시공간 데이타베이스에서 영역 합 질의를 위한 색인 기법

Abstract

시공간 데이타베이스는 최근에 많은 주목을 받았지만, 영역 합 질의에 대한 연구는 그 중요성에 비하여 많이 부족하다. 영역 합 질의를 처리하기 위하여, 많은 양의 데이타에 대한 직접적인 접근은 엄청난 계산 비용을 야기하기 때문에, 최근에 기존 색인 기법을 활용한 materialization 방법이 제안되었다. 간단하면서 효과적인 방법은 시공간 조건을 가지는 윈도우 질의를 효율적인 처리하는 MVR-tree에 materialization 방법을 적용하는 것이다. 그러나, MVR-tree는 노드들 사이의 존재하는 원형 경로 때문에, 중간 노드에 미리 계산된 합을 유지하는 것이 불가능하다. 다른 색인 구조들에 기초한 집합적 구조(aggregate structures)는 만족스러운 질의 성능을 제공하지 못 한다. 본 논문에서는 적응적 분할 기법을 사용하는 새로운 색인 기법(Adaptive Partitioned Aggregate R-Tree, APART)과 다양한 환경에서 영역 합 질의를 효율적으로 처리하는 질의 처리 알고리즘을 제안한다. 실험 결과는 APART의 성능이 다양한 상황에서 기존의 집합적 색인 기법들보다 2배 이상 우월하다는 것을 보여준다.