• 제목/요약/키워드: 데이터베이스 성능

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시퀀스 데이터베이스를 위한 타임 워핑 기반 유사 검색 (Time-Warping-Based Similarity Search in Sequence Databases)

  • 감상욱;박상현
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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    • pp.202-204
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    • 2001
  • 본 논문에서는 대형 시퀀스 데이터베이스에서 타임 워핑을 지원하는 유사 검색을 효과적으로 처리하는 방안에 관하여 논의한다. 타임 워핑은 시퀀스의 길이가 서로 다른 경우에도 유사한 패턴을 갖는 시퀀스들을 찾을 수 있도록 해 주는 변환이다. 타임 워핑 거리는 삼각형 부등식 성질을 만족하지 못하므로 기존의 기법들은 착오 기각 없이 다차원 인덱스를 사용할 수 없었다. 본 논문에서는 타임 워핑을 지원하는 새로운 인덱스 기반 유사 검색 기법을 제안한다. 제안된 주요 목표는 착오 기각 없이 대형 데이터베이스에서도 좋은 검색 성능을 보장하는 것이다. 다양한 실험을 통하여 제안된 기법의 우수성을 규명한다. 실험 결과에 의하면, 제안된 기법은 기존의 기법과 비교하여 약 4배에서 43배까지의 성능 개선 효과를 가지는 것을 나타났다.

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주메모리 공간 저장 시스템 Xmas-SX의 성능 평가 (Performance Evaluation of a Main-Memory Spatial Storage System Xmas-SX)

  • 박장호;이상호;차상균
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (1)
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    • pp.311-313
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    • 1999
  • Xmas-SX는 지능형 교통 시스템, 이동통신과 같은 새로운 공간 응용 분야의 고성능 데이터베이스 요구를 만족시키기 위한 주메모리 공간 저장 시스템이다. 본 논문에서는 Xmas-SX의 성능을, 디스크 기반 객체지향 DBMS와의 비교를 통하여 평가한다. 갱신 연산과 공간 영역 질의를 대상으로 하였으며, 그 결과 Xmas-SX가 갱신 연산의 경우 최고 수십 배 좋은 성능을 보였다. 공간 영역 질의의 경우에는 약간 좋은 성능을 보였다. 이를 통해 Xmas-SX가 공간 데이터베이스에 대한 갱신 연산이 빈번한 응용분야에 적용가능함을 보였다.

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고성능 플래시 SSD 환경에서 NoSQL 데이터베이스의 성능 평가 및 최적화 (Performance Evaluation and Optimization of NoSQL Databases with High-Performance Flash SSDs)

  • 한혁
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제17권7호
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    • pp.93-100
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    • 2017
  • 최근 사회 관계망 서비스, 클라우드 컴퓨팅, 슈퍼컴퓨팅, 기업용 스토리지 시스템 등의 분야에서 고성능 플래시 메모리 기반 저장 장치(플래시 SSD)에 대한 수요가 크게 증가하고 있다. 이러한 환경에서 최근 산업계 및 학계에서는 고성능 플래시 SSD를 위한 NVMe 규약을 만들었고, NVMe 규약을 따르는 고성능 플래시 SSD는 현재 시장에서 구할 수 있다. 본 논문에서는 NVMe 플래시 SSD를 이용하여 클라우드 컴퓨팅, 사회 관계망 서비스 등에서 많이 활용되고 있는 NoSQL 데이터베이스의 성능을 평가하고 분석하고자 한다. 성능 평가에 사용된 저장 장치는 삼성전자가 최근에 개발한 NVMe 기반 플래시 SSD이며 이 장치의 연속 읽기/쓰기 성능은 3.5GB/s 이다. NoSQL 데이터베이스는 MongoDB의 기본 스토리지 엔진으로 채택된 WiredTiger를 사용하였다. 실험 결과는 고성능 NVMe 플래시 SSD 환경에서 NoSQL 데이터베이스의 로그 처리 부분이 성능상의 가장 큰 오버헤드임을 보여준다. 이 결과를 바탕으로 로그 처리 부분을 최적화하였고 최적화된 WiredTiger는 기존 대비 최대 15배의 성능 향상을 보여준다.

주기억 데이터베이스 시스템의 성능평가를 위한 벤치마크 설계 및 구현 (Design and Implementation of a Benchmark to Evaluate the Performance of a Main Memory Database System)

  • 임한성;김경창
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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    • pp.118-120
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    • 2002
  • 본 논문에서는 주기억 데이터베이스 시스템의 메모리 벤치마크를 설계하고 실제 사용되는 주기억 데이터베이스 시스템에 설계된 벤치마크를 구현하였다. 벤치마크를 통해서 주기억 데이터베이스 시스템에서 이용된 메모리 최적화 기법을 통해 줄어든 메모리 양의 평가와 주기억 데이터베이스에 저장된 데이터에 비례해서 업무 작업 시에 필요로 하는 메모리 소요량을 예측할 수 있고, 여러 데이터베이스간의 상대적인 비교를 할 수 있도록 한다

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분산 주기억장치 데이터베이스에서 카탈로그 관리 기법의 성능평가 (Performance Evaluation of Catalog Management Schemes for Distributed Main Memory Databases)

  • 정한라;홍의경;김명
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제8권4호
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    • pp.439-449
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    • 2005
  • 분산 주기억장치 데이터베이스 관리 시스템 (DMM-DBMSs)은 데이터베이스를 참여 사이트의 주기억 장치에 저장한다. 지역 데이터베이스에 신속하게 접근할 수 있고 사이트들 사이에 고속 통신이 가능하므로 DMM-DBMS는 높은 성능을 보장한다. 최근 들어 DMM-DBMS에 대해 많은 연구 결과가 발표되었으나 아직까지 DMM-DBMS의 카탈로그 관리 기법에 대한 성능 분석 결과는 발표된 것이 없다. 본 연구에서는 높은 사이트 자치성을 보장하는 DMM-DBMS의 분할식 카탈로그 관리 기법의 성능을 실험적으로 평가하였다. 분할식 카탈로그 관리 기법을 캐시없는 분할식 카탈로그 방식(PCWC), 점진적 캐시를 이용한 분할식 카탈로그 방식(PCWIC), 완전 캐시를 이용한 분할식 카탈로그 방식(PCWFC)으로 분류하였고, 성능평가는 사이트 수, 사이트 당 터미널 수, 버퍼 크기, 쓰기 질의 비율, 지역 질의 비율 등을 중심으로 분석하였다. 분석 결과 PCWFC가 모든 경우에 가장 높은 성능을 보였다. 이는 또한 PCWIC가 시간이 흐름에 따라 더욱 높은 성능을 보인다는 것을 뜻한다. PCWFC 방식은 디스크 기반 분산 DMBS에서는 사이트 부하가 크거나 카탈로그 쓰기 비율이 높거나 원격 데이터 객체가 빈번히 액세스되는 상황에서 고성능을 보장하지 못하지만, DMM-DBMS에서는 원격 데이터 객체의 카탈로그가 자주 갱신된다고 해도 질의 컴파일과 원격 카탈로그 액세스가 고속으로 이루어질 수 있기 때문에 높은 성능을 보장하는 것이다.

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주기억장치 데이터베이스 기반 트랜잭션 처리 시스템의 설계 및 평가 (Design and Evaluation of Transaction Processing System based on Main Memory Database)

  • 심종익
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제2권4호
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    • pp.367-377
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    • 1999
  • 최근 들어 신속한 트랜잭션 처리를 요구하는 데이터베이스 응용이 확대되고 있다. 트랜잭션 처리 시스템에서 높은 성능을 달성하기 위한 한가지 방법으로 데이터베이스를 디스크가 아닌 주기억장치에 모두 상주시키는 것이다. 반도체 메모리의 집적도가 증가하고 가격이 하락함에 따라 모든 데이터베이스를 주기억장치에 상주시켜 트랜잭션 처리율을 높이기 위한 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 주기억장치 데이터베이스를 기반으로 한 고성능 트랜잭션 처리 시스템을 구현하기 위하여 새로운 병행수행 제어 기법과 회복 기법 그리고 저장 구조를 제안하며, 트랜잭션의 처리량과 응답속도로 평가되는 트랜잭션 처리 시스템 성능의 개선을 목적으로 한다.

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Mr.RT 3.0:고성능 실시간 트랜잭션 처리를 위한 주기억장치 상주형 실시간 데이터베이스 시스템 (Mr.Rt 3.0: Main-Memory Resident Real-Time Database System for High Performance of Real-Time Transactions)

  • 이경모;임정옥;김경배;정광철;이순조;김진호;배해영
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (1)
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    • pp.208-210
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    • 1998
  • 시간제약조건을 가지는 실시간 데이터베이스 시스템은 실시간 고성능을 위하여 빠른 데이터 접근과 균일한 성능 분포를 요하는 특성을 가진다. 이를 위해 데이터베이스 전체를 주기억장치에 상주시키는 주기억장치 상주형 실시간 데이터베이스 시스템에 대한 연구가 혹 넓게 진행되고 있다. 본 논문에서는 국내에서 개발중인 주기억장치 상주형 실시간 데이터베이스 시스템 Mr.RT 2.5의 클라이언트-서버간의 통신 부하를 줄일 수 있는 Mr.RT 3.0의 클라이언트-서버 구조를 제시한다.

SQLite3 모바일 데이터베이스의 갱신 성능 비교 구현 (Implementation of Modification Performance Comparison of SQLite3 Mobile Databases)

  • 최진오
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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    • pp.108-110
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    • 2018
  • 모바일 IT 기기 환경에서 데이터베이스 엔진 사용이 보편화되고 있으며 모바일에 적합한 데이터베이스 엔진 개발과 발표가 뒤따르고 있다. 이 논문에서는 대표적이고 우수한 모바일 데이터베이스인 SQLite3를 선택하여 갱신 성능 및 특성을 테스트하기 위한 실험을 실시한다. 실험 결과를 평가하기 위하여 동일한 환경의 Oracle 데이터베이스의 결과와 비교한다.

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시맨틱 웹에서 RDF 데이터 저장구조들의 성능비교 (Comparison of Storage Structures for RDF Data in Semantic Web.)

  • 김경호;백우현;손지은;김경창
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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    • pp.881-884
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    • 2013
  • RDF(Resource Description Framework)는 시맨틱 웹의 기초로서 웹 사용자에게 정보를 보다 정확하고 효율적으로 접근하는 표준이다. RDF 데이터를 효율적으로 저장하고 접근하는 필요성이 날로 증가하고 있다. RDF 데이터를 저장하고 검색하는 기본 저장 구조는 관계형 데이터베이스를 이용하는 것이다. 최근에는 RDF 데이터가 엄청나게 증가하고 있는 시점에 대용량 database의 질의(단순 조회)에 최적화된 칼럼-지향(column-oriented) 데이터베이스가 대안으로 제안되었다. 본 논문에서는 RDF 데이터의 저장 구조로서 관계형 데이터베이스와 칼럼-기반 데이터베이스를 비교분석 하고자 한다. Berlin SPARQL Benchmark 를 이용한 성능분석 결과 RDF data 의 저장 구조로서 칼럼-기반 데이터베이스의 효율성을 입증하였다.

XBench 벤치마크 성능평가 및 분석 : 순수 관계형 모델과 객체 관계형 모델 비교 (Performance Evaluation and Analysis of XBench Benchmark : A comparison of Pure Relational Model and Object-Relational Model)

  • 김재욱;신진호;이상원
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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    • pp.19-21
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    • 2004
  • 현재 XML은 데이터 표현과 교환을 위한 표준으로 자리잡아 가고 있으며 다양한 응용분야에 도입되어 사용되고 있다. 따라서 데이터베이스 분야에서도 XML문서를 효과적으로 저장하고 검색하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 여러 상용 DBMS에서 XML을 지원하고 있다. 그리고 최근에는 XML 데이터베이스의 성능을 평가하기 위해 다양한 종류의 XML 벤치마크가 제안되고 있는데, 본 논문에서는 특정 상용객체 관계형 DBMS를 사용해서 XBench 벤치마크를 순수 관계형 기능과 객고 관계형 기능을 사용하여 모델링하고 성능 측정한 결과를 보이고, 이를 통해 각각의 데이터베이스에 대해 성능을 평가하고, 장단점을 비교 분석한다

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