• 제목/요약/키워드: 비트맵 조인 인덱스

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관계형 데이터 웨어하우스의 복잡한 질의의 처리 효율 향상을 위한 비트맵 조인 인덱스 선택에 관한 연구 (A Study on Selecting Bitmap Join Index to Speed up Complex Queries in Relational Data Warehouses)

  • 안형근;고재진
    • 정보처리학회논문지D
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    • 제19D권1호
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    • pp.1-14
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    • 2012
  • 데이터 웨어하우스는 크기가 방대하기 때문에 인덱스의 선택은 질의어 처리의 효율성에 상대한 영향을 준다. 인덱스는 질의 처리 비용을 줄이지만, 그것이 차지하는 기억 영역과 데이터베이스의 변경에 따른 보수라는 비용이 수반된다. 데이터 웨어하우스에서 하나의 사실 테이블과 여러 개의 차원 테이블 사이의 조인을 행하는 스타 조인 질의어와 차원 테이블의 선택을 최적화하기 위해서 비트맵 조인 인덱스가 잘 적용된다. 비트맵 조인 인덱스는 이진수로 표현되기 때문에 저장 비용은 적게 들지만 인덱스 할 후보 속성들이 많이 생성되기 때문에 그 중에서 인덱스 할 속성들을 선택하는 일은 어려운 과제가 된다. 인덱스 선택은 일단 후보 속성들의 개수를 축소하고, 그 중에서 인덱스를 선택하게 된다. 본 논문에서는 데이터 마이닝 방법을 사용해서 비트 맵 조인 인덱스 선택 문제에서 후보 속성들의 개수를 축소하는 것을 해결한다. 질의어에 있는 속성들의 빈도에 기준해서 후보 속성들의 개수를 감소시키는 기존의 방법에 비해서 본 논문은 속성들의 빈도를 사용함과 동시에 차원 테이블의 크기, 차원 테이블의 튜플 크기, 디스크의 페이지 크기 등을 고려한다. 그리고 데이터마이닝 기법으로 빈발 항목집합을 마이닝하여 후보 속성들의 개수를 효과적으로 줄인다. 후보 속성집합들의 비트 맵 조인 인덱스에 비용함수를 적용해서 최소의 비용과 기억 영역 제한에 적합한 속성집합들의 비트 맵 조인 인덱스를 구한다. 본 논문의 방법의 효율성을 평가하기 위해서 기존의 방법들과 비교 분석을 한다.

디렉토리 인덱스 : 관계형 데이타베이스 시스템에서 XML 데이타의 효과적인 질의 처리를 위한 인덱스 구조 (Directory Index : Effective Index Structure for Query Processing of XML Data stored in RDBMS)

  • 백성호;이석호
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (1)
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    • pp.22-24
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    • 2002
  • XML이 웹상에서 데이타 교환의 표준으로 채택되면서 XML 데이타를 관계형 데이타베이스를 이용하여 저장하고 처리하는 것이 많이 연구되고 있다. 본 연구에서는 관계형 데이타베이스에 저장되어 있는 XML 데이타의 효과적인 질의 처리에 사용할 수 있는 인덱스 구조로서 디렉토리 인덱스를 제안한다. 디렉토리 인덱스는 정규 경로식 처리에 있어서 비트맵을 이용하여 조인 연산을 크게 줄여 처리 시간이 빠르며 인덱스의 갱신에도 효과적으로 대처할 수 있다.

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관계형 XML 가지 패턴 질의를 위한 비트맵 인덱스와 질의 처리 기법 (Bitmap Indexes and Query Processing Strategies for Relational XML Twig Queries)

  • 이경하;문봉기;이규철
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제37권3호
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    • pp.146-164
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    • 2010
  • XML 데이터 량의 증가에 따라 DBMS를 이용한 XML 데이터의 저장 관리 기법들이 고안되었다. 하지만, 현재의 가지 패턴 질의 처리 알고리즘들은 XML 데이터를 태그 또는 임의 단위로 분할되고, 각 항목들이 특정 순서로 정렬된 역 리스트들을 입력으로 한다. 이러한 저장 기법의 불일치는 관계형 테이블에 나뉘어 저장되는 XML 데이터의 질의 처리에 이 알고리즘들의 적용을 어렵게 한다. 이 논문에서는 관계형 테이블에 저장된 XML 데이터에 대한 홀리스틱 가지 조인을 지원하기 위한 비트맵 인덱스와 이를 이용한 질의 처리 기법을 제안한다. 비트맵 인덱스는 많은 데이터베이스 시스템에서 지원하므로, 제안하는 인덱스와 가지 질의 처리 기법은 관계형 질의 처리 프레임워크에서 보다 이식이 용이하다. 제안하는 인덱스 기법은 압축을 통해 인덱스 크기를 줄이면서도 질의 처리시 압축해제가 불필요해 시간과 공간 효율적이다. 또한, 이 논문에서는 비트맵 인덱스만을 이용해 XML 노드들 간의 관계성을 식별함으로써, 가지 패턴 질의 처리를 레코드에 저장된 XML 데이터의 접근 없이 수행할 수 있는 혼합 인덱스를 제시한다.

비트맵 인덱스를 이용한 자동 시편 연마기 설계 (Design of Automatic Specimen Grinder using Bitmap Index)

  • 김동현;양석;정성모;김치영;김석수
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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    • pp.789-791
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    • 2016
  • 수동 금속 연마과정의 효율성을 향상시키기 위한 자동 시편 연마 시스템들이 개발되었으나 기존 시스템들은 시스템 내부 데이터 처리를 비-트리 인덱스를 이용하기 때문에 데이터 엑세스 효율성이 떨어지며 다수의 기기가 접속할 경우 저장 공간의 낭비가 발생한다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 조인 결과에 대한 인덱스를 생성하고 컬럼 값 분포도가 낮은 데이터에 대한 액세스 효율성이 높은 비트캡 인덱스를 비트리 구조에 삽입하여 시편 연마기 데이터를 제공하는 시스템을 제안한다.

데이터 웨어하우징 환경에서 질의 처리를 위한 새로운 기법 (A New Method for Processing Queries in Data Warehouse Environment)

  • 김윤호;김진호;감상욱
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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    • pp.121-123
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    • 2001
  • 대용량의 데이터가 저장되는 데이터 웨어하우징 환경에서는 조인이나 집계 함수와 같은 고비용의 연산의 효율적인 처리는 매우 중요하다. 본 논문에서는 집계 함수(aggregate function)와 조인이 모두 포함된 질의를 처리하는 새로운 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 먼저 차원 테이블(dimension table)을 미리 그룹핑한 후, 비트맵 조인 인덱스(bitmap join index)를 이용하여 조인을 처리하는 방식을 사용한다. 이 결과, 사실 테이블만을 접근하여 집계 함수를 처리함으로써 기존 기법이 가지는 성능 저하의 문제점을 해결할 수 있다. 기존 기법과 제안하는 기법에 대한 비용 모델(cost model)을 정립하고, 이를 기반으로 시뮬레이션을 수행함으로써 제안된 기법의 우수성을 규명한다.

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클라우드에서 SPARQL 질의 처리를 위한 조인 성능 향상 (Improving Join Performance for SPARQL Query Processing in the Clouds)

  • 최규진;손윤희;이규철
    • 정보과학회 논문지
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    • 제43권6호
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    • pp.700-709
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    • 2016
  • 최근 LOD 데이터의 급격한 증가로 인해 기존의 싱글 머신 시스템을 통한 대량의 LOD 처리는 성능의 한계를 가진다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 연구들은 분산, 병렬 프레임워크인 맵리듀스를 활용한다. 하지만 맵리듀스를 통해 SPARQL 질의를 처리하기 위해서는 다수의 맵리듀스 잡이 필요하고, 이로 인해 추가적인 비용이 발생하게 된다. 또한, 조인을 위해 불필요한 데이터를 처리해야 하는 문제가 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 SPARQL 질의 처리 시 발생하는 맵리듀스 잡의 개수를 줄이고 Bitmap을 기반으로 조인 인덱스를 작성 후 이용하여 불필요한 데이터 처리를 최소화 하는 방법을 제안한다.

관계형 OLAP 데이터 웨어하우징 환경에서 조인과 집계함수를 포함하는 질의의 효율적인 처리 (Efficient Processin of Queries with Joints and Aggregate Functions in ROLAP Data Warehousing Environment)

  • 김진호;김윤호;김상욱
    • 전자공학회논문지CI
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    • 제39권5호
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    • pp.1-10
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    • 2002
  • 대용량의 데이터가 저장되는 데이터 웨어하우징 환경에서 조인이나 집계 함수와 같은 고비용의 연산의 효율적인 처리는 매우 중요하다. 본 논문에서는 집계 함수(aggregate function)와 조인(join)이 모두 포함된 질의를 처리하는 새로운 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 먼저 차원 테이블(dimension table)을 미리 그루핑한 후, 비트맵 조인 인덱스(bitmap join index)를 이용하여 조인을 처리하는 방식을 사용한다. 이 결과, 사실 테이블(fact table)만을 접근하여 집계 함수를 처리함으로써 기존 기법이 가지는 성능 저하의 문제점을 해결할 수 있다. 기존 기법과 제안하는 기법에 대한 비용 모델(cost model)을 정립하고, TPC-H 벤치마크를 기반으로 하는 다양한 시뮬레이션을 수행함으로써 제안된 기법의 우수성을 규명한다.