• 제목/요약/키워드: InnoDB 스토리지 엔진

검색결과 3건 처리시간 0.018초

IBD 구조적특징을이용한 MySQL InnoDB의레코드복구기법 (The Recovery Method for MySQL InnoDB Using Feature of IBD Structure)

  • 장지원;정두원;이상진
    • 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
    • /
    • 제6권2호
    • /
    • pp.59-66
    • /
    • 2017
  • MySQL 데이터베이스는 현재 데이터베이스 시장 점유율에서 2위를 차지하고 있다. 특히 InnoDB 스토리지 엔진은 MySQL 5.5 버전부터 디폴트 스토리지 엔진으로 사용되어 왔으며, 많은 기업에서 InnoDB 스토리지 엔진으로 MySQL 데이터베이스를 사용하고 있다. 디지털 포렌식 분야에서 InnoDB 스토리지 엔진에 대한 구조적 특징과 로그에 관한 연구는 꾸준히 진행되어 왔으나, 삭제된 데이터에 대해 레코드 단위로 복구하는 방법에 대해서는 연구되지 않았다. 기업 조사 시 데이터베이스 관리자가 사전에 증거 인멸을 목적으로 데이터를 훼손하는 경우가 많으므로 이를 복구하는 것은 포렌식 수사 과정에서 중요하다. 본 논문에서는 MySQL InnoDB 스토리지 엔진의 구조를 분석하여 삭제된 데이터를 레코드 단위로 복구하는 기법을 제안하고 제작한 도구를 활용하여 이를 검증한다. 이는 디지털 포렌식 관점에서 데이터베이스 안티포렌식 행위에 대해 대비할 수 있으며, MySQL InnoDB 데이터베이스와 관련된 사건 발생시, 고의로 삭제된 데이터를 복구하는데 활용할 수 있다.

InnoDB 기반 DBMS에서 다중 버퍼 풀 오버헤드 분석 (An Analysis of the Overhead of Multiple Buffer Pool Scheme on InnoDB-based Database Management Systems)

  • 송용주;이민호;엄영익
    • 정보과학회 논문지
    • /
    • 제43권11호
    • /
    • pp.1216-1222
    • /
    • 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.

센서·OPC-UA 시뮬레이션을 통한 엣지 기반 경량화 플랫폼 스토리지 엔진 평가 (Evaluation of Storage Engine on Edge-Based Lightweight Platform using Sensor·OPC-UA Simulator)

  • 조우진;여채은;구재회;임채영
    • 문화기술의 융합
    • /
    • 제9권3호
    • /
    • pp.803-809
    • /
    • 2023
  • 본 논문은 공장에너지관리시스템에 필수적인 데이터 수집 시스템을 엣지 기반 경량화 플랫폼에서 최적으로 구축하고자 분석 및 평가한다. 실증 중인 제조 공장의 센서를 기반으로 시뮬레이션 하여 센서/OPC-UA 시뮬레이터를 개발하였으며, 개발한 시뮬레이터를 통해 엣지 디바이스의 스토리지 엔진을 평가한다. 엣지 디바이스에서 스토리지 엔진에 따른 성능을 평가하여 최적의 스토리지 엔진을 제시한다. 실험 결과 스토리지 엔진을 RoccksDB로 사용하였을 때 InnoDB를 사용하였을 때에 비해 절반 이하의 메모리와 데이터베이스 크기를 지니며 3.01배 빠른 소요시간을 지니는 것을 알 수 있다. 이 연구는 한정된 자원을 사용하는 디바이스에서 시계열 데이터를 관리할 때 유리한 스토리지 엔진을 선택할 수 있으며, 센서/OPC 시뮬레이터를 통한 해당 분야 추가 연구에 기여한다.