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대한공간정보학회 한국공간정보시스템학회 논문지 개방형지리정보시스템학회논문지 제6권 제1호
발행연도
2004.6
수록면
19 - 28 (10page)

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최근 메인 메모리 기반에서 R-Tree의 성능을 개선하기 위해 캐시를 고려한 색인 구조들이 제안되었다. 이들 색인 구조의 일반적인 캐시 성능 개선 방법은 엔트리 크기를 줄여 펜-아웃(fanout)을 증가시키고 하나의 노드에 더 많은 엔트리를 저장함으로써 캐시 실패를 최소화하는 것이다. 그러나 이러한 방법은 갱신시 줄어든 엔트리 정보를 복원하는 추가 연산으로 갱신 성능이 떨어지고, 노드간 이동시 발생하는 캐시 실패는 여전히 성능 저하의 큰 문제가 되고 있다. 본 논문은 이러한 문제점을 개선하기 위해 메인 메모리에서 R-Tree에 선반입을 적용한 확장된 메인 메모리 기반 R-Tree 색인 기법인 PR-TREE를 제안하고 평가하였다. PR-TREE는 R-Tree의 근본적인 변형없이 노드 크기를 선반입에 최적화되도록 확장하고, 노드간 이동시 자식 노드를 선반입하여 캐시 실패를 최소화하였다. PR-TREE는 실험에서 R-Tree보다 검색 연산에서는 최대 38%의 성능 향상을 보였고, 갱신 연산에서는 최대 30%의 성능 향상을 보였고, 또한 노드 분할 연산에서는 최대 67%의 성능 향상을 보였다.
#선반입 #메인 메모리 #캐시 #Cache #PR-TREE #PR-TREE #공간 색인 #R-Tree #R-Tree #Main Memory #Prefetching #Spatial Index

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