데이터 웨어하우스는 크기가 방대하기 때문에 인덱스의 선택은 질의어 처리의 효율성에 상대한 영향을 준다. 인덱스는 질의 처리 비용을 줄이지만, 그것이 차지하는 기억 영역과 데이터베이스의 변경에 따른 보수라는 비용이 수반된다. 데이터 웨어하우스에서 하나의 사실 테이블과 여러 개의 차원 테이블 사이의 조인을 행하는 스타 조인 질의어와 차원 테이블의 선택을 최적화하기 위해서 비트맵 조인 인덱스가 잘 적용된다. 비트맵 조인 인덱스는 이진수로 표현되기 때문에 저장 비용은 적게 들지만 인덱스 할 후보 속성들이 많이 생성되기 때문에 그 중에서 인덱스 할 속성들을 선택하는 일은 어려운 과제가 된다. 인덱스 선택은 일단 후보 속성들의 개수를 축소하고, 그 중에서 인덱스를 선택하게 된다. 본 논문에서는 데이터 마이닝 방법을 사용해서 비트 맵 조인 인덱스 선택 문제에서 후보 속성들의 개수를 축소하는 것을 해결한다. 질의어에 있는 속성들의 빈도에 기준해서 후보 속성들의 개수를 감소시키는 기존의 방법에 비해서 본 논문은 속성들의 빈도를 사용함과 동시에 차원 테이블의 크기, 차원 테이블의 튜플 크기, 디스크의 페이지 크기 등을 고려한다. 그리고 데이터마이닝 기법으로 빈발 항목집합을 마이닝하여 후보 속성들의 개수를 효과적으로 줄인다. 후보 속성집합들의 비트 맵 조인 인덱스에 비용함수를 적용해서 최소의 비용과 기억 영역 제한에 적합한 속성집합들의 비트 맵 조인 인덱스를 구한다. 본 논문의 방법의 효율성을 평가하기 위해서 기존의 방법들과 비교 분석을 한다.
데이터베이스 관리 시스템의 핵심 알고리즘인 해쉬 조인은 해싱을 위한 메모리가 부족한 경우(즉, 해쉬 테이블 오버플로우) 디스크 입출력를 유발하게 된다 하드디스크를 임시 저장공간으로 사용할 경우, 해쉬 조인의 probing 단계에서 과도한 임의 읽기로 인해 I/O 시간이 성능을 저하시키게 된다. 한편, 플래시메모리 SSD가 저장장치로 각광을 받고 있으며, 머지않아 엔터프라이즈 환경에서 하드디스크를 대체할 것으로 예상 된다 하드디스크와 달리, 기계적인 동작 장치가 없는 플래시메모리 SSD의 경우 임의 읽기에서 빠른 성능을 보이기 때문에 해쉬 조인의 성능을 크게 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 플래시 메모리 SSD를 해쉬 조인을 위한 임시 저장공간으로 사용할 경우의 몇 가지 중요하고 현실적인 이슈들을 다룬다. 우선, 해쉬 조인의 I/O 패턴을 자세히 설명하고, 하드디스크에 비해 플래시메모리 SSD가 수십 배에 가까운 성능 향상을 보이는 이유를 설명한다. 다음으로, 클러스터 크기(즉, 해쉬 조인 알고리즘에서 사용하는 I/O 단위)가 성능에 미치는 영향을 제시하고 분석한다. 마지막으로, 하드디스크의 경우, DBMS의 질의 최적화기가 산출하는 비용이 실 수행시간과 편차가 클 수 있는데 반해, 플래시메모리 SSD의 경우 비용 산출을 정확히 하게 됨을 실험적으로 보인다. 결론적으로, 플래시메모리 SSD를 해쉬 조인을 위한 임시 저장공간으로 사용할 경우, 빠른 성능과 더불어 질의 최적화기의 비용 산출이 훨씬 더 신뢰할 수 있음을 보인다.
구조 조인은 XML 경로 질의를 처리하기 위한 대표적인 방법 중의 하나이다. 최근의 연구에서는 B+트리 등에 색인된 가로 방향의 엘리먼트 분포 정보를 이용하여 조인 결과에 포함되지 않는 엘리먼트들을 조인 연산에서 배제하는 방법에 초점을 맞추고 있다. 하지만, 이러한 방법은 조인 연산 자체가 매우 복잡해지며 분포 정보를 위한 색인의 부담으로 항상 좋은 성능을 보장하지는 못한다. 본 논문에서는 레벨 정보를 이용하여 조인 결과에 참여하지 못하는 엘리먼트들을 효과적으로 걸러내는 구조 조인 기법을 제안한다. 제안하는 기법의 레벨 정보는 엘리먼트의 세로방향의 분포정보라는 점에서 기존의 기법과 차별화되며 조인 연산을 위한 별도의 색인을 필요로 하지 않는다는 장점을 가진다. 본 논문에서는 실험을 통하여 제안된 기법의 효율성을 보인다.
거리조인은 R-트리를 사용하여 두 공간 데이터 집합 사이의 데이터쌍을 거리 상 가까운 순으로 검색하는 공간조인이다. 거리조인은 R-트리를 하향식으로 순회하면서 생성되는 노드쌍들을 거리값 순으로 우선순위 큐에 저장한다. 본 논문에서는 거리조인 처리시 우선순위 큐 안에서 동점자 노드쌍들의 우선 순위 정책이 알고리즘의 성능을 많이 좌우할 수 있음을 보여주고, 이를 위한 최적화된 2차 우선 순위 기법을 제안한다. 실험을 통하여, 제안한 기법이 다른 기법에 비하여 항상 좋은 성능을 나타냄을 보여준다.
A new GIS software Spatial Database Engine(SDE) has been developed to integrated with spatial database that combines conventional and spatially related data. As we known well in the traditional relation database system, the query evaluation techniques are a well-researched subject, many useful and efficient algorithms have been proposed, but in the spatial database system, it is a litter difference with the traditionally ones. Based on the Query Graph Model(QGM), we implemented our own query evaulation plan in the SDE, which can deal with the full functionality query statement SELECT-FROM-WHERE_GROUPBY-HAVING, and treat the spatial data and non-spatial data seamlessly. We proposed a novel multi way join algorithm base on nest loop that may be attractive.
인터넷 상에서 정보 표현 및 교환의 표준으로 XML이 대두되면서 데이타베이스 연구 분야에서는 XML 질의 처리에 대한 중요성이 커지고 있다. 그리고 과거 몇 년간 빠른 XML 질의 처리를 위해 XISS, XR-트리와 같은 구조적 XML 질의 처리 기법이 제안되었다. 하지만 구조적 XML 질의 처리는 가지 경로 질의 처리를 위해 많은 조인 비용이 요구되는 문제를 가지고 있다. 최근에는 구조적 XML 질의 처리 기법의 조인 문제를 해결하기 위해 ViST와 PRIX와 같은 시퀀스 매칭 기반의 XML 질의 처리 기법이 제안되었다. 시퀀스 매칭 기반의 XML 질의 처리 기법은 가지 경로 질의를 다수의 부질의로 분리하지 않고 질의 시퀀스가 문서 내에 포함되는지만 비교하기 때문에 조인 비용이 요구되지 않는 장점을 가지고 있다. 하지만 ViST는 최적화되지 못한 번호부여 기법을 사용함으로써 질의 처리 시 구조 관계를 정확하게 판단하지 못하고, PRIX는 질의와 문서의 NPS와 LPS를 비교하는데 많은 비용이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 XML 질의 처리 성능 향상을 위해 상향식 질의 처리를 사용하는 효율적인 시퀀스 매칭 기법을 제안한다. 또한 본 논문의 성능 평가에서는 제안하는 기법을 ViST PRIX와 비교하여 제안하는 기법이 와일드-카드('*'와 '//')를 포함하는 선형 경로 질의뿐만 아니라 가지 경로 질의 처리에 대해 향상된 성능을 나타냄을 보인다.
본 논문에서는 정보 검색(Information Retrieval, IR) 기술과 새로운 인스턴스 조인 기술을 이용하여 방대하고도 이질적인 XML 문서들에 대한 부분 매취 질의(Partial Match Query)를 처리하는 새로운 방법으로, XIR-Branching을 제안한다. 부분 매취 질의는 경로 표현식에 조상-후손 관계성(descendent-or-self axis) "//"를 가지는 질의로 정의되며, 선형 경로 표현식(Linear Path Expression, LPE)과 분기 경로 표현식(Branching Path Expression, BPE)으로 구분된다 일반적 형식의 부분 매취 질의는 분기하는 경로들을 만드는 분기 조건들을 가진다. XIR-Branching의 목적은 이질적인 스키마들을 가진 방대한 문서들에 주어지는 부분 매취 질의를 효과적으로 지원하는 것이다. XIR-Branching은 관계형 테이블을 사용하는 전통적인 스키마-레벨 방법들(XRel, XParent, XIR-Linear[21])에 그 기초를 두고, 역 인덱스(inverted index) 기술과 새롭게 소개하는 인스턴스-레벨 조인 기술인 프리픽스 매취 조인(Prefix Match Join)을 사용하여 질의 처리 효율성과 확장성을 향상시킨다. 전자는 LPE를 처리하기 위한 기술로 XIR-Linear[21]에서 사용한 방법이다. 후자는 BPE를 처리하기 위한 기술로 본 논문에서 새롭게 제안하는 기술이며, 전통적인 방법에서 사용하는 포함 관계 조인(containment join) 보다 효과적인 방법으로 결과 노드(result node)를 찾는다. 기존 연구인 XR-Linear는 역 인덱스를 사용하여 LPE 처리에 우수한 성능을 보이고 있지만, BPE 처리 방법을 다루지 않았다. 그러나. 더욱 구체적이고 일반적인 질의를 위해서는 BPE도 처리할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 BPE까지 다룰 수 있는 새로운 방법으로 기존의 XIR-Linear를 확장한 XIR-Branching을 제안한다. 제안하는 방법은 스키마-레벨 방법으로 질의 대상 후보 집합을 크게 줄인 후, 인스턴스-레벨 조인 방법인 프리픽스 매취 조인으로 최종 결과 집합을 효과적으로 구하는 방법이다. XIR-Branching의 우수성을 보이기 위해 기존 BP포 처리 방법인 XRei, XParent와 비교 분석을 수행한다. 마지막으로, 성능 평가를 통하여 XIR-Branching이 기존 방법들에 비해 수십에서 수백배 효과적이고 확장성 또한 뛰어남을 보인다.
최근 인터넷의 발달과 더불어 지리정보시스템(GIS, Geographic Information System)에 대한 인식이 저변 확대되면서 일반인들도 위치 검색 기능을 제공하는 웹GIS를 쉽게 이용할 수 있게 되었다. 현재 서비스되고 있는 모든 위치 검색 기능은 사용자가 하나의 검색어를 입력하고 그에 대한 결과를 보여주는 서비스에 한정되어 있다. 하지만 사용자의 검색 목적이 다양해짐에 따라, 여러 가지 행위를 동시에 할 수 있는 장소를 검색하는 서비스는 없었다. 예를들어, 점심을 먹은 후, 은행에서 업무를 보고, 영화 한 편을 보고자 할 때 이러한 관심 지역(POI, Point of Interest)들이 모여 있는 장소를 필요로 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자로부터 여러 장소를 입력받아 입력된 장소가 모여 있는 곳을 검색해주는 k-IPS 기법을 제안하고자 한다. 여기서 k는 다양한 행위를 할 수 있는 관심의 개수이다. 이 방법은 최소경계사각형(MBR, Minimum Bounding Rectangle)의 계층적 트리 구조인 $R^*$-tree 색인 기법을 이용하여 공간을 분할하고, 기존 공간 Join 연산의 성능 개선을 위하여 $R^*$-tree간의 겹치는 영역 추출하는 재귀적 공간 Join 연산을 구현하였다. k-IPS 기법의 성능 평가는 159개의 다양한 검색어 집합을 구성하여 k=2,3,4,6에 대한 검색 결과를 확인하였다. 실험 결과의 약 90%에 대해서 예상한대로 k개의 검색어 장소가 모여 있는 위치를 얻을 수 있었고, k=2,3,4의 처리 시간은 0.1초 이내의 응답을 얻을 수 있었다. k-IPS 서비스를 통하여 현대인의 순차적 생활 패턴에 맞춘 검색 서비스가 가능할 것으로 판단된다.
XML 문서 구조를 모르고서도 질의할 수 있는 CXQuery라는 질의 언어에 대한 기존의 질의 처리 기법은 관계형 데이터베이스를 사용하기 때문에 XML 문서 구조를 관계형 테이블에 매핑하는 문제와, 질의 처리시나 결과를 반환하기 위하여 테이블간의 조인 때문에 운영 상에 어려움을 지니고 있다. 본 논문에서는, 표준화가 진행 중인 XQuery 질의 처리 기법을 이용하기 위하여 CXQuery를 XQuery로 변환하는 변환기를 개발하였다. 이 변환기의 변환 속도는 질의 처리하는 전체 시간에 비해 무시할 정도의 짧은 시간이 걸린다. 또한 기존의 관계형 데이터베이스와 관계없이 XML 문서에 대해 직접적으로 질의 처리가 가능하도록 하며, 사용자는 CXQuery를 이용하여 문서 구조를 모르고서도 질의할 수 있도록 하는 장점을 갖는다.
최근 들어 전자상거래 데이터의 실시간 공급이 가능해지면서, 전자상거래 데이터를 실시간으로 분석하고자 하는 요구가 급증하고 있다. 이를 위해서는 전자상거래 데이터 스트림과 디스크에 저장된 대규모 릴레이션 간의 연속 조인 질의를 효율적으로 처리하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 전자상거래 데이터 스트림과 디스크에 저장된 다수 릴레이션 간의 효율적인 연속 조인 질의 기법을 제안한다. 제안 방법은 기존 방법에 비해 서비스율을 크게 향상시키는 한편, 메모리 사용량을 크게 줄인다. 분석과 다양한 실험을 통해, 제안 방법은 기존 방법에 비해 서비스율과 메모리 사용량에서 더 효율적임을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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