최근 메인 메모리 가격이 하락하고 용량이 크게 증가함에 따라 메인 메모리 데이터베이스에 기반한 응용이 급격히 증가하고 있다. 캐시 미스 (cache miss)는 CPU에서 액세스하고자 하는 데이터가 캐시에 존재하지 않아 메모리로부터 읽어 들이는 과정이며, 메인 메모리 데이터베이스의 성능 감소의 중요한 원인이다. 메인 메모리 데이터베이스에서의 캐시 미스를 줄이고 캐시를 최대한 활용하기 위하여 여러 가지 캐시 인식 트리들(cache conscious trees)이 제안되었다. 이러한 캐시 인식 트리들은 각각 특성이 다르므로 하나의 응용에서 둘 이상의 캐시 인식 트리들이 동시에 관리될 수 있다. 또한, 만약 기존의 캐시 인식 트리가 응용에서의 요구를 만족시키지 못하면 새로운 캐시 인식 트리를 구현하여야 한다. 본 논문에서는 캐시 인식하는 일반화된 검색 트리(Cache-Conscious Generalized Search Tree, CC-GiST)를 제안한다. CC-GiST는 디스크 기반의 일반화된 검색 트리 (Generalized Search Tree, GiST) [HNP95]를 캐시 인식하도록 확장한 것이며, 포인터 압축(pointer compression)과 키 압축(key compression) 기법을 비롯하여 임의의 캐시 인식 트리의 공통적인 기능 및 알고리즘들을 동시에 제공한다. CC-GiST를 기반으로 특정 캐시 인식트리를 구현하려면 그 트리에 해당된 기능만을 구현하면 된다. 본 논문에서는 CC-GiST를 기반으로 기존의 대표적인 캐시 인식 트리인 CSB+-트리, pkB-트리, CR-트리를 구현하는 방법을 기술한다. CC-GiST를 이용함에 따라 메인 메모리 데이터베이스 응용에서 여러 개의 캐시 인식 트리를 관리하는 번거로움에서 벗어날 수 있고, 응용의 요구에 따른 새로운 캐시 인식 트리를 최소한의 노력으로 효율적으로 구현할 수 있다.
한국데이타베이스학회 2001년도 춘계 Conference: CRM과 DB응용 기술을 통한 e-Business혁신
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pp.311-322
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2001
대부분의 일반 정보 검색 시스템은 색인어를 통해 이루어지는데 이런 경우 사용자는 원하는 정보를 얻기 위해 데이터베이스에 저장된 색인어를 정확하게 입력해야 한다. 그러나 일반 사용자가 필요한 색인어를 정확하게 입력하기는 어렵고 특히 원하는 정보가 전문분야의 것일 때는 더욱 그러하다. 따라서 특정 분야의 용어들을 중심으로 전문용어를 관리할 수 있는 시스템의 개발이 요구되고 있다. 정보기술 분야도 빠르게 성장하고 있는 전문분야의 하나로 사용되는 대부분의 단어가 영어이고 한글 표기 또한 다양하여 많은 사용자들이 원하는 정보를 정확하게 찾지 못하고 있다. 이렇듯 단어간의 형태적인 불일치로 인해 생기는 정보 검색의 문제를 해결하고 검색어의 범위를 확장하기 위해 만든 것이 전문용어 검색 시스템이다. 정보 검색시 사용자가 입력한 검색어뿐만 아니라 동의어나 상위어, 하위어까지 검색하여 질의를 확장함으로써 검색 효율을 높일 수 있다. 또한 객체-관계형 데이터베이스로 설계하여 검색이 용이하고, 새로운 단어의 확장이 용이하도록 그 구조를 설계하였다. 제안한 시스템은 메인 메모리 DBMS 를 이용하여 전자상거래와 같이 많은 사용자들이 동시에 접근하는 환경에서도 빠른 검색 성능을 유지할 수 있도록 하였다.
최근 PDA, 휴대폰 GPS와 같은 모바일 기기의 발달로 인하여 이동체에 대한 위치 기반 서비스의 요구가 증대되고 있다. 위치 기반 서비스 기술의 핵심은 이동체로부터 획득된 위치를 효율적으로 저장하고 처리하기 위한 이동체 데이터베이스이며 이동체의 빈번한 보고 데이터를 처리하기 위해서는 서버에서 메인 메모리 DBMS를 유지하는 것이 필요하다. 그러나, 기존 연구에서는 대부분 디스크 기반 환경에서의 이동체 색인을 연구하였으며 이러한 색인은 메인 메모리의 특성을 고려하지 않기 때문에 메인 메모리 DBMS에서는 효율적인 동작을 보장할 수 없다. 따라서, 메인 메모리 환경에 적합한 이동체 색인에 대한 연구가 필요하다. 이 논문에서는 메인 메모리 DBMS에서 이동체의 빈번한 보고 데이터를 처리하기 위한 R-tree 기반의 메인 메모리 색인을 제시한다. 제안한 색인에서는 성장 노드 구조를 사용함으로써 노드 오버플로우 시 노드 분할을 지연하여 노드 분할에 의한 분할 비용이 증가하는 것을 방지한다. 또한, 노드간의 중첩을 줄이기 위한 합병 후 재분할 정책과 노드 MBR이 차지하는 영역 크기 비율을 줄이기 위한 큰 영역을 가진 노드에 대한 분할 정책을 제안함으로써 검색 성능을 향상시킨다. 성능 평가를 통해서 이 논문에서 제안한 색인은 기존의 색인에 비해서 영역 질의 수행 시 최대 30% 정도의 성능향상을 보여주고 있다.
무선 통신 기술의 발달로 인하여 LBS(Location Based System)와 같은 새로운 이동체 관련 서비스가 생겨나고 있다. 위치 기반 서비스에서 클라이언트인 이동체들이 주기적으로 보고하는 위치 데이터를 실시간으로 처리하기 위해 서버에서는 메인 메모리 DBMS를 유지하는 것이 필요한데, 데이터의 양이 계속적으로 증가하는 특성으로 인해 메인 메모리의 공간이 부족할 때 데이터를 디스크로 옮기는 시스템 설계가 필요하다. 그러나 기존의 연구는 대용량 이동체 환경에서의 색인 이주를 위한 노드 선택 정책과 이주를 위해 선택된 노드들의 디스크 배치 정책을 통합하여 나타내지 못하였다. 그러므로 대용량 이동체 데이터베이스 시스템 환경에 적합한 이주 정책들에 대한 연구가 필요하다. 이 논문에서는 대용량 이동체 데이터베이스 환경을 고려한 노드 선택 정책과 디스크 배치 정책을 분류하고 새로운 이주 정 책을 제시한다. 노드 선택 정책으로는 질의 성능을 위해서 캐쉬의 LRU(Least Recently Used) 정책을 이용한 변형된 LRU정책을 제시하고, 삽입 우선 정책으로는 이동체 색인인 R-tree의 삽입 알고리즘을 역이용한 정책을 제시한다. 또한 이주되는 노드들에 대한 디스크 페이지 배치가 시스템의 질의 성능에 영향을 미치므로 이를 고려한 디스크 배치 정책을 제시한다.
트랜잭션 로그 정보를 안전한 저장장치에 저장하는 것은 트랜잭션의 완료를 위한 필수 불가결한 요소이지만 시스템 성능에 커다란 저해 요인이 되고 있다. 이에 대한 개선책으로 선-완료(pre-commit), 그룹 완료(group commit)와 같은 방식들의 제안이 있었으나, 이 방식들을 시스템에 적용했을 경우, 특히 로깅이 평상시 트랜잭션 수행시간의 거의 대부분을 차지하는 메인 메모리 데이터베이스(MMDB) 시스템과 같은 환경에서의 구체적이고 다양한 논의가 아직 이루어지지 안고 있다. 본 논문에서는 MMDB시스템에 그를 완료를 적용할 때 발생할 수 있는 교착 상태에 대한 설명과 해결책을 제시하였고, 다각적인 모의실험을 실시하여 이전 논문들의 우려와는 달리 그룹 완료 방식이 전체 시 9853;메 성능뿐만 아니라 트랜잭션 수행시간 단축을 위해서도 매우 우수한 해결 방식이며, 선-완료 방식은 예상과 달리 그룹 완료 방식의 보조수단으로 병행될 때에만 시스템 성능에 추가적인 도움을 준다는 것을 보였다.다.
메인 메모리 DBMS는 구동과 동시에 디스크에 존재하는 테이블의 내용이 메모리로 모두 올라가는 구조로 운영된다. 그러나, 메인메모리 DMBS도 디스크 파일시스템을 사용하여 데이터를 저장하고 트랜잭션 로그파일을 파일 시스템에 유지하여야 하기 때문에 CPU가 메모리에 접근하여 처리하는 속도에는 한계가 있게 마련이다. 본 논문에서는 메인메모리 DBMS인 Altibase 시스템에서 구현된 기술들이 디스크기반 DBMS인 Sybase와 얼마나 차이가 있는지를 어플리케이션 측면에서 성능분석을 통하여 평가하였다. 메인메모리 DBMS의 어플리케이션 성능이 디스크기반 DBMS에서의 어플리케이션 성능과 비교하면, 메인 메모리 DBMS의 성능이 축구승무패 단일게임에서는 1.24배 ~ 3.36배, 축구승무패와 축구 스페셜 두 게임에 동시 발매시 1.29배 ~ 7.9배의 성능향상이 있었으며, 발매 트랜잭션의 응답시간 시험결과 1.78배 ~ 6.09배의 빠른 응답시간을 보였다.
최근 메인 메모리의 용량 증가와 가격하락으로 데이터베이스 시스템에서 사용하고 있는 색인 전체를 메인 메모리상에 상주시키는 것이 가능해지고 있다. 그러나 CPU와 메인 메모리의 연산속도와 메인 메모리의 접근 속도의 차이는 해마다 커지고 있다. 이러한 접근 속도 차이로 생기는 문제를 해결하기 위한 많은 연구가 진행 중에 있다. 이러한 연구 중 캐시 인식 트리는 데이터 압축을 통해서 캐시 미스를 줄이고, 메인 메모리의 접근 비용을 감소시킬 수 있다. 기존의 캐시 인식 트리는 데이터의 특성과 관계없이 오직 한 가지 방법의 압축방법을 사용하는 한계가 있다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복 할 수 있는 방법을 제안한다. 첫 번째로, 데이터의 특성을 설명 할 수 있는 압축 지역성의 개념을 제안한다. 두 번째로, 데이터의 특성에 따라 최대한 캐시 미스를 줄일 수 있도록 여러 가지 압축 방법을 지원하는 DC-Tree를 제안한다. 캐시 미스 수 측면에서 DC-Tree는 B+-Tree, Simple prefix DC-Tree, pkB-Tree에 비해 각각 1.7배, 1.5배, 1.3배의 성능 향상을 보였다. 본 논문에서 제안한 DC-Tree는 사업 데이터베이스 시스템에 적용 할 수 있을 것으로 예상되며, 실제 응용에서도 성능 향상을 보일 수 있을 것이다.
데이터 처리 성능에서 메인 메모리 데이터베이스(MMDB)가 디스크 기반 데이터베이스(DRDB)보다 월등하여 국내외의 데이터베이스 영역에서 이슈가 되고 있다. MMDB 성능에 영향을 미치는 요소에는 CPU의 성능과 메모리의 크기 및 인덱스의 선택 등이 있다. 이 중에서 MMDB 성능에 비교적 큰 영향을 미치는 요소는 인덱스의 선택 문제이다. 옵티마이저의 실행계획을 수립할 때, 인덱스는 최적의 경로를 찾도록 하는 전략적인 요소로서 그 구성에 문제가 있으면 최적화된 실행계획을 얻을 수 없다. 하지만 이러한 인덱스 선택 기준에 관련한 연구는 미미한 실정이다. 따라서 우리는 MMDB에서의 인덱스 선택 기준에 대하여 실험하고 연구하였다. 실험에 사용된 MMDB는 인기 있는 TimesTen MMDB이다. 실험 대상 테이블에 대하여 인덱스가 없는 경우, T-Tree 인덱스를 생성한 경우, Bitmap 인덱스를 생성한 경우 등에서 데이터 량과 분포도를 각각 변화시켜, 어떤 분포도에서 어떤 인덱스가 유리한지 실험하고 인덱스의 선택 기준 결과를 얻었다. 본 연구의 결과는 실무에서 MMDB의 인덱스를 선택하는 기준으로 사용될 수 있을 것으로 기대한다.
점차 더 벌어지는 CPU 속도와 메모리 속도의 차이로 인하여 메모리 접근 병목 현상이 발생하였고, 이 현상을 극복하기 위하여 캐시를 고려한 인덱스 구조에 관한 연구가 계속 되었다. 또한 최근 CPU 트렌드가 싱글 코어에서 멀티 코어로 전환점을 맞으면서 캐시메모리의 효율에 대한 중요성이 더욱 부각되었다. 본 논문은 최신 프로세서를 탑재한 시스템에서 메인 메모리 데이터베이스 시스템을 위한 인덱스 구조들의 성능을 비교 평가하고, 그 중 캐시를 고려한 트리 인덱스의 성능이 유용함을 보인다.
최근 들어, 모든 장소에 컴퓨터가 있고 그것을 누구나 자유롭게 사용할 수 있는 인간 중심 유비쿼터스 환경에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 이러한 컴퓨팅 환경에서의 센서 미들웨어들은 연속적인 스트림 데이터 처리에 대한 막대한 비용을 줄이기 위해서 분석이 끝난 스트림 데이터를 삭제한다. 따라서 사용자의 서비스에 삭제된 스트림 데이터가 요구될 경우, 또는 과거 데이터들에 대한 확률 통계 정보가 요구될 경우, 이에 대한 서비스를 사용자에게 제공할 수 없다. 본 논문에서는 이러한 미들웨어에서의 스트림 데이터 재사용 문제를 해결하기 위해서 스냅샷을 가지는 다중 레벨 공간 DBMS를 기반으로 하는 효율적인 센서 데이터 미들웨어 구조를 설계하였다. 본 시스템은 사용자에게 재사용될 가치가 높은 스트림 데이터들을 다중 레벨 공간 DBMS 의 디스크 데이터베이스에서 관리한다. 또한 빈번한 서비스를 가지는 스트림 데이터의 경우 해당 스트림 데이터를 메모리 데이터베이스에 관리함으로서 사용자에게 신속한 서비스를 제공한다. 본 시스템은 기존의 미들웨어에서 지원할 수 없었던 동일한 스트림 데이터에 대한 빈번한 요청, 또는 확률이나 통계 자료와 같은 데이터 서비스 요청 문제들을 해결하였다. 그리고 메인 메모리 데이터베이스에 스냅샷 형태로 저장되는 스트림 데이터의 높은 데이터 재사용성을 유지함으로서, 사용자에게 지속적으로 정확하고 신속한 데이터 서비스를 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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