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.
이동체 데이터베이스에서 이동체의 과거 궤적을 저장하기 위해 메인 메모리 기반 색인을 이용하면 시간이 지남에 따라 데이터의 방대함으로 인해 주어진 메모리 용량이 부족하게 될 수 도 있다. 이를 해결하기 위해서는 메인 메모리에 상주하는 색인의 일부를 계속해서 디스크로 이주하는 정책이 필요하다. 이런 이주 정책을 지원하는 메인 메모리 이동체 색인이 통합 색인이다. 기존 통합 색인의 색인 이주 정책인 이동 서브트리 정책은 시간 축으로 가장 오래된 엔트리를 seed 노드로 선정하여 이동 서브트리를 구성한다. 이때 항상 시간적으로 가장 오래된 노드만을 디스크로 옮김으로써 과거에 대한 질의 시 비효율적이라는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 이주를 위한 서브트리 구성에 필요한 seed 노드를 선택하기 위해, 질의 및 삽입 시에 참조되는 단말 노드들을 유지하는 LRU 버퍼를 이용한 색인 이주 정책을 제시한다. 이를 바탕으로 메인 메모리 기반 색인의 장점과 메모리 용량 부족의 문제를 해결한 통합색인을 구현하고, 다양한 성능 평가를 통하여 제시된 이주 정책이 기존의 이주 정책에 비해 삽입 성능뿐만 아니라 영역 질의에서도 우수함을 보인다.
이동통신 기술의 발달로 인하여 무선 이동 기기의 사용이 보편화되면서 LBS(Location Based System)의 요구가 나날이 증대되고 있다. 이와 같은 위치 기반 서비스에서 클라이언트인 이동체들은 일정한 보고 주기를 가지고 서버에 위치 데이터를 보고하게 되는데, 빈번한 보고 데이터를 실시간으로 처리하기 위해서 서버에서는 메인 메모리 DBMS를 유지하는 것이 필요하다. 기존에 제시된 메인 메모리 색인으로는 T-tree 가 있는데, 이는 1차원 데이터를 위한 것이므로 이동체 데이터베이스 환경에 적합하지 못하다. 그리고, 디스크 기반의 다차원 색인으로는 R-tree 계열이 있는데, 이는 메인 메모리에서 효율적인 사용을 보장하지 못한다. 이 논문에서는 이동체 데이터베이스 환경에 적합한 메인 메모리 색인을 고려함에 있어서, 기존의 디스크 기반의 다차원 색인으로 가장 널리 알려진 R-tree 계열의 색인을 메인 메모리에 적재 후 메인 메모리 환경에서 성능에 영향을 주는 요소를 실험을 통하여 제시한다. 실험은 메인 메모리에서는 간단한 알고리즘을 사용하는 것이 성능에 좋고, 삽입 시에는 삽입할 노드를 찾기 위해서 비교하는 엔트리의 수가, 검색 시에는 노드간의 중첩으로 인하여 비교하는 노드의 수와 엔트리의 수가 성능에 영향을 주는 요소임을 보여준다.
최근 PDA, 휴대폰 GPS와 같은 모바일 기기의 발달로 인하여 이동체에 대한 위치 기반 서비스의 요구가 증대되고 있다. 위치 기반 서비스 기술의 핵심은 이동체로부터 획득된 위치를 효율적으로 저장하고 처리하기 위한 이동체 데이터베이스이며 이동체의 빈번한 보고 데이터를 처리하기 위해서는 서버에서 메인 메모리 DBMS를 유지하는 것이 필요하다. 그러나, 기존 연구에서는 대부분 디스크 기반 환경에서의 이동체 색인을 연구하였으며 이러한 색인은 메인 메모리의 특성을 고려하지 않기 때문에 메인 메모리 DBMS에서는 효율적인 동작을 보장할 수 없다. 따라서, 메인 메모리 환경에 적합한 이동체 색인에 대한 연구가 필요하다. 이 논문에서는 메인 메모리 DBMS에서 이동체의 빈번한 보고 데이터를 처리하기 위한 R-tree 기반의 메인 메모리 색인을 제시한다. 제안한 색인에서는 성장 노드 구조를 사용함으로써 노드 오버플로우 시 노드 분할을 지연하여 노드 분할에 의한 분할 비용이 증가하는 것을 방지한다. 또한, 노드간의 중첩을 줄이기 위한 합병 후 재분할 정책과 노드 MBR이 차지하는 영역 크기 비율을 줄이기 위한 큰 영역을 가진 노드에 대한 분할 정책을 제안함으로써 검색 성능을 향상시킨다. 성능 평가를 통해서 이 논문에서 제안한 색인은 기존의 색인에 비해서 영역 질의 수행 시 최대 30% 정도의 성능향상을 보여주고 있다.
최근 메인 메모리 기반에서 R-Tree의 성능을 개선하기 위해 캐시를 고려한 색인 구조들이 제안되었다. 이들 색인 구조의 일반적인 캐시 성능 개선 방법은 엔트리 크기를 줄여 펜-아웃(fanout)을 증가시키고 하나의 노드에 더 많은 엔트리를 저장함으로써 캐시 실패를 최소화하는 것이다. 그러나 이러한 방법은 갱신시 줄어든 엔트리 정보를 복원하는 추가 연산으로 갱신 성능이 떨어지고, 노드간 이동시 발생하는 캐시 실패는 여전히 성능 저하의 큰 문제가 되고 있다. 본 논문은 이러한 문제점을 개선하기 위해 메인 메모리에서 R-Tree에 선반입을 적용한 확장된 메인 메모리 기반 R-Tree 색인 기법인 PR-Tree를 제안하고 평가하였다. PR-Tree는 R-Tree의 근본적인 변형없이 노드 크기를 선반입에 최적화되도록 확장하고, 노드간 이동시 자식 노드를 선반입하여 캐시 실패를 최소화하였다. PR-Tree는 실험에서 R-Tree보다 검색 연산에서는 최대 38%의 성능 향상을 보였고, 갱신 연산에서는 최대 30%의 성능 향상을 보였고, 또한 노드 분할 연산에서는 최대 67%의 성능 향상을 보였다.
이동체란 시간 변화에 따라 연속적으로 위치가 변화하는 객체를 말한다. 이러한 이동체는 기존의 공간 데이터와는 달리 이동체의 위치변경 보고에 따라 지속적인 갱신연산을 발생시키는 특징을 가지고 있다. 이동체의 현재 색인에 있어 트리 기반의 색인 구조는 빈번한 갱신에 대한 색인의 변경 비용이 크므로 부적합하다. 확장 해쉬 기반의 그리드 파일 색인은 갱신연산의 비용이 적고, 그리드를 동적으로 구성하므로 공간 활용도가 높으며 영역 질의에 우수한 장점을 가지고 있다. 그러나 빈번한 갱신연산으로 인하여 해당 색인의 반복적인 분할/합병 비용을 발생시키는 문제점을 가지고 있다. 이 논문에서는 메인 메모리 기반의 그리드 파일을 구성하고, 빈번한 갱신연산에 따른 색인의 반복적인 분할/합병 비용을 제거하기 위한 합병정책을 제안한다. 특히 시간에 따라 해당 이동체의 수가 지역에 따라 변화하므로 이동체의 이동을 고려한 합병정책을 제안한다.
한국데이타베이스학회 2001년도 춘계 Conference: CRM과 DB응용 기술을 통한 e-Business혁신
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pp.311-322
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2001
대부분의 일반 정보 검색 시스템은 색인어를 통해 이루어지는데 이런 경우 사용자는 원하는 정보를 얻기 위해 데이터베이스에 저장된 색인어를 정확하게 입력해야 한다. 그러나 일반 사용자가 필요한 색인어를 정확하게 입력하기는 어렵고 특히 원하는 정보가 전문분야의 것일 때는 더욱 그러하다. 따라서 특정 분야의 용어들을 중심으로 전문용어를 관리할 수 있는 시스템의 개발이 요구되고 있다. 정보기술 분야도 빠르게 성장하고 있는 전문분야의 하나로 사용되는 대부분의 단어가 영어이고 한글 표기 또한 다양하여 많은 사용자들이 원하는 정보를 정확하게 찾지 못하고 있다. 이렇듯 단어간의 형태적인 불일치로 인해 생기는 정보 검색의 문제를 해결하고 검색어의 범위를 확장하기 위해 만든 것이 전문용어 검색 시스템이다. 정보 검색시 사용자가 입력한 검색어뿐만 아니라 동의어나 상위어, 하위어까지 검색하여 질의를 확장함으로써 검색 효율을 높일 수 있다. 또한 객체-관계형 데이터베이스로 설계하여 검색이 용이하고, 새로운 단어의 확장이 용이하도록 그 구조를 설계하였다. 제안한 시스템은 메인 메모리 DBMS 를 이용하여 전자상거래와 같이 많은 사용자들이 동시에 접근하는 환경에서도 빠른 검색 성능을 유지할 수 있도록 하였다.
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.
최근 프로세서와 메인 메모리간의 속도 차이가 커지면서 캐시 실패가 메인 메모리에서 동작하는 R-Tree의 성능 저하에 미치는 영향이 커짐에 따라 캐시 실패를 줄여 캐시 성능을 개선하려는 연구가 많이 진행되고 있다. 일반적인 캐시 성능 개선 방법은 엔트리 정보를 줄설 노드에 더 않은 엔트리를 저장함으로써 펜-아웃(fanout)을 증가시키고 캐시 실패를 최소화한다. 그러나 이러한 방법은 엔트리 정보를 줄이는 추가 연산으로 인해 갱신 성능이 떨어지고, 노드간 이동시 발생하는 캐시 실패는 여전히 해결하지 못하고 있다. 본 논문은 이를 해결하기 위해 선반입(prefetching)을 적용한 확장된 R-Tree인 PR-tree(Prefetching R-Tree)를 제안하고 평가하였다 PR-Tree는 펜-아웃을 증가시키고 트리의 높이를 낮추기 위해 실제 캐시 라인의 정수 배인 노드를 생성하고, 선반입을 적용하여 노드 캐시로 인한 메모리 지연을 최소화하였다. 또한 접근할 노드를 선반입하여 노드간 이동시 발생하는 캐시 실패도 최소화하였다. PR-Tree는 실험에서 R-Tree보다 검색 연산에서 최대 38%의 성능 향상을 보였으며, 갱신 연산에서도 최대 30%의 성능 향상을 보였다.
최근 메인 메모리의 용량 증가와 가격하락으로 데이터베이스 시스템에서 사용하고 있는 색인 전체를 메인 메모리상에 상주시키는 것이 가능해지고 있다. 그러나 CPU와 메인 메모리의 연산속도와 메인 메모리의 접근 속도의 차이는 해마다 커지고 있다. 이러한 접근 속도 차이로 생기는 문제를 해결하기 위한 많은 연구가 진행 중에 있다. 이러한 연구 중 캐시 인식 트리는 데이터 압축을 통해서 캐시 미스를 줄이고, 메인 메모리의 접근 비용을 감소시킬 수 있다. 기존의 캐시 인식 트리는 데이터의 특성과 관계없이 오직 한 가지 방법의 압축방법을 사용하는 한계가 있다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복 할 수 있는 방법을 제안한다. 첫 번째로, 데이터의 특성을 설명 할 수 있는 압축 지역성의 개념을 제안한다. 두 번째로, 데이터의 특성에 따라 최대한 캐시 미스를 줄일 수 있도록 여러 가지 압축 방법을 지원하는 DC-Tree를 제안한다. 캐시 미스 수 측면에서 DC-Tree는 B+-Tree, Simple prefix DC-Tree, pkB-Tree에 비해 각각 1.7배, 1.5배, 1.3배의 성능 향상을 보였다. 본 논문에서 제안한 DC-Tree는 사업 데이터베이스 시스템에 적용 할 수 있을 것으로 예상되며, 실제 응용에서도 성능 향상을 보일 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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