2048×400ピクセルのCCDが22個 配置されています．さらに，天体の明るさを正確に決めるために2.5 m望遠鏡のとな りにある口径50cmの測光望遠鏡が常に標準星を観測して大気の吸収の状態を監視して います．このようにクオリティコントロールされた精度の高いデータを大量に生み出 す観測はこれまでにはなく天文学的側面，ソフトウェア技術的側面双方でこれまでの 常識を変えようとしています．
SDSSの１晩の撮像観測では６つのCCDに対応して６つの幅13.5分角の細長い領域 （ストリップ）が５色で観測されます．この領域間の隙間を埋めるように別の晩に観 測場所を少しずらして同じように観測します．これらの２晩の観測データをつなぎ合 わせることで幅2.5度角，長さ約120度角の領域のデータ（ストライプ）が完成します （実際にはシーイングの悪いデータは使わないので複数の晩の観測データから構成さ れることになります）．この２晩分のデータの間には約10％の重なりがあります．全 体のデータはこのストライプ45本分からなります．SDSSのカメラのピクセルサイズは １ピクセル当たり0.4秒角なので１ストライプのデータ量は１色当たり約50 GB，サー ベイ全体で約10 TBになります．今では10 TBはすべてハードディスクにおさめること ができる程度の量ですが，プロジェクトの計画当初（1992年頃）はとんでもない量に 思えたものでした．
データ解析パイプラインはこの望遠鏡から生み出される５色の撮像データを同時に 解析して，そこに写っているいる天体を検出し，それらを星，銀河，その他，に分類 すると同時にそれぞれの天体について約400個のパラメータを測定します．また，位 置標準星の観測データを使って天体の正確な位置を求め，測光望遠鏡のデータを使っ て天体の正確な明るさを求めます．このようにして作成される天体カタログはそれだ けで数百ＧＢのデータサイズになります．
この１天体当たりの情報が多く天体数も非常に多いカタログを効率的に利用できるようにデータベースのデザインが設計されました．まず，最初に明らかだったのはこ のような大量の情報は，これまでのように生のファイルとFortranやC言語で書かれた プログラムで扱うには大きすぎるということでした．インデックス付けや並列処理な どの技術を利用すべきであるということから商用のデータベースを利用することが決 められました．つぎにデータベース構造の設計にあたっては典型的と思われるデータ ベースへの問い合わせを20個用意してそれらが効率的に実行できるように検討されま した．その結果，SDSSでのデータモデルとのマッチングも加味して商用のオブジェク ト指向データベースを採用しました．このデータベースは実際に2001年６月に公開さ れたEarly Data Releaseで実装さ鼬?開されています2)．しかし，このオブジェクト 指向データベースはデータ構造の点ではSDSSのデータベースに非常によくマッチする ものでしたが（たとえば任意のデータ型を簡単に作成できる，配列を１つの項目とし て格納できるなど），そのパフォーマンスの点では要求を十分に満足するものではあ りませんでした．そのため，現在当初設計したデータベース構造をリレーショナルデ ータベースに変換して実装を行っています．2003年１月に公開予定のData Release 1ではこのリレーショナルデータベース上に構築したデータベースが公開予定です．
上に述べた20個の典型的な問い合わせの解析の結果分かったことは，非常に一般的 な問い合わせは天球上のある範囲のデータをリストアップすること，色や形にもとづ いて一般的な天体から変わった天体を選び出すというような問い合わせでした．
前者の問い合わせに答えるためにSDSSのデータベースには天文学でもっとも一般的な座標系である赤経，赤緯の値，また，３次元での方向余弦の値が登録されていま す．SDSSのデータベースが特徴的なのはこれらに加えてジョンズ・ホプキンス大学で 開発されたHierarchical Triangular Mesh（HTM）3)と呼ばれる２次元の天球面を１ 次元の数値でインデックス化する手法が採用されていることです．このHTMを採用す ることで天球上のある範囲に対する検索，他のカタログとのクロスマッチなどが非常 に高速に行われます．
HTMは天球を順に細かく分割していく方法で，球座標における極のような特異な場 所を作らずに，すべての領域を等価に扱うことができます．まず，赤道面と赤道面に 直交する面さらにそれら２つの面に直交する面の３つの面で天球を８等分します．そ して，それぞれの３角形を各辺を２等分することで４つに分割していくことを繰り返 します．SDSSでは20段階までの分割を行い，１つの領域の１辺の長さは約0.3秒角に なっています．
これらのHTMの識別子は64ビットの整数としてエンコードされています．重要なの は2,1,2,2の三角形の中にある三角形のHTM識別子はすべて2,1,2,2と2,1,2,3の間にあ るという性質を持つということです．そのために，HTM識別子をインデックスとして 利用するとある三角形内のすべての天体の検索を高速に行うことができます．任意の 形の領域に含まれるHTMの三角形を見つける関数を用意すると，その関数の返り値で ある三角形のリストと天体のテーブルをHTM識別子で関連付けることでその領域の中 にに含まれる天体を高速に見つけ出すことができます．
このようにSDSSのデータベースは情報科学を最大限に利用したシステムで運用され るように考えられており，これまでにない大規模なデータを使った統計的な研究を推 進するものと期待されています．また，このデータベースをさらに有効に天文学の研 究に利用するためにVirtual Observatoryのような仕組みを作ることが計画され，よ り大規模なサーベイ計画のためのプロトタイプとしての評価がされています．一方， 大量のデータを扱うためのアルゴリズムを開発するための材料として情報科学の分野 からも注目されています．
SDSSのデータベースのもうひとつの特徴的な面はそれが専門の研究者と同時に天文 学の教育の目的にも利用されることを念頭において作成されていることです．
具体的にはSDSS SkyServerというウェブページ（http://skyserver.fnal.gov，日 本のミラーサイトは http://skyserver.nao.ac.jp）でデータベースにアクセスする ためのさまざまなツールが用意されています．それらはすでに用意されたいくつかの 天体を見るものから場所を指定してその場所の画像を見たり，ある範囲の天体をリス トアップするものまであります．さらに，SQL（データベースシステムへの問い合わ せ言語）を自分で書いて任意の検索を行うこともできます．SkyServer で提供される 画像は基本的にはg', r', i' バンドの画像から作成した JPEG 形式のカラー画像で すが，必要があれば FITS 形式の画像をバンドごとに取得することも可能になってい ます．
SkyServerにはこれらのツールを実際に使って天文学の基本的な概念を学ぶための 「研究課題」が豊富に用意されています．課題のレベルは中高生から大学学部生くら いが想定されており，内容としては，星，銀河，クエーサーなどSDSSの研究対象とな っている天体のこれまでの研究の歴史を実際にSDSSのデータを使って勉強するような 形になっています．
具体的には，「ハッブル図」，「星の色」，「星のスペクトル型」，「Ｈ－Ｒ図」，「銀河」，「スカイサーベイ」，「クエーサー」などの課題があります．たとえば，「ハッブル図」ではSDSSで観測されている銀河の明るさと分光観測で求められている赤方偏移を使ってハッブル図を描いてみて，それがサンプルとして使う銀河の性質によって変わってしまうことを確認し，銀河団の中のもっとも明るい銀河を使うことで改ヌしていくような構成になっています．その過程で銀河の後退速度を求める方法も簡単なアプリケーションを使って学習します．
これまでの天文学のデータベースではすぐに教育的目的に使えるようなものはそれほど多くはありませんでした．それは，教育に使える段階のデータにするためにはいくつかのデータ整約や較正を実施する必要があったからだと思われます．そのためこれまで天文学の教育で使われるデータは人工的に作られたデータまたは何十年も前に取得されたデータなどでした．しかし，SDSSのデータはサーベイ観測ということもあり，パイプラインソフトウェアでほぼ自動的に処理され専門の研究者が使えるレベルのデータが生成されます．それらに対して適当なインターフェイスを用意することで，研究者が使うのとまったく同じデータを教育的にも利用できるようになっています．つまり，SkyServerを使うことでこれまでで初めての銀河のデータを使って学習することも可能になります．
SDSSはクオリティコントロールされた均質でありかつ大量のデータを生み出しています．これらのデータを有効に活用するために最新のデータベース技術などを活用してSDSSのデータベースは構成されており，さらに，データマイニングなどの統計的なデータ解析のための方法もVirtual Observatoryの開発の一環として進んでいます．また，このようにデータの配信がネットワークを通じて行われるようになると最新の観測データが研究者だけでなく，教育，一般啓蒙などにも有効に利用されるようになります．今後は一般の人の方が研究者よりも先に新しい天体を見つけるような時代になるかも知れません．
参考文献
１）York D. G., et al., 2000, AJ 120, 1579
２）Stoughton C., et al., 2002, AJ 123, 485
３）Kunszt P. Z., et al., 2002, in ASPConf Ser. 216, Astronomical Data
Analysis Software and Systems IX, ed. Manset N., Veillet C., Crabtree D. (San Francisco: ASP) p.141
Database System of Sloan Digital Sky Survey
Naoki Yasuda
National Astronomical Observatory of Japan, Tokyo
Abstract: Sloan Digital Sky Survey (SDSS) is the project to make a map of the northern sky in visible wavelengths. The database system of SDSS utilizes the current information technology to handle its massive data volume. SDSS SkyServer provides internet access to the public SDSS data for both astronomers and for science education.
図１ SDSSの2.5 m望遠鏡（左）．右にある丸いドームの中に測光望遠鏡がある．
図２ SDSSのデータベースのテーブル構造とその関係を表す図．
図３ HTM の構築手順を表す図．最初のレベルの球面三角S1を順に分割して細かい三 角形に分けていく．頂点の番号は親の三角形の頂点が０になるようにつけ直され，名前は親の三角形の名前に頂点の番号をつけていく．