Kim, Won-Sik;Yoo, Jae-Jun;Lee, Jin-Soo;Han, Wook-Shin
Journal of Korea Multimedia Society
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v.13
no.7
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pp.1023-1043
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2010
As main memory get cheaper, it becomes increasingly affordable to load entire index of DBMS and to access the index. Since speed gap between CPU and main memory is growing bigger, many researches to reduce a cost of main memory access are under the progress. As one of those, cache conscious trees can reduce the cost of main memory access. Since cache conscious trees reduce the number of cache miss by compressing data in node, cache conscious trees can reduce the cost of main memory. Existing cache conscious trees use only fixed one compression technique without consideration of properties of data in node. First, this paper proposes the DC-tree that uses various compression techniques and change data layout in a node according to properties of data in order to reduce cache miss. Second, this paper proposes the level of compression locality that describes properties of data in node by formula. Third, this paper proposes Forced Partial Decomposition (FPD) that reduces the nutter of cache miss. DC-trees outperform 1.7X than B+-tree, 1.5X than simple prefix B+-tree, and 1.3X than pkB-tree, in terms of the number of cache misses. Since proposed DC-trees can be adopted in commercial main memory database system, we believe that DC-trees are practical result.
ALTIBASE is the relational main memory DBMS that enables us to develop the high performance and fault tolerant applications. It guarantees the short and predictable execution time as well as the basic functionality of conventional disk-based DBMS. We present the 'overview of system architecture and the performance analysis with respect to the various design choices. The assorted experiments are performed under the various environments. The results of TPC-H and Wisconsin benchmark tests are described. We illustrate the performance comparisons under the various index mechanisms, the replication models, and the transaction durabilities. A performance study shows the ALTIBASE system can be applied to the wide area of industrial DBMS fields.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.28
no.7B
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pp.605-619
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2003
The main memory DBMS(MMDBMS) efficiently supports various database applications that require high performance since it employs main memory rather than disk as a primary storage. In this paper, we discuss the index manager of the Tachyon, a next-generation MMDBMS. Recently, the gap between the CPU processing and main memory access times is becoming much wider due to rapid advance of CPU technology. By devising data structures and algorithms that utilize the behavior of the cache in CPU, we are able to enhance the overall performance of MMDBMSs considerably. In this paper, we address the practical implementation issues and our solutions for them obtained in developing the cache-conscious index manager of the Tachyon. The main issues touched are (1) consideration of the cache behavior, (2) compact representation of the index entry and the index node, (3) support of variable-length keys, (4) support of multiple-attribute keys, (5) support of duplicated keys, (6) definition of the system catalog for indexes, (7) definition of external APIs, (8) concurrency control, and (9) backup and recovery. We also show the effectiveness of our approach through extensive experiments.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.9
no.2
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pp.13-20
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2009
Recently there is growing interest in LBS requiring real-time services and the spatial main memory DBMS for efficient Telematics services. In order to optimize existing disk-based spatial indexes of the spatial main memory DBMS in the main memory, spatial index structures have been proposed, which minimize failures in cache access by reducing the entry size. However, because the reduction of entry size requires compression based on the MBR of the parent node or the removal of redundant MBR, the cost of MBR reconstruction increases in index update and the efficiency of search is lowered in index search. Thus, to reduce the cost of MBR reconstruction, this paper proposed the RSMB (relative-sized MBR)compression technique, which applies the base point of compression differently in case of broad distribution and narrow distribution. In case of broad distribution, compression is made based on the left-bottom point of the extended MBR of the parent node, and in case of narrow distribution, the whole MBR is divided into cells of the same size and compression is made based on the left-bottom point of each cell. In addition, MBR was compressed using a relative coordinate and size to reduce the cost of search in index search. Lastly, we evaluated the performance of the proposed RSMBR compression technique using real data, and proved its superiority.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.8
no.8
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pp.1828-1834
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2004
With the rapid development of wireless communications and mobile technologies, requirements of various services based on moving objects like location-based services and mobile applications services have been increased. In this paper, we propose an index structure which can improve the performance on trajectory-based query especially, one of the various query types for moving objects in mobile applications. It maintains link table(L-Table) to obtain good efficiency on retrieval and insertion performance of the existing TB(Trajectory Bundle)-tree proposed for trajectory-based query of moving objects. The L-Table contains page number in disk and memory pointers pointing the leaf node with the first and last line segment of moving objects in order to directly access preceding node. In addition, we design to reside a part of whole index in main memory by preserving a fixed size of buffer in case of being restricted by available main memory. Finally, experimental results with various data sets show that the proposed technique is superior to the existing index structures with respect to insertion and trajectory-based query.
Recently, main memory access is a performance bottleneck for many computer applications. Cache memory is introduced in order to reduce memory access latency. However, it is possible for cache memory to reduce memory access latency, when desired data are located on cache. EST tree is proposed to solve this problem by improving T tree. However, when doing a range search, EST tree has to search unnecessary nodes. Therefore, this paper proposes $CST^+$ tree which has the merit of CST tree and is possible to do a range search by linking data nodes with linked lists. By experiments, we show that $CST^+$ is $4{\sim}10$ times as fast as CST and $CSB^+$. In addition, rebuilding an index Is an essential step for the database recovery from system failure. In this paper, we propose a fast tree index rebuilding algorithm called MaxPL. MaxPL has no node-split overhead and employs a parallelism for reading the data records and inserting the keys into the index. We show that MaxPL is $2{\sim}11$ times as fast as sequential insert and batch insert.
An inverted index structure is widely used for efficient string similarity search. One of the main requirements of similarity search is a fast response time; to this end, most techniques use an in-memory index structure. Since the size of an inverted index structure usually very large, however, it is not practical to assume that an index structure will fit into the main memory. To alleviate this problem, we propose a novel technique that reduces the size of an inverted index. In order to reduce the size of an index, the proposed technique rearranges data strings so that the data strings containing the same q-grams can be placed close to one other. Then, the technique encodes those multiple strings into a range. Through an experimental study using real data sets, we show that our technique significantly reduces the size of an inverted index without sacrificing query processing time.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.10a
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pp.210-212
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2000
In this paper, we present a comcurrency control scheme over the index structure in main memory databases using multiversion mechanism, and implement it on T-tree. As a well-known idea for comcurrency control, multiversion allows multiple transactions to reat and write different versions of the same data item, each transaction sees a consistent set of versions for all the data items it accesses[1]. Logical versioning and physical versioning techniques are used to keep versions of data item and versions of index node respectively. The main features of this multiversion indexing approach are (1)update operations and rotations on T-tree can take place concurrently, (2)the number of locking and latching requirement is sharply reduced because read-only transactions do not obtain any locks or latches and update transactions obtain latches only when actually performing the update, (3)it reduces storage overhead for tracking version and reclaims storage in time, and (4)it provides complete isolation of read-only transactions from update transactions, so the read-only transactions can get response information without any block.
The R*-tree manages hierarchical nodes for efficient access of spatial data. We propose a method that maintains partial nodes of R*-tree in the GPU memory to improve efficiency using parallel processing. The proposed method attempts to load as many nodes as possible to the GPU memory. The new nodes are inserted to manage the rest of R*-tree nodes in the main memory. The experimental result shows that the proposed method is more efficient than the main memory based R*-tree.
In this paper, we address efficient processing of subsequence matching in time-series databases. We first point out the performance problems occurring in the index searching of a prior method for subsequence matching. Then, we propose a new method that resolves these problems. Our method starts with viewing the index searching of subsequence matching from a new angle, thereby regarding it as a kind of a spatial-join called a window-join. For speeding up the window-join, our method builds an R*-tree in main memory for f query sequence at starting of sub-sequence matching. Our method also includes a novel algorithm for joining effectively one R*-tree in disk, which is for data sequences, and another R*-tree in main memory, which is for a query sequence. This algorithm accesses each R*-tree page built on data sequences exactly cure without incurring any index-level false alarms. Therefore, in terms of the number of disk accesses, the proposed algorithm proves to be optimal. Also, performance evaluation through extensive experiments shows the superiority of our method quantitatively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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