이동통신 HLR 시스템에서의 효과적인 색인 및 백업 기법

Effective Index and Backup Techniques for HLR System in Mobile Networks

  • 발행 : 2003.02.01

초록

HLR system은 이동전화 망에서 지속적으로 변하는 개별 가입자의 위치 정보를 관리한다. 이를 수행하기 위해, HLR database system은 table 관리 기능과 색인 관리 기능, 그리고 백업 관리 기능을 제공한다. 본 논문에서는, 이동 전화 번호(MDN : Mobile Directory Number)를 위한 적절한 객인 기법으로서 이단계 색인 기법의 사용과, 단말번호(ESN : Electronic Serial Number)를 위한 버켓 연결 해슁 기법을 제안한다. 이동 전화 번호(MDN)와 단말번호(ESN)는 HLR database system에서 key로 사용된다. 또한 HLR database transaction의 특성을 고려한 효율적인 백업 방법을 제안한다. 이단계 색인 기법은 기존의 T 트리 색인 기법보다 검색 속도와 기억 공간 사용 효율 측면에서 우수하다. 버켓 연결 해슁 기법은 기존의 변형된 선형 해슁 기법보다 삽입과 삭제 시의 오버헤드가 적다. 제안한 백업 방법에서는, 빈번한 위치 등록 기능 수행으로 인해 야기되는 성능 저하 문제론 해결하기 위해 두가지 종류의 갱신 플래그를 사용하였다. 100만 가입자 수용시. 제안 기법을 사용하게 되련 기존 기법보다 메모리 사용량 절감(62% 이상), 디렉토리 증가 작업(25만 번 이상)제거, 백업 작업 감소(80% 이상)를 제공받게 된다.

A Home Location Register(HLR) database system manages each subscriber's location information, which continuously changes in a cellular network. For this purpose, the HLR database system provides table management, index management, and backup management facilities. In this thesis, we propose using a two-level index method for the mobile directory number(MDN) as a suitable method and a chained bucket hashing method for the electronic serial number(ESN). Both the MDN and the ESN are used as keys in the HLR database system. We also propose an efficient backup method that takes into account the characteristics of HLR database transactions. The retrieval speed and the memory usage of the two-level index method are better than those of the R-tree index method. The insertion and deletion overhead of the chained bucket hashing method is less than that of the modified linear hashing method. In the proposed backup method, we use two kinds of dirty flags in order to solve the performance degradation problem caused by frequent registration-location operations. For a million subscribers, proposed techniques support reduction of memory size(more than 62%), directory operations (2500,000 times), and backup operations(more than 80%) compared with current techniques.

키워드

참고문헌

  1. DeWit, D.J. et al, 'Implementation Techniques for Main Memory Database Systems,' Proc. Intl. Conf. on Management of Data, ACM SIGMOD, Boston, USA, pp. 1-8, June, 1984 https://doi.org/10.1145/602259.602261
  2. Garcia-Molina, H., 'Main Memory Database System: An Overview,' IEEE Trans. on Knowledge and Data Engineering, Vol. 4, No. 6, pp. 509-516, 1992 https://doi.org/10.1109/69.180602
  3. Jagadish, H. V. et al, 'Dali: A High Performance Main Memory Storare Manager,' Proc. 20th Intl. Conf. on Very Large Data Bases, Santiago, Chille, pp. 48-59, Sept., 1994
  4. Peter, M. G. et al, 'PRISMA/DB: A Parallel, Main Memory Relational DBMS,' IEEE Trans. on Knowledge and Data Engineering, Vol. 4, No. 6, Dec. 1992 https://doi.org/10.1109/69.180605
  5. Knuth, D., The Art of Programming, Vol. 3, Sorting and Searching Addison-Wesley, 1973
  6. 한국통신기술협회, MSC/VLR-HLR/AC간 MAP 신호방식 표준, Jul. 1997
  7. Son. S. H., Advances In Real-Time Systems, Prentice Hall, 1995
  8. Lehman, T.J and Carey, M.J., 'A Study of Index Structures for Main Memory Database Management Systems,' Proc. 12th Intl. Conf. on Very Large Data, Kuoto, Japan, pp. 294-303, Aug. 1986
  9. Bayer, R. and McCreight, C., 'Organization and Maintenance of Large Ordered Indexes,' Acta Informatica, Vol. 1, No. 3, pp.290-306, 1972 https://doi.org/10.1007/BF00289509
  10. Bayer, R., 'Symmetric Binary B-Trees: Data Structure and Maintenance Algorithms,' Acta Informatica, Vol. 1, No. 3, pp. 290-306, 1972 https://doi.org/10.1007/BF00289509
  11. Comer, D., 'The Ubiquitous B-Tree,' ACMI Computing Surveys, Vol. 1, No. 2, pp. 121-137, 1979 https://doi.org/10.1145/356770.356776
  12. Litwin, W., 'Linear Hashing: A New Tool For File and Table Addressing,' Proc. 6th Intl. Conf. on Very Large Data, Montreal, Canada, pp. 212-223, Oct. 1980
  13. TIA/EIA, IS-41(A), Initial Version, Jan. 1991
  14. Jagadish, H. V, Silberchatz, A. and Sidarshan, S., 'Recovering from Main-Memory Lapses,' Proc. 19th Intl. Conf on very Large Data Bases, Dubiln, Ireland, pp. 391-404, Aug., 1993
  15. Lehman, T.J. and Carey, M.J., 'A High Performance Memory-Resident Database System,' Proc. 12th Intl. Conf. on Management of Data, San Francisco, USA, pp. 104-117, 1987 https://doi.org/10.1145/38714.38730