이동체 데이터베이스를 위한 디클러스터링 정책
Declustering Method for Moving Object Database
0
조회
0
다운로드
0
인용
0
참고문헌
키워드
초록
이동체 데이터베이스에서 이동체 궤적의 양은 엄청나게 많아서 기존의 단일 디스크 기반에서는 특정 영역의 질의에 대한 빠른 응답과 처리율의 향상을 볼 수 없다. 따라서 고성능 질의 처리를 위한 시스템의 성능 향상을 위해서는 병렬 처리 기법의 도입이 필요하다. 기존의 디클러스터링 방법에서는 시간이 지남에 따라 연속적으로 보고되는 이동체 특성을 고려하지 않고 있다. 그러므로 대용량 이동체 데이터에 대하여 고성능 질의 처리를 위한 새로운 디클러스터링 방법이 필요하다. 이 논문에서는 대용량 이동체 데이터베이스에 대한 고성능 질의 처리를 위한 새로운 디클러스터링 정책을 제시하였다. 이동체 데이터의 MBB(Minimum Bounding Box) 중 공간 좌표에 대한 근접성만을 고려하여 하나의 SD(SemiAllocation Disk)값을 설정하고 그 값과 시간 도메인을 다시 고려하여 근접성을 계산함으로써 디클러스터링을 한다. 또한 디스크 별 부하 균등화를 고려하여 보다 정확한 디클러스터링 효과를 가지도록 하였다. 이와 같이 이동체의 시공간 특성을 고려한 새로운 디클러스터링 정책으로 시스템의 성능을 향상 시킬 수 있다. 성능평가를 통해서 기존의 Round-Robin 방법보다는 5%, 10% 영역 질의 에서 평균 15% 정도의 성능향상을 보였으며 Spatial Proximity 방법보다는 평균 5%의 성능향상을 보였다.
Abstract
Because there are so many spatio-temporal data in Moving Object Databases, a single disk system can not gain the fast response time and total throughput. So it is needed to take a parallel processing system for the high effectiveness query process. In these existing parallel processing systems, it does not consider characters of moving object data. Moving object data have to be thought about continuous report to the Moving Object Databases. So it is necessary think about the new Declustering System for the high performance system. In this paper, we propose the new Declustering Policies of Moving object data for high effectiveness query processing. At first, consider a spatial part of MBB(Minimum Bounding Box) then take a SD(SemiAllocation Disk) value. Second time, consider a SD value and time value which is node made at together as SDT-Proximity. And for more accuracy Declustering effect, consider a Load Balancing. Evaluation shows performance improvement of average 15% compare with Round-Robin method about 5% and 10% query area. And performance improvement of average 6% compare with Spatial Proximity method.
참고문헌 (10)
- Sanjiv Behl, "Efficient Declustering Techniques for Temporal Access Structures", pp.436~445 (1991)
- Bernhard Seeger,Per-Ake Larson, "Multi-Disk B-trees", pp.436~445 (1991)
- Ibrahim Kamel,Christos Faloustsos, "Parallel R-Trees", pp.195~204 (1992)
- Nick Koudas, "Declustering Spatial Databases on a Multi-Computer Architecture", pp.592~614 (1996)
- Peter J. Varman, "An Efficient Multiversion Access Structure", pp.391~409 (1997)
- HV Jagadish, "Analysis of the hilbert curve for representing two-dimensional space", pp.17~22 (1997)
- Yannis Theodoridis, "On the Generation of Spatio-temporal Datasets" (1999)
- Dieter Proser,, "Novel Approaches to the Indexing of Moving Object Trajectories", (1), pp.395~406 (2000)
- 홍은석, "이동체 데이터의 근접성을 이용한 시공간 디클러스터링 방법", 30(1호), pp.767~769 (2003)
- 홍은석, "이동체 데이터베이스에서 시공간 근접성을 고려한 디클러스터링정책", 제30권(제2호), pp.118~120 (2003)