• 제목/요약/키워드: 질의 실체화

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하이브리드 공간 DBMS에서 질의 분류를 이용한 최적화 기법 (Query Optimization Scheme using Query Classification in Hybrid Spatial DBMS)

  • 정원일;장석규
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제8권1호
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    • pp.290-299
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    • 2008
  • 본 논문에서는 하이브리드 공간 DBMS에서 질의 분류를 이용한 최적화 기법을 제안한다. 제안 기법은 질의에 이용되는 데이터의 위치에 따라 메모리 질의, 디스크 질의, 하이브리드 질의로 분류하여 처리한다. 특히, 하이브리드 질의의 경우에는 실체화 뷰의 사용률을 높이기 위해 실체화 뷰 생성 조건과 사용자 질의 조건을 비교하여 술어를 분할하는 메커니즘을 적용한다. 또한 질의를 최적화하기 위해 분류된 질의의 비용 계산 결과를 이용하여 최소 비용의 데이터 접근 경로를 선택할 수 있는 데이터 접근 경로 선택 알고리즘을 제안한다. 제안 기법은 대용량 데이터 관리와 빠른 응답 속도를 동시에 만족하는 하이브리드 공간 DBMS의 성능을 기존의 디스크 기반 공간 DBMS보다 최소 20%에서 최대 50%의 성능 향상을 보인다.

XML 스트림 데이터에 대한 연속 질의 처리 시스템 (A Continuous Query Processing System for XML Stream Data)

  • 한승철;강현철
    • 정보처리학회논문지D
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    • 제11D권7호
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    • pp.1375-1384
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    • 2004
  • 스트림 데이터 처리는 여러 응용 분야에서 많은 관심을 가지고 활발한 연구가 수행되고 있다. 특히 모니터링, 센서 네트워크 등의 응용 분야에서 끊임없이 생성되는 대량의 스트림 데이터에 대한 효율적인 처리 요구가 높아지고 있다. 본 논문에서는 스트림 데이터에 대한 연속 질의처리 시스템 모델을 개발하고 성능을 평가한다. 스트림 데이터 모델로 웹상의 데이터 교환 표준으로 자리잡은 XML을 사용하였고 연속 질의는 XQuery에 시구간을 추가한 형태로 표현하였다. 제시된 시스템에서는 질의 처리의 성능 향상을 기하기 위해 질의 결과 값을 백그라운드 처리를 통해 생성하고 결과 값을 실체화하여 후속 질의의 결과 계산에 이용하는 기법을 제공한다. 성능 평가 실험을 통해서 XML 스트림 데이터 처리를 위한 제시한 시스템의 타당성을 보였다.

공간 네트워크 데이터베이스에서 실체화 기법을 이용한 범위 및 k-최근접 질의처리 알고리즘 (Range and k-Nearest Neighbor Query Processing Algorithms using Materialization Techniques in Spatial Network Databases)

  • 김용기;니하드 카림 초우더리;이현조;장재우
    • 한국공간정보시스템학회 논문지
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    • 제9권2호
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    • pp.67-79
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    • 2007
  • 최근 LBS(location-based service) 및 텔레매틱스(telematics) 응용의 효율적인 지원을 위해, 유클리디언(Euclidean) 공간을 대신하여 실제 도로나 철도와 같은 공간 네트워크(network)를 고려한 연구가 활발하게 수행중이다. 그러나 기존 연구에서의 범위 질의 및 k-최근접 질의 처리 알고리즘은 범위나 k 값의 증가에 따라 검색에 필요한 노드 검색 및 거리 계산의 비용 증가로 인하여 선형적인 성능 감소를 보인다. 따라서, 본 논문에서는 공간 네트워크를 위한 기존 질의처리 알고리즘의 성능을 향상시키기 위해, 실체화 기법을 이용한 효율적인 범위 및 k-최근접 질의처리 알고리즘을 제안한다. 아울러, 기존 알고리즘과의 성능 비교를 통하여 제안하는 알고리즘이 우수함을 보인다.

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공간 뷰 재작성을 위한 점진적 변경 방법 (Incremental Update Methods for Adapting of Spatial Views)

  • 반재훈;문상호;홍봉희
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제27권1호
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    • pp.113-128
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    • 2000
  • 실체화된 공간 뷰가 사용자의 관점에 따라 재정의되면 기존의 실체화된 뷰 객체들을 변경하는 것이 필요하며, 이것을 공간 뷰의 재작성이라 한다. 공간 뷰의 재작성을 위한 방법으로는 재정의된 뷰 정의 질의를 수행하는 재계산 방법보다는 영향 받는 뷰 객체들만을 변경하는 점진적 변경이 더 효율적이다. 이것은 공간 뷰가 기존 뷰와는 달리 공간연산자를 포함하는 공간 질의에 의해 정의되므로 실체화 시간이 많이 걸리기 때문이다. 본 논문에서는 먼저 공간 뷰의 재정의 유형들을 분류하고, 각 유형들에 따라 재작성을 위한 점진적 변경 방법들을 제시한다. 이 방법들에서는 기존의 실체화된 뷰 객체들과 뷰 객체와 대응되는 소스 객체들간의 뷰 유도관련성을 추가 정보로 이용한다. 그리고 점진적 재작성의 유형은 기존의 실체화된 뷰 객체를 변경하는 것과 새로운 뷰 객체를 삽입하는 것으로 분류한다. 본 논문에서 제시한 점진적 재작성을 실현하기 위하여 고딕상에 공간 뷰 재작성기를 설계 및 구현한다. 또한 실제 데이타를 대상으로 재계산 방법과의 성능 평가를 통하여 점진적 재작성의 우수성을 보인다.

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UDF 기반 이동객체 질의 처리 설계 및 구현 (Design of Moving Object Query Processing Based on UDF)

  • 유기현;양평우;남광우
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제6권2호
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    • pp.85-90
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    • 2017
  • 최근 모바일 컴퓨팅 환경의 발달로 다양한 모바일 장비들이 보급되고 있다. 특히 GPS가 탑재된 모바일 장비들의 보급이 활발해지면서 위치정보를 이용한 다양한 응용서비스들이 생겨나고 있다. 이 논문에서는 연속적인 시간에서 획득한 이동객체 위치 정보들의 집합, 즉 이동객체의 궤적을 저장, 관리하기 위한 시스템 모델 및 대용량 이동객체 데이터를 빠르게 질의할 수 있는 UDF (User-Defined Functions) 기반 궤적 인덱스 기법과 질의 선 실체화 테이블 기법을 제안하고 실험을 통해 각 기법들의 성능을 비교 평가한다. 실험에서 질의 선 실체화 테이블 기법이 UDF 기반 궤적 인덱스 기법보다 실행시간에서 약 1.2배 빠른 결과를 보였다.

데이타 큐브에서 세분화된 뷰 실체화 기법 (Fine Granule View Materialization in Data Cubes)

  • 김민정;정연동;박웅제;김명호
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제28권4호
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    • pp.587-595
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    • 2001
  • 일반적으로 뷰라고 불리는 데이타 큐브의 일부를 실체화하여 저장하는 방법은 데이타 웨어하우스에서 많이 사용되는 기술이다. 유는 집계 함수로 정의되는 질의의 결과이다. 본 논문에서는 세분화된 뷰의 개념을 소개한다. 세분화된 뷰란 각 타원별로 정해진 구간에서의 집계 함수 결과이다. 이때 각 차원 별로 나누는 구간은 질의의 접근 형태를 기준으로 설정된다. 세분화된 뷰의 표현 및 선택을 위하여 AND-OR 큐브 그래프와 4ND-OR 최소 비용 그래프를 정의한다. 그리고, 이 구조체들을 이용하여 세분 화된 뷰 실체화 기법을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 방법의 성능을 평가한다.

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데이터 웨어하우스에서 클러스터링 기법을 이용한 실체화 뷰 선택 알고리즘 (Materialized View Selection Algorithm using Clustering Technique in Data Warehouse)

  • 양진혁;정인정
    • 한국정보처리학회논문지
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    • 제7권8호
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    • pp.2273-2286
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    • 2000
  • 데이터 웨어하우스에서 실체화 할 뷰들을 알맞게 선택하는 것은 분석적인 질의에 대한 정확하고 신속한 응답을 얻기 위해서 대단히 중요한 문제이다. 기존의 뷰 선택 알고리즘들에서는 릴레이션 전체가 실체화 뷰들로서 고려되었다. 그러나, 릴레이션의 부분 대신 전체를 실체화한다는 것은 시간과 공간 비용측면에서 좋지 못한 성능을 초래한다. 따라서, 우리는 기존 뷰 선택 알고리즘들에서의 문제점을 극복하기 위해서 개선된 실체화 뷰 선택 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘 ASVMRT(Algorithm for Selection on Views to Materialize using Reduced Table)에서는 먼저 속성-값들의 농도에 기반을 둔 자동 클러스터링을 사용하여 축약 테이블들을 데이터 웨어하우스에서 생성한 다음, 원래의 베이스 릴레이션들의 조합 대신에 축약 테이블들의 조합을 실체화 뷰들로 고려한다. 제안한 알고리즘의 타당성 검증을 위하여 우리는 실험결과에서 시간 및 공간 모두에서 기존 알고리즘들보다 약 1.8배의 성능향상이 있음을 보인다.

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데이터 웨어하우스에서 클러스터링 기법을 이용한 실체화 뷰 선택 알고리즘 (Materialized View Selection Algorithm using Clustering Technique in Data Warehouse)

  • 양진혁;정인정
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2000년도 제13회 춘계학술대회 및 임시총회 학술발표 논문집
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    • pp.28-35
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    • 2000
  • 데이터 웨어하우스에서 실체화 할 뷰들을 알맞게 선택하는 것은 분석적인 질의에 대한 정확하고 신속한 응답을 얻기 위해서 대단히 중요한 문제이다. 기존의 알고리즘들에서는 릴레이션 전체가 실체화 뷰들로서 고려되었다. 그러나, 릴레이션의 부분 대신 전체를 실체화한다는 것은 시간과 공간 비용측면에서 좋지 못한 성능을 초래한다. 따라서, 우리는 이러한 문제를 해결함과 동시에 데이터 웨어하우스의 성능을 향상시키기 위해서 새로운 실체화 뷰 선택 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘 ASVMR(Algorithm for Selection of Views to Materialize using Reduced table)에서는 먼저 속성-값들의 농도에 기반을 둔 자동 클러스터링을 사용하여 축약 테이블들을 데이터 웨어하우스에서 생성하고, 그리고 원래의 베이스 릴레이션들의 조합 대신에 축약 테이블들의 조합을 실체화 뷰들로 고려한다. 실험결과에서 시간 및 공간 모두에서 기존 알고리즘들보다 약 1.8배의 성능향상이 있음을 알 수 있다.

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XML 뷰 인덱싱 (XML Vicw Indexing)

  • 김영성;강현철
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제30권3호
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    • pp.252-272
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    • 2003
  • 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.

공간 네트워크 데이터베이스에서 POI 기반 실체화 기법을 이용한 Closest Pairs 및 e-distance 조인 질의처리 알고리즘 (Closest Pairs and e-distance Join Query Processing Algorithms using a POI-based Materialization Technique in Spatial Network Databases)

  • 김용기;장재우
    • 한국공간정보시스템학회 논문지
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    • 제9권3호
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    • pp.67-80
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    • 2007
  • 최근 LBS(location-based service) 및 텔레매틱스(telematics) 응용의 효율적인 지원을 위해, 기존 유클리디언(Euclidean) 공간 대신, 실제 도로나 철도와 같은 공간 네트워크(network)를 고려한 다수의 연구가 수행되었다. 그러나 Closest Pairs 질의 및 e-distance 조인 질의는, 하나의 POI(Point Of Interest)를 다루는 대신 POI 집합에 대하여 질의처리를 수행하기 때문에 매우 비용이 많이 든다. 아울러, k 값 및 범위의 증가에 따라 질의처리에 필요한 노드 검색 및 거리 계산의 비용이 매우 크게 증가한다. 따라서 본 논문에서는 공간 네트워크를 위한 효율적인 Closest Pairs 질의 및 e-distance 조인 질의 처리를 위해, POI 기반의 실체화 기법을 이용한 효율적인 질의처리 알고리즘을 제안한다. 아울러 기존 질의처리 알고리즘과의 성능 비교를 통하여 제안하는 알고리즘이 검색 성능이 우수함을 보인다.

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