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문제 정의
- 본 논문에서 는 OLAP 데이터의 히박성 문제와 기존의 희 박성 처리 기법에 대해 살펴보고, OLAP 데이터의 희박성 패턴에 관해 분석하고 정의한다. 또한 정의한 패턴에 따라 희박 데이터를 생성하는 데이터 생성기를 설계 및 구현하고, 이를 기반으로 실험 데 이터를 생성하여 Microsoft SQL Server 2000 Analysis Services(MS AS)와 Pilot Decision Support Suite(Pilot DSS)의 두 가지 OLAP 제품의 데이터 희박성에 따른 성능을 평가한다.
- 그러나 실제 OLAP 환경에서 다루어야 하는 데이터는 매우 희박한 븍성을 가지기 패문에 이러한 연산 작업 시 데이터 폭발 현상을 일으키게 된다. 본 논문에서는 2, 3차원 OLAP 데이터의 희박성 패턴에 대해 정의하고, 이를 기반으로 희박 데이터를 생성하는 데이터 생성기를 설계 및 구현하였다. 또한 생성한 실험 데이터를 이용하여 다차원 모델을 구성하고 MS SQL Server Analysis Service와 Pilot DSS의 두 시스템에 대해 성능 평가를 수행하였다.
- 본 논문에서는 MS AS의 성능 평가 프로그램을 구현하기 위해 DSO(Decision Support Object) 라이브러리를 이용해 다차원 모델을 설정하고, ADOMD (ActiveX Data Objects Multidimensional) API와 MDX(Multidimensional Expression)建 이용하여 다차원 큐보에 대한 질의를 수행하였다 .Pilot DSS 의 성능 측정 프로그램은 Pilot DSS의 Desktop과 Designer라는 객체지향 개발 툴을 이용하여 다차원 모델을 구성하고, 질의 수행 부분을 구현하였다.
- 본 논문에서는 OLAP 응용 시스템에서의 희박 데이터의 패턴에 대해 분석하고 이를 기반으로 사용자의 정의에 따라 희박 데이터를 생성하는 희박 데이터 생성기를 설계 및 구현하였다. 또한 실험 희박 데이터를 생성하여 이를 기반으로 다차원 모덺을설계하고 두 가지 상용 OLAP 시스템에 적용하여 각 시스템의 성능을 비교 분석하였다 전체적인 시스템 구성도는 다음과 같다.
- 및 사실 테이볼 데이터를 생성한다. 본 논문에서는 구현된 프로그램를 통해 실험 데이터 생성하고 이를 기반으로 OLAP 시스템의 성능을 평가하였다. 이를 위하여 다음과 같이 다차원 모델을 설정하고 이에 따라 실험 데이터를 생성하여 OLAP 시스템에 적재 하였다.
- 본 논문에서는 앞서 정의한 생성한 희박 데이터를 기반으로 MS AS와 Pilot DSS의 두 가지 OLAP 시스템에 대해 성능 평가를 수행하몄다. 성능평가를 위해 OLAP 응용에서 가장 일반적으로 사용되는 다차원 질의들을 기반으로 질의 모델을 설계하였다.
가설 설정
- 2차원 모델에 기간 차원을 추가한 3차원 데이터 모델을 가정해보자. 각 차원들 모두 서로 희박한 관계를 가진다고 할 때, 무작위, 줗, 클러스터 희박성 패턴은 2차원 모델과 유사한 조건에서 발생한다.
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