Effective Generation of Minimal Perfect hash Functions for Information retrival from large Sets of Data

대규모의 정보 검색을 위한 효율적인 최소 완전 해시함수의 생성

The development of a high perfoffilance index system is crucial for the retrieval of information from large sets o[ data. In this study, a minimal perfect hash function (MPHF), which hashes m keys to m buckets with no collisions, is revisited. The MOS algorithm developed bv Heath is modified to be successful for computing MPHFs of large sets of keys Also, a system for generating MPHFs for large sets of keys is developed. This system computed MPHFs for several large sets of data more efficiently than Heath's. The application areas for this system include those for generating MPHFs for the indexing of large and infrequently changing sets of data as well as information stored in a medium whose seek time is very slow.

대량의 정보를 빠르게 검색하기 위해 성능좋은 인덱스를 개발하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 5ㆍm개의 키들을 m개의 버켓에 충돌없게 해시하는 최소 완전 해시함수를 다시 고려하게 되었다. 대량의 정보를 대상으로 최적의 인덱스를 성공적으로 구축하기 위해 Heath가 개발한 MOS 알고리즘을 개선하고, 이를 토대로 최소 완전 해시함수들을 생성하는 시스템을 개발하였다. 이를 실험하기 위해 대량의 데이터들에 적용한 결과 Heath의 알고리즘보다 효율적으로 각각의 최소 완전 해시함수를 계산하였다. 본 연구에서 개발한 시스템은 자주 변하지 않는 대량의 정보나 탐색 속도가 매우 느린 저장 매체에 저장할 데이터를 대상으로 인덱스를 구축하는 데 이용할 수 있다.