선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 일반적인 XML 모델링에는 XML 문서 구조 갱신에 따른 구조 수정, 검색 효율성, 분할 저장으로 인한 대량의 조인 연산, 원문 복원력등의 문제점을 가지고 있다. 따라서 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 전체적인 저장 구조와 검색의 효율성을 높이고, 데이터베이스 시스템의 장점을 최대로 살리는 XML 모델링을 제안하였다.
- 이 논문의 목적은 XML 스키마로부터 질의 시에 조인 연산 비용을 줄이고, 구조적 검색이 가능한 DTD 종속적인 저장 방식의 관계형 스키마를 생성하는 것이다. 따라서, XML 데이터를 관계형 데이터베이스에 저장하기 위하여 XML 스키마로부터 DTD 종속적인 저장 방식의 관계형 스키마를 생성하는 기법인 SHKSchema Hybrid In lining)를 제안한다.
제안 방법
- 제시하였다. Basic 기법은 엘리먼트 그래프를 깊이 우선 순회하면서 방문하여 엘리먼트들을 하나의 테이블에 인라인 시키는 방법을 사용하였다. Shared 기법은 DTD 그래프를 순회하면서 루트 노드에 해당하는 엘리먼트에서만 테이블을 생성한다.
- DTD 그래프를 만들기 전에 세 가지 타입의 변환인 분배 변환, 단순 변환, 그룹 변환을 하여 DTD 단순화 작업을 한다. DTD 단순화 작업을 마친 후에 표현될 수 있는 정보들만을 이용하여 DTD 그래프와 엘리먼트 그래프를 만든다. DTD 그래프는 DTD 의 구조를 표현한다.
- Extended Inlkiing에서는 XML 스키마를 관계형 스키마로 변환하기 위하여 두 가지 관계형-변환 알고리즘인 Basic Extended Inlining과 Hybrid Extended Inlining을 제안하였다. Basic Extended Inlining 기법은 타입 그래프를 깊이 우선 순회하면서 방문하여 엘리먼트들을 하나의 테이블에 인라인 시키는 방법을 사용하고 있다.
- 구현한 시스템의 성능 평가는 테이블 크기, 성능 비교, 구조적 검색 지원으로 평가한다. 평가에서는 관계형 스키마를 생성하는 기존의 생성 방식인 Hybrid Inlining(HI) 기법과 Hybrid Extended Inlining(HEI) 기법, 그리고 이 논문에서 제안한 방식인 SHI 기법을 비교 대상으로 각각 적용하였다.
- SHI는 테이블 크기 측면인 테이블당 평균 칼럼수에서 HEI보다 40% 정도가 많았음에도 불구하고 레코드의 접근 수를 약 30%정도 향상시켰고, 약 10% 정도의 실행 시간을 단축할 수 있었다. 그리고 HI 기법과 HEI 기법 및 SHI 기법을 상호 비교함으로써, 어떠한 상황에서 어느 기법이 우수한 관계형 스키마를 생성하는지를 확인하였다. 또한 관계 경로 요소 정보를 이용함으로써 구조적 검색이 가능하고 SQL 질의 정형화가 용이해졌다.
- 따라서, XML 데이터를 관계형 데이터베이스에 저장하기 위하여 XML 스키마로부터 DTD 종속적인 저장 방식의 관계형 스키마를 생성하는 기법인 SHKSchema Hybrid In lining)를 제안한다.
- 이러한 경우에는 Value 칼럼 중복의 경우로 staddressType을 가르키는 ID 칼럼과 함께 중복으로 처리한다. 또한 조상 테이블의 ID 칼럼과 테이블 이름의 사본인 parentID, ParentTable을 중복하여 처리한다. 테이블 생성 방법과 ID 칼럼과 Value 중복에 의해서 생성된 (밑줄 친 부분) book 테이블은 (그림 4)과 같다.
- 실험 대상 데이터인 MDS Schema는 크기가 248KB이며, 3이개의 complexType으로 기술되어있는 방대한 양의 XML 스키마 문서이다. 성능 비교를 위하여 MDS Schema의 DescriptionMe-tadataType 형식의 XML 스키마를 가지고 각 모델의 기법으로 관계형 스키마를 생성하였으며, 총 20.2MB 분량의 XML 문서 1500개를 각 기법으로 생성된 테이블에 저장하였다.
- 성능 평가를 위해 SQL 질의문 3개를 작성하여 각 기법을 수행하였다. Q1 은 엘리먼트 id를 주고서 모든 정보를 읽으며, Q2는 중첩 깊이가 깊지 않은 하나의 엘리먼트의 값으로 Title을 읽으며, 또한 Q3은 중첩 깊이가 매우 깊은 하나의 엘리먼트의 값으로 GivenName을 읽는다.
- 우선 XML 스키마 문서에서 필요 없는 요소들을 제거하기 위한 작업과 함께 실제적으로 이들을 XML 스키마 파일에서 제거하는 XML 스키마 정규화 작업을 하며, 엘리먼트, 데이터 형식, 속성을 분리하는 데이터 형식 분리 처리를 한다. 다음으로 각각의 형식이 분류되어 테이블에 저장된 데이터로 XML 스키마 그래프를 생성한다.
- 이 논문에서 설계한 시스템 구성도는 (그림 8)과 같으며, 시스템을 구성하는 세부 모듈은 단순화 처리기, 형식 분리기, 엘리먼트 처리기, 단순/복잡 형식 처리기, 속성 처리기, XML 스키마 그래프 생성기, 관계형 스키마 생성기로 구성된다.
- 이 논문에서 제안한 SHI에서는 테이블 생성 기준인 Auto와 휴리스틱 매뉴얼 인라이닝 방법인 Manual 처리로 구분하여 테이블을 생성하였다. Auto는 테이블 생성 기준에 따르며, Manual은 진입 차수와 출현 지시자인 두 요소의 자손 종 노드의 수를 자동으로 시뮬레이션하여 최적의 결과를 추출한다.
- 이 논문에서는 XML 스키마의 관계형 스키마 변환에서 문서의 구조 파악이 용이하도록 문서의 구조를 나타내는 엘리먼트들과 데이터 형식들간의 관계를 표시한 XML 스키마 그래프와 테이블 생성 방법인 Schema Hybrid Inlining(SHI)를 제안한다. 제안된 SHI는 DTD 종속적인 저장 방식의 단점인 조인 연산 비용의 증가를 해결하기 위하여 출현 지시자와 진입 차수의 테이블 생성 기준을 휴리스틱하게 매뉴얼 처리를 하며, 중복을 활용한 분할 저장 방식과 유도 관계에 의한 테이블 생성 방식을 이용한다.
- 또한 XML 문서의 구조정보를 저장하여 데이터베이스에서 XML 문서로 복원되는 능력인 XML 문서의 복원력도 가능하다. 이러한 구조적 검색지원 평가는 SQL 질의 정형화, XML 문서의 복원력, 구조적 검색 지원 여부로 하였다.
- 제안한다. 제안된 SHI는 DTD 종속적인 저장 방식의 단점인 조인 연산 비용의 증가를 해결하기 위하여 출현 지시자와 진입 차수의 테이블 생성 기준을 휴리스틱하게 매뉴얼 처리를 하며, 중복을 활용한 분할 저장 방식과 유도 관계에 의한 테이블 생성 방식을 이용한다.
- 테이블 크기 평가를 위해 MPEG-7 표준의 MDS(Multi- media Description Schemas) Schema[13]를 대상으로 각 모델의 기법으로 관계형 테이블을 생성하였다. 실험 대상 데이터인 MDS Schema는 크기가 248KB이며, 3이개의 complexType으로 기술되어있는 방대한 양의 XML 스키마 문서이다.
- 검색 지원으로 평가한다. 평가에서는 관계형 스키마를 생성하는 기존의 생성 방식인 Hybrid Inlining(HI) 기법과 Hybrid Extended Inlining(HEI) 기법, 그리고 이 논문에서 제안한 방식인 SHI 기법을 비교 대상으로 각각 적용하였다.
대상 데이터
- 기법으로 관계형 테이블을 생성하였다. 실험 대상 데이터인 MDS Schema는 크기가 248KB이며, 3이개의 complexType으로 기술되어있는 방대한 양의 XML 스키마 문서이다. 성능 비교를 위하여 MDS Schema의 DescriptionMe-tadataType 형식의 XML 스키마를 가지고 각 모델의 기법으로 관계형 스키마를 생성하였으며, 총 20.
데이터처리
- HI, HEI, SHI Manual 기법을 다양한 종류의 SQL 질의를 통하여 평가하였으며, 평가 요소를 측정하기 위한 도구는 SQL Server 2000의 Query Analyzer를 사용하였다. 성능 평가를 위해 SQL 질의문 3개를 작성하여 각 기법을 수행하였다.
- 제안된 SHI에 대한 성능 평가에서는 印와 HEI 기법들과의 비교를 통해 생성돤 관계형 테이블의 크기를 평가하였고, 성능을 비교 실험하였다. 실험 결과 SHI의 경우에 테이블 크기 측면인 테이블당 평균 칼럼수에서 HEI보다 40% 정도가 많았다.
성능/효과
- 보였다. SHI는 테이블 크기 측면인 테이블당 평균 칼럼수에서 HEI보다 40% 정도가 많았음에도 불구하고 레코드의 접근 수를 약 30%정도 향상시켰고, 약 10% 정도의 실행 시간을 단축할 수 있었다. 그리고 HI 기법과 HEI 기법 및 SHI 기법을 상호 비교함으로써, 어떠한 상황에서 어느 기법이 우수한 관계형 스키마를 생성하는지를 확인하였다.
- 구현한 시스템을 통하여 실제 MDS Schema 문서로 관계형 테이블을 만들고 성능 비교 실험을 통해서 SHI 기법의 우수함을 보였다. SHI는 테이블 크기 측면인 테이블당 평균 칼럼수에서 HEI보다 40% 정도가 많았음에도 불구하고 레코드의 접근 수를 약 30%정도 향상시켰고, 약 10% 정도의 실행 시간을 단축할 수 있었다.
- 실험 결과 SHI의 경우에 테이블 크기 측면인 테이블당 평균 칼럼수에서 HEI보다 40% 정도가 많았다. 그럼에도 불구하고 레코드의 접근 수를 약 30%정도 줄일 수 있었고, 약 10% 정도의 실행 시간을 단축할 수 있었다. 또한 테이블 생성시에 휴리스틱 매뉴얼 인라이닝 처리를 함으로서 테이블 수에서 HI보다 약 23%의 총 테이블 수를 줄일 수 있었다.
- 셋째, 주어진 데이터 형식에 포함되어 있는 엘리먼트의 출현 지시자인 maxOccurs의 값이 2 이상일 때 독립적인 테이블을 생성한다. 넷째, 진입 차수가 2 이상인 엘리먼트 노드는 독립적인 테이블 생성하고, 진입 차수가 1인 노드들은 인라인한다. 다섯째, 복잡 형식들의 유도 관계에서 확장에 의한 유도인 경우에 상속으로 연결된 최종 노드인 조상 노드는 개별적인 테이블을 생성한다.
- 넷째, 진입 차수가 2 이상인 엘리먼트 노드는 독립적인 테이블 생성하고, 진입 차수가 1인 노드들은 인라인한다. 다섯째, 복잡 형식들의 유도 관계에서 확장에 의한 유도인 경우에 상속으로 연결된 최종 노드인 조상 노드는 개별적인 테이블을 생성한다.
- 그러나 DTD 독립적인 방식과 비교한 결과 이러한 관계 경로 요소 정보를 이용한 구조적 검색 기법은 DTD 독립적인 저장 방식과 비슷한 질의 처리성능을 보였다. 또한 SQL 질의 정형화가 용이하고, XML 질의 언어인 XQueiy를 통해서 기존의 관계형 데이터를 접근함으로서 기존 저장 방식들보다 좋은 호환성을 보였다.
- 그리고 HI 기법과 HEI 기법 및 SHI 기법을 상호 비교함으로써, 어떠한 상황에서 어느 기법이 우수한 관계형 스키마를 생성하는지를 확인하였다. 또한 관계 경로 요소 정보를 이용함으로써 구조적 검색이 가능하고 SQL 질의 정형화가 용이해졌다. 따라서 제안한 기법을 적용한 스키마 변환 시스템은 인터넷 상에서 데이터 교환의 매개체로 XML을 이용하는 다양한 분야의 데이터베이스 구축과 정부 표준 문서와 같이 많은 종류와 카테고리로 나누어지는 문서 타입들을 관리하는 분야에 적용 가능하다고 판단된다.
- 그럼에도 불구하고 레코드의 접근 수를 약 30%정도 줄일 수 있었고, 약 10% 정도의 실행 시간을 단축할 수 있었다. 또한 테이블 생성시에 휴리스틱 매뉴얼 인라이닝 처리를 함으로서 테이블 수에서 HI보다 약 23%의 총 테이블 수를 줄일 수 있었다.
- 둘째, 재귀 형태인 사이클이 형성되어 있는 경우에는 개별적인 테이블을 생성한다. 셋째, 주어진 데이터 형식에 포함되어 있는 엘리먼트의 출현 지시자인 maxOccurs의 값이 2 이상일 때 독립적인 테이블을 생성한다. 넷째, 진입 차수가 2 이상인 엘리먼트 노드는 독립적인 테이블 생성하고, 진입 차수가 1인 노드들은 인라인한다.
- 성능을 비교 실험하였다. 실험 결과 SHI의 경우에 테이블 크기 측면인 테이블당 평균 칼럼수에서 HEI보다 40% 정도가 많았다. 그럼에도 불구하고 레코드의 접근 수를 약 30%정도 줄일 수 있었고, 약 10% 정도의 실행 시간을 단축할 수 있었다.
- 그 이유는 Manual의 경우에 진입 차수와 maxOccurs의 자손 총 노드 수를 감안하여 매뉴얼로 처리함으로써 Auto에 비하여 테이블의 수를 줄일 수 있었기 때문이다. 이렇게 함으로써 테이블의 생성 개수를 줄여서 질의 처리 시에 조인 횟수를 줄이는 효과를 얻을 수가 있었다.
- 효과적인 구조적인 검색이 가능하다. 제안된 SHI 기법의 관계 경로 요소 정보는 보다 효과적인 구조적 검색이 가능하며, SQL로 정형화하기 위한 정보를 제공하여SQL 질의 정형화가 용이하다. 따라서 다른 애플리케이션들이 접근하기 편리하며, XML 질의 언어의 표준인 XQuery 언어를 지원함으로서 범용성을 가진다.
- 첫째, 진입 차수(in-degree)가 0인 엘리먼트 노드는 개별적인 테이블을 생성한다. 이는 루트 엘리먼트에 해당하는 경우로 어떤 .
후속연구
- 그리고 XML 데이터가 생성된 테이블에 따라 분할 저장되는 데에 따른 조인 횟수의 증가도 해결해야할 과제이다. 따라서 XML 스키마의 데이터 구조와 출현지시자인 max- Occurs의 값을 분석하여 테이블 생성에 최적의 조건을 제시하는 연구가 필요하다. 또한 테이블 생성에 중복되는 칼럼을 추가하여 분할 저장된 XML 문서의 조인 횟수를 줄이며, 분할된 테이블의 구조 정보 및 검색 정보를 표현하여 구조적 검색이 가능하도록 하는 연구가 필요하다.
- 또한 관계 경로 요소 정보를 이용함으로써 구조적 검색이 가능하고 SQL 질의 정형화가 용이해졌다. 따라서 제안한 기법을 적용한 스키마 변환 시스템은 인터넷 상에서 데이터 교환의 매개체로 XML을 이용하는 다양한 분야의 데이터베이스 구축과 정부 표준 문서와 같이 많은 종류와 카테고리로 나누어지는 문서 타입들을 관리하는 분야에 적용 가능하다고 판단된다.
- 따라서 XML 스키마의 데이터 구조와 출현지시자인 max- Occurs의 값을 분석하여 테이블 생성에 최적의 조건을 제시하는 연구가 필요하다. 또한 테이블 생성에 중복되는 칼럼을 추가하여 분할 저장된 XML 문서의 조인 횟수를 줄이며, 분할된 테이블의 구조 정보 및 검색 정보를 표현하여 구조적 검색이 가능하도록 하는 연구가 필요하다.
- 상용화된 제품들이 많으며, 그 동안 많은 개발자들에 의하여 성능이 향상되었기 때문에 보다 효율적으로 XML 문서들을 저장하고 검색할 수가 있다[9]. 이러한 연구는 주로 DTD를 기반으로 하는 XML 문서를 관계형 데이터베이스에 저장하는 방법에 대하여 연구되어 왔으나 앞으로 XML 스키마가 데이터 중심의 XML 문서에 보다 자주 사용되리라 예상된다.
- 향후 연구과제는 관계형 스키마 생성 시에 XML 스키마의 특징인 복잡한 유도 관계와 다형성을 고려한 변환이 필요하며, XML 스키마로써 객체 지향 스키마를 생성하는 연구가 필요하다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.