• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권9호
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• pp.198-208
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• 2021

ArangoDB는 대용량 데이터 저장을 위해 많은 응용에서 활용되고 있는 NoSQL 데이터베이스 시스템이다. ArangoDB와 같은 새로운 NoSQL 데이터베이스 시스템을 실제 환경에 적용하기 위해서 성능을 평가해 줄 수 있는 벤치마킹 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 응용 계층뿐만 아니라 커널 계층에서의 성능이 측정 가능한 ArangoDB 기반 벤치마킹 시스템을 설계하고 구현한다. 클러스터 환경에서의 NoSQL 데이터베이스 시스템 성능을 측정하기 위해서 YCSB를 일부 수정한다. 또한, 기존 자료 분석을 통해 실세계에서 발생하는 세가지 워크로드 유형을 정의한다. 세 가지 워크로드 유형의 벤치마킹을 통해 ArangoDB에서 활용 가능한 워크로드를 도출하였고, 응용 계층뿐만 아니라 커널 계층의 성능이 가시화될 수 있음을 입증하였다. 기존 데이터베이스에서 ArangoDB로 데이터 이전 작업이 필요한 환경에서는 본 시스템의 벤치마킹을 통해 적용 가능성과 리스크 검토가 가능할 것으로 기대된다.

• 디지털콘텐츠
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• 5호통권72호
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• pp.10-12
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• 1999

클라이언트 서버 환경의 아키텍처로 대변되는 분산처리 환경의 최대 문제점은 관리에 어려움이 있다는 것이다. 이를 보완하기 위해 많은 관리 소프트웨어가 등장했으며 DB관리 툴 또한 분산 처리 환경에서 효과적인 DB관리와 최적화를 위해 개발된 소프트웨어이다. DB관리 툴의 필요성 및 역할에 대해 살펴봤다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1996년도 멀티미디어 데이터베이스 세미나
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• pp.121-149
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• 1996

공공 DB 개발/보급사업의 현황과 의의 1. DBS 발전현황 2. 공공 DB사업 현황 3. 공공 DB사업 위상 4. 공공 DB사업 의의 5. MM DBS 개발현황 6. MM DBS 개발전략(중략)

• 전기학회논문지
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• 제65권3호
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• pp.469-476
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• 2016

Relational Database Management Systems have become de facto database model among most developers and users since the inception of Data Science. From IoT devices, sensors, social media and other sources, data is generated in structured, semi-structured and unstructured formats, in huge volumes, thereby the difficulty of data management greatly increases. Organizations that collect large amounts of data are increasingly turning to non relational databases - NoSQL databases. In this paper, through experiments with real field data, we demonstrate that MongoDB, a document-based NoSQL database, is a better alternative for building a Telco Subscriber Data Management System which hitherto is mainly built with Relational Database Management Systems. We compare the existing system in various phases of data flow with our proposed system powered by MongoDB. We show how various workloads at some phases of the existing system were either completely removed or significantly simplified on the new system. Based on experiment results, using MongoDB for managing telco subscriber data turned out to offer performance better than the existing system built with MSSQL Server.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제22권11호
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• pp.57-63
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• 2017

The recent sudden increase of big data has characteristics such as continuous generation of data, large amount, and unstructured format. The existing relational database technologies are inadequate to handle such big data due to the limited processing speed and the significant storage expansion cost. Thus, big data processing technologies, which are normally based on distributed file systems, distributed database management, and parallel processing technologies, have arisen as a core technology to implement big data repositories. In this paper, we propose a design methodology for large-scale database based on MongoDB by extending the information engineering methodology based on E-R data model.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권11호
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• pp.1216-1222
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• 2016

대규모 웹 서비스의 등장으로 데이터의 규모가 점차 증가하는 추세이다. 이러한 대규모 데이터를 효율적으로 관리하기 위해 MySQL과 MariaDB와 같은 DBMS가 주로 사용되고 있으며, 이들은 데이터 관리를 위한 스토리지 엔진으로 InnoDB를 주로 사용한다. InnoDB는 ACID를 보장할 뿐만 아니라 대규모 데이터 처리에 적합하다는 장점이 있기 때문이다. InnoDB의 경우, I/O 성능 향상을 위해 버퍼 풀을 통해 데이터와 인덱스를 캐싱하며 락 경쟁(lock contention)을 줄이기 위해 다중 버퍼 풀을 지원한다. 그러나 다중 버퍼 풀 기법은 데이터 일관성 오버헤드를 증가시킨다. 본 논문에서는 다중 버퍼 풀 기법의 오버헤드를 분석한다. 실험 결과, 다중 버퍼 풀 기법을 사용함에 따라 락 경쟁이 최대 46.3%까지 완화되었지만 디스크 I/O와 fsync 명령이 증가하면서 DBMS의 처리량이 50.6%까지 떨어지는 현상을 확인하였다.

• 한국패류학회지
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• 제31권3호
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• pp.243-247
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• 2015

A stand-alone BLAST server is available that provides a convenient and amenable platform for the analysis of molluscan sequence information especially the EST sequences generated by traditional sequencing methods. However, it is found that the server has limitations in the annotation of molluscan sequences generated using next-generation sequencing (NGS) platforms due to inconsistencies in molluscan sequence available at NCBI. We constructed a web-based interface for a new stand-alone BLAST, called PANM-DB (Protostome DB) for the analysis of molluscan NGS data. The PANM-DB includes the amino acid sequences from the protostome groups-Arthropoda, Nematoda, and Mollusca downloaded from GenBank with the NCBI taxonomy Browser. The sequences were translated into multi-FASTA format and stored in the database by using the formatdb program at NCBI. PANM-DB contains 6% of NCBInr database sequences (as of 24-06-2015), and for an input of 10,000 RNA-seq sequences the processing speed was 15 times faster by using PANM-DB when compared with NCBInr DB. It was also noted that PANM-DB show two times more significant hits with diverse annotation profiles as compared with Mollusks DB. Hence, the construction of PANM-DB is a significant step in the annotation of molluscan sequence information obtained from NGS platforms. The PANM-DB is freely downloadable from the web-based interface (Malacological Society of Korea, http://malacol.or/kr/blast) as compressed file system and can run on any compatible operating system.

• 디지털콘텐츠
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• 8호통권15호
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• pp.79-84
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• 1994

• 디지털콘텐츠
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• 10호통권5호
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• pp.71-75
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• 1993

• 디지털콘텐츠
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• 9호통권4호
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• pp.31-47
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• 1993