OLTP(online transaction processing) 환경은 다수의 사용자의 질의 및 요청을 처리하기 위한 데이터베이스 환경으로서 신속하고 정확한 질의 처리가 요구된다. 조인 연산은 이러한 데이터베이스 관리 시스템에서 자주 처리하게 되는 질의 가운데 하나이며, 그 중에서도 해시 조인은 현재 가장 좋은 성능을 보인다고 알려진 조인 알고리즘이다. 이 논문에서는 직접 해시 조인을 구현하여 읽기 및 쓰기 버퍼의 크기가 제한되었을 때 SSD와 하드디스크에서 해시 조인의 성능을 비교하고, 나아가 다수의 사용자가 동시에 여러 개의 조인 연산을 요청했을 때의 상황을 시뮬레이션 하여 SSD에서의 최적화 방안을 생각해본다.
메모리보다 큰 대용량 테이블들에 대해 해시조인(Hash Join) 수행 시 임시 파일들을 생성해서 조인 과정에서 발생하는 임시 데이터 I/O를 수행하고 조인 종료 시에 그 파일들을 삭제한다. 본 논문에서는 해시조인용 임시 파일들을 하드디스크가 아닌 SSD상에서 관리할 때, 파일 생성 시 fallocate 시스템 콜 및 파일 삭제 관련 trim 옵션이 해시조인 성능에 큰 영향을 미치는 점을 밝힌다. 구체적으로 대표적인 오픈소스 데이터베이스인 PostgreSQL을 이용해서 다양한 상용 및 연구용 SSD 상에서 해시조인 수행 시, 임시 파일들에 대한 fallocate 및 trim 옵션 사용 여부에 따라 디폴트 조합에 비해 최대 약 3~5배 조인 성능 향상이 가능함을 보인다. 그리고, 임시 파일들에 대한 두 옵션의 조합여부에 따른 SSD내의 쓰기 증폭(Write Amplification)과 Trim 명령어 오버헤드가 조인 성능에 큰 영향을 미치는 점을 자세히 분석한다.
데이터베이스 관계 연산자 중 프로젝션(projection)과 집단 연산(aggregate function)시 사용되는 GROUP BY절, 그리고 동등 조인(equi join)에 대한 질의 처리는 중복된 튜플 중복된 GROUP BY 필드, 조인 중 발생하는 임시결과에 대한 제거나 집단 연산, 임시 결과의 저장을 위해 정렬이나 해싱 기반 알고리즘을 적용하고 있다. 이 중 해싱 기반 알고리즘은 데이터에 대한 직접적인 접근 방법과 정렬비용이 없다는 장점으로 인해 자주 사용하게 된다. 그러나 이러한 해싱(extendible hashing)[1] 기반 알고리즘은 키 값이 저장되는 버켓(bucket) 페이지의 넘침(overflow)으로 인해 분할(split)이 발생하는 경우, 분할을 야기시킨 버켓 페이지에 대한 정보를 제외한 동일한 내용의 기존 디렉토리 구조를 배로 확장해야 하는 공간 확장과, 확장된 디렉토리 구조의 유지를 위해 많은 비용을 소모하게 된다. 본 논문에서는 다량의 데이터에 대한 접근 기법과 디렉토리 구조의 저장공간, 유지 비용 절감 및 중복 해시 값을 지니는 데이터를 처리하기위한 해시 색인인 가상 디렉토리 확장 해시 색인을 제안한다. 가상 디렉토리 확장 해시 색인은 디렉토리 구조를 다단계 구조로 유지함으로써, 넓은 저장 공간을 필요로 하는 다량의 데이터에 대한 접근경로 문제를 해결하였고, 가상 디렉토리 레벨이라는 새로운 구조를 통해, 기존 디렉토리 구조의 공간 낭비 및 유지 비용을 최소화 시켰으며, 버켓 페이지를 리스트(list) 구조로 유지함으로써 중복 해시 값에 의한 디렉토리 구조의 연쇄적 분할 문제를 해결하였다.
MJoin은 변화가 잦은 데이타 스트림의 조인을 효율적으로 수행하기 위한 방법으로 소개되었다. MJoin은 다중 스트림의 처리가 가능하도록 대칭적 해시 알고리즘을 확장한 것으로, 각 입력 튜플마다 모든 해시 테이블에 동일한 키를 지닌 튜플이 존재하는지 반복적으로 체크한다. 그러나, 조인 선택율이 낮고 조인되는 데이타 스트림의 수가 많을 경우, 이러한 체크 과정의 성능은 조인되는 데이타 스트림의 조인순서에 많은 영향을 받게 된다. 본 논문에서는 MJoin처럼 대칭적 해시 알고리즘을 기본으로 하지만, 이러한 체크 과정을 조인순서에 상관없이 상수 시간에 처리하는 BiHT-Join 알고리즘을 제안한다. BiHT-Join은 스트림에 있는 튜플의 존재 유무를 비트-벡터로 유지하며, 이를 비교하는 것으로 조인의 성공/실패를 판단한다. 따라서, BiHT-Join은 이 판단을 기준으로 조인이 성공하는 튜플만 해시 조인을 수행함으로 조인 효율을 높일 수 있다. 우리는 실험을 통해 BiHT-Join이 다중 데이타 스트림 조인에서 MJoin에 비해 더 나은 성능을 제공한다는 것을 보인다.
Shared nothing 다중 프로세서 환경에서 조인 어트리뷰트의 자료 불균형(data skew)이 파이프라인 해시 조인 연산의 성능에 주는 영향을 연구하고, 자료 불균형을 대비하여 적재부하를 Round-robin 방식으로 정적 분할하는 방법과 자료분포도를 이용하여 동적 분할하는 두 가지 파이프라인 해시 조인 알고리즘을 제안한다. 해시 기반 조인을 사용하면 여러 개의 조인을 파이프라인 방식으로 처리할 수 있다. 다중 조인은 파이프라인 방식 처리는 조인 중간 결과를 디스크를 통하지 않고 다른 프로세서에게 직접 전달하므로 효율적이다. Shared nothing 다중 프로세서 구조는 대용량 데이타베이스를 처리하는데 확장성은 좋으나 자료 불균형 분포에 매우 민감하다. 파이프라인 해시 조인 알고리즘이 동적 부하 균형 유지 메커니즘을 갖고 있지 않다면 자료 불균형은 성능에 매우 심각한 영향을 줄 수 있다. 본 논문은 자료 불균형의 영향과 제안된 두 가지 기법을 비교하기 위하여 파이프라인 세그먼트의 실행 모형, 비용 모형, 그리고 시뮬레이터를 개발한다. 다양한 파라미터로 모의 실험을 한 결과에 의하면 자료 불균형은 조인 선택도와 릴레이션 크기에 비례하여 시스템 성능을 떨어뜨림을 보여준다. 그러나 제안된 파이프라인 해시 조인 알고리즘은 다수의 버켓 사용과 분할의 조율을 통해 자료 불균형도가 심한 경우에도 좋은 성능을 갖게 한다.
다중 조인 연산의 파이프라인 방식 처리에서 조인 어트리뷰트의 자료 불균형(data skew)이 성능에 주는 영향을 연구하고, 자료 불균형을 대비하여 적재부하를 라운드-로빈 방식으로 정적 분할하는 방법과 자료분포도를 이용하여 적응적으로 분할하는 두 가지 파이프라인 해시 조인 알고리즘을 제안한다. 해시 기반 조인을 사용하면 여러 개의 조인을 파이프라인 방식으로 처리할 수 있다. 다중 조인의 파이프라인 방식 처리는 조인 중간 결과를 디스크를 통하지 않고 다른 프로세서에게 직접 전달하므로 효율적이다. 파이프라인 해시 조인 알고리즘이 자료 불균형을 대비한 부하 균형 유지 메커니즘을 갖고 있지 않다면 자료 불균형은 성능에 매우 심각한 영향을 줄 수 있다. 본 논문은 자료 불균형의 영향과 제안된 두 가지 기법을 비교하기 위하여 파이프라인 세그먼트의 실행 모형, 비용 모형, 그리고 시뮬레이터를 개발한다. 다양한 파라미터로 모의 실험을 한 결과에 의하면 자료 불균형은 조인 선택도와 릴레이션 크기에 비례하여 시스템 성능을 떨어뜨림을 보여준다. 그러나 제안된 파이프 라인 해시 조인 알고리즘은 다수의 버켓 사용과 분할의 조율을 통해 자료 불균형도가 심한 경우에도 좋은 성능을 갖게 한다.
유비쿼터스 환경에서 센서 데이터는 빠르고 연속적인 데이터 스트림 형태로 전송된다. 이러한 개별적인 데이터 스트림 정보를 연관되어 처리하기 위해 조인 연산이 필요하다. LWO, SWF 와 같은 기존 기법들은 Nested Loop Join 을 이용해 데이터 스트림 환경에서 조인 알고리즘을 제시하였다. 하지만 Nested Loop Join 을 사용하기 때문에 슬라이딩 윈도우의 크기에 따라 처리 속도가 영향을 많이 받고 XJoin 은 디스크 I/O 추가 비용이 필요하다. 제안 기법은 환형 큐 버퍼 기반의 해시 색인을 이용한 조인 기법은 환형 큐를 이용하여 데이터의 삽입, 삭제를 관리하고 해시 색인을 이용해 조인 연산을 처리 하여 제안 기법은 기존의 기법 보다 조인 연산을 보다 효율적으로 처리 할 수 있다.
해시 조인 알고리즘 성능 개선에 관한 연구는 이미 많은 연구자에 의해 수행된 바 있다. 새로운 알고리즘을 추가하는 연구에서부터 컴퓨팅 환경에 맞는 최적화 솔루션을 제시하는 연구에 이르기까지 해시 조인의 성능을 향상시키는 연구는 다양하게 찾아 볼 수 있었다. 이 논문에서는 2004년 ICDA에서 발표한 [1]의 연구를 최신의 컴퓨팅 환경에서도 똑같이 작동하는지 확인해 보고자 한다.
최근, 불균일 기억 장치 접근 (NUMA) 구조가 부각됨에 따라 NUMA 구조 기반의 관계 연산 기법들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 NUMA 구조 기반의 효율적인 해시 조인 기법을 제안한다. NUMA 구조에서 조인 속성 값의 분포가 편중된 릴레이션들 간의 조인은 NUMA 노드들 간의 부하 불균형과 과도한 원격 메모리 접근을 발생시킬 수 있다. 제안 기법에서는 근사 히스토그램을 이용하여 조인 속성 값의 분포를 파악하고, 이를 기반으로 원격 메모리 접근을 줄이는 전달 방안을 제안한다. 실험에서는 입력 릴레이션들에 대해 조인 속성 값의 분포를 변화시키면서 제안 기법에 대한 성능을 평가한다.
메모리 가격이 저렴해 짐에 따라 대용량의 데이터베이스 연산이 메모리 안에서 처리될 수 있다. 그에 반해 메모리의 접근속도는 과거에 비해 크게 향상되지 않았기 때문에, 효율적인 캐시 활용이 전체 성능을 결정하는 중요한 요소가 된다. 멀티코어 환경에서 효율적 캐시와 높은 동시성을 모두 만족시키기는 쉽지 않다. 이 논문에서는 알려진 메모리 기반 해시 알고리즘을 비교하고, 각각에 대해 탐색 단계에서 조인 키를 기준으로 정렬 알고리즘을 적용하여 수행 시간과 캐시 미스 감소를 비교한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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