Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.04a
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pp.716-718
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2003
최근 들어 데이터가 연속적으로 생성되므로 인해 디스크에 저장된 형태로 모델링되기 어려운 특성을 갖는 데이터 응용환경에 대한 관심이 증대하고 있다. 스트림 데이터를 대상으로 이루어지는 스트림 질의는 저장된 릴레이션 내의 데이터를 대상으로 한번 적용되고 마는 기존의 데이터 응용에서와는 달리, 한번 등록이 되면 계속적으로 입력 데이터 스트림을 감시하다가 질의를 만족시키는 투플이 발생될 때마다 결과를 출력하는 연속성을 갖는다. 이러한 데이터 스트림 처리 시스템에서 성능 향상을 위한 질의 계획 최적화에 대한 연구가 이루어지고 있으며, 이를 위한 하나의 방법으로 현재 사용중인 질의 계획에서 질의 계획의 일부를 재구성하기 위해서 최적화 대상 질의 계획으로의 입력을 중단하고 최적화된 새로운 질의 계획으로 바꾸어 임시 저장된 데이터를 새로운 질의 계획에 입력하는 방법이 이용되고 있다. 그러나 이 방법을 사용하는 경우 입력 데이터 버퍼링을 위한 저장공간에 대한 비용이 증가하고. 부정확한 갑을 산출을 유발할 수 있는 등 몇 가지 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 최적화 대상이 되는 질의 계획을 일시적으로 중복시켜 최적화가 진행되고 있는 과정 중에도 기존의 질의 계획이 입력 스트림을 계속 처리하고, 최적화된 새로운 질의 계획으로 입력 스트림을 처리하도록 하는 일시 중복을 이용한 동적 질의 계획 재구성 기법을 제시하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.04a
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pp.644-646
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2003
물류 공급 관리 시스템과 같은 정보 통합 시스템은 분산되어 있는 데이터베이스들에 대해서 정보를 통합하여 사용자에게 보여준다. 이러한 정보 통합 시스템은 전역 질의를 생성하고 지역 질의로 변환하여 실행하기 전에 질의를 최적화할 필요성이 있다. 그런데, 단일데이터 베이스 시스템에서의 질의 최적화 기법은 멀티데이터베이스 시스템에서 사용하기에는 부적절하다. 이는 분산된 데이터베이스 환경에서 오는 높은 연결 오버헤드, 높은 계산 시간, 데이터의 중복성 뿐만 아니라 의미 이질성 문제 때문에 기존의 최적화 방법은 사용하기가 어렵다. 이를 해결하기 위해서 의미상 질의 최적화 방법이 연구되어 왔다. 의미상 질의 최적화는 전역 질의보다 더 효과적으로 응답하고 의미상으로 동등한 질의로 변환하기 위해서 의미상 지식을 사용한다. 본 논문에서는 정보 통합 시스템에서 Description Logic(DL)을 이용하여 의미상 지식으로 사용할 지식 기반을 표현하고 이를 바탕으로 추론화된 지식을 이용하는 의미상 질의 최적화 방식을 제시한다.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.18
no.3
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pp.29-40
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2001
In this paper, we suggest a query optimization algorithm to select the optimal processing method of an extended boolean query on inverted files. There can be a lot of methods for processing an extended boolean query according to the processing sequence oh the keywords con tamed in the query, In this sense, the problem of optimizing an extended boolean query it essentially that of optimizing the keyword sequence in the query. In this paper, we show that the problem is basically analogous to the problem of finding the optimal join order in database query optimization, and apply the ideas in the area to the problem solving. We establish the cost model for processing an extended boolean query and develop an algorithm to filled the optimal keyword-processing sequence based on the concept of keyword rank using the keyword selectivity and the access costs of inverted file. We prove that the method selected by the optimization algorithm is really optimum, and show, through experiments, that the optimal method is superior to the others in performance We believe that the suggested optimization algorithm will contribute to the significant enhancement of the information retrieval performance.
Park, Ho-Hyeon;Lee, Chan-Geun;Lee, Yong-Ju;Jeong, Jin-Wan
Journal of KIISE:Software and Applications
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v.26
no.3
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pp.353-364
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1999
공간 데이터베이스는 일반 관계형 데이터베이스나 객체지향 데이터베이스에 비해 다음과 같은 특징을 가진다. 첫째, 공간 데이터베이스에서의 질의는 공간 질의와 비공간 질의가 섞여서 들어 온다. 둘째, 공간 질의는 비공간 질의에 비해 데이터의 복잡성과 방대함으로 인해 주로 2 단계(여과 단계 및 정제 단계)로 나누어 처리되었다. 셋째, 공간 객체들은 대부분 공간 색인을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 공간 데이터베이스의 특성을 잘 반영하는 질의 최적화 기법을 제안한다. 첫 번째 방법으로 질의 수행 단계 이전의 최적화 단계에서부터 여과 및 정제를 분리하여 생각하는 것이다. 두 번째 방법으로는 복잡한 질의에 대해서 각각의 공간 연산을 여과/정제 단계로 분리한후 여러 정제 단계 연산들을 합쳐 한꺼번에 처리 할수 있고 여러 여과 단계 연산들도 마찬가지로 합쳐질 수 있다. 본 논문에서는 또한 여과/정제를 질의 최적화 단계에서 분리한 여과/정제 조기 분리 (ESFAR) 최적화 기법에 대한 규칙 기반 질의 최적화 기법을 제안한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10b
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pp.99-101
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1998
대용량 공간 데이터를 포함하는 공간 데이터베이스에서 검색성능의 향상을 위해 공간 질의어가 최적화가 중요한 과제이다. 본 논문에서는 공간 데이터베이스에서 속성/공간 조건이 혼합된 질의에 적합한 질의 최적화 기법을 제시한다. 제안된 기법은 기존의 변환 규칙을 이용해서 대수 트리를 변환해 나가는 방법과는 달리 혼합된 질의어에 대한 질의 그래프로부터 동적 프로그래밍 기법으로 탐색 알고리즘을 실행함으로써 탐색 공간을 줄일 수 있고, 더욱 효율적으로 최소 비용의 실행 전략들 수립할 수 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.06c
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pp.70-72
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2006
데이터 웨어하우스는 방대한 이력 데이터들을 저장하는 저장소이며, 이를 다양한 관점에서 분석하기 위해 OLAP (On-Line Analytical Processing) 연산을 이용한다. 일반적으로 이러한 저장소는 데이터를 저장할 때 많은 열(columns) 을 기반으로 저장하는 와이드(wide) 형태의 테이블로 저장하게 된다. 하지만, 관계형 DBMS에서는 열 수의 제약(MS SQLServer, Oracle 등 열의 수는 1024개임)을 받게 되므로, 그 이상의 열들을 저장할 수 없다. 하지만, 열 기반(이하, 수평 테이블)으로 저장하는 것보다는 관계형 DBMS의 특징을 이용하여 행(row) 기반(이하, 수직 테이블)으로 저장하게 되면 많은 데이터를 효율적으로 저장할 수 있다. 이때, 저장 테이블의 스키마 구조가 변경되므로, 수평 테이블에 대한 질의도 저장된 수직 테이블에 적용 가능하도록 변화시켜야 한다. 또한, 사용자에게 빠른 질의 응답을 제공하기 위해 질의 최적화를 고려하여 실행전락을 세워야 한다. 따라서 본 연구에서는 경험(heuristic)을 근거로 각 연산(프로젝션, 실렉션, 조인 연산)을 위한 질의 트리를 생성하여 질의 최적화에 대한 여러 질의 경로를 고려하고, 다양한 실험을 통해 질의 최적화에 대한 접근 경로들을 분석한다. 이로써, 본 연구의 질의 경로 분석을 기반으로 최적화 실행 계획을 기대해 본다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.14
no.3
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pp.1-11
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2009
XQuery query proposed by W3C is one of the standard query languages for XML data and is widely accepted by many applications. Therefore the studies for efficient Processing of XQuery query have become a topic of critical importance recently and the optimization of XQuery query is one of new issues in these studies. However, previous researches just focus on the optimization techniques for a specific XML data management system and these optimization techniques can not be used under the any XML data management systems. Also, some previous researches use predefined XML data structure information such as XML schema or DTD for the optimization. In the real situation, however applications do not all refer to the structure information for XML data. Therefore, this paper analyzes only a XQuery query and optimize by using itself of the XQuery query. In this paper, we propose 3 kinds of optimization method that considers the characteristic of XQuery query. First method removes the redundant expressions described in XQuery query second method replaces the processing order of operation and clause in XQuery query and third method rewrites the XQuery query based on FOR clause. In case of third method, we consider FOR clause because generally FOR clause generates a loop in XQuery query and the loop often rises to execution frequency of redundant operation. Through a performance evaluation, we show that the processing time for rewritten queries is less than for original queries. also each method in our XQuery query optimizer can be used separately because the each method is independent.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.26
no.7A
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pp.1200-1211
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2001
최근 각광을 받고 있는 데이터 마이닝 분야에서 데이터 마이닝 툴과 시스템의 등장으로 상호적이고 사용하기 쉬운 GUI 환경의 강력한 데이터 마이닝 질의 언어가 필요하게 되었다. 공간 데이터 마이닝은 공간 데이터에서 유용한 지식을 발견하기 위한 데이터 마이닝의 한 부문이며 공간 데이터는 점, 선, 사각형, 다각형 등으로 이루어져 있다. 공간 데이터 마이닝은 지리정보시스템(GIS)과 더불어 최근에 많은 관심과 연구가 활발히 진행되고 있다. 한편, 공간 데이터 마이닝을 위한 질의 언어와 그 언어에 기반한 공간 데이터 마이닝 질의 처리 및 최적화에 대한 연구가 중요하게 대두되고 있다. 공간 데이터에 대한 마이닝은 일반 관계형 데이터베이스에서의 질의 언어로는 표현이 불가능하다. 본 연구에서는 먼저 공간 데이터 마이닝 질의언어를 정의, 설계하고 질의 언어에 결과 표현 방식과 결과 데이터 집합의 저장을 명시하여 질의 표현의 효율을 높이는 방식을 제시하였다. 또한 공간 데이터 마이닝을 위한 질의 처리 및 최적화 과정을 질의에 기반한 공간 실체화 뷰의 생성과 유지, 인덱스 활용을 통한 질의 재사용, sampling 마이닝 질의 option 등의 방법론을 이용하여 제시하였다.
We propose the query optimization technique using query classification in hybrid spatial DBMS. In our approach, user queries should to be classified into three types: memory query, disk query, and hybrid query. Specialty, In the hybrid query processing, the query predicate is divided by comparison between materialized view creating conditions and user query conditions. Then, the deductions of the classified queries' cost formula are used for the query optimization. The optimization is mainly done by the selection algorithm of the smallest cost data access path. Our approach improves the performance of hybrid spatial DBMS than traditional disk-based DBMS by $20%{\sim}50%$.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10b
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pp.102-104
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1998
공간 질의 제약조건 검증을 위해서는 다양한 공간객체와 이에 대응하는 복잡한 공간 연산자를 고려한 최적화가 필요하다. 그러나 이에 대한 연구가 아직은 미진한 상태이고, 공간 데이터베이스 시스템의 공간 술어는 기존의 단순 비교 술어와 비교할 때 수행시 많은 시간이 소비되기 때문에 기존의 질의 최적화 기법을 공간 최적화 기법에 적용하기에는 부적합하므로 공간 술어가 포함된 제약 조건이나 질의에 대해 효과적인 최적화 기법의 확장이 요구된다. 본 논문에서는 공간 제약조건 검증시 최적의 수행계획을 얻기 위하여 먼저 중복되는 공간 연산을 제거하고 공간 연산을 위한 선택인자와 복잡도를 계산하여 산출된 랭킹을 기반으로 재배치 기법을 사용하는 공간 제약조건 최적화 기법을 제안한다. 제안된 기법은 선택인자와 데이터베이스 접근시간 뿐만 아니라 공간 연산의 복잡도까지 반영하므로 최적화된 수행계획을 얻을 수 있는 장점을 지니고 있으며, 향후 공간 질의의 최적화 기법에도 적용이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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