지리정보시스템에서 사용자의 서로 다른 관점에 따른 지리 객체의 다양한 공간 표현을 지원하는 가상 클래스인 공간 뷰를 빠른 질의 수행을 위하여 실체화한다. 그리고 사용자 관점의 변경에 의해 공간 뷰가 재정의된 경우에는 일관성 유지를 위해 재계산을 수행하거나 기존의 실체화 된 뷰 객체를 이용하여 빠르게 변경하는 점진적 변경을 수행한다. 이러한 점진적 변경 방법은 적용 방법에 따라 기존의 실체화된 뷰 객체를 변경하는 방법과 새로운 뷰 객체를 삽입하는 방법으로 나누어지며, 추가 정보 사용 여부에 따라 뷰 객체를 사용하는 방법과 추가 정보를 사용하는 방법으로 나누어진다. 이 논문에서는 재정의된 공간 뷰의 변경 유형에 따라 점진적 변경 방법을 분류하고 각 방법에 적용할 수 있는 알고리즘을 제시한다. 그리고 상용 GIS 시스템인 고딕(Gothic)에 점진적 변경 방법을 이용한 공간 뷰 재작성기를 설계 및 구현한다. 마지막으로 이 논문에서 제시한 점진적 변경 방법의 성능 평가를 위하여 재계산 방법과 비교 평가한다.
일반적으로 공간질의 처리는 복잡한 대용량 공간데이타를 대상으로 수행하기 때문에 많은 비용과 시간이 필요하다. 특히, 클라이언트/서버 공간 데이터베이스 환경에서는 클라이언트가 자주 이용하는 질의를 반복하여 처리하는 경우에 서버의 부하가 증가되며 질의 응답시간도 길어지게 된다. 따라서 클라이언트/서버 공간 데이타베이스에서 클라이언트측의 공간질의를 효율적으로 처리하기 위해서는 데이터 캐싱 등의 기법이 필요하다. 이를 위하여 본 논문에서는 클라이언트에서 자주 이용되는 공간질의를 뷰로 정의하고 클라이언트에서 실체화하는 방법을 이용하여 데이터 캐싱을 처리한다. 그리고 클라이언트에 실체화된 뷰를 최대한으로 이용하기 위하여 질의 수정 기법을 적용한 공간질의 처리 방법을 제시한다.
웹 상의 데이터 교환 표준으로 XML이 등장한 이래 XML 데이터를 관계 DBMS에 저장하고 질의 처리를 수행하는 기법에 관한 연구가 활발히 수행되고 있다. 전통적인 데이터베이스에서처럼 단일 또는 복수개의 XML문서에 대한 XML 질의를 통해 XML 뷰를 정의할 수 있고 이는 질의 처리 성능 향상을 위해 웹 환경에서 실체화될 수 있다. 본 논문에서는 XML 데이터를 관계 DBMS에 저장하였을 때 XML 질의의 결과를 실체뷰로 캐쉬하였다가 동일 질의가 반복될 때 캐쉬를 이용한 응답을 수행하기 위한 XML 뷰 실체화 모델을 세 가지 제시하고 비교, 평가한다.
본 논문에서는 필드의 추가, 삭제에 의해 데이터 큐브의 확장과 서로 다른 시간구간의 뷰가 존재함을 밝히고 이에 따른 두 가지 문제점을 제안한다. 첫째 새로 추가된 필드에 따라 이전 데이터를 변화할 것인가\ulcorner 둘째 필드의 추가로 불필요해진 실체화된 뷰를 계속 유지할 것인가\ulcorner 이를 해결하기 위해 메타데이타를 통하여 데이터 큐브의 재구성이나 불필요한 뷰의 실체와 없이 다른 시간구간의 실체화된 뷰를 효과적으로 사용하는 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 기법은 시간 축을 고려함으로써 데이터 큐브의 격자구조를 따라 의존관계의 뷰들을 부분적으로 사용하고 결과를 결합하는 방식이다. 성능평가를 통하여 데이터 웨어하우스의 변화 시 기존의 기법보다 좋은 질의처리 성능을 가짐을 보인다. 보다 빠른 질의처리를 위하여 데이터 큐브를 사용하고, 큐브를 구성하는 뷰들을 실체화 한다. 하지만 새로운 필드의 추가나 삭제와 같은 데이터 웨어하우스의 변화, 성장에 의해 구조변화 등의 문제가 발생하고, 이에 대하여 적절해 대응할 필요가 있다.
지금까지 구축 된 공간 데이터들을 각 서버끼리 공유하여 유사한 내용의 공간정보구축을 위만 중복투자를 막고 공간데이터의 활용도를 높이는 방안이 시급하다. 멀티서버 환경에서의 공간데이터의 공유는 데이터의 보안과 사용자 편의성을 고려하여 뷰로 제공되고 관리되어질 수 있다. 분산 된 대용량의 공간데이터에 대해 복잡한 공간연산 처리를 감안한다면 멀티서버 환경에서는 공간 뷰의 실체화가 필수적이다. 본 논문에서는 멀티서버 환경에서의 공간데이터의 유통을 지원하고 공유 된 공간데이터에 대한 사용자 편의성과 네트웍 부하를 고려한 공간 뷰 실체화 기법을 제안한다. 확장 된 공간데이터 디렉토리 서비스(Extended Spatial Data Diretory Service)를 이용하여 각 서버가 공유하는 공간테이블에 대란 정보를 검색하고, 검색 된 징보를 바탕으로 로컬서버는 각 서버에에 직접 접속하여 필요한 영역의 데이터를 얻어 뷰를 생성한다. 이때 공유 공간데이터가 대용량 데이터임을 고려하여 로컬서버는 공간 뷰 성의에 대한 술어를 분리하여 뷰 질의 처리를 각각의 원격서버로 분산시켜 네트웍 부하와 서버의 질의처리 비용을 줄이고 공간 뷰 서버에 실제화 시킴으로써 뷰에 대한 질의처리시 각 서버로의 접근을 데비터의 접근을 줄여 사용자 응-답시간을 최소화한다.
클라이언트/서버 환경에서 서버의 공간 데이터를 검색, 접근하기 위한 공간 질의는 대용량의 공간 객체에 대해 복잡한 공간 연산을 수행한다. 그러므로 클라이언트가 자주 이용하는 공간 질의를 매번 서버에서 처리하는 경우에 서버의 부하가 증가하며 질의 응답시간도 길어지게 된다. 따라서 이러한 공간 질의를 뷰로 정의하고 클라이언트에 실체화하면 질의를 효율적으로 처리할 수 있다. 이 경우에 공간뷰를 유도한 서버의 소스 객체의 변경에 따라 클라이언트의 실체화된 뷰 객체의 일관성을 유지해야 한다. 본 논문에서는 클라이언트/서버 환경에서 공간뷰 개념을 확장한 클라이언트 공간뷰를 정의하고 일관성 유지를 위한 알고리즘을 제시한다. 그리고 상용 지리정보시스템인 고딕에서 클라이언트 공간뷰 시스템을 설계 및 구현한다. 마지막으로 질의 재수행과 본 논문에서 제시한 클라이언트 공간뷰의 성능을 실제 데이터를 이용하여 비교 평가한다.
데이터웨어하우스는 대용량의 데이터를 대상으로 복잡한 분석을 수행하거나 전략적 의사 결정을 위해 사용되기 때문에 신속한 질의 응답을 위한 성능 관리가 무엇보다 중요하다. 데이터웨어하우스는 일반 운영계 시스템과는 다른 목적과 특성을 가지기 때문에 그에 적합한 성능 모니터링 방법이 필요하다. 본 연구에서는 오라클 데이터베이스를 위한 OLTP(On-Line Transaction Processing)용 국산 성능 모니터링 도구인 DBMax를 데이터웨어하우스 환경에 적용할 수 있도록 기능을 확장한다. 우선 기존의 운영계 시스템과는 구분되는 데이터웨어하우스의 특성을 토대로 오라클9i에서 제공하고 있는 성능 항상 기법인 실체화된 뷰(MV: Materialized View)와 EH(Data Extraction, Transformation and Loading) 화장 기능을 모니터링하기 위한 요구사항을 분석하고 이를 지원하기 위한 DBMax 확장 방안을 설계 및 구현한다. 실체화된 뷰와 ETL 확장 기능을 위해 제공되는 오라클9i의 다양한 스키마 객체에 대한 정보 및 성능 관련 지표를 제시하여 SQL 튜닝 기능을 지원하며 사후 분석을 위한 DBMax의 로그 파일에서 의미 있는 SQL문을 추출하여 잠재적으로 유용한 실체화된 뷰를 권고할 수 있도록 기능을 확장한다.
공간 데이터베이스 시스템에서는 데이터의 보안과 사용자의 편의성을 제공하기 위해 사용자가 원하는 공간데이터만으로 구성된 공간 뷰를 제공한다. 클라이언트/서버 환경의 공간 데이터베이스 시스템에서 다수의 클라이언트에 의해 공간 뷰에 대한 질의가 요청 될 시 대용량의 데이터를 처리하기 위한 서버의 I/O 연산의 수행비용과 질의처리 비용 및 결과 데이터의 전송을 위한 전송 비용이 서버의 부하를 일으키고 질의 처리속도의 저하를 야기시킨다. 본 논문에서는 클라이언트/서버 환경의 공간 데이터베이스 시스템에서 공간 뷰의 생성 과정을 서버와 클라이언트에 분산시킨 크라이언트 실체화 기법을 제안한다. 공간 뷰 생성의 질의처리를 서버와 클라이언트에 분산시켜 대용량의 데이터와 복잡한 공간 연산에 따른 공간 뷰 생성과정의 서버 부하를 감소시키고 클라이언트에 실체화 함으로 해서 공간뷰에 대한 질의처리 요구에 따른 서버의 병목현상과 서버 부하를 감소시켜 사용자 응답시간을 최소화한다.
데이터웨어하우스는 데이터분석을 위한 특수 목적의 데이터베이스로, 주로 데이터분석을 위한 질의(이하 OLAP 질의)가 던져진다. 그런데 OLAP질의는 수백만개의 레코드를 가지 테이블에 대해 하나 이상의 aggregation 함수와 group-by 연산자가 포함되므로, 질의 처리 시간은 수 분에서 수 시간이 걸린다. 이를 개선하기위하여 데이터 큐브를 구현함에 있어서의 문제는 디스크 공간이 한정되어 있기 때문에 평균 질의 처리 시간이 훨씬 짧아진다하더라도 모든 셀들을 실체화할수 없다. 따라서 한정된 디스크 공간을 최대한 활용하면서 가능한 빠른 평균 질의 처리 시간을 얻을 수 있도록 데이터 큐브의 일부만을 실체화 시켜야한다. 본 논문의 주제와 관련된 연구로는 Harinarayan[4] 이 제안한 greedy 알고리즘이 있다. 이 알고리즘은 1) 데이터 큐브를 격자구조로 표현한후, 2) 격자의 위에서부터 아래로 차례로 뷰들을 방문하면서 방문한 뷰가 실체화되 경우 데이터 큐브에 주는 이익을 계산한다. 3) 그 중 가장 이익이 큰 것을 선택한다. 3) 그중 가장 이익이 큰 것을 선택한다. 2)와 3)의 과정은 k개의 뷰를 선택할 경우, k번 반복된다. 이 알고리즘의 운영 시간은 데이터 큐브를 구성하는 뷰의 개수가 n개이고 그 중에서 k개를 실체화할 경우에 O(kn2)이다. 본 논문에서는 운영 시간을 향상시킨 수정된 greedy 알고리즘을 제안한다. 알고리즘 내부에서 실체화할 뷰를 선택할 때 격자를 단순화시킨 트리를 사용함으로써, 알고리즘 운영시간을 O(kn2)에서 O(kn)으로 향상시켰다.
뷰는 이질적인 데이타의 통합 및 여과(filtering) 기능을 통해서 데이타베이스의 필요한 부분을 제공한다. 많은 정보가 쏟아지고 있는 웹 환경의 데이타 교환 표준인 XML에 대해서도 뷰의 개념은 유용하다. 본 논문은 XML 뷰 인덱싱이라고 명명한 XML 뷰를 구현하는 기법을 제안한다. XML 뷰는 XML 뷰에 대한 정보와 더불어 뷰를 구성하는 하부 XML 엘리먼트에 대한 식별자를 저장하는 구조인 XML 뷰 인덱스로 표현된다. XML 뷰 인덱스가 XML 엘리먼트 자체가 아닌 식별자만을 저장하므로, 사용자가 XML 뷰를 요청하면 하부 XML 문서를 기반으로 XML 뷰를 실체화해야 한다. 또한, 하부 XML 문서에 대한 변경에 대하여 XML 뷰 인덱스의 일관성을 유지하기 위한 효율적인 점진적 갱신 기법이 필요하다. 본 논문에서는 XML 뷰 인덱싱을 위한 자료구조와 알고리즘을 제안하고 구현하였다. 성능 평가 결과 XML 뷰 인덱싱을 사용하는 것이 매번 뷰를 재생성하는 경우보다 질의 재수행 시간이 적게 걸렸다. XML 뷰 인덱싱 기법이 실체화 시간으로 인해 XML 실체뷰 기법보다 질의 재수행 시간은 많이 걸리지만, 저장 공간 면에서는 약 30배 정도 효율적인 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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