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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 1999.5
- 수록면
- 604 - 612 (9page)
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데이타 웨어하우스는 데이타 분석을 위한 특수 목적의 데이타베이스로, 주로 데이타 분석을 위한 질의(이하 OLAP 질의)가 던져진다. 그런데 OLAP 질의는 수백만 개의 레코드를 가진 테이블에 대한 하나 이상의 aggregation 함수와 group-by 연산자가 포함되므로, 질의 처리 시간은 수 분에서 수 시간이 걸린다. 이를 개선하기 위하여 데이타 큐브를 사용하는데, 데이타 큐브를 구현함에 있어서의 문제는 디스크 공간이 한정되어 있기 때문에 평균 질의 처리 시간이 훨씬 짧아진다 하더라도 모든 셀들을 실체화 할 수 없다. 따라서 한정된 디스크 공간을 최대한 활용하면서 가능한 빠른 평균 질의 처리 시간을 얻을 수 있도록 데이타 큐브의 일부만을 실체화시켜야만 한다.
본 논문의 주제와 관련된 연구로는 Harinarayan[4]이 제안한 greedy 알고리즘이 있다. 이 알고리즘은 1) 데이타 큐브를 격자구조로 표현한 후, 2) 격자의 위에서부터 아래로 차례로 뷰들을 방문하면서 방문한 뷰가 실체화될 경우 데이타 큐브에 주는 이익을 계산한다. 3) 그 중 가장 이익이 큰 것을 선택한다. 2)와 3)의 과정은 k개의 뷰를 선택할 경우, k번 반복된다. 이 알고리즘의 운영 시간은 데이타 큐브를 구성하는 뷰의 개수가 n개이고 그 중에서 k개를 실체화할 경우에 O(kn^2)이다.
본 논문에서는 운영 시간을 향상시킨 수정된 greedy 알고리즘을 제안한다. 알고리즘 내부에서 실체화 할 뷰를 선택할 때 격자를 단순화시킨 트리를 사용함으로써, 알고리즘 운영시간을 O(kn^2)에서 O(kn)으로 향상시켰다.
본 논문의 주제와 관련된 연구로는 Harinarayan[4]이 제안한 greedy 알고리즘이 있다. 이 알고리즘은 1) 데이타 큐브를 격자구조로 표현한 후, 2) 격자의 위에서부터 아래로 차례로 뷰들을 방문하면서 방문한 뷰가 실체화될 경우 데이타 큐브에 주는 이익을 계산한다. 3) 그 중 가장 이익이 큰 것을 선택한다. 2)와 3)의 과정은 k개의 뷰를 선택할 경우, k번 반복된다. 이 알고리즘의 운영 시간은 데이타 큐브를 구성하는 뷰의 개수가 n개이고 그 중에서 k개를 실체화할 경우에 O(kn^2)이다.
본 논문에서는 운영 시간을 향상시킨 수정된 greedy 알고리즘을 제안한다. 알고리즘 내부에서 실체화 할 뷰를 선택할 때 격자를 단순화시킨 트리를 사용함으로써, 알고리즘 운영시간을 O(kn^2)에서 O(kn)으로 향상시켰다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 문제 정의
3. 관련 연구
4. 알고리즘
5. 성능 평가
6. 결론
참고문헌
저자소개
참고문헌 (0)
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