$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

데이터 스트림에서 다중 조인 연속질의의 효과적인 처리를 위한 전처리 기법
Preprocessing Method for Handling Multi-Way Join Continuous Queries over Data Streams 원문보기

인터넷정보학회논문지 = Journal of Korean Society for Internet Information, v.13 no.3, 2012년, pp.93 - 105  

서기언 (삼성전자 DMC 연구소) ,  이주일 (연세대학교 대학원 컴퓨터과학과) ,  이원석 (연세대학교 컴퓨터과학과)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

데이터 스트림이란 빠르게 연속적으로 무한히 발생하는 데이터 집합을 의미한다. 최근 다양한 산업의 발달로 인해 이러한 스트림 데이터의 효율적인 처리를 위한 요구 사항들이 늘어나고 있다. 특히 많은 연산 비용을 요구하는 조인 연산의 효율적인 처리는 데이터 스트림 관리 시스템의 성능 향상에 많은 영향을 미친다. 본 논문에서는 다중 조인 연속질의의 효율적인 처리를 위하여 최종 질의 결과에 포함되지 않는 불필요한 중간 조인 결과들을 사전에 제거함으로써 조인 연산의 비용을 감소시키는 방법을 제안한다. 이를 위해 스트림 데이터의 모니터링을 위한 매트릭스 기반의 구조체를 제안하고, 제안된 구조체를 이용한 매트릭스 연산을 통하여 최종 조인 결과의 투플 수를 예측함과 동시에 불필요한 중간 결과들을 만들어내는 투플들을 찾아낸다. 이를 통해 해당 투플을 이용한 조인 연산의 수행 여부를 결정하여 최종 조인 결과를 만들지 않는 투플을 조인 연산에서 배제함으로써 효율적으로 다중 조인 연속 질의를 처리한다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

A data stream is a series of tuples which are generated in real-time, incessant, immense, and volatile manner. As new information technologies are actively emerging, stream processing methods are being needed to efficiently handle data streams. Especially, finding out an efficient evaluation for a m...

주제어

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
연속질의 처리에는 무엇이 있는가? 연속질의 처리에는 크게 선택조건(selection)의 처리와 조인 연산의 처리가 있다. 각 투플의 지정된 속성 값이 주어진 조건을 만족하는지 여부를 판단하는 단일 입력 연산인 선택조건 처리에 비해 조인 연산은 조인에 참여하는 두 입력 데이터의 모든 투플을 비교해야 하므로 연속질의 처리에 있어서 큰 비용을 요구한다.
MBJE를 위해 어떤 것을 제안하는가? 본 논문에서는 질의의 최종 결과에 영향을 미치지 않는 중간 결과들을 생성하지 않음으로써 효율적으로 다중 조인 연속 질의를 처리하는 방법(MBJE: Matrix-based Join Evaluation)을 제안한다. 이를 위해 실시간 데이터 모니터링을 위한 매트릭스 기반의 구조체를 제안하고, 이 구조체들을 활용하여 실제 조인 연산을 하기 전에 질의의 최종 결과에 포함되지 않는 투플들을 찾아내는 방법을 제안한다. 이를 통해 최종적으로 조인 결과를 생성하지 않는 투플들에 대해서는 처음부터 조인 연산에 참여하지 않도록 함으로서 필요 없는 연산을 제거하고, 실제 조인 결과가 필요 없는 모니터링 질의 등에 대해서 빠른 응답을 줄 수 있다.
데이터 스트림이란 무엇인가? 데이터 스트림이란 빠르게 연속적으로 무한히 발생하는 데이터 집합을 의미한다. 최근 다양한 산업의 발달로 인해 이러한 스트림 데이터의 효율적인 처리를 위한 요구 사항들이 늘어나고 있다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (18)

  1. D. J. Abadi, D. Carney, U. Centintemel, M. Cherniack, C. Convey, S. Lee, M. Stonebraker, N. Tatbul, S. Zdonik, "Aurora: A New Model and Architecture for Data Stream Management", VLDB Journal, vol.12, No.2, pp.120-139, 2003. 

  2. B. Babcock, S. Babu, M. Datar, R. Motwani, "Chain: Operator Scheduling for Memory Minimization in Data Stream Systems", SIGMOD '03, June 2003. 

  3. The STREAM groups, "STREAM: The Stanford Stream Data Manager (short overview paper)", IEEE Data Engineering Bulletin, March 2003. 

  4. S. Chandrasekaran, O. Cooper, A. Deshpande, M. J. Franklin, J. M. Hellerstein, W. Hong, S. Krishnamurthy, S. Madden, V. Raman, V. Reiss, and M. Shah, "TelegraphCQ: Continuous Dataflow Processing for an Uncertain World", CIDR '03, Jan. 2003. 

  5. J.-H. Hwang, U. Cetintemel, and Stan Zdonik, "Fast and Highly-available Stream Processing over Wide Area Networks", ICDE '08, April 2008 

  6. S. Babu and J. Widom, "Continuous Queries over Data Streams", SIGMOD Record, vol.30, No.3, pp.109-120, 2001. 

  7. S. Madden, M. Shah, J. M. Hellerstein, and V. Raman, "Continuously Adaptive Continuous Queries over Streams", SIGMOD '02, June 2002. 

  8. R. Avnur and J. M. Hellerstein. "Eddies: Continuously Adaptive Query Processing", SIGMOD Record, vol.29, No.2, pp.261-272. 2000. 

  9. Babcock, S. Babu, M. Datar, R. Motwani, and J. Widom, "Models and Issue in Data Stream Systems", PODS '02, June 2002. 

  10. Y. Yang, D. Papadias, "Just-In Time Processing of Continuous Queries", ICDE '08, April 2008. 

  11. Y. Zhu, E. A. Rundensteiner, and G. T. Heineman, "Dynamic Plan Migration for Continuous Queries over Data Streams", SIGMOD '04, June 2004. 

  12. S. Viglas, J. F. Naughton, and J. Burger, "Maximizing the Output Rate of Multi-way Join Queries over Streaming Information Sources", VLDB '02, pp.285-296, Aug. 2003. 

  13. S. Babu, K. Munagala, J. Widom, and R. Motwani, "Adaptive Caching for Continuous Queries", ICDE '05, pp.118-129, April 2005. 

  14. L. Golab and M. T. Ozsu, "Processing Sliding Window Multi-Joins in Continuous Queries over Data Streams", VLDB '03, Sep. 2003. 

  15. T. Urhan and M. J. Franklin. "XJoin: A Reactively-Scheduled Pipelined Join Operator", IEEE Data Engineering Bulletin, vol.23, No.2, pp.27-33, June 2000. 

  16. H.-S. Lim, J.-G. Lee, M.-J. Lee, K.-Y. Whang, "Continuous Query Processing in Data Streams using Duality of Data and Queries", SIGMOD '06, June 2006. 

  17. P. Bizarro, S. Babu, D. DeWitt, and J. Widom, "Content-based Routing: Different Plans for Different Data", VLDB '05, pp.757-768. Aug. 2005. 

  18. H.-H. Lee, E.-W. Yun, W.-S. Lee, "Attribute-based Evaluation of Multiple Continuous Queries for Filtering Incoming Tuples of a Data Stream", Information Sciences, vol.178, No.11 pp.2416-2432, June 2008 

저자의 다른 논문 :

LOADING...

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

BRONZE

출판사/학술단체 등이 한시적으로 특별한 프로모션 또는 일정기간 경과 후 접근을 허용하여, 출판사/학술단체 등의 사이트에서 이용 가능한 논문

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로