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.
웹, 모바일, IoT 등의 기술을 활용한 다양한 어플리케이션 서비스의 활용과 이에 따른 대용량 데이터 관리의 필요성이 확대됨에 따라 효율적인 데이터 표현 및 교환 방법과 데이터에 대한 질의 처리의 중요성이 증가하고 있다. 간결함을 특징으로 갖는 JSON은 웹 상의 표준 데이터 표현 및 교환 언어인 XML를 대신하여 데이터 교환 및 대용량 데이터 저장의 포맷으로 다양한 영역에서 활용되고 있다. 이는 JSON으로 표현된 대량의 데이터를 효과적으로 접근 및 검색하기 위한 인덱싱 및 질의 처리 기법의 개발이 중요함을 의미한다. 이에 본 논문에서는 계층적 구조를 특징으로 가지는 JSON 데이터를 트리 형태로 모델링 하고 경로 개념을 이용한 인덱싱 및 질의 처리 방안을 제안한다. 특히, 텍스트 검색에서 널리 사용되는 접미사 배열을 활용한 인덱스 구조를 설계하였으며 이를 활용하여 단순 및 복합 경로 기반의 JSON 데이터 질의 처리 방안들을 소개하였다.
인터넷상에서 데이터를 표현하고 교환하는 새로운 표준으로 등장하는 XML 문서는 정해진 스키마를 가지고 있지 않다. XML 문서를 기존의 관계형 데이터베이스나 객체 지향 데이터베이스 질의어에 바로 적용하기에는 부적합하여 이러한 XML 문서에 대해 스키마를 추출하는 방법과 질의어에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 XML문서의 레이블 경로발생 빈도 수에 따른 여러 단계의 스키마를 추출하는 방법을 제시하고, 이를 실험하여 그 효율성을 보인다.
본 논문에서는 XML 뷰 트리 기반 랩퍼의 질의 처리 모델을 제시한다. 질의 처리과정은 뷰 합성, 지역 정보원에 대한 질의 변환, 그리고 결과 문서 생성으로 이루어지며, 이를 위해 XML 뷰와 XNL 질의어를 XML 뷰 트리로 표현하는 XML 뷰 트리 기반의 질의 처리 모델을 제시한다. XML 뷰 트리는 가상의 XML 문서의 구조를 그대로 반영하기 때문에 경로식의 탐색이 쉽고, XML 뷰에 대응되는 XML 스키마 생성과 질의 결과 문서 생성을 위한 템플릿으로 사용될 수 있다. 또한, XML 뷰와 XML 질의의 XML 뷰 트리를 통한 개념적 통일은 다단계 XML 뷰 정의와 합성을 쉽게 지원한다.
영역 질의와 궤적 질의로 구성된 복합질의는 특정 영역에 위치하는 이동체의 궤적을 검색하는 질의이다. 궤적질의는 선행궤적을 찾기 위해 점질의를 계속 반복하기 때문에 복합질의의 성능을 결정짓는 중요한 요소이다. 이 경우에 점질의는 인덱스의 노드를 중복해서 방문하기 때문에 질의처리의 수행속도가 매우 느려진다. 이 논문은 영역 질의에 우수한 성능을 가진 R-tree 기반의 이동체 색인을 대상으로 궤적 질의를 효율적으로 처리함으로써 복합 질의의 성능을 향상시키기 위한 방법을 제시한다. 기존 연구의 문제점인 노드의 중복 방문을 방지하기 위해 최소 공통 탐색 선분을 정의하여 단일 방향으로만 탐색하며 궤적을 예측하고 예측된 선분을 이용하여 연속된 궤적을 동시에 탐색하는 예측기반 여과 방법을 제안한다.
최근에 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)의 장점을 이용하여 XML로 표현된 문서를 효과적으로 저장, 관리, 검색하는 XML 문서관리 시스템에 대한 많은 연구들이 활발하게 진행되어 왔다. 그러나 경로 질의 중에서 LIKE 연산과 같은 부분 패턴 매칭 질의의 경우는 비효율적인 비교 연산으로 인해 검색 성능이 현저하게 떨어지기 때문에 RDBMS의 색인의 효과를 볼 수 없다. 본 논문에서는 XML 문서를 RDBMS에 효율적으로 저장하는 계층형 XML 저장 기법과 경로 역 색인 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 XML문서의 엘리먼트를 키워드로 보고 해당 키워드가 속한 경로의 식별자와 시퀀스로 포스팅 파일을 구성하여 경로 기반 질의의 검색 속도를 향상하는데 주안점을 둔다. 검색 성능에 관한 실험을 통해서 제안된 기법이 기존의 RDBMS를 이용한 기법보다 약 60% 우수한 성능을 가지고 있음을 입증한다.
XML에 대한 질의 언어는 데이타 그래프 내의 경로를 이용하여 질의를 표현한다. 특히, 경로에 패턴 (예를 들어, 정규식)을 사용함으로써, 데이타의 구조를 정확히 알지 못하더라도 질의가 가능하도록 한다. 이때, 패턴을 이용하는 질의는 데이타 그래프의 탐색범위를 크게 넓히게 된다. 기존의 XML색인 기법은 질의의 탐색범위를 줄이기 위해 데이타 그래프 내의 서로 동일한 경로들을 하나로 묶어 작은 크기의 색인 그래프를 생성하는 방법을 이용한다. 하지만 이러한 색인들은 많은 경우 색인의 크기가 데이터 그래프의 크기만큼 증가하게 되어 질의의 탐색범위를 줄이지 못하고, 따라서 효율적인 질의 처리를 보장하지 못한다. 본 논문에서는 데이타 내에 존재하는 모든 경로를 분할(partitioning)하고 질의 처리 시 질의에 맞는 분할 영역을 빠르게 찾아낼 수 있는 색인 그래프를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 색인 그래프는 데이터 그래프의 크기와 상관없이 색인 그래프의 크기를 조절할 수 있다. 따라서 색인 그래프의 크기를 작게 구성함으로써 색인 그래프 탐색 비용을 크게 줄일 수 있다. 본 논문에서는, 실험을 통해 기존의 그래프 기반색인 기법들보다 본 논문의 색인 기법이 보다 효율적임을 보이고 색인의 크기 변화에 따른 성능 변화에 대해 알아본다.
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.
정보기술의 표준으로 사용되고 있는 XML환경에서 방대한 양의 데이터에 대한 사용자의 질의를 효율적이고 정확하게 처리하기 위한 연구가 이슈화되고, 특히 웹 환경에서의 XML문서들은 용어적, 구조적인 측면에서 다양한 형태로 존재하고 있다. 이러한 특성을 갖는 XML 문서들을 대상으로 사용자가 특정한 정보를 얻고자 한다면, 사용자의 질의가 가진 용어 및 구조적 특성과 정확히 일치하지 않는 문서의 정보에 대해서 추가적인 기법이 필요하다. 본 논문은 이와 같은 경우에도 동일한 용어 및 구조를 사용하던 환경에서와 마찬가지로 최상위 순위로 정보를 검색할 수 있는 기법을 제시한다. 또한 정확히 일치하지 않는 문서의 경우에 대해서도 사용자 질의 측과의 경로간 의미적 유사성을 측정하여 사용자 질의와 의미적으로 유사한 경로를 가진 순으로 문서들을 순위화하여 제공한다. 제안된 기법은 실험을 통하여 기존의 기법보다 세밀하고 정확한 검색 결과를 도출함을 보인다.
최근 제안된 시각 객체 질의어(VOQL)는 시각 질의어로 스키마 정보가 시각적으로 질의 표현에 포함되므로 복잡한 구조의 데이터에 대한 질의를 효과적으로 표현할 수 있는 객체 지향 데이터베이스 질의어이다. VOQL은 귀납적으로 정의된 시맨턱을 갖는 그래프 기반 언어로 다양한 텍스트 경로식들을 그래프로 간결하게 표현 할 뿐 아니라 복잡한 경로식의 시맨틱을 명확하게 전달한다. 그러나 기존의 VOQL은 모든 속성을 다중 값으로 가정하고 있고, 객체변수의 바인딩 개념을 시각화하고 있지 못하고 있다. 이로 인해 VOQL 질의문의 표현이 직관적이지 못할 뿐 아니라 이론적 확장이 쉽지 않다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하도록 VOQL을 개선하고 한다. 단일 값과 다중 값을 갖는 속성의 결과를 각각 시각 요소와 서브 블랍을 통해 시각화하고, 시각변수를 도입하여 객체 변수의 바인딩을 명시화하여 질의문의 시맨틱을 직관적이고, 명확하게 하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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