The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.4
no.11
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pp.2651-2661
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1997
We can get very enhanced performance in case of adding the TP monitor to the on_line transaction processing system rather than just using the DBMS. Futhermore, It is getting boomed to establish a OLTP system with the TP monitor. We designed and implemented a distributed processing system with the TP monitor focused quick response time and expansionality and basic the ACID of transaction. In this paper, We explain the implementation about downsizing and upon distributed system and verified of performance.
Database sharing system (DSS) refers to a system for high performance transaction processing. In DSS, the processing nodes are locally coupled via a high speed network and share a common database at the disk level. Each node has a local memory and a separate copy of operating system. To reduce the number of disk accesses, the node caches database pages in its local memory buffer. In this paper, we propose a dynamic transaction routing algorithm to balance the load of each node in the DSS. The proposed algorithm is novel in the sense that it can support node-specific locality of reference by utilizing the primary copy authority assigned to each node; hence, it can achieve better cache hit ratios and thus fewer disk I/Os. Furthermore, the proposed algorithm avoids a specific node being overloaded by considering the current workload of each node. To evaluate the performance of the proposed algorithm, we develop a simulation model of the DSS, and then analyze the simulation results. The results show that the proposed algorithm outperforms the existing algorithms in the transaction processing rate. Especially the proposed algorithm shows better performance when the number of concurrently executed transactions is high and the data page access patterns of the transactions are not equally distributed.
Smart Card is currently more popular in mobile communication, and smart card with java card platform becomes a standard choice. Java card has a problem that it gets lost working data when power is off. Transaction is the idea to solve a problem of data loss, but it accepts only one transaction process, and other transaction process need to hold until the current working transaction is finished. This might be a factor to drop the Java card's performance. In this paper, we define a rule of dual-lock which can run transaction at multiple transaction buffer as a method for a better java card performance, and we suggest this rule to improve a capability of transaction process. From this research, we are able to improve the data stability, reduce the java card transaction delay time, and get a higher processing speed of java card.
An e-business client application in ubiquitous mobile computing environment may become disconnected from the enterprise server due to broken communication connections caused by the limitation of mobile computing environments(limited battery life of the mobile device, low bandwidth communication, incomplete wireless communication infrastructure, etc). It Is even Possible that mobile client application Intentionally operates in disconnected mode to reduce communication cost and the power consumption of the mobile device. We use “data hoarding” as a means of providing local autonomy to allow transactions to be processed and committed on the mobile host despite of disconnection. The key problem to this approach is the synchronization problem that serialize potentially conflicting updates from disconnected clients on master objects of the server database. In this paper, we present a new transaction synchronizing method that splits a transaction into a set of independent component transactions and give the synchronization priority on each component taking the possibility of use and conflicts in the server into consideration. Synchronization is performed component by component based un synchronization priority. After the Preferred component of a no bile transaction succeeds in synchronization with the server, the mobile transaction can pre-commit at server. A pre-committed transaction's updated value is made visible at server before the final commit of the transaction. The synchronization of the component with low synchronization priority can be delayed in adaption to wireless bandwidth and computing resources. As a result, the availability of important data updated by mobile client is increased and it can maximize the utilization of the limited wireless bandwidth and computing resources.
In real-time database systems, transactions's commitment done before the given deadlines is more important than just getting the maximum throughput. Transactions missing the given deadlines are no longer meaningful in real-time applications. Therefore, there is a need for new transaction processing models to meet the given deadlines in real-time database applications, because moat conventional transaction models are not designed to meet deadlines. In this paper we propose a new transaction models which uses multiple versions of a data item. The model uses read-from graphs and dynamic reorder of transactions to meet deadlines. A read-from graph contains the past read semantics of read operations and support the model to decide which database operation to be taken. Then, we show simulation results comparing the proposed model with other transaction models such as two phase locking model and the optimistic concurrency control model.
Hardware Transactional Memory (HTM) has greatly changed the parallel programming paradigm for transaction processing. Since Intel has recently proposed Transactional Synchronization Extension (TSX), a number of studies based on HTM have been conducted. However, the existing studies support conflict prediction for a single cause of the transaction processing and provide a standardized TSX environment for all workloads. To solve the problems, we propose an efficient hardware transactional memory scheme for processing transactions in multi-core in-memory environment. First, the proposed scheme determines whether to use Software Transactional Memory (STM) or the serial execution as a fallback path of HTM by using a prediction matrix to collect the information of previously executed transactions. Second, the proposed scheme performs efficient transaction processing according to the characteristic of a given workload by providing a retry policy based on machine learning algorithms. Finally, through the experimental performance evaluation using Stanford transactional applications for multi-processing (STAMP), the proposed scheme shows 10~20% better performance than the existing schemes.
Machine learning (ML) is a method of fitting given data to a mathematical model to derive insights or to predict. In the age of big data, where the amount of available data increases exponentially due to the development of information technology and smart devices, ML shows high prediction performance due to pattern detection without bias. The feature engineering that generates the features that can explain the problem to be solved in the ML process has a great influence on the performance and its importance is continuously emphasized. Despite this importance, however, it is still considered a difficult task as it requires a thorough understanding of the domain characteristics as well as an understanding of source data and the iterative procedure. Therefore, we propose methods to apply deep learning for solving the complexity and difficulty of feature extraction and improving the performance of ML model. Unlike other techniques, the most common reason for the superior performance of deep learning techniques in complex unstructured data processing is that it is possible to extract features from the source data itself. In order to apply these advantages to the business problems, we propose deep learning based methods that can automatically extract features from transaction data or directly predict and classify target variables. In particular, we applied techniques that show high performance in existing text processing based on the structural similarity between transaction data and text data. And we also verified the suitability of each method according to the characteristics of transaction data. Through our study, it is possible not only to search for the possibility of automated feature extraction but also to obtain a benchmark model that shows a certain level of performance before performing the feature extraction task by a human. In addition, it is expected that it will be able to provide guidelines for choosing a suitable deep learning model based on the business problem and the data characteristics.
Database sharing system(DBSS) refers to a system for high performance transaction processing. In DBSS, the processing nodes are locally coupled via a high speed network and share a common database at the disk level. Each node has a local memory, a separate copy of operating system, and a DBMS. To reduce the number of disk accesses, the node caches database pages in its local memory buffer. However, since multiple nodes may be simultaneously cached a page, cache consistency must be ensured so that every node can always access the latest version of pages. In this paper, we propose efficient buffer invalidation schemes in DBSS, where the database is logically partitioned using primary copy authority to reduce locking overhead. The proposed schemes can improve performance by reducing the disk access overhead and the message overhead due to maintaining cache consistency. Furthermore, they can show good performance when database workloads are varied dynamically.
In this paper we present a new extensible model based upon the concept of subtransactions in real-time transaction systems. The nested transaction model originally proposed by J. Moss is extended for real-time uniprocessor transaction systems by adding explicit timing constraints. Based upon the model, an integrated concurrency control and scheduling algorithm is developed, that not only guarantees timing constraints of a set of real-time transactions but also maintains consistency of the database. The algorithm is based on the priority ceiling protocol of Sha et al. We prove that the Real-Time Nested Priority Ceiling Protocol prevents unbounded blocking and deadlock, and maintains the serializability of a set of real-time transactions. We use the upper bound on the duration that a transaction can be blocked to show that it is possible to analyze the schedulability of a transaction set using rate-monotonic priority assignment. This work is viewed as a step toward multiprocessor and distributed real-time nested transaction systems. Also, it is possible to be extended to include the real-time multimedia transactions in the emerging web-based database application areas.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2003.05a
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pp.277-280
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2003
Established XML at February, 1998 in W3C by solution about document processing and exchange and reusability to be shortcoming that early web happens using nonstructural document. Existing electron transaction is changing in electronic business form between corporation through XML base message exchange using XML. Necessity about solution that can masticate structured electron transaction of XML base that is used in electron transaction between corporation rose. Structured electron transaction of XML base that is used in electron transaction in treatise that see hereupon efficiently study about XML document editing system that integrate XML Schema editor to masticate XML Schema document that define edit and XML instance editor of user central that can write a book and structure of XML document efficiently do.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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