Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.10b
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pp.94-96
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2004
기술의 발달로 인하여 컴퓨터에 사용되는 메모리가 대용량화되고, 가격이 저렴해지면서 메인 메모리 데이터베이스 시스템이 주목을 받고 있다. 메인 메모리 데이터베이스 시스템은 디스크 기반 데이터베이스 시스템에 비해 디스크 접근을 줄임으로써, 좀 더 빠른 트랜잭션 처리를 보여주고 있다. 그러나 전원 차단과 같은 장애 발생 시, 메모리의 휘발성으로 인한 데이터 손실에 항상 대비를 해야 한다. 증권, 통신사와 같이 실시간 서비스가 이루어지고, 시스템 장애가 큰 손실로 이어지는 곳에서는 장애 발생 시 데이터의 빠른 복구를 필요로 하게 된다. 본 논문은 메인 메모리 데이터베이스 시스템에서 CST-트리(Cache Sensitive T-tree)보다 좋은 성능을 보이는 CST-트리(Cache Sensitive T-tree)에서 사용할 수 있는 인덱스의 빠른 구축 기법을 제안한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.10b
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pp.40-42
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2003
최근에는 물류 및 수송 관리, 교통 정보 서비스 등과 같은 위치 기반 서비스의 요구가 증대되고 있다. 위치 기반 서비스에서 클라이언트들의 빈번한 보고 데이터를 처리하기 위해서는 서버에서 메인 메모리 DBMS를 유지하는 것이 필요하다. 그러나 기존 연구에서는 이러한 이동체 데이터베이스를 위한 메인 메모리 색인이 없으므로 이에 적합한 색인이 필요하다. 다차원 색인으로 영역 질의에 뛰어난 성능을 보이는 색인으로 R-tree가 있는데, 이는 디스크 환경을 고려하여 설계되었기 때문에 메인 메모리에서는 효율을 보장하지 못한다. 이 논문에서는 R-tree를 변형하여 이동체 데이터베이스를 위한 메인 메모리 색인을 제시한다. 이 논문에서 새로 제시한 성장 노드 구조와 동적 재구성 및 큰 영역을 가진 노드 분할 정책은 영역 질의의 성능을 향상시킨다. 실험은 제안한 색인이 이동체 데이터베이스를 위한 적합한 메인 메모리 구조임을 보여준다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2003.05c
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pp.1575-1578
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2003
이동통신 기술의 발달로 인하여 무선 이동 기기의 사용이 보편화되면서 LBS(Location Based System)의 요구가 나날이 증대되고 있다. 이와 같은 위치 기반 서비스에서 클라이언트인 이동체들은 일정한 보고 주기를 가지고 서버에 위치 데이터를 보고하게 되는데, 빈번한 보고 데이터를 실시간으로 처리하기 위해서 서버에서는 메인 메모리 DBMS를 유지하는 것이 필요하다. 기존에 제시된 메인 메모리 색인으로는 T-tree 가 있는데, 이는 1차원 데이터를 위한 것이므로 이동체 데이터베이스 환경에 적합하지 못하다. 그리고, 디스크 기반의 다차원 색인으로는 R-tree 계열이 있는데, 이는 메인 메모리에서 효율적인 사용을 보장하지 못한다. 이 논문에서는 이동체 데이터베이스 환경에 적합한 메인 메모리 색인을 고려함에 있어서, 기존의 디스크 기반의 다차원 색인으로 가장 널리 알려진 R-tree 계열의 색인을 메인 메모리에 적재 후 메인 메모리 환경에서 성능에 영향을 주는 요소를 실험을 통하여 제시한다. 실험은 메인 메모리에서는 간단한 알고리즘을 사용하는 것이 성능에 좋고, 삽입 시에는 삽입할 노드를 찾기 위해서 비교하는 엔트리의 수가, 검색 시에는 노드간의 중첩으로 인하여 비교하는 노드의 수와 엔트리의 수가 성능에 영향을 주는 요소임을 보여준다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2003.11c
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pp.1497-1500
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2003
반도체의 가격이 점점 저렴해지고 메모리의 용량이 커짐에 따라 서버 컴퓨터 시스템의 메모리가 대용량화 되고 있다. 이에 따라 많은 양의 공간 데이터를 메모리에 상주 시킬 수 있게 되었다. 또한 LBS 와 같은 고성능을 요구하는 지리 정보를 이용하는 응용들이 나타나고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 요구를 만족시키기 위해서 메인 메모리에 상주하는 GIS 데이터베이스 시스템을 다루고자 한다. 메인 메모리 상주 GIS 데이터베이스 시스템은 지리 정보 응용들에서 충분한 기능과 높은 성능을 제공할 것이다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.11b
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pp.217-219
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2005
최근 들어 무선 인터넷 및 모바일 기술이 급속한 발달을 이루면서 이동 객체의 위치에 기반 한 많은 서비스들이 개발되고 있다. 이 서비스에 사용되는 않은 어플리케이션들은 비교적 용량이 큰 공간 정보를 사용하여 최근에는 기존 디스크 기반 데이터베이스 관리 시스템이 제공할 수 있는 처리 속도보다 더욱 빠른 트랜잭션 처리를 요구하고 있다. 따라서 공간 데이터와 같은 대용량 데이터의 효율적인 처리와 폭주 하는 여러 사용자들에게 빠른 응답시간을 제공하여 주는 공간 DBMS가 요구되고 있다. 기존 디스크 기반의 공간 DBMS는 공간데이터와 같은 대용량의 데이터 관리가 가능하지만, 빠른 응답속도를 요구하는 여러 어플리케이션을 지원하기에는 무리가 있다. 반면에 메인 메모리 기반의 공간 DBMS는 불필요한 디스크 I/O를 없앰으로써 더욱 빠른 트랜잭션 처리를 지원하지만, 메인 메모리의 저장 한계로 대용량 처리에는 한계가 있다. 이러한 이유로 디스크 공간 DBMS의 장점과 메인 메모리 공간 DBMS의 장점으로 이루어진 다중레벨 공간 DBMS를 제안한다. 다중레벨 공간 DBMS는 디스크 기반의 공간 DBMS인 GMS시스템에 메인 메모리 데이터베이스와 그와 관련된 여러 컴포넌트들을 추가하여 개발 하였다. 제안된 시스템은 디스크 데이터베이스 기반의 대용량 데이터의 효율적인 관리와 메모리 데이터베이스 기반의 빠른 트랜잭션 처리를 보장한다.
이동체 데이터베이스에서 이동체의 과거 궤적을 저장하기 위해 메인 메모리 기반 색인을 이용하면 시간이 지남에 따라 데이터의 방대함으로 인해 주어진 메모리 용량이 부족하게 될 수 도 있다. 이를 해결하기 위해서는 메인 메모리에 상주하는 색인의 일부를 계속해서 디스크로 이주하는 정책이 필요하다. 이런 이주 정책을 지원하는 메인 메모리 이동체 색인이 통합 색인이다. 기존 통합 색인의 색인 이주 정책인 이동 서브트리 정책은 시간 축으로 가장 오래된 엔트리를 seed 노드로 선정하여 이동 서브트리를 구성한다. 이때 항상 시간적으로 가장 오래된 노드만을 디스크로 옮김으로써 과거에 대한 질의 시 비효율적이라는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 이주를 위한 서브트리 구성에 필요한 seed 노드를 선택하기 위해, 질의 및 삽입 시에 참조되는 단말 노드들을 유지하는 LRU 버퍼를 이용한 색인 이주 정책을 제시한다. 이를 바탕으로 메인 메모리 기반 색인의 장점과 메모리 용량 부족의 문제를 해결한 통합색인을 구현하고, 다양한 성능 평가를 통하여 제시된 이주 정책이 기존의 이주 정책에 비해 삽입 성능뿐만 아니라 영역 질의에서도 우수함을 보인다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.04a
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pp.88-90
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2003
모든 데이터가 메인 메모리에 상주하는 메인 메모리 데이터베이스 시스템(Main Memory Database System: MMDB System)은 트랜잭션 수행중 자료 입출력을 위한 디스크 액세스를 유발하지 않으므로 전체 시스템 성능을 크게 향상시킬 수 있다. 80년대 중반에 처음으로 이 시스템이 소개된 후 현재까지 많은 연구가 이루어지고 있으며, 최근에는 램의 가격이 하락하고, 대용량화되면서 데이터의 실시간 조회, 갱신이 필요한 금융, 증권, 통신 등 여러 분야에서 MMDB 시스템의 상용화가 가시화되고 있다. MMDB 시스템의 상용화가 늘면서 더 많은 트랜잭션의 처리를 수행하고, 시스템 고장 등으로 인한 서비스 중지와 같은 결함이 일어나지 않는 시스템에 대한 요구 또한 커지고 있다. 이 요구를 만족시키는 가장 적절한 해결책으로 이중화 시스템(replication System)을 들 수 있다. 그러나, 기존의 디스크 기반 분산 데이터베이스 시스템을 위한 이중화 기법을 그대로 MMDB에 적용하게 되면 최적의 성능을 가질 수 없게 된다. 그러므로, MMDB 시스템의 특성을 잘 파악하여 이 시스템에 적합한 새로운 이중화 시스템의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 먼저 MMDB 시스템의 구조에 대해 고찰하며, 디스크 기반 분산 데이터베이스 시스템에 적용하고 있는 이중화 기법들의 장단점을 분석한다. 이 분석을 토대로 하여 MMDB시스템에 이중화 기법을 적용하기 위해 고려해야 할 점들을 정리하고, 제시한 고려 사항들을 모두 만족하는 MMDB 이중화 시스템을 설계하였다.
Jang, In-Ki;Kong, Hee-Kyung;Rhee, Chung-Se;Cho, Wan-Sup;Choi, Wan
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.10a
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pp.254-256
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2000
전자 상거래 등에서 웹 클라이언트들은 시간이 갈수록 빠른 서비스를 요구하고 있다. 디스크 기반의 관계형 데이터베이스를 그대로 유지하면서도 빠른 응답을 가능하게 하는 방안으로, 메인 메모리 기반 데이터베이스 시스템(Main Memory-Based DBMS)을 Front- End로 사용하는 방법이 제안되고 있다. 본 논문에서는 관계형 데이터베이스 시스템에 객체-관계형 메인 메모리 기반 데이터베이스 시스템인 Tachyon[1]을 Front-End로 운용하여 성능을 개선하는 문제를 다룬다. 특히, 이 경우에 데이터 모델 상의 차이점으로 발생할 수 있는 문제를 정의하고, 그 해결책을 제시한다. 주요 내용으로는 관계 데이터베이스를 Tachyon에 적합한 객체 데이터베이스로 변환하는 기법과, 관계 질의를 객체 질의로의 변환 기법이다. 이러한 변환 기법은 관계 데이터베이스의 Front-End로 객체-관계 데이터베이스를 사용할 수 있도록 하는 연구의 출발점이 될 것이다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.07b
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pp.85-87
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2005
메인 메모리 데이터베이스 시스템은 디스크 기반 데이터베이스 시스템에 비해 디스크 접근을 줄임으로써, 좀 더 빠른 트랜잭션 처리를 보여주고 있다. 그러나 전원 차단과 같은 장애 발생 시, 메모리의 휘발성으로 인한 데이터 손실에 항상 대비를 해야 한다. 증권, 통신사와 같이 실시간 서비스가 이루어지고, 시스템 장애가 큰 손실로 이어지는 곳에서는 장애 발생 시 데이터의 빠른 복구를 필요로 하게 된다. 본 논문은 메인 메모리 데이터베이스 시스템에서 백업 시에 인덱스의 최대키 값을 따로 저장하는 추가 작업을 통하여, 병렬처리가 가능한 CST-트리(Cache Sensitive T-tree)의 인덱스 복구 알고리즘을 제안한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.04b
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pp.193-195
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2001
최근 인터넷 및 이동 통신이 발달하면서 많은 사용자들 동시에 서비스할 수 있는 고성능 데이터베이스 서버가 필요하게 되었다. 또한 DRAM의 가격이 하락하고 64bit 어드레싱이 일반화되어 쉽게 수십 GB의 메모리의 서버 플랫폼을 갖추게 되어 메인 메모리 DBMS에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 2세대 고성능 메인 메모리 DBMS인 P*TIME을 소개한다. P*TIME은 CPU에 비해 상대적으로 느린 메모리 성능, 저가의 멀티 프로세서 시스템 등의 현재 하드웨어 아키텍쳐를 고려한 인덱스 및 동시성 제어 기법을 활용하였고 하였고, differential logging을 사용하여 logging과 회복을 각각 병렬적으로 수행할 수 있다. 이로 인해 검색과 갱신에서 매우 높은 성능을 나타낸다. 또한 간단한 구조로 인하여 시스템 튜닝과 커스터마이징이 용이하며, 다양한 응용 프로그램 서버 구조를 수용할 수 있다. 디렉토리 서버로서 P*TIME의 성능을 실험한 결과 SUN Enterprise 6500 서버에서 내장 디렉토리 서버 환경으로 60~70만 TPS의 검색 성능을 보이며 10만 TPS 이상의 생신 성능을 보인다. 또한 클라이언트/서버 환경에서도 10만 TPS 이상의 검색 성능을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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