최근에는 물류 및 수송 관리, 교통 정보 서비스 등과 같은 위치 기반 서비스의 요구가 증대되고 있다. 위치 기반 서비스에서 클라이언트들의 빈번한 보고 데이터를 처리하기 위해서는 서버에서 메인 메모리 DBMS를 유지하는 것이 필요하다. 그러나 기존 연구에서는 이러한 이동체 데이터베이스를 위한 메인 메모리 색인이 없으므로 이에 적합한 색인이 필요하다. 다차원 색인으로 영역 질의에 뛰어난 성능을 보이는 색인으로 R-tree가 있는데, 이는 디스크 환경을 고려하여 설계되었기 때문에 메인 메모리에서는 효율을 보장하지 못한다. 이 논문에서는 R-tree를 변형하여 이동체 데이터베이스를 위한 메인 메모리 색인을 제시한다. 이 논문에서 새로 제시한 성장 노드 구조와 동적 재구성 및 큰 영역을 가진 노드 분할 정책은 영역 질의의 성능을 향상시킨다. 실험은 제안한 색인이 이동체 데이터베이스를 위한 적합한 메인 메모리 구조임을 보여준다.
최근 시맨틱 웹에 대한 관심이 증가하면서 W3C표준으로 규정된 시맨틱 웹 온톨로지 언어(RDF, RDFS, OWL 등) 기반의 관련 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 일다. 그 중에서 시맨틱 웹 온톨로지 언어로 기술된 문서의 저장, 관리, 질의처리 기법에 대한 연구가 주목을 받고 있다. 이에 본 논문에서는 온톨로지 데이터에 대한 표준 질의 언어인 RDQL 을 기반으로 RDQL 질의를 효율적으로 처리하는 고성능 RDQL 질의 처리 엔진을 개발한다. 본 논문에서 제안하는 RDQL 질의 처리 엔진은 RDQL 질의를 대응하는 SQL 질의로 변환함으로써 기존의 관계형 데이터베이스 질의 처리 엔진(SQL 질의 처리 엔진)을 그대로 사용할 수 있다. 이 과정에서 메모리 사용량과 데이터베이스 접근을 최소화하는 고성능 RDQL 질의 처리 엔진을 개발한다. 궁극적으로 이러한 RDQL 질의 처리는 실시간 처리가 요구되는 로봇 환경뿐만 아니라 시맨틱 웹 애플리케이션에서 널리 활용될 수 있다.
임베디드 시스템에서 데이터베이스의 사용이 증가하고 있으며 이의 임베디드 시스템의 저장 장치로 낸드 플래시 메모리가 널리 사용되고 있다. 기존 데이터베이스 시스템의 질의 처리기의 최적화기는 저장 시스템을 디스크로 가정하고 설계되어 있다. 플래시 메모리는 디스크와는 달리 덮어 쓰기 연산을 하기 위해서는 기존 블록을 소거한 후 쓰기 연산을 해야하는 부담이 있다. 그러므로 기존 디스크 기반의 질의 최적화기는 임베디드 시스템에 적합하지 않다. 특히 임베디드 시스템은 전력 소모량을 최소화해야 하나 플래시에서의 빈번한 쓰기 연산은 추가적인 소거 연산으로 인한 전력 소비를 증진시킨다. 본 논문은 임베디드 데이터베이스에서 전력 기반 비용 모델을 새롭게 제시하고, 디스크 기반 비용 모델과 비교하여 제시한 비용 모델과의 차이를 보인다.
일반적으로 데이터베이스 시스템에서의 질의 수행은 대부분의 경우 빠른 응답시간과 더 적은 메모리 사용량을 장점으로 가지는 파이프라이닝 기법으로 이루어진다. 이 때, 질의 수행 계획(QEP)의 각각의 연산 노드들은 Open(), Next(), Close() 함수들을 지원하는 iterator의 인터페이스를 가진다. 그런데, 플래시 메모리 기반의 휴대용 기기들을 위한 임베디드 데이터베이스 시스템에서는 iterator의 Next() 함수뿐만 아니라, 현재 레코드의 이전 레코드를 리턴해주는 Previous()와 같은 함수를 필요로 하는 경우가 많다. 이는 임베디드 환경의 경우 각각의 프로그램이 사용할 수 있는 메모리의 양이 제한적이므로, 사용자가 이전 레코드를 요청하는 경우, 결과 레코드 커서가 현재 레코드를 기준으로 이전 레코드를 다시 가져와야 하기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 임베디드 데이터베이스 시스템의 질의 수행 시 각각의 연산 노드들이 Next() 함수뿐만 아니라 Previous() 함수를 블록 단위로 지원할 수 있도록 새롭게 설계 구현하는 과정에서 발생하는 방향 전환 문제를 소개하고 이를 해결하기 위한 블록 단위 스키핑 기법을 제안한다.
주 메모리 데이터베이스 환경에서는 메모리 접근이 성능상의 병목으로 작용하므로 캐시접근 실패를 줄이는 것이 중요하다. 본 논문에서는 데이터베이스 디자인 단계에서 캐시를 고려하여 테이블을 수직 분할을 결정하는 방법을 제안한다. 캐시 접근 실패 횟수를 기반으로 하여 질의처리비용을 예상하는 비용식을 제안하고, 이를 최소로 하는 테이블 수직 분할을 찾는 휴리스틱을 제안한다.
위치기반 서비스 시스템에서 주 요구사항은 사용자의 실시간 위치 정보 검색과 질의에 대한 빠른 응답시간이다. 그러나 기존의 위치기반서비스 시스템에서 저장장치로 사용하는 디스크 기반 데이터베이스 시스템은 빈번한 디스크 I/O로 인해 발생하는 질의응답에 대한 시간지연으로 이러한 요구사항을 만족시키지 못한다. 또한 주기억장치 데이터베이스 시스템은 한번에 주기억장치에 적재할 수 있는 양이 제한되어 있기 때문에 대용량의 공간 데이터를 처리하는데 문제가 있다. 본 논문에서는 위치기반서비스를 위하여 위치 정보 데이터의 다단계 저장 관리를 통해 LBS 플랫폼에서 실시간 서비스를 지원하는 하이브리드 저장 관리자를 제안한다. 하이브리드 저장 관리 시스템은 위치기반 서비스 시스템에서 대용량의 이동체 데이터의 효과적인 저장 및 관리를 위해 주기억장치 데이터베이스 관리시스템과 디스크 기반의 공간 데이터베이스 관리시스템을 통합한 구조를 가진다. LBS 플랫폼에서 빠른 응답을 필요로 하고 자주 사용되는 데이터는 메모리 기반의 데이터베이스에 관리를 하고, 사용 빈도가 적은 데이터는 디스크 기반의 데이터베이스에 관리하는 하이브리드 저장 관리자를 제시한다.
무선 통신 기술의 발달로 인하여 LBS(Location Based System)와 같은 새로운 이동체 관련 서비스가 생겨나고 있다. 위치 기반 서비스에서 클라이언트인 이동체들이 주기적으로 보고하는 위치 데이터를 실시간으로 처리하기 위해 서버에서는 메인 메모리 DBMS를 유지하는 것이 필요한데, 데이터의 양이 계속적으로 증가하는 특성으로 인해 메인 메모리의 공간이 부족할 때 데이터를 디스크로 옮기는 시스템 설계가 필요하다. 그러나 기존의 연구는 대용량 이동체 환경에서의 색인 이주를 위한 노드 선택 정책과 이주를 위해 선택된 노드들의 디스크 배치 정책을 통합하여 나타내지 못하였다. 그러므로 대용량 이동체 데이터베이스 시스템 환경에 적합한 이주 정책들에 대한 연구가 필요하다. 이 논문에서는 대용량 이동체 데이터베이스 환경을 고려한 노드 선택 정책과 디스크 배치 정책을 분류하고 새로운 이주 정 책을 제시한다. 노드 선택 정책으로는 질의 성능을 위해서 캐쉬의 LRU(Least Recently Used) 정책을 이용한 변형된 LRU정책을 제시하고, 삽입 우선 정책으로는 이동체 색인인 R-tree의 삽입 알고리즘을 역이용한 정책을 제시한다. 또한 이주되는 노드들에 대한 디스크 페이지 배치가 시스템의 질의 성능에 영향을 미치므로 이를 고려한 디스크 배치 정책을 제시한다.
본 논문은 객체 관계형 실시간 DBMS인 Tachyon이 제공하는 데이터 타입과 객체지향 질의의 설계 및 구현을 기술한다. Tachyon은 고성능 데이터 처리를 지원하는 객체 관계형 메모리상주 데이터베이스 시스템(Main-memory resident ORDBMS)로 Tachyon의 데이터 타입과 SQL은 ANSI SQL 3 draft를 기반으로 설계되었으며, 객체 관계형 질의 처리를 위한 OID 데이터 타입을 추가하였다. Tachyon은 클래스 간의 수직적 관계(상속)와 수평적 관계를 정의하고 조작할 수 있는 객체지향 질의를 통하여 융통성있는 데이터 조작이 가능하며, OID를 기반으로 경로식(path expression)을 이용한 향해 질의(navigational query)를 통하여 죠인(join) 비용을 절감하고, index를 통한 인스턴스 접근 등을 통하여 효율적인 데이터베이스 접근을 시도할 수 있다.
인터넷 및 스마트폰 등 모바일 시장의 급성장으로 다양한 채널이 발달하여 금융거래가 급속하게 증가함으로써 시스템 자원이 부족하고 또한, 급변하는 금융시장에서 경쟁력을 잃지 않기 위하여 국내의 금융권 시스템들은 차세대를 진행하면서 경쟁적으로 프레임웍을 도입하여 프로젝트를 진행하였거나 또는 진행하고 있다. 프레임웍은 요청한 거래를 검증하고, 처리하여 결과를 반환할 수 있도록 여러 가지 편의성을 제공하지만, 동일 테이블 데이터를 매 거래마다 데이터베이스를 조회함으로써 데이터베이스 서버의 부하가 증가하고 거래 처리가 지연되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 프레임웍 기반의 매 거래마다 동일 데이터를 데이터베이스로부터 질의함으로써 발생하는 거래처리 지연을 극복하고 보다 빠른 응답 처리를 위하여 1) 대부분 조회를 처리하는 테이블에 대해서 테이블 단위로 Primary key을 이용하여 공유메모리에 저장하고, 많은 응용프로그램 간에 공유하는 방식으로 거래를 처리함으로써 디스크 I/O나 네트워크 I/O, DBMS 자체 프로세싱을 크게 감소하여 전제적으로 시스템의 성능을 향상시키며 2) 공유메모리에 저장하고 있는 데이터와 데이터베이스 테이블에 저장된 데이터간의 동기화를 지원하는 Primary key 기반 T-Cache(Table Cache) 알고리즘을 제안한다.
최근 메모리 가격의 하락과 함께 주기억 장치 기반 데이터베이스 기술의 필요성이 대두되고 있다. 또한 불특정 다수가 인터넷 환경을 통해 이용하는 Web GIS(Geographical Information System)는 데이터의 변경보다는 분석을 위한 데이터 검색이 많으며 고속의 처리를 요구한다. 그러므로 Web GIS를 위한 데이터 저장 하부구조로서 디스크를 기반으로 하는 것보다 메모리를 기반으로 함이 바람직하다. 이 논문에서는 Web GIS에서 널리 사용되고 있는 다차원 공간 데이터를 주기억 장치에 보다 적은 저장 용량으로 표현할 수 있는 방법으로서 상대 좌표값과 MBR(Minimum Sounding Rectangle)의 크기를 이용한 데이터 표현법을 제안한다. 그리고 점 질의나 영역 질의를 간단한 방법으로 처리하는 메모리 기반 공간 색인 기법을 제안한다. 실험 결과 색인의 크기와 MBR 비교 연산의 횟수 측면에서 불균일 분포 데이터에서도 좋은 성능을 보임을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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