• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권6호
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• pp.1575-1584
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• 2017

As interest in big data has increased recently, NoSQL, a solution for storing and processing big data, is getting attention. NoSQL supports high speed, high availability, and high scalability, but is limited in areas where data integrity is important because it does not support multiple row transactions. To overcome these drawbacks, many studies are underway to support multiple row transactions in NoSQL. However, existing studies have a disadvantage that the number of transactions that can be processed per unit of time is low and performance is degraded. Therefore, in this paper, we design and implement a multi-row transaction system for data integrity in big data environment based on HBase, a column-based NoSQL which is widely used recently. The multi-row transaction system efficiently performs multi-row transactions by adding columns to manage transaction information for every user table. In addition, it controls the execution, collision, and recovery of multiple row transactions through the transaction manager, and it communicates with HBase through the communication manager so that it can exchange information necessary for multiple row transactions. Finally, we performed a comparative performance evaluation with HAcid and Haeinsa, and verified the superiority of the multirow transaction system developed in this paper.

• 지역연구
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• 제36권1호
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• pp.37-50
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• 2020

이 연구는 투자이론에서 활용되고 있는 토빈의 Q 개념을 적용하여 투자이익을 측정하고 이를 통해 서울 주택시장을 이해하고자 한다. 구체적으로 서울시 아파트와 연립·다세대주택을 대상으로 2010년부터 2018년까지 투자이익을 추정하고 공간계량모형을 이용하여 투자이익에 영향을 주는 요인들을 살펴보았다. 투자이익은 실거래가격에서 대체비용(토지비용+건축비용)을 빼는 방식과 실거래가격 대비 대체비용의 비율로 각각 추정하였다. 분석결과를 보면, 투자이익은 2018년으로 갈수록 더 커졌고 강남·서초구 및 한강 주변에서 투자이익이 높게 나타났으나 투자이익의 시공간적 변화양상은 아파트의 경우 뚜렷한 반면에 연립·다세대주택은 산발적·국지적으로 나타났다. 공간계량모형 분석결과는 주택유형과 상관없이 고밀·신축개발이 많은 지역에서 투자이익이 높았다. 이 연구의 접근방법과 결과는 향후 주택 공급 정책, 투자이익 환수, 지역 경쟁력 측정, 가격 거품 측정 등에 대한 논의를 위한 기초 자료가 될 것이다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.125-133
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• 2014

컬럼-지향 데이터베이스 저장소는 우수한 입출력 성능으로 대용량 데이터 분석 시스템을 위한 매우 진보적인 모델이다. 전통적인 데이터 저장소는 빠른 쓰기 연산을 위하여 한 레코드의 속성들을 하드디스크에 연속적으로 배치되어 있는 가로-지향 저장 모델을 활용하였다. 하지만 검색이 대부분인 데이터웨어하우스 시스템을 위해서는 월등한 판독 성능 때문에 컬럼-지향 저장소가 더 적합한 모델이 되고 있다. 또한 최근에는 플래시 메모리를 사용한 SSD가 고속 데이터 분석 시스템을 위한 적합한 저장 매체로 인식되고 있다. 이제 플래시 메모리는 비휘발성, 낮은 전력소모, 빠른 데이터 접근 속도 등의 특징으로 최신 데이터베이스 서버의 핵심 저장 요소로 충분한 기반이 되었다. 하지만 컬럼 압축의 느린 특성과 일반 RAM 메모리에 비하여 상대적으로 느린 플래시 메모리 연산 특성을 고려하여 기존의 트랜잭션 처리 기법을 개선할 필요가 있다. 본 연구에서는 효율적인 트랜잭션 처리를 위하여 컬럼-인지 다중 버전로킹(CaMVL) 기법을 제안한다. CaMVL은 로크 관리 과정에서 플래시의 느린 쓰기 연산과 지우기 연산을 효과적으로 제어하기 위하여 멀티 버전 읽기를 허용하고 압축 로크를 허용하여 트랜잭션 처리 성능을 높인다. 또한 성능 검증을 위하여 시뮬레이션 모델을 제안하였으며 실험 결과 분석을 통하여 CaMVL이 기존의 트랜잭션 처리 기법보다 우수함을 확인하였다.