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학술저널
저자정보
전형준 (성균관대학교) 구헤라 (성균관대학교) 문성호 (성균관대학교) 남범석 (성균관대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.50 No.1
발행연도
2023.1
수록면
87 - 93 (7page)
DOI
10.5626/JOK.2023.50.1.87

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NoSQL의 종류 중 하나인 키-값 저장소에서는 색인 자료 구조로 로그 기반 병합 트리(이하 LSM 트리)가 널리 사용된다. LSM 트리는 대체로 빠른 쓰기 성능을 보이나, 쓰기 증폭과 쓰기 멈춤 문제로 인해 최대한의 성능을 내는 것이 쉽지 않다. 본 논문에서는 최근 데이터 센터의 주 메모리의 크기가 증가하는 추세인 점을 고려하여, 기존 LSM 트리의 메모리 자료 구조인 MemTable의 크기를 확장하여 설계한 Extended MemTable을 소개한다. Extended MemTable은 키-값을 삽입할 때, 키 값의 범위에 따른 구획을 이용하여 컴팩션 연산이 효율적으로 작동할 수 있도록 비우기(Flush) 연산을 수행한다. 실험 결과 본 논문의 디자인은 쓰기 처리량을 기존 RocksDB에 비해 최대 2배, 읽기 처리량은 기존 RocksDB 대비 최대 4배 개선하였으며, 쓰기 증폭 현상은 최대 3.7배 줄어들어 쓰기 증폭과 쓰기 멈춤 문제를 크게 개선하였음을 확인할 수 있다.
#키-값 저장소 #색인 #Key-value stores #LSM-Tree #NoSQL #index

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 연구 배경
3. Extended MemTable
4. 실험
5. 결론
References

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