• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.1182-1188
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• 2014

Recently, the research on database outsourcing has been actively done with the popularity of cloud computing. However, because users' data may contain sensitive personal information, such as health, financial and location information, the data encryption methods have attracted much interest. Existing data encryption schemes process a query without decrypting the encrypted databases in order to support user privacy protection. On the other hand, to efficiently handle the large amount of data in cloud computing, it is necessary to study the distributed index structure. However, existing index structure and query processing algorithms have a limitation that they only consider single-column query processing. In this paper, we propose a grid-based multi column indexing scheme and an encrypted query processing algorithm. In order to support multi-column query processing, the multi-dimensional index keys are generated by using a space decomposition method, i.e. grid index. To support encrypted query processing over encrypted data, we adopt the Hilbert curve when generating a index key. Finally, we prove that the proposed scheme is more efficient than existing scheme for processing the exact and range query.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권1호
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• pp.37-50
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• 2021

Query applications based on nested data, the most commonly used form of data representation on the web, especially precise query, is becoming more extensively used. MapReduce, a distributed architecture with parallel computing power, provides a good solution for big data processing. However, in practical application, query requests are usually concurrent, which causes bottlenecks in server processing. To solve this problem, this paper first combines a column storage structure and an inverted index to build index for nested data on MapReduce. On this basis, this paper puts forward an optimization strategy which combines query execution service tree and frequent sub-query trajectory to reduce the response time of frequent queries and further improve the efficiency of multi-user concurrent queries on large scale nested data. Experiments show that this method greatly improves the efficiency of nested data query.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권6호
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• pp.732-736
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• 2010

대량의 데이터 처리 영역에 대한 중요성이 증가하는 가운데 다차원의 속성을 갖는 레코드에 대한 스캔을 필요로 하는 질의처리에 있어 SIMD 명령어 셋을 이용하여 보다 효율적인 스캔성능을 얻을 수 있다. 이러한 배경하에서 이 논문에서 제시하는 기법인 'SIMD 레코드 스캔'은 행-기반의 스캔으로 열-기반의 저장구조를 갖는 기존의 메모리 기반 데이터베이스 시스템에서 조건식 처리나 집계연산등에서의 연산성능을 높이기 위해 열에 종속적으로 SIMD 명령어를 이용하던 것과는 달리 다차원 속성들의 비교가 요구되는 레코드 스캔에서의 효율을 높일 수 있다. 이는 레지스터 및 시스템 메모리의 크기가 증가함에 따라 더 큰 성능향상을 가져올 수 있으며, 멀티코어 기반의 병렬화 기법과 독립적이므로 SIMD를 지원하는 단일 프로세서뿐 아니라 이들로 구성된 멀티코어 프로세서에도 기존 시스템이나 아키텍처를 변경하지 않고도 적용이 가능하다.