• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제30권3호
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• pp.225-236
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• 2003

다차원 온라인 분석처리 (MOLAP, Multidimensional On-line Analytical Processing) 시스템은 데이타를 큐브라고 불리는 다차원 배열에 저장하고 배열 인덱스를 이용하여 데이타를 엑세스한다. 큐브를 디스크에 저장할 때 각 변의 길이가 같은 작은 청크들로 조각내어 저장하게 되면 데이타 클러스터링 효과를 통해 모든 차원에 공평한 질의 처리 성능이 보장되며, 이러한 큐브 저장 방법을 ‘청크기반 MOLAP 큐브’ 저장 방법이라고 부른다. 공간 효율성을 높이기 위해 밀도가 낮은 청크들은 또한 압축되어 저장되는데 이 과정에서 데이타의 상대 위치 정보가 상실되며 원하는 청크들을 신속하게 엑세스하기 위해 인덱스가 필요하게 된다. 본 연구에서는 비트맵을 사용하여 청크기반 MOLAP 큐브를 인덱싱하는 방법을 제시한다. 인덱스는 큐브가 생성될 때 동시에 생성될 수 있으며, 인덱스 수준에서 청크들의 상대 위치 정보를 보존하여 청크들을 상수 시간에 검색할 수 있도록 하였고, 인덱스 블록마다 가능한 많은 청크들의 위치 정보가 포함되도록 하여 범위 질의를 비롯한 OLAP 주요 연산 처리 시에 인덱스 엑세스 회수를 크게 감소시켰다. 인덱스의 시간 공간적 효율성은 다차원 인덱싱 기법인 UB-트리, 그리드 파일과의 비교를 통해 검증하였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제29권4호
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• pp.262-273
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• 2002

MOLAP(multi-dimensional online analytical processing)은 데이타의 다차원적 분석 기술로서, 이는 질의 처리 속도를 높이기 위해 데이타를 큐브(cube)라고 불리는 다차원 배열에 저장하고 배열 인덱스를 사용하여 데이타를 엑세스한다. 큐브는 다양한 방식으로 디스크에 저장될 수 있으며 이 때 사용되는 방식에 따라 MOLAP의 주요 연산인 슬라이스와 다이스 연산 속도가 크게 영향을 받는다. 이러한 연산들을 효율적으로 처리하기 위해 다차원 배열을 작은 크기의 청크로 나누고 이 들 중에서 희박한 청크들을 압축하여 저장하는 기법이 [1]에 제안되어 있다. 이 방식에서는 청크들을 행우선 순서로 디스크에 저장한다. 본 연구에서는 청크들을 밀도와 인접도 기준으로 배치시킴으로써 슬라이스와 다이스 연산 속도를 향상시키는 방법을 제시한다. 청크 밀도를 이용하여 청크들을 디스크 블록 경계에 가능한 한 맞추었고, Z 인덱싱을 사하여 인접한 저밀도 청크들을 군집화 함으로써 디스크 I/O의 속도를 높였다. 제안한 큐브 저장 방식은 일반적 비즈니스 데이타의 분석에 흔히 사용되는 3~5차원의 큐브 저장에 효율적이라는 것을 실험적으로 보였다.