• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권8호
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• pp.537-542
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• 2015

대용량의 테이블을 수평적으로 분할하여 서로 다른 데이터베이스에 저장함으로써 데이터를 분산 저장하고 처리할 수 있는 방법을 샤딩이라 한다. 샤딩된 데이터에 대한 집계 또는 분석 함수를 적용하여 전체 결과를 얻기 위해서는 여러 곳으로 분산된 데이터에 대한 지역 결과를 통합하는 과정이 필요하다. 본 논문에서는 오픈 소스 DBMS의 하나인 큐브리드(CUBRID)의 샤딩 기술을 이용하여 분산된 부분 집계함수를 통합 처리하는 모듈을 설계하고 구현하는 방법에 대해 소개한다. 이 통합 모듈을 통해 여러 곳으로 샤딩된 데이터에 대하여 집계 및 분석 함수를 이용한 분석이 가능하도록 하였고, 단일 데이터베이스를 사용한 분석 성능과의 비교를 통해 샤드 분산 데이터베이스를 사용한 집계 계산이 효율적임을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.714-717
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• 2014

최근 SNS의 발전으로 인해 정보의 양이 급격히 증가하였으며, 이에 따라 빅데이터 처리를 위한 NoSQL에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 NoSQL은 데이터베이스의 ACID 조건을 만족하지 못하는 문제점이 존재한다. 따라서 RDBMS를 기반으로 빅데이터 처리를 수행하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이를 위한 대표적인 기법인 CUBRID Shard는 데이터베이스를 Shard 단위로 수평 분할하여 각기 다른 물리 노드에 데이터를 분산 저장한다. 그러나 해당 기법은 한 클라이언트의 질의가 다수의 서버에서 실행되어야 하는 경우를 에는 질의를 처리하지 못하는 단점을 보인다. 따라서 본 논문에서는 병렬 질의 처리를 지원하는 CUBRID 기반 분산 미들웨어를 제안한다.