이 논문은 공간 조인연산 시 인덱스가 존재하지 않는 두 입력 테이블에 대한 후보 객체들의 여과 단계 처리이다 이 분야에 대한 기존 알고리즘들은 대개 공간 데이타의 조인 연산에서는 우수한 성능을 나타내고 있지만 입력 테이블에 객체들이 편중되어 있을 경우 성능이 저하되는 문제를 가지고 있으며, 이러한 단점을 보완할 수 있는 방법에 대한 연구는 미흡한 상태이다 따라서, 이 논문에서는 인덱스가 존재하지 않는 두 입력 테이블의 편중된 객체에 대한 문제를 해결하기 위해 기존 연구인 Spatial Hash Join 알고리즘을 개선한 Spatial Hash Strip loin 알고리즘을 제안한다. SHSJ 알고리즘과 기존 SHJ 알고리즘의 차이점은 입력 데이타 집합을 버킷에 할당 시 버킷 용량에 제한을 두지 않는다는 점과 버킷의 조인 단계에서 SSSJ 알고리즘을 사용한다는 것이다. 제안한 SHSJ 알고리즘의 성능 평가를 위해 Tiger/line 데이타를 사용하여 평가한 결과 인덱스가 존재하지 않으며 편중 분포를 갖는 입력 테이블에 대한 공간 조인 연산의 성능이 기존 SHJ와 SSSJ 알고리즘보다 우수함이 검증되었다.
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.
지난 수년 동안 공간 데이터의 조인 연산에 대한 많은 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 공간 조인연산 시 인덱스가 존재하지 않을 경우, 후보 객체의 여과 단계 처리에 중점을 둔다. 이 분야에 대한 여러 알고리즘들이 제안되었으며 대부분의 경우 공간 데이터의 조인 연산 시 우수한 성능을 나타내고 있다. 하지만, 조인을 위한 입력 테이블의 객체들이 편중되어 분포할 경우 조인 성능이 급격히 저하되는 문제점을 가지고 있으며 이 문제를 해결하려는 연구는 미흡한 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 공간 데이터의 편중 문제를 개선하기 위해 기존의 공간 조인 알고리즘 중 Spatial Hash Join 알고리즘과 SSSJ 알고리즘의 장점을 결합한 Spatial Hash Sip Join 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘을 SHJ 알고리즘의 객체 분포에 기반한 공간 분할 특성과 공간 조인 시 SSSJ 알고리즘의 우수한 I/O 특성을 이용한다. 본 논문에서 제안한 SHSJ 알고리즘의 성능 평가를 위해 Tiger/line 데이터를 사용하여 기존 SHJ 알고리즘과 성능을 비교 평가 하였으며 평가 결과 인덱스가 존재하지 않는 입력 테이블에 대한 공간 조인 연산 시 모든 평가 파라미터에 대해 기존의 SHJ 알고리즘보다 우수함이 검증되었다.
본 논문은 병렬 해쉬 결합 연산에서 데이터 분산 시에 나타나는 부하의 불균형과 버켓 오버플로우를 해결하기 위한 새로운 데이터 분산 방법을 제안한다. 제안된 데이터 분산 방법은 편재된 분포를 갖는 데이터들을 히스토프로그램 변환 기법에 의하여 각 노드의 성능에 따라 균일하게 분산 시킨다. 또한 본 논문에서는 이 분산 방법을 병렬 해쉬 결합 연산에 적용하여 데이터 편재에 따른 성능 저하를 해결할 수 있는 알고리즘을 제안하고, 기존의 병렬 결합 알고리즘들과의 성능 비교를 위하여 모의 실험결과COREDB 병렬 데이터베이스 컴퓨터 상에서의 실험을 통하여 편재된 분포를 갖는 데이터에 대하여 성능 분석을 수행한다. 실험 결과에서 편재된 데이터에 대하여 기존의 다른 결합 연산 알고리즘보다 제안된 알고리즘이 우수한 성능을 나타냄을 보인다.
데이터베이스 관리 시스템의 핵심 알고리즘인 해쉬 조인은 해싱을 위한 메모리가 부족한 경우(즉, 해쉬 테이블 오버플로우) 디스크 입출력를 유발하게 된다 하드디스크를 임시 저장공간으로 사용할 경우, 해쉬 조인의 probing 단계에서 과도한 임의 읽기로 인해 I/O 시간이 성능을 저하시키게 된다. 한편, 플래시메모리 SSD가 저장장치로 각광을 받고 있으며, 머지않아 엔터프라이즈 환경에서 하드디스크를 대체할 것으로 예상 된다 하드디스크와 달리, 기계적인 동작 장치가 없는 플래시메모리 SSD의 경우 임의 읽기에서 빠른 성능을 보이기 때문에 해쉬 조인의 성능을 크게 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 플래시 메모리 SSD를 해쉬 조인을 위한 임시 저장공간으로 사용할 경우의 몇 가지 중요하고 현실적인 이슈들을 다룬다. 우선, 해쉬 조인의 I/O 패턴을 자세히 설명하고, 하드디스크에 비해 플래시메모리 SSD가 수십 배에 가까운 성능 향상을 보이는 이유를 설명한다. 다음으로, 클러스터 크기(즉, 해쉬 조인 알고리즘에서 사용하는 I/O 단위)가 성능에 미치는 영향을 제시하고 분석한다. 마지막으로, 하드디스크의 경우, DBMS의 질의 최적화기가 산출하는 비용이 실 수행시간과 편차가 클 수 있는데 반해, 플래시메모리 SSD의 경우 비용 산출을 정확히 하게 됨을 실험적으로 보인다. 결론적으로, 플래시메모리 SSD를 해쉬 조인을 위한 임시 저장공간으로 사용할 경우, 빠른 성능과 더불어 질의 최적화기의 비용 산출이 훨씬 더 신뢰할 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 인덱스가 존재하지 않는 두 개의 입력 릴레이션에 대해서도 최적의 조인 연산을 수행할 수 있는 공간 해쉬 조인 알고리즘을 제안한다. 인덱스가 존재하지 않는 릴레이션의 처리에 사용하는 기존의 공간 해쉬 조인(SHJ: Spatial Hash Join)과 Scalable Sweeping-Rased Spatial Join(SSSJ) 알고리즘을 결합하여 SHJ 알고리즘의 단점으로 지적되고 있는 편향된(skewed) 데이터에 대한 조인 연산의 성능저하 문제를 개선한 수 있는 Spatial Hash Strip Join(SHSJ) 알고리즘을 제안한다. SHJ에서 편향된 데이터의 경우 해쉬 버킷의 오버플로우 처리를 위해 버킷 재분할 방법을 사용하고 있는데 반하여 본 논문에서 제안한 SHSJ 알괴리즘에서는 버킷의 재분할 처리 대신에 버킷에 데이터를 삽입하고, 조인 연산과정에서 오버플로우가 발생한 버킷에 대하여 SSSJ 알고리즘을 사용함으로써 편향된 입력 릴레이션의 처리 성능을 제고시킬 수 있도록 한다.
이 논문은 인덱스가 존재하지 않는 두 입력 테이블의 공간 조인 연산 과정 중 여과 단계 처리에 중점을 둔다. 관련 연구는 Spatial Hash Join(SHJ)과 Scalable Sweeping-Based Spatial Join(SSSJ) 알고리즘이 대표적이다. 하지만 조인을 위한 입력 테이블의 객체들이 편중 분포할 경우 성능이 급격히 저하되는 문제를 가지고 있다. 따라서, 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 기존 SHJ 알고리즘과 SSSJ 알고리즘의 특성을 이용한 Spatial Hash Strip Join(SHSJ) 알고리즘을 제안한다. 기존 SHJ 알고리즘과의 차이점은 입력 데이터 집합을 버킷에 할당할 때 버킷 용량에 제한을 두지 않는다는 점과 버킷의 조인 단계에서 I/O 성능의 향상을 위해 우수한 SSSJ 알고리즘을 사용한다는 것이다. 끝으로 이 논문에서 제안한 SHSJ 알고리즘의 성능은 실제 Tiger/line 데이터를 이용하여 실험한 결과 기존의 SHJ와 SSSJ 알고리즘 보다 편중된 입력 테이블의 조인 연산에 대해 월등히 우수함이 검증되었다.
확장성에서 장점을 가지고 있는 비공유 병렬 프로세서 구조는 병렬 데이터베이스 시스템에서 많이 적용되고 있는 구조이다. 그러나 비공유 병렬 프로세서 구조는 데이터의 분포가 전체 프로세서에게 균일하게 분포되어 있지 않을 경우에는 일부 프로세서에게 부하가 집중되고 이로 인한 성능의 감소가 불가피하게 되는 단점이 있다. 특히 부하의 불균형 정도가 심한 경우에 조인 연산을 수행할 때 이런 성능 감소의 단점은 두드러진다. 본 논문은 비공유 병렬 프로세서 구조에서 부하의 불균형 정도가 심한 경우에도, 조인 연산을 실시하기 전에 부하 불균형을 고려함으로써 성능 감소를 최소화하고, 메모리의 대용량화를 이용하여 성능을 높인 조인 알고리즘을 제시한다. 또한 알고리즘의 성능 분석을 위한 분석 모델을 제시하며, 분석 모델을 통하여 데이터 불균형 문제를 해결하기 위한 다른 알고리즘과의 성능을 비교한다.
본 논문에서는 하이퍼큐브 시스템에서 결합 연산을 효율적으로 처리할 수 있는 향상된 병렬 결합 알고리즘을 제안한다. 새로운 알고리즘은 릴레이션 R을 처리함에 있어 하이퍼큐브 구조에 적합한 방송 알고리즘을 사용함으로써 하이퍼큐브 구조에 최적인 병렬 결합 알고리즘을 보이게 된다. 또한 병렬화 성능의 최대 주안점인 부하균등 문제와 데이타 불균형으로 인한 과부하 문제를 완전히 해결하고 결집 효과의 특성을 수용함으로써 전체 성능이 향상된다. 새로운 알고리즘은 해쉬를 기반으로 하는 알고리즘에서 구현하기 어려운 non-equijoin 연산을 쉽게 구현할 수 있다는 장점을 가지며, 비용 모형을 통해 분석한 결과 기존의 병렬 결합 알고리즘들에 비해 보다 나은 성능을 나타냄을 확인한다.
관계형 데이타베이스 시스템에서 결합 연산자는 데이타베이스 질의를 구성하는 연산자들 중 가장 많은 처리시간을 요구한다. 따라서 이러한 결합 연산자를 효율적으로 처리하기 위해 많은 병렬 알고리즘들이 소개되었다. 그 중 다중 해쉬 결합 질의의 처리를 위해 할당 트리를 이용한 방법이 가장 우수한 것으로 알려져 왔다. 그러나 이 방법은 할당 트리의 각 노드에서 필연적인 지연이 발생되는 데 이는 튜플-시험 단계에서 외부 릴레이션을 디스크로부터 페이지 단위로 읽는 비용과 이미 읽는 페이지에 대한 해쉬 결합 비용간의 차이에 의해 발생하게 된다. 본 논문에서는 이 비용 차이로 인해 발생되는 전체 시스템의 성능 저하를 방지하기 위해 페이지 실행시간 동기화 기법을 제안하였고 이 기법을 통해 각 노드에서의 처리시간을 줄이고 나아가 전체 시스템의 성능을 향상시켰다. 또한 분석적 비용 모형을 세우고 기존 방식과의 다양한 성능 분석을 통해 비용 모형의 타당성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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