Acknowledgement
이 논문은 2020 년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원(IITP-2017-0-00477, (SW스타랩) IoT 환경을 위한 고성능 플래시 메모리 스토리지 기반 인메모리 분산 DBMS 연구개발)과 국토교통부의 스마트시티 혁신인재육성사업의 지원을 받아 수행된 연구임
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2020.11a
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- Pages.69-72
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- 2020
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
A Study on the Analysis of RocksDB Parameters Based on Machine Learning to Improve Database Performance
데이터베이스 성능 향상을 위한 기계학습 기반의 RocksDB 파라미터 분석 연구
- Jin, Huijun (Dept. of Computer Science, Yonsei University) ;
- Choi, Won Gi (Dept. of Computer Science, Yonsei University) ;
- Choi, Jonghwan (Dept. of Computer Science, Yonsei University) ;
- Sung, Hanseung (Dept. of Computer Science, Yonsei University) ;
- Park, Sanghyun (Dept. of Computer Science, Yonsei University)
- 김휘군 (연세대학교 컴퓨터과학과) ;
- 최원기 (연세대학교 컴퓨터과학과) ;
- 최종환 (연세대학교 컴퓨터과학과) ;
- 성한승 (연세대학교 컴퓨터과학과) ;
- 박상현 (연세대학교 컴퓨터과학과)
- Published : 2020.11.05
Abstract
Log Structured Merged Tree(LSM-Tree)구조를 사용하여 빠른 데이터 쓰기 성능을 보유한 RocksDB에는 쓰기 증폭과 공간 증폭 현상이 발생한다. 쓰기 증폭은 과도한 쓰기 연산을 유발하여 데이터 처리 성능 저하와 플래시 메모리 기반 장치의 수명 저하를 초래하며, 공간 증폭은 데이터 저장 공간 점유로 인한 저장 공간 부족 문제를 야기한다. 본 논문에서는 쓰기 증폭과 공간 증폭 완화를 위해 RocksDB 의 성능에 영향 주는 주요 파라미터를 추출하고, 기계학습 기법인 랜덤 포레스트를 사용하여 추출한 파라미터가 쓰기 증폭과 공간 증폭에 미치는 영향을 분석하였다. 실험결과 쓰기 증폭과 공간 증폭에 영향을 많이 주는 주요 요소를 선별하였고 다른 파라미터에 대비해서 성능 격차가 61.7% 더 나타낸 것을 발견하였다.
Keywords