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비공유 데이터베이스 클러스터에서 온-라인 확장을 위한 데이터 분할 기법의 분석 및 평가
Analysis and Evaluation of Data Partitioning Methods or On-line Scaling in a Shared Nothing Database Cluster 원문보기

한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (하), 2002 Nov. 15, 2002년, pp.1859 - 1862  

장용일 (인하대학교 전자계산공학과) ,  이충호 (인하대학교 전자계산공학과) ,  이재동 (단국대학교 전산과) ,  배해영 (인하대학교 전자계산공학과)

초록
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비공유 데이터베이스 클러스터는 그 구조의 특성 상 동적인 질의 패턴의 변화, 특정 데이터에 대한 질의 집중에 의한 부하 불균형 및 집중, 사용자 증가에 의한 처리량 한계 등의 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 데이터베이스 클러스터는 최근에 제안된 온-라인 확장기법을 사용하며, 이 기법은 데이터 베이스의 확장성에 의해 큰 영향을 받는다. 일반적으로 클러스터 시스템에서 사용되는 데이터 분할 기법에는 키 값의 순서대로 분할하는 라운드-로빈 분할 기법, 해쉬 함수를 이용해 데이터를 분할하는 해쉬 분할 기법, 범위에 따라 각 노드에 데이터를 분할하는 범위 분할기법, 그리고 조건식에 따라 데이터를 분할하는 조건식 분할 기법이 있다. 본 논문에서는 이 네 가지 분할 기법의 특성을 정리하고, 비공유 데이터베이스 클러스터에서 확장성에 있어서 우수한 분할 기법을 각 분할 기법의 성능평가를 통해 얻는다. 성능평가에서는 각각의 분한 기법을 평가하기 위해 확장 시 발생되는 이동 데이터의 크기, 질의처리에 대한 영향, CPU 사용률, 그리고 온-라인 확장기법의 수행 시 발생되는 특성에 대한 영향을 분석하며, 얻어진 결과를 토대로 비공유 데이터베이스 클러스터에서 가장 적합하면서도 온-라인 확장 기법적용을 위해 확장성이 우수한 데이터 분할기법을 찾는다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 데이터베이스의 온-라인 확장 기법에 초점을 맞추어 이 기법을 적용하였을 때 확장성에서 최적의 성능을 보이는 분할 기법을 찾는다. 이를 위해 각 분할 기법의 특징과 성능을 분석하고 용도에 따른 활용 여부를 가늠하고, 다시 각 기법들을 데이터베이스의 확장성을 기준으로 성능을 평가한다.
  • 고확장성을 위해 연구되어지눈 분야는 크게 질의 처리, 인덱스, 복제 프로토콜, 데이터 분할 기법으로 나뉜다. 연구에서는 분할 기법에 따른 데이터베이스 클러스터의 확장성을 다룬다. 이 중 온-라인 재조직 기법은 보편적으로 연구되는 기법이며, 온-라인 확장 기법이 최근에 제안되어 그 활용도를 높이고 있다[5].
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