Abstract
A spatio-temporal join is an expensive operation that is commonly used in spatio-temporal database systems. In order to generate an efficient query plan for the queries involving spatio-temporal join operations, it is crucial to estimate accurate selectivity for the join operations. Given two dataset $S_1,\;S_2$ of discrete data and a timestamp $t_q$, a spatio-temporal join retrieves all pairs of objects that are intersected each other at $t_q$. The selectivity of the join operation equals the number of retrieved pairs divided by the cardinality of the Cartesian product $S_1{\times}S_2$. In this paper, we propose aspatio-temporal histogram to estimate selectivity of spatio-temporal join by extending existing geometric histogram. By using a wide spectrum of both uniform dataset and skewed dataset, it is shown that our proposed method, called Spatio-Temporal Histogram, can accurately estimate the selectivity of spatio-temporal join. Our contributions can be summarized as follows: First, the selectivity estimation of spatio-temporal join for discrete data has been first attempted. Second, we propose an efficient maintenance method that reconstructs histograms using compression of spatial statistical information during the lifespan of discrete data.
시공간 데이타베이스에서 조인 연산은 매우 많은 비용이 소요되며, 시공간 조인 연산의 효율적인 질의 실행 계획을 세우기 위해 조인 연산에 대한 정확한 선택도 추정은 질의처리 성능에 결정적이다. 주어진 두 이산 데이타집합 $S_1,\;S_2$의 타임스탬프 $t_q$에서 시공간 조인 연산은 타임스탬프 $t_q$에서 서로 교차하는 모든 객체 쌍을 검색하는 것이다. 시공간 조인 연산의 선택도 추정치는 검색된 객체 쌍의 수를 $|S_1{\times}S_2|$로 나눈 값이다. 이 논문은 공간 조인 연산의 선택도 추정 기법인 기하 히스토그램 기법을 확장하여 시공간 조인 선택도 추정을 위한 시공간 히스토그램을 제안한다. 균일 데이타 집합과 편중 데이타 집합 모두를 사용하여 제안된 히스토그램 기법으로 시공간 조인 연산의 선택도를 정확하게 추정할 수 있다는 것을 증명하였다. 본 논문의 기여도는 먼저 이산 데이타 집합에 대한 시공간 조인 선택도 추정 연구의 첫 시도를 하였으며 다음으로 이산 객체의 유효시간 동안의 공간 통계정보를 압축하여 히스토그램을 재구축하는 효율적인 유지기법을 제안하였다.
