낸드 플래시 메모리는 빠른 접근 시간과 저전력의 특성을 가지고 있어 저장장치로 많이 사용되고 있는 추세이다. 하지만 저사양의 임베디드 장치에서는 메모리 요구사항과 구현상의 복잡성으로 FTL을 적용하기에는 비용이 많이 든다. 이러한 이유로 FTL을 구현하기 힘든 임베디드 장치에 적용할 수 있는 B+ 트리 연구들이 다수 제안되었다. 이런 연구들은 낸드 플래시 메모리에서 제자리 업데이트가 불가하다는 단점을 고려하여 삽입과 갱신의 성능을 최적화 하였다. 하지만 B+ 트리에 기존의 가비지 컬렉션 기법들을 적용하면 낸드 플래시 메모리의 페이지 위치를 변경하게 되고 B+ 트리의 재구성을 발생시켜 전체적인 성능을 저하시킨다. 이러한 문제를 해결하고자 본 논문에서는 낸드 플래시 메모리를 기반으로 하는 B+ 트리와 이와 유사한 인덱스 트리 구조에 적용할 수 있는 가비지 컬렉션 기법을 제안한다. 제안하는 가비지 컬렉션 기법은 블록 정보 테이블과 대리 블록을 이용하여 B+ 트리의 재구성을 발생시키지 않는다. 제안된 기법의 성능평가를 위해, 낸드 플래시 메모리가 장착된 실험 장치에 B+ 트리와 ${\mu}$-Tree를 구현하고 제안된 기법을 적용하였다. 구현 결과 B+ 트리에서 제안된 기법이 GAGC(Greedy Algorithm Garbage Collection)보다 삽입된 키의 개수가 약 73% 많았으며, ${\mu}$-Tree에서 제안된 기법이 GAGC보다 시간 오버헤드가 약39% 적었다.
플래시 메모리는 크기가 작고 적은 전력을 사용하며 충격에 강하기 때문에 휴대폰, MP3 플레이어, PDA와 같은 이동 기기에 널리 사용되고 있다. 또한, 노트북과 개인용 컴퓨터에서 사용하던 하드디스크를 플래시 메모리로 교체하려는 시도도 진행되고 있다. 최근에는 플래시 메모리 저장 시스템에서 대용량의 데이터를 효율적으로 검색하기 위한 플래시 메모리용 $B^+$-트리 인덱스를 개발하려는 연구가 이루어지고 있다. 이러한 연구는 $B^+$-트리에 키의 삽입 또는 삭제 시 발생하는 "덮어쓰기"를 최소화하는데 초점을 두고 있다. 그러나 이것뿐만 아니라 하나의 $B^+$-트리 노드에 할당되는 물리적 페이지의 크기도 $B^+$-트리 성능에 영향을 줄 수 있다. 본 논문에서는 다양한 실험을 통해 노드 크기에 따른 $B^+$-트리의 구축 성능, 검색 성능, 그리고 저장 공간 사용량을 비교 및 분석한다. 노드에 키 삽입 시 정렬 및 비정렬 알고리즘을 제시하며, 또한 효율적인 노드 검색을 위한 적절한 인덱스 노드 헤드 구조를 제안한다.
NAND 플래시 메모리는 작고, 가볍고, 저 전력이라는 장점 U문에 휴대폰, MP3, PDA 등 이동 컴퓨팅 장치의 저장소로 많이 사용되고 있다. B+트리는 저장소에 있는 데이터를 효율적으로 접근하기 위한 색인 구조이다. 그러나 NAND 플래시 메모리의 다양한 특징들로 인해 기존의 디스크 기반의 B+트리를 플래시 메모리에 그대로 적용하는데 여러 단점들이 존재한다. 본 논문에서는 NAND 플래시 메모리 상에서 B+트리를 효과적으로 구축하기 위한 B+트리 색인 버퍼 관리 기법을 제안한다.
플래쉬 메모리는 비휘발성, 저전력, 경량, 내구성 등의 장점으로 인해, PDA가 스마트카드, 휴대폰, 휴대용 음악 재생기 등과 같은 이동 컴퓨팅 장치의 저장소로 많이 사용되고 있다. 최근 들어 대용량의 플래쉬 메모리가 출시되고 랩탑 컴퓨터등 이를 탑재한 컴퓨팅 장치들이 증가하면서 대용량의 데이터를 효율적으로 액세스하기 위한 B-트리와 같은 인덱스 기법이 요구되고 있다. 한편, 현재 사용되고 있는 NAND 플래쉬 메모리는 기존의 하드 디스크와는 액세스 특성들이 상이하다. 뿐만 아니라, B-트리 인덱스는 데이터에 비해 빈번히 액세스되고 갱신되기 때문에, 기존의 하드 디스크 기반 B-트리 인덱스 기법을 플래쉬 메모리에 적용할 경우 심각한 성능상의 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 shadow 버전을 이용한 플래쉬 메모리 기반의 효율적인 B-트리 인덱스 기법을 제안한다.
플래시 메모리는 하드디스크와 다른 물리적 특성을 가지고 있다. 대표적으로 덮어쓰기가 되지 않고 데이터를 읽고 쓰는 단위와 지우는 단위가 서로 다르다. 이러한 물리적 제약을 소프트웨어적으로 보완해주기 위해서 플래시 메모리를 사용하는 시스템에서는 대부분 Flash Translation Layer (FTL)을 사용한다. 지금까지 FTL 알고리즘의 대부분이 임의 쓰기 패턴보다 순차 쓰기 패턴에 훨씬 더 효율적으로 작용한다. 그러나 B-트리와 같은 자료구조에서는 일반적으로 순차 쓰기 패턴 보다는 임의 쓰기 패턴이 발생된다. 따라서 플래시 메모리상에서 B-트리를 관리할 경우 FTL에 비효율적인 쓰기 패턴을 생성하게 된다. 본 논문에서는 플래시 메모리상에서 B-트리와 같은 자료구조를 효율적으로 저장 관리하기 위한 새로운 방식을 제안한다. 새로운 방식은 B-트리에서 발생되는 임의 쓰기를 플래시 메모리상의 버퍼를 이용하여 FTL에 효율적인 순차 쓰기를 발생시킨다. 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 방식은 기존의 방식보다 플래시 메모리에서 발생되는 쓰기 및 블록소거 연산 횟수를 60%이상 감소시킨다.
플래시 메모리는 휴대폰과 PDA 와 같은 이동 기기에서 저장 장치로 널리 사용되고 있다. 또한 기가바이트(GB) 단위의 대용량화로 인해 노트북과 개인용 컴퓨터에서 보조기억장치로 사용되고 있다. 요즘에는 대용량의 데이터를 효율적으로 다루기 위한 B+트리와 같은 자료구조를 플래시 메모리상에서 저비용의로 구현하려는 연구들이 이루어지고 있다. 지금까지의 연구에서는 플래시 메모리에서 B+트리를 구축할 때 노드 크기를 플래시 메모리의 섹터(sector) 크기로 사용해왔다. 본 논문에서는 노드 크기가 플래시 메모리의 섹터 크기보다 더 커졌을 경우, 플래시 메모리에서 구현되는 B+트리의 구축성능과 검색성능 그리고 저장 공간 사용량을 비교 분석한다. 키 삽입 시 정렬 알고리즘과 비정렬 알고리즘을 각각 사용해 구축비용을 측정하였으며 효율적인 노드 검색을 위해 인덱스 노드 헤드 구조를 사용한다. 그리고 이러한 실험결과는 B+트리 노드 크기를 섹터 크기보다 블록 크기로 할당할 때 B+트리 성능의 우수성을 보인다.
주기억 징치 DBMS성능에 캐쉬 미스가 중요한 요소이다. 그래서 캐쉬 미스를 줄여주는 캐쉬 인식 트리(chash consclous trees)들이 개발되어 왔다. 캐쉬 인식 트리에서 사용한 기법들은 포인터 압축, 키 압축 개념으로 일반화 할 수 있다. 포인터 압축은 CS$B^{+}$-트리처럼 노드에 각 자식 노드를 가리키는 포인터를 제거하고 대신 세그먼트에 저장된 자식 노드들 중 첫 번째 자식 노드를 가리키는 포인터를 저장하는 개념이다. 키 압축은 pkB-트리, R-트리처럼 키 길이를 출이는 개념이다. 본 논문에서는 키 압축 개념과 포인터 압축 개념을 동싱에 지원하고, 디스크 기반의 GiST를 캐쉬 인식하도록 확장한 CC-GiST를 제안한다. 본 논문의 공헌은 다음과 같이 요약된다. 1)기존의 캐쉬 인식 트리들의 기법을 분류하고 분석함으로써, 캐쉬 인식 트리에 적용할 수 있는 일반적인 방법을 도출하였다. 2)포인터 압축을 위해 세그먼트의 개념을 키 압축을 위하여 베이스 키의 개념을 CC-GiST에 도입하였다. 3)디스크 기반의 GiST를 위해 기정의된 메소드들을 캐쉬 인식하도록 완전하게 수정하였다. 4) 제안한 CC-GiST를 이용하여 기존의 대표적인 캐쉬 인식 트리인 CSB+-트리와 CR-트리를 구현하는 방법을 기술하였다.
플래시 메모리는 하드디스크와 다른 물리적 특성을 가진다. 대표적으로 읽기연산과 쓰기연산의 비용이 다르고, 덮어쓰기(overwrite)가 불가능하여 소거연산(erase)이 선행되어야 한다. 이러한 물리적 제약을 소프트웨어적으로 보완해주기 위해서, 플래시 메모리를 사용하는 시스템은 대부분 플래시 변환 계층(Flash Translation Layer)을 사용한다. 현재까지 효율적인 FTL 기법들이 제안되었으며, 이들은 임의쓰기(random writes) 패턴보다 순차쓰기(sequential writes) 패턴에 훨씬 더 효율적으로 동작한단. 본 논문에서는 플래시 메모리 상에서 B-트리 인덱스를 효율적으로 생성, 유지하기 위한 새로운 기법을 제안한다. B-트리에 키의 삽입, 삭제, 수정 등치 연산을 수행하면 FTL에 비효율적인 임의쓰기 패턴을 많이 발생시키며, 결국 B-트리 인덱스 유지 비용이 커지게 된다. 제안하는 기법에서는 B-트리에서 발생되는 임의쓰기 패턴을 먼저 플래시 메모리의 쓰기 버퍼에 추가쓰기(append writes) 패턴으로 변환하여 저장하고, 추후 이를 FTL에 효율적인 순차쓰기 패턴으로 FTL에 전달한다. 다양한 실험을 통해 제안하는 기법이 기존의 기법보다 플래시 메모리 I/O 비용 측면에서 우수하다는 것을 보인다.
NAND 플래시 메모리는 하드 디스크에 비해 작고, 빠르며, 저 전력 소모 등과 같은 장점을 가지고 있어 대체 저장 매체로 주목받고 있다. 그러나 제자리 갱신이 불가능한 특징을 가지고 있어 B-트리를 사용하면 갱신이 빈번하게 발생하여 읽기 연산에 비해 상대적으로 느린 쓰기 연산과 소거 연산이 빈번해져 시스템의 성능이 저하 된다. 이러한 성능 저하를 피하기 위해 $\mu}$-트리가 제안되었으나, 고정된 페이지 레이아웃 구조를 가지고 있어 노드 분할과 트리 신장이 빈번하게 일어난다. 본 논문에서는 NAND 플래시 메모리 상에서 B-트리 구현 시 발생하는 추가적인 쓰기 연산의 횟수를 줄이기 위해 갱신이 일어나는 단말 노드에 로그 노드를 할당하여, 갱신되는 내용을 저장한다. 따라서 부모 노드의 내용이 변경 되는 것을 늦추어 추가적인 쓰기 연산을 줄이게 되며, 순차적인 키 값의 삽입이나 일정 노드에 대한 빈번한 갱신은 로그 노드가 단말 노드로 전환되어 추가적인 쓰기 연산을 줄이게 된다. 이러한 방법으로 추가적인 쓰기 연산을 줄임으로써 시스템의 성능을 향상시키는 NAND 플래시 메모리를 위한 새로운 B-트리 구조를 제안한다.
최근 플래시 메모리 및 SSD가 노트북이나 PC의 저장장치로 사용되는 것뿐 아니라, 기업용 서버의 차세대 저장장치로 주목 받고 있다. 대용량의 데이터를 처리하는 데이터베이스에서는 삽입, 삭제, 검색을 빠르게 하기 위해 다양한 색인 기법을 사용하는데 그 중B-트리 구조가 대표적인 기법이다. 하지만 플래시 메모리 상에서는 하드디스크와 달리 덮어쓰기(overwrite) 연산을 수행하기 위해서는 먼저 해당 블록(block)에 대하여 플래시 메모리의 연산 중 가장 비용이 많이 요구되는 삭제(erase) 연산을 수행 해야만 한다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 플래시 메모리 사이에 위치하는 플래시 변환 계층(Flash memory Translation Layer)을 사용한다. 이 플래시 변환 계층은 수정한 데이터를 동일한 논리 주소에 덮어쓰기를 하더라도 실제로 임의의 다른 물리 주소에 저장하도록 하여 이 문제를 해결할 수 있다. NAND 플래시 메모리를 배열 형태로 포함하고 있는 SSD는 한 개 이상의 플래시 메모리 패키지를 병렬로 접근할 수 있다. 이러한 병렬 접근 방식을 사용하여 쓰기 연산 성능을 향상하기 위해서는 연속한 논리 주소에 쓰기 연산을 요청하는 것이 유리하다. 하지만 B-트리는 구성 노드에 대한 삽입 삭제 연산 시에 대부분 연속되지 않은 논리 주소 공간에 대한 갱신 연산이 일어나게 된다. 따라서 SSD의 병렬 접근 방식을 최대한 활용할 수 없게 된다. 본 논문에서는 수정한 노드를 연속한 논리 주소에 쓰도록 하는 AS B-트리 구조를 제안하여 SSD의 병렬 접근 방식을 최대한 활용할 수 있도록 하였다. 구현 및 실험한 결과 AS B-트리에서의 삽입 시간이 B-트리보다 21% 개선된 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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