Cassandra의 시간 데이터를 위한 확장된 집계 함수 구현 = Implementation of Extended Aggregate Functions for Temporal Data in Cassandra

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Formal Relational Database Management Systems provide many aggregate functions while NoSQL database Cassandra supports only count functions. So, there is a shortage in analyzing the data. In this thesis, to resolve this shortage, Cassandra provides aggregate functions by using command extension. Furthermore, it defines commands and forms of temporal data for aggregate functions. It also proposes algorithms for extended aggregate functions. To implement aggregate functions for temporal data, Cassandra extends commands. Extended aggregate functions are count, average, sum, max, min, rank, and stddev. In case of using temporal data, this paper implements extended commands using recent temporal data, a.m. data or p.m. data and user-defined temporal data.
In this paper several types of examples for extended aggregate functions for temporal data are tested in Cassandra System. The proposal provides not only basic aggregate functions, but aggregate functions for temporal data. Therefore, user-oriented interface can improve performance of searching process.

목차 (Table of Contents)

• 1. 서론 = 1
• 1.1 연구의 배경 = 1
• 1.2 연구의 목적 = 2
• 1.3 연구 방법 및 구성 = 3
• 2. 관련 연구 = 4
• 2.1 NoSQL = 4
• 2.2 Cassandra = 6
• 2.3 시간 데이터를 활용하는 데이터베이스 = 8
• 2.4 기존 데이터베이스와 집계 함수 비교 = 10
• 3. 시간 데이터를 위한 확장된 집계 함수 = 13
• 3.1 확장된 집계 함수 명령어와 형식 = 13
• 3.2 확장된 집계 함수 구현 알고리즘 = 23
• 4. 실험 및 분석 = 25
• 4.1 시스템 환경 및 방법 = 25
• 4.2 예제 데이터를 이용한 실험 = 27
• 4.3 결과 분석 = 35
• 5. 결론 = 37
• 참 고 문 헌 = 39
• ABSTRACT = 41