• 정보기술과데이타베이스저널
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• 제2권2호
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• pp.87-109
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• 1995

The index file has been used a access database records effectively. The join operation in a relational database system requires a large execution time, especially in the case of handling large size tables. If the indexes are available on the joining attributes for both relations involved in the join and the join selectivity is relatively small, we can improve the execution time of the join operation. In this paper. we investigate the performance trade-offs of parallel index-based join algorithms where different indexing schemes are used. We also present a comparison of our index-based parallel join algorithms with the hash-based parallel join algorithm.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제30권3_4호
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• pp.117-129
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• 2003

본 논문에서는 하이퍼큐브 시스템에서 결합 연산을 효율적으로 처리할 수 있는 향상된 병렬 결합 알고리즘을 제안한다. 새로운 알고리즘은 릴레이션 R을 처리함에 있어 하이퍼큐브 구조에 적합한 방송 알고리즘을 사용함으로써 하이퍼큐브 구조에 최적인 병렬 결합 알고리즘을 보이게 된다. 또한 병렬화 성능의 최대 주안점인 부하균등 문제와 데이타 불균형으로 인한 과부하 문제를 완전히 해결하고 결집 효과의 특성을 수용함으로써 전체 성능이 향상된다. 새로운 알고리즘은 해쉬를 기반으로 하는 알고리즘에서 구현하기 어려운 non-equijoin 연산을 쉽게 구현할 수 있다는 장점을 가지며, 비용 모형을 통해 분석한 결과 기존의 병렬 결합 알고리즘들에 비해 보다 나은 성능을 나타냄을 확인한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제27권2호
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• pp.256-268
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• 2000

GIS에서 사용하는 다중 공간 조인은 두 개 이상의 공간 조인이 중첩된 표현이다. 이는 공간 조인에 비해 보다 많은 수행 사간을 필요로 하는데 이를 빠르게 처리하기 위한 병렬화 알고리즘에 대한 연구가 없었다. 이 논문에서는 다중 공간 조인을 다중 공간 여과와 다중 공간 정제로 나누어서 병렬화한다. 그리고, 정제 단계에서 효율적인 정제 수행을 위해 2단계 실행 방법을 제시하는데, 첫번째가 다중 공간 여과의 결과인 후보 객체 테이블에서 발생하는 객체 및 연산의 중복을 제거하기 위한 그래프 생성이고, 두번째가 그래프의 분할에 의한 병렬 정제이다. 그래프에 의한 정제가 그렇지 않은 방법에 비해 매우 높은 성능 향상을 보였으며 병렬 정제를 위한 태스크 생성 방법은 객체를 정점으로 표현하는 그래프에서의 중복 최소화 분할방법이 가장 좋은 성능을 나타내었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권10호
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• pp.1178-1178
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• 1999

A spatial join has the property that its execution time exponentially increases in proportion to the number of spatial objects. Recently, there have been many attempts for improving the performance of the spatial join by using parallel processing schemes, In the case of executing parallel spatial join using the parallel machine with shared disk architecture, the disk bottleneck of parallel processing of spatial join worsens in comparison with sequential spatial join. This paper presents the algorithms of task creation and assignment to reduce the disk bottleneck caused by accessing the shared disk at the same time, and to minimize message passing between processors, This paper proposes object caching which is a higher level of abstraction than page caching, and uses it to do creation and assignment of tasks according to temporal and spatial localities for minimizing disk access time. The object caching shows the performance improvement of 50%. The task creation and assignment using localities gives the gain of 30% and 20%. Overall performance evaluation of the proposed algorithms shows 7.2 times speed up than those of sequential execution of spatial joins.

• 데이타베이스연구회지:데이타베이스연구
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• 제34권3호
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• pp.28-44
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• 2018

데이터베이스 시스템 관계 연산자 중에서 연산 비용이 가장 비싼 연산은 조인 연산이다. 일반적으로 CPU 기반의 조인 연산의 경우에는 하나의 코어를 사용하거나 많게는 16개 정도의 코어를 사용하여 병렬 처리를 해서 병렬화에 따른 성능 향상이 크지 않다. 이에 반해, GPGPU(General-Purpose computing on Graphics Processing Units)는 수천 개의 프로세싱 유닛을 통한 병렬 처리가 가능해서 조인 연산 수행 시간을 크게 단축할 수 있다. 본 논문에서는 GPGPU 기반에서 조인 연산 병렬화를 구현하기 위해 NVIDIA의 CUDA SDK가 사용되며, CPU 기반과 GPGPU 기반에서의 조인 연산 성능을 측정한다. 사용되는 조인 연산은 NLJ (Nested Loop Join), SMJ (Merge Join), HJ (Hash Join)이며, GPGPU 장비는 TITAN Xp, GTX 1080 Ti 및 GTX 1080을 사용한다. CPU 기반과 GPGPU 기반의 성능을 비교하고, GPGPU 기반의 조인 연산과 이전 연구의 성능과의 성능을 비교한다. 마지막으로, 실험 결과는 GPGPU 기반의 성능이 CPU 기반의 성능보다 6~328 배 빠른 성능을 보였고 향후 연구의 방향성에 대하여 토의한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.1468-1480
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• 1999

데이터베이스 시스템에서 조인 연산은 시스템의 성능에 영향을 주는 가장 복잡하고 소모적인 연산이다. 데이터베이스 시스템의 향상을 위한 많은 병렬 처리 알고리즘들이 제안되었으나 기존의 방법들은 AVS(Attribute Value Skew)와 JPS(Join Product Skew) 등과 같은 데이터 편지를 고려하고 있지 않다. 따라서 데이터 편재의 상황에서 기존의 방법들은 조인 연산 중에 노드들 간의 부하 불균형으로 인하여 그 성능이 급격하게 저하된다. 본 논문에서는 병렬 조인 시에 AVS와 JPS를 고려하여 노드간에 균등하게 부하를 분산하는 방법과 이를 이용한 효율적인 병렬 조인 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 먼저 기존의 샘플링 방법을 이용하여 조인 연산의 입력과 결과 릴레이션의 데이터 분포를 예측하고, 이를 기반으로 데이터 값에 대한 조인 비용을 산출한다. 그리고 히스토그램 균등화 기법을 이용하여 국부적인 조인 과정에서 노드들 간에 부하 균등을 성취할 수 있도록 데이터를 각 노드에 재 분재한다. 본 논문에서는 성능 평가를 위하여 제안된 알고리즘과 기존의 대표적인 알고리즘들을 위한 모의 실험 모델을 제시하고 모의 실험 결과를 기술한다. 성능 측정 결과 제안된 알고리즘이 기존의 알고리즘들에 비해서 데이터 편재의 상황에서 성능이 우수한 것으로 나타났다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제10D권4호
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• pp.591-602
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• 2003

기존의 단일 대용량 데이터베이스 서버에 인터넷 서비스 사용자들이 과도하게 몰릴 경우 서버에 발생하는 네트워크 통신량의 증가와 자원 사용량의 급격한 증가로 인해 서비스 처리 시간의 지연 및 서비스의 중단 현상이 발생할 수 있다. 이러한 문제들을 해결하기 위해 저비용의 여러 단일 노드를 고속의 네트워크로 연결하여 고성능을 제공하는 공간 데이터베이스 클러스터가 대두되었으나, 단일 노드에서 처리할 경우 전체 시스템의 성능을 저하시킬 수 있는 고비용의 공간 조인 연산에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 공간 데이터의 특성을 고려한 데이터의 분할과 부분 중복 기법을 사용하는 비공유 공간 데이터베이스 클러스터 환경에서 고비용의 공간 조인 연산을 효율적으로 수행하기 위한 논리적 분할 영역 및 병렬 공간 조인 기법을 제안한다. 제안 기법은 기존의 병렬 광간 조인 기법에서 나타나는 노드간 작업 생성 및 할당 단계가 필요하지 않으며 추가적인 메시지 전송이 발생하지 않으므로 고비용의 공간 조인 질의에 대해 기존의 비공유 구조를 위한 병렬 R-tree 공간 조인 기법보다 23%의 성능향상을 보인다. 또한, 각 클러스터 노드에서의 중복 정제(Refinement) 연산을 제거하므로 사용자에게 빠른 응답을 제공한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권10호
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• pp.2544-2552
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• 1997

본 논문은 병렬 프로토콜 구현을 위해서 (1)채널통신 모델, (2)포크-조인 모델, (3)사건조회 모델이라 부르는 3 가지 유형의 다중 프로세스 모델을 제시한다. 각 모델에 대한 병렬화 사양을 위해서 병렬 프로그래밍 언어인 Par. C System을 사용한다. 제안한 다중 프로세스 모델의 성능을 측정하기 위하여 인터넷 프로토콜 스택의 Internet Protocol (IP)을 Transputer상에서 구현한다. IP 프로토콜 기능은 송신측과 수신측으로 분리하고 양측의 병렬화는 Multiple Instruction Single Data(MISD) 구조를 이용한다. 제안한 모델들은 다양한 실행시간 과부하에 대하여 성능 평가와 비교 분석을 한다. 즉, 채널통신 모델에서는 채널을 경유한 사건 송신, 포크-조인 모델에서는 프로세스 생성, 그리고 사건조회 모델에서는 프로세스간 문맥전환시에 발생하는 과부하를 송신측과 수신측에 대하여 성능을 분석한다. 송신측의 성능 측정 결과, 사건조회 모델이 채널통신 모델과 포크-조인 모델과 비교하여 77%와 9%의 빠른 처리 시간을 보였다. 수신측에서는 포크-조인 모델이 채널통신 모델과 사건조회 모델과 비교하여 55%와 107%의 빠른 처리 시간을 보였다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제16권2호
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• pp.99-105
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• 2018

k-Nearest neighbor join (k-NN Join) is a computationally intensive algorithm that is designed to find k-nearest neighbors from a dataset S for every object in another dataset R. Most related studies on k-NN Join are based on single-computer operations. As the data dimensions and data volume increase, running the k-NN Join algorithm on a single computer cannot generate results quickly. To solve this scalability problem, we introduce the locality-sensitive hashing (LSH) k-NN Join algorithm implemented in Spark, an approach for high-dimensional big data. LSH is used to map similar data onto the same bucket, which can reduce the data search scope. In order to achieve parallel implementation of the algorithm on multiple computers, the Spark framework is used to accelerate the computation of distances between objects in a cluster. Results show that our proposed approach is fast and accurate for high-dimensional and big data.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제4권1호
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• pp.39-46
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• 2002

분산 공간 데이터베이스 시스템들 사이에서 빈번히 수행되는 공간 죠인 질의는 공간 데이터의 대용량성과 그 복잡성으로 인하여 공간 연산 수행 시 서버에 CPU 및 디스크 I/O 상의 부하를 일으킨다. 본 논문은 이러한 분산 공간 데이터베이스 시스템에서 수행 비용이 많이 드는 원격 사이트간의 공간 죠인 질의를 병렬적으로 수행하는 기법을 제안한다. 본 기법은 죠인에 참여하는 릴레이션들 중 하나를 이등분하는 방법으로 공간 죠인 연산을 분리한 후, 질의 수행에 참여하는 두 서버에게 죠인 연산을 분배한다. 각 서버는 분할된 공간 죠인 연산을 동시에 연쇄적으로 처리하고 결과를 병합하여 최종 죠인 결과를 생성한다. 본 기법은 릴레이션을 효율적으로 분할하여 죠인을 수행함으로써 공간 연산에 참여하는 객체의 수를 절반으로 줄이며 R-Tree 등 공간 인덱스의 탐색 횟수와 그 범위를 감소시킨다. 또한 릴레이션을 영역단위로 분할하여 객체의 수를 줄이고 참여 객체를 군집화 시킴으로써 죠인 연산시에 디스크와 버퍼의 사용 효율을 높인다.