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데이터 스트림에서 다중 연속질의의 선택 조건에 대한 실행 순서 결정
Run-time Evaluation of Selection Predicates in Multiple Continuous Queries over Data Streams 원문보기

한국정보과학회 07 종합학술대회논문집(C), 2007 June 25, 2007년, pp.25 - 28  

윤은원 (연세대학교 컴퓨터과학) ,  이원석 (연세대학교 컴퓨터과학)

초록
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무한히 연속적으로 발생하는 데이터 스트림에서의 연속 질의 처리는 빠른 처리 시간과 적은 메모리 사용량을 요구한다. 이런 제약 사항을 만족하기 위해 연속 질의의 선택 조건절에 사용된 같은 속성들로 그룹화하여 해당 속성들을 처리함으로써 빠르게 질의를 처리할 수 있다. 그리고 더 효율적으로 질의를 처리하기 위해 초기에 일정 기간 동안 데이터 스트림에 대한 통계 정보를 수집한다. 실행 시 통계 정보를 수집하는 이유는 데이터 스트림의 특성을 예측할 수 없기 때문에 데이터 특성에 대한 정보를 수집하고 수집된 정보를 가지고 가장 좋은 질의 처리 순서를 결정함으로 써 전체적인 질의 처리 성능을 향상 시킬 수 있고 실험을 통해 이를 검증한다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 왜냐하면, 속성 그룹 필터의 선택률은 서로 간에 차이가 있기 때문이다 질의 최적화의 관점에서 불필요한 연산 수행을 막기 위해서 여러 개의 속성 그룹 필터들 중에서 선택률이 가장 낮은 것을 먼저 수행함으로 써 불필요한 연산 수행을 막을 수 있다. 본 논문에서는 만족되지 않는 스트림 투플의 제거나 연속 질의처리를 가능한 빨리 수행하기 위해서 속성 그룹 필터의 처리순서를 결정하는 방법을 제안한다. 이러한 방법은 질의수행 비용을 줄이는데 기여한다
  • 만약 선택 조건절 Pi 조건을 만족하지 않으면 나머지 개 尸 조건에 대해서는 더 이상 처리할 필요가 없게 된다. 논문에서는 이와 같은 논리곱 형태의 선택 조건들에 대해 연속질의의 집단적인 처리를 위해서 선택 조건절의 속성 그룹의 새로운 구조를 제안한다. 주어진 연속질의 집합에서 적어도 하나의 선택조건에 사용되는 데이터 스트림의 속성을 속성 그룹 필터라고 정의하고 속성 그룹 필터는 주어진 다중 연속질의들의 선택조건들 중에서 해당 속성 그룹에 대한 선택조건들을 통합적으로 처리하는 구조체로서 여러 개의 연속질의들 사이에 동일한 속성에 대한 선택조건들이 해당 속성 그룹 필터에 의해 공유된다.
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