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유비쿼터스(Ubiquitous)환경과 같이 외부로부터 입력되는 데이터가 stream의 형식으로 실시간으로 들어오고, 입력의 끝을 알 수 없는 환경에서는 기존의 join방식으로는 문제를 해결 할 수 없다. 또한 이러한 환경 하에서는 데이터의 크기나 특성이 모두 다르고 네트워크 상태에 따라 입력이 많은 영향을 받게 된다. 이런 stream환경의 join연산을 위하여 double pipelined hash join, Xjoin, Pjoin등 많은 알고리즘이 기존의 연구를 대표하여 왔다. 그 중 Xjoin은 symmetric hash join과 hybrid hash join의 특징들을 이용해서 들어오는 data의 흐름에 따라서 reactive하게 join과정을 조절함으로써 streaming data에 대한 join을 수행한다. 그러나 여러 단계의 수행에 따른 연산의 중복결과를 체크하기 위한 overhead로 인해 성능이 떨어진다. 이 논문에서는 이러한 점을 개선하기 위해서 Xjoin의 수행과정을 수정한 방법을 제시할 것이다. 각 partition마다 구분자만을 추가함으로써 간단하게 중복을 만들어내지 않는 방법을 제안하고 불필요한 연산과 I/O를 줄일 수 있도록 partition선택방법을 추가할 것이다. 이를 통해서 중복된 연산인지 체크하는 과정을 상당히 단순화함으로써 좀 더 좋은 성능을 가지게 될 것이고 또한 timestamp를 저장해야 하는 overhead를 줄여서 전체 연산에 필요한 저장 공간을 절약할 수 있다.

목차

요약
1. 서론
2. 관련 연구
3. Modefied X join
4. 결론
참고문헌

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-569-017371650