Abstract
This paper presents an optimal design methodology for the multidimensional nested attribute index (MD-NAI) that uses a multidimensional index structure for indexing the nested attributes in object databases. The MD-NAI efficiently supports complex queries involving both nested attributes and class hierarchies, which are not supported by the nested attribute index using one-dimensional index structure such as $B^+$-tree. However, the performance of the MD-NAI is very degraded in some cases of user's query types. In this paper, for the performance enhancement of the MD-NAI, we first determine the optimal shape of index page region by using the query information about the nested predicates, and then construct an optimal MD NAI by applying a region splitting strategy that makes the shape of the page regions of the MD-NAI as close as possible to the predetermined optimal one. For performance evaluation, we perform extensive experiments with the MD-NAI using various types of nested predicates and object distribution. The results indicate that our proposed method builds optimal MD-NAI regardless of the query types and object distributions. When the interval ratio of a three-dimensional query region is 1:16:236, the performance of the proposed method is enhanced by as much as 5.5 times over that of the conventional method employing the cyclic splitting strategy.
본 논문에서는 객체 데이터베이스 시스템에서 중포 속성에 대한 색인구조로 다차원 색인구조를 이용하는 다차원 중포 속성 색인구조(Multidimensional Hefted Attribute Index: MD-NAI)의 최적 설계 기법을 제시한다. MD-NAI는 $B^{+}$-tree와 같은 일차원 색인구조를 이용한 중포 속성 색인구조에서 지원할 수 없는 클래스 계층과 중포 속성이 포함된 복합 형태의 질의들에 대한 처리를 잘 지원할 수 있다. 그러나, MD-NAI는 사용자 질의 형태에 따라 색인검색의 성능이 매우 나빠질 수 있다 본 논문에서는 질의 형태에 따른MD-NAI의 성능 개선을 위하여, 먼저 중포 술어에 대한 질의 정보로서 색인 페이지 영역의 최적 모양을 결정하고, 이 최적 모양을 갖는 색인페이지 영역의 모양이 되도록 하는 영역분할 전략을 적용하여 최적의 MD-NAI를 구성한다. 또한, 성능평가를 위하여 MD-NAI를 이용하여 다양한 중포 술어의 형태와 객체 분포에 대하여 실시한 실험 결과를 제시한다. 성능평가의 결과에 의하면, 주어진 질의 패턴에 따라 최적 의 MD-NAI를 구성할 수 있었으며, 삼차원 MD-NAI의 경우에 질의 영역의 구간비가 1:16:256일 때 기존의 순환분할 전략에 의한 MD-NAI에 비해 성능이 5.5배 이상까지 향상되었다.