오디세우스/Parallel-OOSQL : 오디세우스 정보검색용 밀결합 DBMS를 사용한 병렬 정보 검색 엔진

류재준; 황규영; 이재길; 권혁윤; 김이른; 허준석; 이기훈

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자료유형: 학술저널

저자정보: 류재준 황규영 이재길 권혁윤 김이른 허준석 이기훈

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 제14권 제4호

발행연도: 2008.6

수록면: 412 - 429 (18page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2008

오디세우스/Parallel-OOSQL : 오디세우스 정보검색용 밀결합 DBMS를 사용한 병렬 정보 검색 엔진

류재준 , 황규영 , 이재길 외 4명 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 2008.06 학술저널

2002

오디세우스 / Parallel-OOSQL : 오디세우스 객체 관계형 데이터베이스 관리 시스템을 사용한 병렬 정보 검색 시스템

류재준 , 이재길 , 이민재 외 1명 한국정보과학회 학술발표논문집 2002.04 학술대회자료

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최근 들어 인터넷의 성장으로 인하여 문서의 양이 기하급수적으로 증가함에 따라, 대용량의 문서를 빠르게 검색 할 수 있는 병렬 정보 검색 엔진에 대한 중요성이 더욱 대두되고 있다. 병렬 정보 검색엔진을 구현하기 위하여서는 역 색인을 분할하고, 분할된 역 색인을 통하여 병렬적으로 검색하는 것이 필요하다. 역 색인을 분할하는 기존 방법으로는 1) 문서 식별자 분할 방법과 2) 키워드 식별자 분할 방법이 있다. 그러나 각 분할 방법은 다음과 같은 단점들을 가지고 있다. 문서 식별자 분할 방법은 문서의 추가가 용이하고 처리량(throughput)이 높은 반면에 top-k 질의 처리 성능이 좋지 않다. 그리고 키워드 식별자 분할 방법은 top-k 질의 처리 성능이 좋은 반면에 문서의 추가가 어렵고 처리량이 낮다. 본 논문에서는 이러한 단점들을 해결하기 위하여 혼합 분할 방법을 제안하고 이를 정보 검색 기능과 밀결합된 DBMS인 오디세우스에 실현한 병렬 정보 검색 엔진을 설계하고 구현한다. 먼저, 제안된 병렬 정보 검색 엔진인 오디세우스/Parallel-OOSQL의 아키텍쳐를 설명한다. 그리고 체계적인 실험을 통하여 제안된 시스템의 유용성을 보인다. 실험 결과, 문서 식별자 분할 방법은 질의 처리 시간이 역 색인 분할의 블록의 개수에 근사적으로 역 비례함을 보였으며, 키워드 식별자 분할 방법은 top-k 질의 처리에 좋은 성능을 보였다. 본 논문에서 제안된 병렬 정보 검색 엔진은 세 가지 분할 방법을 모두 제공하기 때문에 응용 환경에 따라 분할방법을 커스터마이즈함으로써 항상 좋은 성능을 낼 수 있다. 오디세우스/Parallel-OOSQL 병렬 정보 검색엔진은 각 슬레이브 노드 당 1억 건의 웹 문서를, 시스템 전체로는 수십억 건의 웹 문서를 인덱스하여 저장하고 질의를 처리할 수 있다.

As the amount of electronic documents increases rapidly with the growth of the Internet, a parallel search engine capable of handling a large number of documents are becoming ever important. To implement a parallel search engine, we need to partition the inverted index and search through the partitioned index in parallel. There are two methods of partitioning the inverted index: 1) document identifier based partitioning and 2) keyword-identifier based partitioning. However, each method alone has the following drawbacks. The former is convenient in inserting documents and has high throughput, but has poor performance for top-k query processing. The latter has good performance for top-k query processing, but is inconvenient in inserting documents and has low throughput. In this paper, we propose a hybrid partitioning method to compensate for the drawback of each method. We design and implement a parallel search engine that supports the hybrid partitioning method using the Odysseus DBMS tightly coupled with information retrieval capability. We first introduce the architecture of the parallel search engine-Odysseus/Parallel-OOSQL. We then show the effectiveness of the proposed system through systematic experiments. The experimental results show that the query processing time of the document-identifier based partitioning method is approximately inversely proportional to the number of blocks in the partition of the inverted index. The results also show that the keyword-identifier based partitioning method has good performance in top-k query processing. The proposed parallel search engine can be optimized for performance by customizing the methods of partitioning the inverted index according to the application environment. The Odysseus/Parallel-OOSQL parallel search engine is capable of indexing, storing, and querying 100 million web documents per node or tens of billions of web documents for the entire system.

#병렬 #대용량 #검색 엔진 #parallel #large-scale #search engine

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