• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
• /
• 2004.05a
• /
• pp.616-619
• /
• 2004

최근 대용량 데이터의 저장과 검색을 요구하는 파일시스템이 필요하게 됨에 따라, 별도의 서버를 두지 않고 분산된 클라이언트가 메타데이터를 직접 관리하면서 모든 저장 장치들에 접근할 수 있는 SAN 기반 리눅스 클러스터 파일시스템의 연구가 활발하게 진행 중에 있다. 이러한 대규모 파일 시스템을 위해서는 동적 해싱을 이용한 디렉토리 관리가 요구되므로, 본 논문에서는 그 중 확장 해싱 디렉토리 구조와 선형 해싱 디렉토리 구조를 설계 및 구현하고, 구현된 시스템을 이용하여 성능평가를 통해 두 디렉토리 구조의 성능을 분석한다. 비교 분석 결과, 파일의 삽입 성능에서는 선형 해싱 기반의 디렉토리가 우수하였으나, 공간 활용면에서는 확장 해싱 기반의 디렉토리가 우수한 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
• /
• 2004.03a
• /
• pp.7-10
• /
• 2004

회복기법은 비공유 공간 데이터베이스 클러스터에서 고가용성을 위해 매우 중요하게 고려되고 있다. 일반적으로 데이터베이스 클러스터의 회복기법은 노드의 오류가 발생한 경우 로컬 로그와는 별도로 클러스터 로그를 생성하며, 이를 기반으로 해당 노드에서의 회복과정을 수행한다. 그러나, 기존의 기법은 하나의 레코드를 위해 다수의 갱신정보를 유지함으로써 클러스터 로그의 크기가 증가되고, 전송비용이 증가된다. 이는 회복노드에서 하나의 레코드에 대해 털러 번의 불필요한 연산을 실행하여 회복시간이 증가되고, 전체적인 시스템의 부하를 증가시키는 문제를 발생시킨다. 본 논문에서는 비공유 공간 데이터베이스 클러스터에서 확장성 해싱 기반의 로그를 이용한 회복기법을 제안한다. 제안기법에서의 클러스터 로그는 레코드 키값을 이용한 확장성 해싱을 기반으로 레코드의 변경사항과 실제 데이터를 가리키는 포인터 정보로 구성된다. 확장성 해싱 기반의 클러스터 로그는 크기와 전송비용이 감소하며, 회복노드는 하나의 레코드에 대해 한번의 갱신연산만 실행하므로 빠른 회복이 가능하다. 따라서 제안 기법은 확장성 해싱 기반의 클러스터 로그를 이용하여 효율적인 회복처리를 수행하며, 시스템의 가용성을 향상시킨다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2006.10a
• /
• pp.526-531
• /
• 2006

무선 인터넷 프록시 서버 클러스터는 성능 및 저장 공간의 확장성이 보장되어야 한다. 일반적으로 사용되는 RR 스케줄링의 경우 성능의 확장성은 보장되지만, 요청 URL 데이터의 중복 저장으로 인해 저장 공간의 확장성이 없는 단점을 가진다. 또한 저장 공간의 확장성을 위해 많이 사용되는 해싱 스케줄링의 경우, 요청 URL이 캐시 서버에 고정되어 있어 사용자의 요청 패턴 혹은 Hot-Spot 시에 성능의 확장성이 없는 단점을 가진다. 이에 본 논문에서는 성능 및 저장 공간의 확장성을 보장하는 새로운 동적 해싱 기법을 제안한다. 제안된 동적 해싱 기법은 캐시 서버의 부하 상태에 따라 요청 URL을 캐시 서버들 사이로 이동함으로써 사용자의 요청 패턴 혹은 Hot-Spot 시에 성능의 확장성을 보장한다. 제안된 방법은 16대의 컴퓨터를 사용하여 실험을 수행하였고, 실험 결과를 통해 제안된 방법이 기존 방법에 비해 성능 및 저장 공간의 확장성을 보장함을 확인하였다.

• Journal of Korea Multimedia Society
• /
• v.8 no.7
• /
• pp.924-942
• /
• 2005

Recently, large-scale directories have been developed for LINUX cluster file systems to store and retrieve huge amount of data. One of them, GFS directory, has attracted much attention because it is based on extendible hashing, one of dynamic hashing techniques, to support fast access to files. One distinctive feature of the GFS directory is the flat structure where all the leaf nodes are located at the same level of the tree. Hut one disadvantage of the mode structure is that the height of the mode tree has to be increased to make the tree flat after a byte is inserted to a full tree which cannot accommodate it. Thus, one byte addition makes the height of the whole mode tree grow, and each data block of the new tree needs one more link access than the old one. Another dynamic hashing technique which can be used for directories is linear hashing and a couple of researches have shown that it can get better performance at file access times than extendible hashing. [n this research, we have designed and implemented an extendible hashing directory and a linear hashing directory for large-scale LINUX cluster file systems and have compared performance between them. We have used the semi-flat structure which is known to have better access performance than the flat structure. According to the results of the performance evaluation, the linear hashing directory has shown slightly better performance at file inserts and accesses in most cases, whereas the extendible hashing directory is somewhat better at space utilization.

• Electronics and Telecommunications Trends
• /
• v.16 no.6 s.72
• /
• pp.29-40
• /
• 2001

본 고에서는 디스크 기반의 정보검색시스템의 성능을 높이는 것을 목표로, 주기억장치 상주형 정보검색시스템에 적합한 주기억장치 기반의 인덱싱 기법을 비교 평가하고자 한다. 인덱스는 인덱스를 구성하는 키의 순서가 유지되는지의 여부에 따라 크게 두 종류로 나눌 수 있는데, 키가 일정한 순서로 유지되는 트리 계열과 키의 순서와 관계없이 무작위로 유지되는 해시 계열로 구분할 수 있다. 트리 계열 인덱스는 일정한 범위가 주어지는 연산을 처리할 때 유용하게 사용될 수 있으며, 해시 계열 인덱스는 특정한 키에 의한 빠른 데이터 접근을 제공한다. 트리 계열 인덱스로는 AVL 트리, B+ 트리, T 트리 등이 있으며, 해시 계열 인덱스로는 체인 버켓 해싱(Chained Bucket Hashing: CBH), 확장 해싱(Extendible Hashing: EH), 선형 해싱(Linear Hashing: LH), 수정된 선형 해싱(Modified Linear Hashing), 다중 디렉토리 해싱(Multi-directory Hashing) 및 확장된 체인 버켓 해싱(Extendible Chained Bucket Hashing: ECBH) 등이 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2003.11c
• /
• pp.1493-1496
• /
• 2003

데이터베이스 관계 연산자 중 프로젝션(projection)과 집단 연산(aggregate function)시 사용되는 GROUP BY절, 그리고 동등 조인(equi join)에 대한 질의 처리는 중복된 튜플 중복된 GROUP BY 필드, 조인 중 발생하는 임시결과에 대한 제거나 집단 연산, 임시 결과의 저장을 위해 정렬이나 해싱 기반 알고리즘을 적용하고 있다. 이 중 해싱 기반 알고리즘은 데이터에 대한 직접적인 접근 방법과 정렬비용이 없다는 장점으로 인해 자주 사용하게 된다. 그러나 이러한 해싱(extendible hashing)[1] 기반 알고리즘은 키 값이 저장되는 버켓(bucket) 페이지의 넘침(overflow)으로 인해 분할(split)이 발생하는 경우, 분할을 야기시킨 버켓 페이지에 대한 정보를 제외한 동일한 내용의 기존 디렉토리 구조를 배로 확장해야 하는 공간 확장과, 확장된 디렉토리 구조의 유지를 위해 많은 비용을 소모하게 된다. 본 논문에서는 다량의 데이터에 대한 접근 기법과 디렉토리 구조의 저장공간, 유지 비용 절감 및 중복 해시 값을 지니는 데이터를 처리하기위한 해시 색인인 가상 디렉토리 확장 해시 색인을 제안한다. 가상 디렉토리 확장 해시 색인은 디렉토리 구조를 다단계 구조로 유지함으로써, 넓은 저장 공간을 필요로 하는 다량의 데이터에 대한 접근경로 문제를 해결하였고, 가상 디렉토리 레벨이라는 새로운 구조를 통해, 기존 디렉토리 구조의 공간 낭비 및 유지 비용을 최소화 시켰으며, 버켓 페이지를 리스트(list) 구조로 유지함으로써 중복 해시 값에 의한 디렉토리 구조의 연쇄적 분할 문제를 해결하였다.

• The KIPS Transactions:PartA
• /
• v.14A no.7
• /
• pp.443-450
• /
• 2007

Performance scalability and storage scalability become important in a large scale cluster of wireless internet proxy cache servers. Performance scalability means that the whole performance of the cluster increases linearly according as servers are added. Storage scalability means that the total size of cache storage in the cluster is constant, regardless of the number of cache servers used, if the whole cache data are partitioned and each partition is stored in each server, respectively. The Round-Robin based load balancing method generally used in a large scale server cluster shows the performance scalability but no storage scalability because all the requested URL data need to be stored in each server. The hashing based load balancing method shows storage scalability because all the requested URL data are partitioned and each partition is stored in each server, respectively. but, it shows no performance scalability in case of uneven pattern of client requests or Hot-Spot. In this paper, we propose a novel dynamic hashing method with performance and storage scalability. In a time interval, the proposed scheme keeps to find some of requested URLs allocated to overloaded servers and dynamically reallocate them to other less-loaded servers. We performed experiments using 16 PCs and experimental results show that the proposed method has the performance and storage scalability as different from the existing hashing method.

• The KIPS Transactions:PartD
• /
• v.11D no.7 s.96
• /
• pp.1409-1416
• /
• 2004

Recently, due to the popularity and explosive growth of the Internet, information exchange is increasing dramatically over the Internet. Also the XML is becoming a standard as well as a major tool of data exchange on the Internet. so that in retrieving the XML document. the problem for speeding up evaluation of path-oriented queries is a main issue. In this paper, we propose a new indexing technique to advance the searching performance of path-oriented queries in document databases. In the new indexing technique, an abbreviation-path file to perform path-oriented queries efficiently is generated which is able to use its hash-code value to index keys. Also this technique can be further enhanced by combining the Extendible Hashing technique with the abbreviation path file to expedite a speed up evaluation of retrieval.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 1999.10a
• /
• pp.270-272
• /
• 1999

최근에 활발히 연구되고 있는 지리 정보 시스템 등은 2차원 이상의 공간 속성을 갖는 공간 객체들로 구성되며 데이터 양이 매우 방대하여 효율적인 공간 색인 기법이 요구되고 있다. 그러나, 기존의 공간 색인 기법들은 공간 객체의 크기와 밀도 차이, 공간 연산의 종류에 따라 각각 큰 성능차를 보이며 때로는 이용이 불가능한 경우도 있다. 이와 같은 문제점들을 해결하기 위해서는 공간 객체의 크기와 밀도 차이에 독립적인 하나의 색인 구조로 다양한 공간 연산들을 효율적으로 지원할 수 있는 공간 색인 기법이 필요하다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결할 수 있는 새로운 공간 색인 기법인 공간 해싱(spatial hashing)을 제안하고 관련연산들을 정의하였다. 공간 해싱은 각 객체의 영역을 MBR로 단순화하고 그 MBR의 좌상점(Left-Top point)와 우하점(Right-Bottom point) 만을 이용해 객체의 영역 정보와 위치 정보를 확장성 해싱을 이용하여 유지하는 색인 기법이다.

• The Journal of Society for e-Business Studies
• /
• v.9 no.1
• /
• pp.83-104
• /
• 2004

Recently, information systems that require storage and retrieval of huge amount of data are becoming used widely. Accordingly, research efforts have been made to develop Linux cluster file systems in the SAN environment in which clients themselves can manage metadata and access data directly. Also a semi-flat directory structure based on extendible hashing has been proposed to support fast retrieval of files[1]. In this research, we have designed and implemented the semi-flat extendible hash directory under the Linux system. In order to evaluate the practicality of the directory, we have also implemented the B+-tree based directory and experimented the performance. According to the performance comparisons, the extendible hash directory has the better performance at insert, delete, and search operations. On the other hand, the B+-tree directory is better at sorting files.