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저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1997년도 가을 학술발표논문집 제24권 제2호(Ⅰ)
발행연도
1997.10
수록면
69 - 72 (4page)

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데이터 웨어하우스는 주로 데이터 분석을 위한 질의를 처리하기 위한 특수 목적의 데이터 베이스이다. 그런데 이같은 질의는 수백만 개의 레코드를 가진 테이블에 대해 selection을 포함한 aggregation, group-by 연산이 이루어지므로 질이 처리 시간은 수분에서 수 시간이 걸릴 수 있다. 이를 개선하기 위하여 일반적으로 이용되는 방법은 일부 질의의 결과를 미리 계산하여 실체화(materialization)시키는 것이다.
본 논문에서는 H. Gupta[9]가 제안한 전체 평균 질의 처리 시간을 최소화하는 목적하에 실체화 대상인 뷰 내지는 인덱스를 선정하는 Greedy 알고리즘을 개선한 Prunned-greedy algorithm을 제시하고자 한다. 이 알고리즘의 핵심은 각 뷰나 인덱스나 가져다 주는 이익을 계산하는 후보 대상 집합인 탐색 공간을 최소화하는데 있다. 즉 질의의 최소비용을 구한 후 최소비용을 기준으로 선정된 뷰나 인덱스의 질의 응답비용과 일치하면 더 이상 다른 뷰나 인덱스 선정에서는 이익을 주지 않으므로 질의노드를 가지치는(pruning) 방법을 통해 탐색공간을 줄여 나간다. 또한 가지치기와 더불어 질의 계획(query plan)을 위한 최적 응답기 테이블을 작성하여 시스템내에 저장함으로써 이후에 모든 질의에 대한 빠른 응답 계획을 작성할 수 있다. 따라서 모든 가능한 경우의 수를 모두 고려하는 H. Gupta의 알고리즘보다 가지치기 방법의 도입으로 인해 실체화 할 뷰, 인덱스 선별작업을 효율적으로 할 수 있게 되었다.

목차

요약

1. 서론

2. 문제 정의

3. 관련 연구

4. Prunned - greedy algorithm

5. 성능 평가

6. 결론

참고문헌

참고문헌 (0)

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