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이상돈(Sang-Don Lee),이원근(Won-Gen Lee) 한국정보과학회 데이터베이스 소사이어티 2004 데이타베이스 연구 Vol.20 No.4
최근 들어 데이터가 연속적으로 생성되는 데이터 스트림을 처리하는 스트림 응용에 대한 요구가 증대하고 있다. 데이터 스트림을 대상으로 이루어지는 스트림 질의는 한번 등록이 되면 계속적으로 입력 데이터 스트림을 감시하다가 질의를 만족시키는 투플이 발생될 때마다 결과를 출력하는 연속성을 갖는다. 이러한 데이터 스트림 처리 시스템에서는 성능 향상을 위하여 동적으로 질의 실행 계획을 변경해야 하는 경우가 빈번히 발생한다. 현재 사용 중인 질의 계회 중의 일부를 재구성하기 위해서 사용될 수 있는 방법중의 하나는 대상 질의 계획으로의 입력을 중단하고 질의 계획을 재구성한 후 새로 구성된 질의 계획을 대상으로 스트림 입력을 재개하는 것이다. 그러나 이 경우 입력 데이터 보관을 위한 저장공간에 대한 비용이 증가하고, 부정확한 값을 산출하거나 출력 지연시간이 증가하는 등의 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 질의 계획의 일부를 중복시켜 동적으로 질의 계획을 재구성하는 기법을 제시한다. 제안 기법은 최적화 대상이 되는 질의 계획을 일시적으로 중복시킴으로서 최적화가 진행되고 있는 과정 중에도 기존의 질의 계획이 입력 스트림을 계속 처리하도록 하고, 재구성이 완료된 후에는 새로운 질의 계획이 입력 스트림을 처리하도록 한 후 기존의 질의 계획을 삭제하는 과정으로 이루어진다. 본 논문에서 제시한 기법의 성능을 메모리 요구량, 출력 지연에 대하여 비교 평가하였다. 부분 질의계획 중복에 기반한 동적 스트림 질의 재구성 방법은 동기화를 위한 추가 비용이 발생하지만, 입력을 중단하지 않기 때문에 기존의 방법에 비하여 메모리 요구량이 감소하고, 추가적인 출력지연도 발생하지 않는 장점을 갖는다. Recently, a new class of data applications has been widely recognized, in which data arrives continuously. Stream queries, once registered, continuously monitor the input streams and produce outputs whenever the queries are satisfied. In order to improve data stream processing system's performance, query plans are dynamically changed often. In order to substitute parts of an old query plan with a new optimized one, previously proposed approach follows a set of steps : The optimizer decides the target query plan, buffers data streams, reorganizes the query plan and stops holding the streams. But, this strategy has some problems such as probably excessive memory requirements to buffer input streams, inaccuracy of outputs and increased delays. This paper suggests a new dynamic query plan reorganization strategy based on repliction of a part of query plan. The optimizer temporarily maintains two query plans, the target query plan and the optimized query plan. The target query plan processes the input streams while the optimization is proceeding. When the reorganization is completed, the target query plan is removed from the system. Now, the optimized query plan processes the input streams. Performance results show that the proposed dynamic query plan reorganization strategy successfully reduces the required memory requirements and does not cause the additional output delays with marginal overhead.
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