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문제 정의
- 따라서, 본 논문에서는 조인 키를 제외한 나머지 열의 집합을 NoSQL 데이터베이스의 중첩 구조를 활용하여 저장 함으로써 결과 데이터의 의미적 관계를 쉽게 파악할 수 있도록 한다. (그림 7)은 최종 저장 데이터베이스로 MongoDB가 선택되었을 때 조인의 결과를 실제 저장 공간에 저장하기 위한 데이터의 가공 결과이다.
- 본 논문에서는 노드의 활용성을 고려한 조인 전략 기법을 제안함으로써 오버헤드를 줄이고자 한다. 기존 연구인[2]의 실험결과를 통해 데이터 집합 R의 크기가 작을수록 브로드캐스팅 조인이 향상된 리파티션 조인에 비해 좋은 성능을 보이고 있음을 알 수 있다.
- 본 논문에서는 빅데이터 환경에서 이기종 NoSQL 데이터베이스간의 조인 연산을 지원하기 위해 데이터베이스 환경 및 조인 연산에 참여하는 데이터 자동 분석, 질의 재배치, 조인 전략 자동 선정, 조인 결과를 저장할 데이터베이스 자동 선택 등을 제공하는 지능적 조인 처리 기법을 제시하였다.
- 본 논문에서는 조인 연산에 참여하는 데이터에 대한 사전 정보 없이 빅데이터 환경에서 이기종 NoSQL 데이터베이스간의 조인 연산을 지원하기 위해 데이터베이스 환경 및 조인연산에 참여하는 데이터 자동 분석, 질의 재배치, 조인 전략 자동 선정, 조인 결과를 저장할 데이터베이스 자동 선택 등을 제공하는 지능적 조인 처리 기법을 제안한다.
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