융합 인덱싱 방법에 의한 조인 쿼리 성능 최적화

• 영문명: Join Query Performance Optimization Based on Convergence Indexing Method
• 발행기관: 한국전자통신학회
• 저자명: 짜오티엔이(Tianyi Zhao) 이용주(Yong-Ju Lee)
• 간행물 정보: 『한국전자통신학회 논문지』제16권 제1호, 109~115쪽, 전체 7쪽
• 주제분류: 공학 > 전자/정보통신공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2021.02.28

국문 초록

RDF(Resource Description Framework) 데이터 구조는 그래프로 모델링하기 때문에, 관계형 데이터베이스와 XML 기술의 기존 솔루션은 RDF 모델에 바로 적용하기 어렵다. 우리는 링크 데이터를 더욱 효과적으로 저장하고, 인덱스하고, 검색하기 위해 융합 인덱싱 방법을 제안한다. 이 방법은 HDD(Hard Disk Drive) 와 SSD(Solid State Drive) 디바이스에 기반한 하이브리드 스토리지 시스템을 사용하고, 불필요한 데이터를 필터 하고 중간 결과를 정제하기 위해 분리된 필터 및 정제 인덱스 구조를 사용한다. 우리는 3개의 표준 조인 검색 알고리즘에 대한 성능 비교를 수행했는데, 실험 결과 제안된 방법이 Quad와 Darq와 같은 다른 기존 방법들에 비해 뛰어난 성능을 보인다.

영문 초록

Since RDF (Resource Description Framework) triples are modeled as graph, we cannot directly adopt existing solutions in relational databases and XML technology. In order to store, index, and query Linked Data more efficiently, we propose a convergence indexing method combined R*-tree and K-dimensional trees. This method uses a hybrid storage system based on HDD (Hard Disk Drive) and SSD (Solid State Drive) devices, and a separated filter and refinement index structure to filter unnecessary data and further refine the immediate result. We perform performance comparisons based on three standard join retrieval algorithms. The experimental results demonstrate that our method has achieved remarkable performance compared to other existing methods such as Quad and Darq.

목차

Ⅰ. Introduction

Ⅱ. Related Works

Ⅲ. Convergence Indexing Method

Ⅳ. Performance Evaluation

Ⅴ. Conclusions

References

저자 소개

키워드

Filter and Refinement Index Structure Hybrid Storage System Hash Join Algorithm Linked Data RDF 필터 및 정제 인덱스 구조 하이브리드 스토리지 시스템 해시 조인 알고리즘 링크드 데이터 RDF