데이터 웨어하우스에서는 질의를 빠르게 처리하기 위해 실체화 뷰(materialized view)가 흔히 사용된다. 실체화 뷰는 그의 정의에 포함된 데이터 소스들이 변경되면 이를 반영하기 위해 갱신되어야 한다. 실체화 년의 갱신은 많은 부하를 야기하므로, 실체화 뷰를 효율적으로 갱신하는 것은 매우 중요한 문제이다. 실체화 뷰의 효율적인 갱신 방법에 대해서는 이미 많은 연구가 있어왔지만, SPJ(Select-Project-Join) 형태로 정의된 실체화 뷰를 효율적으로 갱신하는 방법은 충분히 연구되지 않았다. 본 논문에서는 데이터 소스들에 대한 접근 비용을 최소화함으로써 SPJ 실체화 뷰를 효율적으로 점진적으로 갱신하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 동적 계획법 알고리즘을 사용하여 최적의 갱신 방법을 찾는다. 마지막으로, 다양한 성능 평가 실험을 통해 제안하는 방법이 우수한 성능을 가지고 있음을 보인다.
The On-Line Analytical Processing (OLAP) tools access data from the data warehouse for complex data analysis, such as multidimensional data analysis, and decision support activities. Current research has lead to new developments in all aspects of data warehousing, however, there are still a number of problems that need to be solved for making data warehousing effective. View maintenance, one of them, is to maintain view in response to updates in source data. Keeping the view consistent with updates to the base relations, however, can be expensive, since it may involve querying external sources where the base relations reside. In order to reduce maintenance costs, it is possible to maintain the views using information that is strictly local to the data warehouse. This process is usually referred to as "self-maintenance of views". A number of algorithm have been proposed for self maintenance of views where they keep some additional information in data warehouse in the form of auxiliary views. But those algorithms did not consider a consistency of materialized views using view self-maintenance. The purpose of this paper is to research consistency problem when self-maintenance of views is implemented. The proposed "conveyor algorithm" will resolved a complete consistency of materialized view using self-maintenance with considering network delay. The rationale for conveyor algorithm and performance characteristics are described in detail.
데이타 웨어하우스에서의 분석 질의는 대체로 복잡한 연산을 포함하고 있기 때문에 질의 처리 과정이 매우 중요하다. 성능 향상을 위해서 데이타 웨어하우스에서 보편적으로 쓰이고 있는 방법은 실체뷰를 구축하는 것이다. 어떤 실체뷰를 구축하느냐 하는 문제는 데이타 웨어하우스 전체의 질의처리 성능과 유지보수 비용에 중요한 영향을 미친다. 실체뷰 구성 문제란 이러한 질의처리 비용과 유지보수비용을 고려하여 최적의 실체뷰를 선택하는 것이다. 본 논문에서는 이러한 최적의 실체뷰를 구성하는 효율적인 해결방안을 제시한다. 최적 실체뷰의 구성문제는 일반적으로 NP-hard 문제이지만, 본 논문에서는 관계형 데이터 베이스에서 사용되는 조인, 선택, 그룹, 집계 연산의 특성을 고려하여 문제해결을 위한 탐색 공간을 획기적으로 줄이는 방법을 제안한다.
시맨틱 웹의 발전과 함께 RDF 데이터에 대한 사용이 증가되고 있다. RDF 데이터는 트리플로 구성되어 있으며 질의 처리 시 높은 조인 비용이 요구된다. 실체 뷰는 질의 처리 비용을 감소시키는 기법으로 알려져 있다. 실체 뷰는 질의 처리의 결과 또는 중간 결과를 저장 공간 내부에 물리적으로 저장하여 질의 처리 시 전체 데이터베이스의 접근이 아닌 실체 뷰의 접근으로 질의를 처리한다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 의사 결정 트리를 사용하여 실체 뷰를 선택한다. 제안하는 기법은 의사 결정 트리를 통해 질의 처리시간뿐만 아니라 실체 뷰의 크기 및 유지비용을 고려한다. 성능평가를 통해 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 제한된 저장 공간에서의 실체 뷰는 증가하였고 동일 개수의 실체 뷰의 유지비용은 감소함을 보인다.
Numerous data intensive applications demand the efficient processing of a new type of query, which is called a progressive query (PQ). A PQ consists of a set of unpredictable but inter-related step-queries (SQ) that are specified by its user in a sequence of steps. A conventional DBMS was not designed to efficiently process such PQs. In our earlier work, we introduced a materialized view based approach for efficiently processing PQs, where the focus was on selecting promising views for materialization. The problem of how to efficiently find usable views from the materialized set in order to answer the SQs for a PQ remains open. In this paper, we present a new index technique, called the Dynamic Materialized View Index (DMVI), to rapidly discover usable views for answering a given SQ. The structure of the proposed index is a special ordered tree where the SQ domain tables are used as search keys and some bitmaps are kept at the leaf nodes for refined filtering. A two-level priority rule is adopted to order domain tables in the tree, which facilitates the efficient maintenance of the tree by taking into account the dynamic characteristics of various types of materialized views for PQs. The bitmap encoding methods and the strategies/algorithms to construct, search, and maintain the DMVI are suggested. The extensive experimental results demonstrate that our index technique is quite promising in improving the performance of the materialized view based query processing approach for PQs.
의사결정 시스템은 전사적인 의사결정과 전략적 정보수집을 위해 거대한 량의 정보를 빠른 시간내에 제공할 것을 요구한다. 데이타 웨어하우스는 이러한 정보를 신속히 제공하기 위해 여러 지역 데이타베이스로부터 필요한 정보를 사전에 추출하고 가공 및 통합하여 별도의 저장공간에 저장한다. 일반적으로, 웨어하우스 내의 정보는 지역 데이타베이스에 저장된 정보에 대한 실체화된 뷰로서 간주하며 지역 데이타의 변경에 따라 일관성을 유지하도록 반영해야 한다. 본 논문에서는 일관성을 유지하기 위해 정보 공유가 가능한 데이타 웨어하우스 시스템의 구조와 비-보상 실체 뷰 관리 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 데이타 웨어하우스 시스템의 구조는 지역 데이타베이스에서 추출된 정보를 관리하는 별도의 지역 정보 관리자를 두어 뷰 관리자들 간의 정보 공유가 가능하게 한다. 비-보상 실체 뷰 관리 기법은 지역 데이타 변경 사건에 따른 뷰 관리 시 다른 사건에 의해 영향을 받지 않도록 하기 때문에 기본의 사전 보상이나 나중 보상 기법과는 달리 추가적인 질의 처리를 요구하지 않는 기법이다.Abstract A decision support system(DSS) commonly requires fast access to tremendous volume of information. A data warehouse is a database storing the information that is extracted, filtered and integrated from several relevant local databases to reply upon aggregated queries. The information stored in the data warehouse can be regarded as materialized views. The materialized view has to be modified according to the change of the corresponding local databases to preserve the data consistency. In this paper, we propose a data warehousing system architecture allowing information sharing (DAWINS), and a non-compensating materialized view maintenance algorithm(NCA). DAWINS architecture allows relevant information to be shared by individual view managers with local data manager for each local database. Unlikely to the pre- or post-compensating algorithms, which are required to remove the effects of some events to other view in the process of view maintenance, NCA does not require any additional query processing, since a local data manager in DAWINS already maintains the effects of update events occurring in local systems.
실체뷰는 질의 처리의 성능 향상을 위한 수단으로 널리 연구되어 왔다. 실체뷰는 하부 데이타가 변경되었을 경우 일관성을 유지해야 하는데, 그 기법으로는 뷰를 하부 데이타로부터 재생성하는 방법과 변경 내용 중 뷰와 관련 있는 것만 반영하는 점진적 갱신이 있다. 최근 XML이 웹 데이타 교환의 표준으로 대두되면서 XML 문서를 효율적으로 저장하고 검색하는 기법에 관한 연구가 활발히 수행되고 있다. 본 논문은 XML 문서를 기존의 관계 DBMS에 저장할 경우, 자주 제기되는 질의의 결과를 XML 실체뷰로 지원하고 그것을 점진적으로 갱신하는 기법의 성능 평가에 관한 것이다. XML 실체뷰 및 그것의 점진적 갱신을 지원하는 XML 저장 시스템의 구현에 대해 기술하고, XML 실체뷰의 점진적 갱신 기법의 성능을 실험을 통해 평가하였다. 실험 결과, 자주 제기되는 질의에 대해 매번 그 결과를 재생성하는 것보다 그 결과를 실체뷰로 유지하면서 뷰의 하부 데이타에 대한 변경 중 뷰와 연관성이 있는 것만을 점진적으로 반영하여 일관성을 유지하는 실체뷰 기법이 XML 데이타의 검색에도 효율적이라는 것을 확인하였다.
데이터 웨어하우스는 복잡한 질의 및 분석을 위해서 다양한 종류의 여러 정보 출처들로부터 정보를 모아서 저장한다. 일반적으로 웨어하우스에는 자주 실행되는 질의들을 미리 계산해서 구체화된 뷰의 형태로 저장한다. 웨어하우스를 설계할 때 가장 중요한 일들 중의 하나는 웨어하우스에서 유지될 구체화된 뷰의 선택이다. 이것은 뷰들의 유지를 위해 제한된 시간이 주어졌을 때, 모든 질의들에 대한 총 질의 응답 시간을 최소화하는 방법으로 일련의 뷰들을 선택하는 것이다(유지-비용 뷰 선택 문제). 본 논문에서는 최적에 가까운 일련의 뷰들을 계산하기 위해 유전자 알고리즘을 사용하여 유지-비용 뷰 선택 문제에 대한 효율적인 해결책을 제안한다. 특히 OR 뷰 그래프들의 관점에서의 유지-비용 뷰 선택 문제를 다룬다. 본 논문의 접근방식은 휴리스틱 방법을 사용한 기존의 탐색-기반 접근 방식들에 비해서, 시간 복잡도에서 큰 향상을 보여준다. 본 논문의 알고리즘은 최적의 질의 비용에 비해 10%이내의 추가비용만을 갖는 해결책을 제시하면서도 실행시간 측면에서는 매우 향상된 선형 증가만을 보인다. 본 논문의 알고리즘에 대한 프로토타입을 구현하였으며 이것을 사용하여 논문에서 제안하는 접근방식의 분석을 수행하였다.
데이터웨어하우스에서 실체뷰는 사용자의 정보처리 요구에 신속하게 응답하기 위한 주요한 수단이다. 데이터웨어하우스내에 실체뷰의 개수가 많을수록 사용자의 질의요구를 실체뷰내에서 처리할 수 있는 확률이 높아지므로 신속한 응답이 가능하다. 데이터웨어하우스내에 유지할 수 있는 실체뷰의 개수에 대한 주요 제약은 기본릴레이션의 변화에 기인하는 실체뷰 갱신시간이다. 본 논문에서는 MIN/MAX 함수를 포함하는 실체뷰에 대해서 기본릴레이션의 MIN/MAX값의 변화가 빈번할 경우에도 실체뷰 갱신시간을 절약할 수 있는 효율적인 실체뷰 갱신정책을 제안한다. 기본릴레이션의 MIN/MAX값의 변경을 삽입/삭제연산으로 구분하여 실체뷰를 갱신하면 실체뷰의 MIN/MAX값 갱신을 위하여 기본릴레이션에 접근해야 할 횟수가 줄어든다.
본 논문에서는 실체화된 공간뷰의 일관성 유지를 위하여 뷰 유도관련성을 이용한 두 가지 방법인 값 복사 실체화 방법과 식별자 유지 실체화 방법에 대하여 실험 평가한다. 이 실험 결과, 뷰 유도관련성을 이용한 점진적 변경 방법을 값 복사 실체화 방법과 식별자 유지 실체화 방법과 비교할 때, 공간뷰 객체에 대한 변경 시간이 거의 차이가 나지 않는다. 그리고 공간뷰에 대한 질의 수행 실험 결과, 값 복사 실체화가 식별자 유지 실체화보다 질의 수행 시간이 훨씬 빠르다. 결론적으로 실체화와 점진적 변경에 따른 성능 평가를 고려해 볼 때, 전체적으로 식별자 유지 실체화보다 값 복사 실체화를 기반으로 뷰 유도관련성을 이용한 점진적 변경 방법이 가장 바람직하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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