초록
하드 디스크는 25년 이상 절대적인 데이터 저장장치이었다. 하지만, 최근에는 하드디스크에 플래시 메모리를 융합한 하이브리드 시스템이 차세대 주요 저장 시스템으로 각광받고 있다. 하이브리드 디스크는 향상된 데이터입출력과, 전력 감소와 부팅 시간 단축 등의 장점으로 주요 데이터베이스로 충분한 능력을 보이고 있다. 그러나 기존의 디스크 기반의 B-Tree 계열의 인덱스 관리 방법은 하이브리드 디스크에 적합하지 않으므로, 개선되어야 한다. 본 논문에서는 플래시 메모리에 비하여 낮은 처리 성능을 가지는 하드 디스크의 단점을 보완한 플래시 노드 캐싱기반의 인덱스 관리 기법을 제안한다. 본 기법은 하드 디스크 접근 부하를 줄이기 위하여, 유휴중인 리프 노드의 여유공간을 이용하여 데이터를 캐싱하여, 입출력 성능을 개선한다. 성능평가 결과로서 본 기법이 기존의 기법보다 개선되었음을 입증하였다.
The conventional hard disk has been the dominant database storage system for over 25 years. Recently, hybrid systems which incorporate the advantages of flash memory into the conventional hard disks are considered to be the next dominant storage systems. Their features are satisfying the requirements like enhanced data I/O, energy consumption and reduced boot time, and they are sufficient to hybrid storage systems as major database storages. However, we need to improve traditional index management schemes based on B-Tree due to the relatively slow characteristics of hard disk operations, as compared to flashmemory. In order to achieve this goal, we propose a new index management scheme called FNC-Tree. FNC-Tree-based index management enhanced search and update performance by caching data objects in unused free area of flash leaf nodes to reduce slow hard disk I/Os in index access processes. Based on the results of the performance evaluation, we conclude that our scheme outperforms the traditional index management schemes.