KSC 2020
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
배열 데이터베이스에서 밀도 인지 청킹 |
| 영문제목(English Title) |
Density-aware Chunking in Array Databases |
| 저자(Author) |
윤현식
이협진
김민수
최달수
김종헌
이혁기
정연돈
Hyunsik Yoon
Hyubjin Lee
Minsoo Kim
Dalsu Choi
Jonghun Kim
Hyukki Lee
Yon Dohn Chung
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 47 NO. 02 PP. 0050 ~ 0052 (2020. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
과학 분야에서 생성되는 많은 데이터는 다차원 배열 형태를 지니고 있다. 기존의 관계형 데이터 모델 기반의 데이터베이스는 이러한 배열 데이터를 처리하는데 적합하지 않다는 한계를 극복하고자 배열 데이 터 모델을 기반으로 한 배열 데이터베이스가 꾸준히 연구되어 왔다. 배열 데이터베이스는 배열을 구성하는 셀들을 특정 기준에 따라 분할하여 질의 처리 수행의 기본 단위인 청크를 구성한다. 하지만 기존에 연구되어 온 청크 구성 방법들은 셀들의 분포를 고려하지 않기 때문에 결과적으로 희소 청크와 밀집 청크를 효율적으로 처리하지 못한다. 본 논문은 셀의 개수를 일정하게 분할하는 새로운 청크 생성 알고리즘과 질의 수행 시 알고리즘에서 생성되는 밀도 인지 청킹 트리를 이용한 메모리에서의 청크 실체화 기법을 제안한다. 실제 데이터에 대한 윈도우 집계 질의의 성능 평가를 통해 기존의 청크 생성 방법보다 제안한 기법이 우수함을 보인다. |
영문내용
(English Abstract) |
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