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국문 초록 (Abstract)

XML 데이터 량의 증가에 따라 DBMS를 이용한 XML 데이터의 저장 관리 기법들이 고안되었다. 하지만, 현재의 가지 패턴 질의 처리 알고리즘들은 XML 데이터를 태그 또는 임의 단위로 분할되고, 각 ...

XML 데이터 량의 증가에 따라 DBMS를 이용한 XML 데이터의 저장 관리 기법들이 고안되었다. 하지만, 현재의 가지 패턴 질의 처리 알고리즘들은 XML 데이터를 태그 또는 임의 단위로 분할되고, 각 항목들이 특정 순서로 정렬된 역 리스트들을 입력으로 한다. 이러한 저장 기법의 불일치는 관계형 테이블에 나뉘어 저장되는 XML 데이터의 질의 처리에 이 알고리즘들의 적용을 어렵게 한다. 이 논문에서는 관계형 테이블에 저장된 XML 데이터에 대한 홀리스틱 가지 조인을 지원하기 위한 비트맵 인덱스와 이를 이용한 질의 처리 기법을 제안한다. 비트맵 인덱스는 많은 데이터베이스 시스템에서 지원하므로, 제안하는 인덱스와 가지 질의 처리 기법은 관계형 질의 처리 프레임워크에서 보다 이식이 용이하다. 제안하는 인덱스 기법은 압축을 통해 인덱스 크기를 줄이면서도 질의 처리시 압축해제가 불필요해 시간과 공간 효율적이다. 또한, 이 논문에서는 비트맵 인덱스만을 이용해 XML 노드들 간의 관계성을 식별함으로써, 가지 패턴 질의 처리를 레코드에 저장된 XML 데이터의 접근 없이 수행할 수 있는 혼합 인덱스를 제시한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Due to an increasing volume of XML data, it is considered prudent to store XML data on an industry-strength database system instead of relying on a domain specific application or a file system. For shredded XML data stored in relational tables, however, it may not be straightforward to apply existing algorithms for twig query processing, since most of the algorithms require XML data to be accessed in a form of streams of elements grouped by their tags and sorted in a particular order. In order to support XML query processing within the common framework of relational database systems, we first propose several bitmap indexes and their strategies for supporting holistic twig joining on XML data stored in relational tables. Since bitmap indexes are well supported in most of the commercial and open-source database systems, the proposed bitmapped indexes and twig query processing strategies can be incorporated into relational query processing framework with more ease. The proposed query processing strategies are efficient in terms of both time and space, because the compressed bitmap indexes stay compressed during data access. In addition, we propose a hybrid index which computes twig query solutions with only bit-vectors, without accessing labeled XML elements stored in the relational tables.

목차 (Table of Contents)

요약
Abstract
1. 서론
2. 연구 배경
3. 인덱스 구조

요약
Abstract
1. 서론
2. 연구 배경
3. 인덱스 구조
4. 인덱스만을 이용한 엘리먼트 간 관계성 식별
5. 가지 패턴 질의 처리
6. 실험 및 성능 평가
7. 관련 연구
8. 결론 및 향후 연구
참고문헌

참고문헌 (Reference)

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