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벡터 표현을 이용한 능동 규칙 조건의 효과적 여과 기법
김동욱(Dong Wook Kim),김명호(Myoung Ho Kim),이윤준(Yoon Joon Lee) 한국정보과학회 1998 정보과학회논문지(B) Vol.25 No.1
능동 데이타베이스 시스템에서 능동 규칙의 조건부 평가는 성능에 직접적인 영향을 주는 부분으로서 효율적인 처리가 요구된다. 기존에 발표된 많은 연구들은 점진적 평가 기법을 기반으로 하여 조건부 평가 과정을 간소화시켰으나, 조인이나 집계 함수와 같은 연산의 경우에는 여전히 많은 처리 시간이 필요하다. 조건부에 나타난 표현의 값을 항상 정확하게 계산하여 조건부의 진위를 판별하는 방식을 사용했기 때문이다. 본 논문에서는 조건부 평가 초기에 거짓의 진리값을 가지는 조건들을 미리 찾아내는 여과기법을 제안한다. 실제 응용 환경에서 대부분의 경우에 능동 규칙의 조건은 거짓의 값을 가지므로, 여과기법을 통해 조건부를 효율적으로 처리할 수 있다. 본 여과 기법은 데이타베이스 상태와 데이타베이스 연산을 새로운 방법으로 표현함으로써 얻을 수 있다. 데이타베이스 상태, 데이타베이스 연산 그리고 복잡한 조건 표현을 벡터로 표현한 후에, 벡터 공간의 특성을 이용하여 여과한다. 본 알고리즘의 방범과 기존에 제안된 점진적 평가 방법의 조건부 처리 성능을 비교하여, 본 여과 기법이 많은 성능 향상 효과를 가져온다는 것을 보인다. Efficient evaluation of condition is crucial to achieve high performance for active database systems. Most previous works used the incremental evaluation techniques, whose operations are relatively expensive due to the processing based on the exact calculation of the condition expression. In this paper we propose a new filtering technique that effectively indentifies false condition in an early stage of condition monitoring. Since the results of condition evaluation tend to be false in many practical cases, a filtering method can be utilized to achieve fast condition evaluation. The proposed filtering technique is developed based on the new perspective of database state and database operations, i e., a vector space model. We first present how database states, database operations, and complex conditions are expressed in terms of vector representations. Then, we propose two optimization methods based on the properties of a vector space, called the sphere containment test and the hyperplane test. Both of our proposed methods determine the truth value of the rule conditions only with the delta vectors maintained in main memory and they can be used at the same time to increase the filtering effects. We compare our method with a typical incremental evaluation method and show that the proposed method can give a significant performance enhancement.
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김동욱,김명호,이윤준(Dong Wook Kim),Myoung Ho Kim,Yoon Joon Lee 한국정보과학회 1996 정보과학회논문지(B) Vol.23 No.9
트리거는 데이타베이스가 특정 상황에 도달하면 자동적으로 정해진 작업을 수행할 수 있는 능동 데이타베이스 시스템에서 가장 널리 사용되는 방법이다. 트리거 조건은 데이타베이스에 변화가 생길 때 마다 검사되어야 하기 때문에 효율적인 트리거 조건의 처리는 시스템 성능의 관점에서 매우 중요하다. 본 연구에서는 효율적인 트리거 조건 처리를 위한 점진적 평가 방법을 제안한다. 이 방법은 차이 릴레이션과 분할 연산을 이용하여 트리거 조건 평가에 사용되는 데이타의 양을 대폭 줄인다. 다항 조인과 집단 함수는 실제 사용되는 복잡한 트리거 조건에 자주 나타나지만, 기존의 연구에서는 그다지 많이 고려되지 않았다. 본 연구에서 제안하는 점진적 평가 방법은 일반 데이타베이스 연산뿐만이 아니라, 다항 조인과 집단 함수를 효율적으로 처리할 수 있기 때문에 복잡한 트리거가 많이 나타나는 환경에 적합하다. Trigger is the most common mechanism for active database systems that monitor the situations and perform the corresponding actions automatically. Efficient evaluation of trigger conditions is important for system performance because trigger conditions should be checked whenever database is changed. In this paper, we propose an incremental evaluation method for trigger conditions. It significantly reduces the amount of data that are required for condition evaluation by using delta relations and decomposition of operations. Multiple joins and aggregation functions that occur frequently in complex trigger expressions have not been considered much in the past. Our proposed incremental evaluation method handles multiple joins and aggregation functions as well as general database operations, and hence provides an appropriate platform for processing complex triggers in practice.
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OLAP에서 MAX-of-SUM 질의의 효율적인 처리 기법
정희정(Hee Jeong Cheong),김동욱(Dong Wook Kim),김종수(Jong Soo Kim),이윤준(Yoon Joon Lee),김명호(Myoung Ho Kim) 한국정보과학회 2000 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.27 No.2
OLAP 분야에서 지금까지 연구되어온 영역 질의는 주어진 영역에 대한 집단 연산의 결과를 구하는 단순한 형태이다. 그러나 실제 데이타 분석 과정에서는 이러한 단순한 형태의 영역 질의뿐만 아니라, 집단 연산이 포함된 특정 조건을 만족하는 데이타 큐브 내의 영역을 찾는 형태의 확장된 영역 질의에 대한 필요성이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 확장된 영역 질의 유형의 일반적인 형태를 정의하고, 이에 대한 대표적인 예인 ‘MAX-of-SUM 질의’의 효율적인 처리 기법을 제안한다. MAX-of-SUM 질의는 데이타 큐브 상에서 영역합(SUM)이 최대(MAX)가 되는 영역을 찾는 질의를 의미한다. 본 논문에서는 MAX-of-SUM 질의 처리 시 검색의 대상이 되는 영역들에 대한 SUM 연산의 결과값이 취할 수 있는 범위를 미리 예측하는 기법을 제안한다. 즉, 영역에 대한 SUM 값의 범위를 예측함으로써, 이들 중에서 최대값을 찾기 위해 실제로 계산하여야 하는 영역의 개수를 줄여 빠른 질의 처리를 보장한다. Recent researches about range queries in OLAP are only concerned with applying an aggregation operator over a certain region. However, data analysts in real world need not only the simple range query pattern but also an extended range query pattern that finds ranges which satisfy a special condition specified by using several aggregation operators. In this work, we define the general form of the extended range query and propose an efficient processing method for the ‘MAX-of-SUM’ query, which is the representative form of the extended range query pattern. The MAX-of-SUM query finds the range which has the maximum range sum value in data cube where the size of the range is given. The proposed query processing method is based on the prediction of the scope of the range sum values. That is, the search space on the query processing can be reduced by using the result of the prediction, and hence, the query response time is also reduced.
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