The spationtemporal databases support a historical informations as well as spatial managements for various kinds of objects in the real world, and can be efficiently used in many applications such as geographic information system, urban plan system, car navigation system. However it is difficult to represent efficiently historical operations with conventional database query language for spatial objects. In terms of cost for query processing, it also degenerates performance of query processing because of syntactic limitations which is innate in conventional query representation. So in this paper, we introduce a new query language, entitled as STQL, which has been extended on the basis of the most popular relational database query language SQL. And we implement as well as evaluate a spationtemporal query processing system that get a query written by STQL and then process it in a main memory.
본 논문에서는 주기억장치 데이타베이스의 특성을 반영하여 시간제약조건을 처리할 수 있는 실시간 주기억장치 데이타베이스시스템을 위한 질의 처리기를 설계하고 구현한다. 제안된 질의 처리기는 메타 데이타베이스를 이용하여 시간제약을 갖는 실시간 데이타를 유지 관리한다. 응용 프로그램의 작성을 위해서 CLI를 지원하고 있으며, 이를 확장한 확장 CLI와 저장 CLI를 지원하여 확장 CLI를 이용하여 실시간 트랜잭션의 정보를 CLI를 사용으로 표현할 수 있도록 하였고, 빈번하게 수행되는 트랜잭션을 지원하기 위해 저장 CLI를 지원한다. 제안된 질의 처리기는 주기억장치 실시간 데이타베이스 관리시스템의 질의처리기로 구현하였으며, 성능평가를 통해서 시스템의 질의처리 능력과 실시간 데이타의 효율적인 관리를 통해서 종료시한을 만족하는 실시간 트랜잭션의 비율이 증가됨을 보였다.
Selectivity estimation for spatial query is curial in Spatial Database Management Systems(SDBMS). Many works have been performed to estimate accurate selectivity. Although they deal with some problems such as false-count, multi-count arising from properties of spatial dataset, they can not get such effects in little memory space.* Therefore, we need to compress spatial dataset into little memory. In this paper, we propose a new technique called MW Histogram which is able to compress summary data and get reasonable results. Our method is based on two techniques:(a)MinSkew partitioning algorithm which deal with skewed spatial datasets. efficiently (b) Wavelet transformation which compression effect is proven. We evaluate our method via real datasets. The experimental result shows that the MW Histogram has the ability of providing estimates with low relative error and retaining the similar estimates even if memory space is small.
최근 하드웨어 기술의 발달로 다양하고 복잡한 기능들을 가지는 고성능 프로세서들이 일반화되어 사용되고 있다. 데이터베이스 시스템의 질의 처리 과정에서도 이러한 하드웨어적 특성들을 고려한 알고리즘들이 중요한 연구대상으로 부각되고 있다. 최근 연구 결과에 의하면 캐시 미스의 증가로 발생하는 미스 패널티가 메모리와 CPU간에 새로운 병목 현상이 되고 있으며, 분기 오 예측으로 인한 프로세서 자원 손실도 상당한 비중을 갖는다는 것을 보여준다. 본 논문에서는 이러한 하드웨어적 특성들을 효율적으로 사용할 수 있는 기법들에 대한 연구를 통해 질의처리 알고리즘 가운데 집단함수를 최적으로 구현할 수 있는 알고리즘을 제안하였다.
Selectivity estimation of queries not only provides useful information to the query processing optimization but also may give users with a preview of processing results. In this paper, we investigate the problem of selectivity estimation in the context of a spatial dataset. Although several techniques have been proposed in the literature to estimate spatial query result sizes, most of those techniques still have some drawback in the case that a large amount of memory is required to retain accurate selectivity. To eliminate the drawback of estimation techniques in previous works, we propose a new method called MW Histogram. Our method is based on two techniques: (a) MinSkew partitioning algorithm that processes skewed spatial datasets efficiently (b) Wavelet transformation which compression effect is proven. We evaluate our method via real datasets. With the experimental result, we prove that the MW Histogram has the ability of providing estimates with low relative error and retaining the similar estimates even if memory space is small.
최근 들어 계속되는 램 가격 하락으로 인해 대용량의 램을 사용하는 주기억장치 데이터베이스 시스템의 구축이 실현 가능하게 되었다. 주기억장치 데이터베이스는 여러 다양한 실시간 응용 분야를 위해 사용되며, 매년 CPU 속도가 60% 정도 증가되고, 메모리 속도가 10% 증가되는 현실에서, 케쉬 미스(Cache miss)를 얼마나 줄이느냐 하는 문제가 주기억장치 데이터베이스의 검색 성능 측면에서 가장 중요한 문제로 대두되고 있다. 본 논문에서는 이러한 환경을 고려한 실시간 모바일 GIS응용을 위한 주기억장치 데이터베이스 시스템을 설계 및 구현한다. 본 시스템은 크게 PDA를 사용하는 모바일 사용자를 위한 인터페이스 관리기와 가상 메모리 기법을 사용해 전체 데이터를 주기억장치에 상주시키며 관리하는 주기억 데이터 관리기, 공간 및 비 공간 질의를 처리하는 질의처리기, 새롭게 제시하는 공간 데이터를 위한 MR-트리 인덱스와 비 공간 데이터를 위한 T-트리 인덱스 구조를 관리하는 인덱스 관리기, 데이터를 디스크에 저장하기 위한 GIS 서버 인터페이스로 구성된다. 새롭게 제시하는 공간 인덱싱을 위한 MR-트리는 노트 분할이 발생될 경우, 입력 경로 상에 하나 이상의 빈 엔트리를 지니는 노드가 존재할 경우에만, 노드 분할을 상위로 전송한다. 그러므로 중간 노드들은 항상 100%에 가깝게 채워져 있게 된다. 본 논문의 실험 결과, 2차원의 MR-트리는 기존의 R-트리에 비해 2.4배 이상의 빠른 검색 속도를 나타냈다. 한편, 주 기억 데이터 관리기는 가상 메모리 제공을 위해 전체 벡터 데이터 및 MR-트리, T-트리, 데이터 객체 텍스트 정보를 페이지 단위로 분할하여 관리하고, 간접 주소 기법을 사용하여 디스크로부터의 재 로딩시 발생할 수 있는 문제점을 제거하였다.
일반적으로 데이터베이스 시스템에서의 질의 수행은 대부분의 경우 빠른 응답시간과 더 적은 메모리 사용량을 장점으로 가지는 파이프라이닝 기법으로 이루어진다. 이 때, 질의 수행 계획(QEP)의 각각의 연산 노드들은 Open(), Next(), Close() 함수들을 지원하는 iterator의 인터페이스를 가진다. 그런데, 플래시 메모리 기반의 휴대용 기기들을 위한 임베디드 데이터베이스 시스템에서는 iterator의 Next() 함수뿐만 아니라, 현재 레코드의 이전 레코드를 리턴해주는 Previous()와 같은 함수를 필요로 하는 경우가 많다. 이는 임베디드 환경의 경우 각각의 프로그램이 사용할 수 있는 메모리의 양이 제한적이므로, 사용자가 이전 레코드를 요청하는 경우, 결과 레코드 커서가 현재 레코드를 기준으로 이전 레코드를 다시 가져와야 하기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 임베디드 데이터베이스 시스템의 질의 수행 시 각각의 연산 노드들이 Next() 함수뿐만 아니라 Previous() 함수를 블록 단위로 지원할 수 있도록 새롭게 설계 구현하는 과정에서 발생하는 방향 전환 문제를 소개하고 이를 해결하기 위한 블록 단위 스키핑 기법을 제안한다.
XML이 인터넷 상에서 데이타 교환의 표준으로 자리매김하면서 스트리밍 환경의 XML 데이타에 대한 효과적인 조인 질의 처리도 증가하고 있다. 튜플 단위로 처리하는 기존의 데이타베이스 기법을 스트리밍 XML 데이타에 적용했을 때 제한된 메모리 사용에 따른 메모리 한계를 초과하는 문제가 발생한다. 또한 구조적인 특징을 가지는 XML 데이타에 대한 질의 경로 탐색 및 특정 부분 데이타에 대한 접근에 소모되는 처리 비용이 급격히 증가하는 문제가 발생하게 된다. 근본적으로 전체 데이타가 아닌 부분 데이타를 저장하고 질의 처리해야 하는 스트리밍 환경에 적용하기에는 부적절하다. 따라서 스트리밍 XML 데이타에 맞는 저장 기법으로 적은 메모리의 사용을 통해 빠르게 조인 프레디킷을 만족하는 부분 스트리밍 데이타를 검색할 수 있는 새로운 기법이 요구된다. 본 논문에서는 적은 메모리 사용을 위한 저장 기법을 위해 PCDATA와 CDATA에 해당되는 부분만을 추출하여 저장한다. 그리고 빠른 조인 프레디킷(Predicate) 비교를 위해 DTD의 구조정보 중 지시자(Cardinality) "*" 와 "+"를 기초하여 영역 윈도우(Range Window)를 설정하여 질의에 만족하는 윈도우만을 선택적으로 조인하는 기법을 제안하여 문제를 해결한다.
This paper describes the design and implementation of a two-tier DBMS for handling massive data and providing faster response time. In the present day, the main requirements of DBMS are figured out using two aspects. The first is handling large amounts of data. And the second is providing fast response time. But in fact, Traditional DBMS cannot fulfill both the requirements. The disk-oriented DBMS can handle massive data but the response time is relatively slower than the memory-resident DBMS. On the other hand, the memory-resident DBMS can provide fast response time but they have original restrictions of database size. In this paper, to meet the requirements of handling large volumes of data and providing fast response time, a two-tier DBMS is proposed. The cold-data which does not require fast response times are managed by disk storage manager, and the hot-data which require fast response time among the large volumes of data are handled by memory storage manager as snapshots. As a result, the proposed system performs significantly better than disk-oriented DBMS with an added advantage to manage massive data at the same time.
R-tree는 데이터베이스 시스템에서 가장 많이 사용되는 색인 구조로 다차원의 데이터를 관리하는데 매우 효율적이다. 하지만 데이터베이스 시스템이 처리해야 하는 데이터의 용량이 증가함에 따라, 기존의 R-tree에서의 범위 질의의 처리는 디스크의 접근 지연 등의 이유로 인하여 수행 시간이 증가하게 되었다. 이러한 문제들을 해결하기 위하여 버퍼를 사용하거나 혹은 다수의 디스크와 프로세서를 사용하여 병렬로 질의를 수행하고자 하는 많은 연구들이 진행되었다. 이러한 연구들의 일환으로 최근 Graphics Processing Unit(GPU)을 이용한 병렬화 기법들에 대한 연구들이 진행되고 있다. 이러한 GPU의 적용을 통한 병렬화는 계산 속도의 증가와 디스크 접근 횟수의 감소를 통하여 수행 속도의 개선을 가능하게 하지만 GPU와 CPU사이의 메모리 교환 및 GPU 메모리의 접근 지연 등에 의한 오버헤드를 발생시킨다. 본 논문에서는 이러한 오버헤드를 해결하고 효과적으로 GPU를 적용하기 위하여 GPU를 버퍼로 사용하여 범위 질의를 병렬화하는 기법을 제안하였다. 버퍼 알고리즘을 통하여 메모리 교환 횟수를 줄이고, 동시 접근 가능한 메모리의 용량을 증가시켜 메모리의 접근 지연을 최소화 할 수 있었다. 제안 기법과 기존의 인덱스의 비교 실험에서 최대의 경우 5배 정도의 성능이 개선되는 것을 확인 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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