近年の自律移動ロボットに使用されるSimultaneous Localization and Mapping（SLAM）は計算負荷が高いため，先行研究ではエッジコンピューティングを用いたマルチロボット環境におけるSLAMのオフロード手法を提案したが，他のアプリケーションの動作を想定しておらず，一部のサーバに負荷が偏る．これはデータベースを用いてSLAMからマップデータを分離し，スケーラビリティを向上させることで改善するが，ロボットの台数増加に伴いデータベースのオーバーヘッドが課題となる．そのため，本研究はデータベースのスループットを改善する手法を提案し，評価にて有効性を示す．