초록
이 논문은 다차원 범위 질의를 위한 순차 색인 기법인 세그먼트-페이지 색인(SP-색인)이라는 새로운 색인 기법을 제안한다. SP-색인의 목표는 (1) 다차원 색인 기법에서의 범위 질의의 성능 향상, (2) 과도한 색인의 재구성 없이 색인의 클러스터링이라는 두 가지로 요약된다. 오랜 동안의 데이타베이스 연구 결과로 다양한 다차원 색인 기법이 개발 되었지만, 대부분의 연구가 데이타 레벨의 클러스터링에 초점을 맞추었고, 색인 자체의 클러스터링에는 거의 관심을 두지 않았다. 따라서 대부분의 관련된 색인 노드가 디스크에 분산되고, 질의 처리 시에 많은 무작위 디스크 접근이 발생한다. SP-색인은 관련된 노드를 연속적인 디스크 페이지로 구성되는 하나의 세그먼트에 저장하여 노드들의 분산을 피하고, 세그먼트 내에서의 순차 접근을 통해 질의 처리 성능을 높인다. 실험 결과에 따르면 SP-색인은 페이지 기반의 전통적인 색인기법에 비해 수행 시간 면에서 수 배의 성능 향상을 보이고, 단순히 큰 페이지를 사용에 따른 디스크 대역폭 낭비를 줄인다.
This paper presents a new sequential indexing method called segment-page indexing (SP-indexing) for multidimensional range queries. The design objectives of SP-indexing are twofold:(1) improving the range query performance of multidimensional indexing methods (MIMs) and (2) providing a compromise between optimal index clustering and the full index reorganization overhead. Although more than ten years of database research has resulted in a great variety of MIMs, most efforts have focused on data-level clustering and there has been less attempt to cluster indexes. As a result, most relevant index nodes are widely scattered on a disk and many random disk accesses are required during the search. SP-indexing avoids such scattering by storing the relevant nodes contiguously in a segment that contains a sequence of contiguous disk pages and improves performance by offering sequential access within a segment. Experimental results demonstrate that SP-indexing improves query performance up to several times compared with traditional MIMs using small disk pages with respect to total elapsed time and it reduces waste of disk bandwidth due to the use of simple large pages.