초록

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LIKE는 주어진 유형을 찾는 기능을 수행하는 연산자이다. LIKE 술어에 대하여 데이타베이스 관리시스템이 어떠한 탐색 방법을 선택하는가에 따라 질의의 수행 성능에 큰 차이를 가져올 수 있다. 질의 최적화기는 LIKE 연산자를 포함하는 질의를 최적화하는 과정에서 질의 유형과 색인의 존재 여부를 고려하여야한다. 본 논문은 질의 최적화 과정에서 LIKE 술어를 고려한 질의 수행 비용 모델과 이의 구현 사항을 제시한다.

LIKE는 주어진 유형을 찾는 기능을 수행하는 연산자이다. LIKE 술어에 대하여 데이타베이스 관리시스템이 어떠한 탐색 방법을 선택하는가에 따라 질의의 수행 성능에 큰 차이를 가져올 수 있다. 질의 최적화기는 LIKE 연산자를 포함하는 질의를 최적화하는 과정에서 질의 유형과 색인의 존재 여부를 고려하여야한다. 본 논문은 질의 최적화 과정에서 LIKE 술어를 고려한 질의 수행 비용 모델과 이의 구현 사항을 제시한다.

AI 본문요약

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• 연구 주제
• 연구 방법
• 연구 결과

문제 정의

• 본 논문은 LIKE 연산자를 포함한 질의를 최적화할 경우에 사용할 수 있는 비용 모델을 제시하였으며, 그 비용 모델을 바 다TI의 질의 최적화기에 구현한 사항과 LIKE 연산자의 구현 알고리즘을 제시하였다.
• 본 논문은 LIKE 연산자를 포함한 질의의 수행 비용 모델올 제시하며, 바다TI[2, 3]률 기반으로 구현한 결과를 제시한다. 본 논문의 나머지 부분의 구성은 다음과 같다.
• 본 절은 LIKE 연산자를 포함한 질의의 질의 수행 비용 계산 모델을 제시한다. 본 모델은 LIKE 연산자가 포함된 칠의의 유 형을 분류하고 그 질의의 비용을 측정함으로써 질의 최적화기에 적용할 비용 계산의 지침으로 사용된다.

제안 방법

• 본 절은 LIKE 연산자를 포함한 질의의 질의 수행 비용 계산 모델을 제시한다. 본 모델은 LIKE 연산자가 포함된 칠의의 유 형을 분류하고 그 질의의 비용을 측정함으로써 질의 최적화기에 적용할 비용 계산의 지침으로 사용된다.
• 선택률을 계산하기 위하여, LRU 버퍼 페이지 교체 방법을 사용하는 바다 TI 환경에서, 한글 문자를 포함한 질의 유형에 대하여 실험하였다. 데이타 화일은 160, 000개의 레코드들을 포함하며, 하나의 레코드는 한글 완성형 문자를 균등 분포시킨 3개의 문자로 이루어진 문자열로 구성하였다.

대상 데이터

• 선택률을 계산하기 위하여, LRU 버퍼 페이지 교체 방법을 사용하는 바다 TI 환경에서, 한글 문자를 포함한 질의 유형에 대하여 실험하였다. 데이타 화일은 160, 000개의 레코드들을 포함하며, 하나의 레코드는 한글 완성형 문자를 균등 분포시킨 3개의 문자로 이루어진 문자열로 구성하였다.
• 실험에 사용된 데이타 화일의 한글 문자들이 한글 완성형 코드표에 존재하는 2, 350개의 문자들로 균둥 분포되어 있기 때 문에 160000개의 레코드들 중에서 2, 350개의 문자는 각각 160, 000/2, 350 = 68.xx개씩 존재할 경우의 수를 가지게 된다. 예를 들어, 질의 유형이 ‘%종%'일 경우에는 데이타 레코드에서, 종, 이라는 문자가 첫 번째, 두 번째, 또는 세 번째에 위치할 수 있 으므로 68X3의 개수가 존재할 수 있다.

성능/효과

• LIKE 연산자가 포함된 질의는 질의 유형에 따라 색안을 이용하여 잘 의를 수행하는 경우가 색인을 이용하지 않는 순차 스캔보다 성능이 현저히 향상될 수 있다. 실험 결과, 질의 유형의 첫 번째 문자가 비 특수문자이면서 색인이 생성되어 있는 경우에 는 색인 스캔을 사용하는 것이 효율적이며 이외의 경우에는 순차 스캔을 사용하는 것이 바람직하다는 결론을 내리고 질의 유형에 따른 비용 계산식을 도출하였디-.순차 스캔의 비용은 데이타 레코드 탐색 비용 + 데이타 레코드 참조비용이며, 클러스터링 색인을 통한 색인 스캔의 경우에는 색인 레코드 탐색 비용 + 데이타 레코드 참조비용이고, 비클러스터링 색인을 통한 색인 스캔의 경우에는 색인 레고 드 탐색 비용 + 데이타 레코드 참조 비용 + 여분의 디스크 접근비용(버퍼 적중이 되지 않는 경우)으로 요약된다,
• 색인을 사용할 경우의 질의 접근 비용의 계산 결과는 표 4와 같다. 표 4의 결과를 고려할 때 색인 스캔을 사용하면 질의 유형에 따라 버퍼 접근 횟수에 큰 차이를 보이는 것을 확인할 수 있다. 특히, 비 클러스터 링 색인의 경우에는 그 차이가 가장 크다.

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이 논문을 인용한 문헌

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