• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2014.11a
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• pp.37-38
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• 2014

최근 SNS의 발전으로 인해 데이터의 양이 급격히 증가하였으며, 이에 따라 빅데이터 처리를 위한 분산 DBMS 기반 질의 처리 연구가 활발히 진행되고 있다. 이를 위해 CUBRID는 CUBRID Shard 서비스를 통해 데이터베이스를 shard 단위로 수평 분할하여 각기 다른 물리 노드에 데이터를 분산 저장하도록 지원한다. 그러나 CUBRID Shard는 shard간 데이터가 독립적으로 관리되기 때문에 세타 조인 및 중첩 질의와 같이 다수 서버에서의 테이블 참조가 필요한 질의는 처리가 불가능하다. 따라서 본 논문에서는 분산 CUBRID 상에서 세타 조인 및 중첩 SQL를 지원하는 질의 재구성 기법을 제안한다.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.21 no.8
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• pp.537-542
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• 2015

Database Shard is a technique that can be queried and stored by dividing one logical table into multiple databases horizontally. In order to analyze the shard data with aggregate or analysis functions, a process is required that integrates partial results on each shard database. In this paper, we introduce the design and implementation of a distributed processing system for aggregation and analysis on the CUBRID Shard distributed database, which is an open source database management system. The implemented system can accelerate the analysis onto multiple shards of partitioned tables; it shows efficient aggregation on shard distributed databases compared to stand-alone databases.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.781-782
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• 2009

DBMS가 널리 사용되기 위해선 비용적인 측면과 서비스도 중요하지만, 성능 역시 중요하다. DBMS의 성능에는 속도, 신뢰성, 기능성, 확장성, 가용성 등 여러 가지가 포함될 수 있지만 사용자가 직접 체감하기 쉽기 때문에 속도는 가용성과 더불어 성능의 중요한 부분 중 하나이다. 그리고 DBMS의 속도는 사용자의 질의에 대한 응답시간뿐만 아니라 데이터를 백업하거나 데이터베이스를 import-export 하는 시간도 포함할 수 있다. 이에 본 논문에서는 CUBRID의 DB import-export에 대하여 속도 개선 방안을 제시하고, 도구를 설계 및 구현하여 기존의 import-export와 처리속도를 비교 분석한다.