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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 데이타베이스 정보과학회논문지 : 데이타베이스 제35권 제6호
발행연도
2008.12
수록면
544 - 554 (11page)

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히스토그램은 데이타베이스 시스템에서 질의 결과 크기를 추정하는 데 널리 이용되고 있다. 히스토그램 기법에서 질의 결과 크기에 대한 추정은 각 버킷 영역 내의 객체들이 균등하게 분포한다는 가정하에 이루어진다. 그러나, 주어진 질의 영역 내의 객체들은 균등하게 분포하지 않을 수 있다. 다시 말해서, 버킷 영역 내에 높은 밀도의 객체 군집 즉 클러스터가 존재할 수 있으며 이로 인하여 히스토그램의 정확도가 현저히 저하될 수 있다. 본 연구의 목적은 히스토그램의 정확도를 향상시키는 데 있다. 이를 위하여 본 연구는 클러스터를 고려한 새로운 히스토그램 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 주어진 데이타 분포내에 존재하는 고 밀도 영역을 탐색하고 이를 히스토그램 생성에 활용한다. 제안하는 기법은 클러스터에 의한 정확도 저하를 효과적으로 감소시킴으로써 데이타가 균등하게 분포하지 않은 상황에서 향상된 성능을 제공할 수 있다. 실험을 통해 본 연구는 제안하는 기법이 기존 기법의 성능을 최대 74% 향상시킴을 확인하였다.
#히스토그램 #선택도 추정 #질의 최적화 #데이타베이스 #Histograms #Selectivity estimation #Query optimization #Databases

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 예비 지식 및 관련 연구
3. 고 밀도 영역을 이용한 히스토그램 기법
4. 성능 평가
5. 결론 및 향후 계획
참고문헌
부록 A

참고문헌 (21)

참고문헌 신청
1. [학술대회논문] - Y. E. Ioannidis / 2003 / The History of Histograms / VLDB : 19 ~ 30 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - Y. E. Ioannidis / 1996 / Query Optimization / Computing Surveys 28 (1) : 121 ~ 123 google schola 3. [학술대회논문] - V. Poosala / 1997 / Selectivity estimation without the attribute value independence assumption / VLDB : 486 ~ 495 google schola 4. [학술대회논문] - N. Bruno / 2001 / STHoles:A Multidimensional Workload-Aware Histogram / ACM SIGMOD : 211 ~ 222 google schola 5. [학술대회논문] - U. Srivastava / 2006 / ISOMER:Consistent Histogram Construction Using Query Feedback / ICDE : 39 ~ 44 google schola

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