Enhanced Metadata Model for Growing Data

데이터 웨어하우스의 성장에 따른 문제 해결을 위한 개선된 메타데이타 모델

본 논문에서는 필드의 추가, 삭제에 의해 데이터 큐브의 확장과 서로 다른 시간구간의 뷰가 존재함을 밝히고 이에 따른 두 가지 문제점을 제안한다. 첫째 새로 추가된 필드에 따라 이전 데이터를 변화할 것인가\ulcorner 둘째 필드의 추가로 불필요해진 실체화된 뷰를 계속 유지할 것인가\ulcorner 이를 해결하기 위해 메타데이타를 통하여 데이터 큐브의 재구성이나 불필요한 뷰의 실체와 없이 다른 시간구간의 실체화된 뷰를 효과적으로 사용하는 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 기법은 시간 축을 고려함으로써 데이터 큐브의 격자구조를 따라 의존관계의 뷰들을 부분적으로 사용하고 결과를 결합하는 방식이다. 성능평가를 통하여 데이터 웨어하우스의 변화 시 기존의 기법보다 좋은 질의처리 성능을 가짐을 보인다. 보다 빠른 질의처리를 위하여 데이터 큐브를 사용하고, 큐브를 구성하는 뷰들을 실체화 한다. 하지만 새로운 필드의 추가나 삭제와 같은 데이터 웨어하우스의 변화, 성장에 의해 구조변화 등의 문제가 발생하고, 이에 대하여 적절해 대응할 필요가 있다.