2013년 추계 학술대회
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
빅데이터 상에서 질의 처리 성능 극대화를 위한 Prefix 트리기반 GPU 병렬 질의처리 기법 |
| 영문제목(English Title) |
GPU Parallel Query Processing Method based on Prefix tree for highly enhancing query processing performance on big data |
| 저자(Author) |
신영성
이현조
장재우
Young-Sung Shin
Hyun-Jo Lee
Jae-Woo Chang
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 40 NO. 02 PP. 0164 ~ 0166 (2013. 11) |
한글내용
(Korean Abstract) |
최근 페이스북, 트위터 등의 SNS(Social Networking Service)가 발전함에 따라 사용자 중심의 데이터가 급격히 증가하고 있다. 예를 들어 페이스북의 경우, 하루에 15TB의 데이터가 생성되고 있다. 따라서 빅데이터를 효율적으로 처리하기 위한 질의처리 기법의 연구가 필수적이다. 그러나 기존 CPU 기반의 질의처리 기법은 인덱스를 순차 탐색하기 때문에 질의탐색 오버헤드가 크게 증가하는 문제점이 존재한다. 이를 해결하기 위해 GPU 기반 병렬 질의처리 기법에 대한 연구가 활발히 수행되고 있다[1, 2, 4]. 대표적인 GPU 기반 병렬 질의처리 기법인 P.B.Volk. et.al.의 연구[2]는 prefix-tree를 부분 트리로 분할하고, 이를 GPU에 탑재하여 병렬적으로 질의처리를 수행한다. 그러나 기존 연구는 질의처리 시 모든 부분 트리를 탐색하기 때문에, 질의 처리 성능이 저하되는 문제점이 존재한다. 아울러, 부분매칭 등의 다양한 질의 처리 요구를 달성하지 못하는 문제점이 존재한다. 이를 해결하기 위해, 본 논문에서는 GPU 상에서의 prefix 트리 기반 병렬 질의처리 기법을 제안한다. 아울러 성능평가를 통해 제안하는 기법이 기존 기법보다 우수한 성능을 나타냄을 검증한다.
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영문내용
(English Abstract) |
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