Performance of Spatial Join Operations using Multi-Attribute Access Methods

다중-속성 색인기법을 이용한 공간조인 연산의 성능

In this paper, we derived an efficient indexing scheme, SJ tree, which handles multi-attribute data and spatial join operations efficiently. In addition, a number of algorithms for manipulating multi-attribute data are given , together with their computational and I/O complexity . Moreover , we how that SJ tree is a kind of generalized B-tree. This means that SJ-tree can be easily implemented on existing built-in B-tree in most storage managers in the sense that the structure of SJ tree is like that of B-tree. The spatial join operation with spatial output is benchmarked using R-tree, B-tree, K-D-B tree, and SJ tree. Results from the benchmark test indicate that SJ tree out performance other indexing schemes on spatial join with point data.

본 논문에서느 다중-속성 데이터와 공간 조인 연산을 효율적으로 수행하는 색인기법인 SJ(Spatial Join) 트리를 제안한다. 또한, 다중-속성 데이터를 다루기 위한 기존의 다양한 알고리즘들을 계산 복잡도와 I/O 연산의 복잡도와 함께 설명한다. 우리는 이 논문을 통해서 제안된 SJ 트리가 기존의 데이터베이스 시스템에서 색인 기법으로 많이 사용되는 B-트리를 일반화한 것이라는 것을 보여준다. 이것은 SJ 트리가 기존의 대부분의 B-트리를 이용하는 저장구조에 쉽게 구현될 수 있다는 것을 의미한다. 공간 출력을 갖는 공간 조인 연산은 R-트리, B-트리, K-D-B 트리, SJ 트리에 대해서 성능평가를 수행한다. 성능평가 결과 제안된 SJ 트리가 점 데이터를 갖는 공간 조인 연산에 대해서 다른 색인 기법들보다 상대적으로 우수한 결과를 보여준다.