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큐브 계산에서 I / O 비용을 줄이는 구간 기반 큐브 분할
박웅제(Woong Je Park),정연돈(Yon Dohn Chung),김진녕(Jin Nyoung Kim),이윤준(Yoon Joon Lee),김명호(Myoung Ho Kim) 한국정보과학회 2001 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.28 No.4
본 논문은 OLAP에서의 I/O 비용을 줄이는 큐브 계산 방법으로, 구간 기반 큐브 분할 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 큐브 분할 단계들 사이에 존재하는 계산의 일부를 중복시켜 처리하는 방법을 통해 큐브 분할 작업의 I/O 성능을 향상시킨다. 계산의 중복을 위하여 제안하는 방법은 애트리뷰트의 단일 값이 아닌 애트리뷰트 값의 일정 구간을 기준으로 큐브를 분할한다. 분석과 실험을 통하여 제안하는 방법의 성능을 기존 큐브 분할 방법과 비교하여 보인다. In this paper we propose a method, called the range-based cube partitioning (RCP) method, for reducing I/O cost of cube computation in OLAP. The method improves I/O performance of cube partitioning process by overlapping some computation between partitioning stages. For overlapping the computation, the method partitions the cube based on the ranges of attribute values, not the points of attribute value. Through analysis and experiments, we show the performance of the proposed method with comparison of the previous cube partitioning method.
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김민정(Min Jung Kim),정연돈(Yon Dohn Chung),박웅제(Woong Je Park),김명호(Myoung Ho Kim) 한국정보과학회 2001 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.28 No.4
일반적으로 뷰라고 불리는 데이타 큐브의 일부를 실체화하여 저장하는 방법은 데이타 웨어하우스에서 많이 사용되는 기술이다. 뷰는 집계 함수로 정의되는 질의의 결과이다. 본 논문에서는 세분화된 뷰의 개념을 소개한다. 세분화된 뷰란 각 차원별로 정해진 구간에서의 집계 함수 결과이다. 이때 각 차원별로 나누는 구간은 질의의 접근 형태를 기준으로 설정된다. 세분화된 뷰의 표현 및 선택을 위하여 AND-OR 큐브 그래프와 AND-OR 최소 비용 그래프를 정의한다. 그리고, 이 구조체들을 이용하여 세분화된 뷰 실체화 기법을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 방법의 성능을 평가한다. Precomputation and materialization of parts, commonly called views, of a data cube is a common technique in data warehouses. The view is defined as the result of a query which is defined through aggregate functions. In this paper, we introduce the concept of fine granule view. The fine granule view is the result of a query defined through aggregate functions and the range on each dimension, where the subdivision of each dimension is based on queries' access patterns. For the representation and selection of fine granule views to materialize, we define the AND-OR cube graph and AND-OR minimum cost graph. With these structures, we propose a fine granule view materialization method. And, through experiments, we evaluate the performance of the proposed method.
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