• Title, Summary, Keyword: 집계질의

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Aggregate Cubetree : Cubetree for Efficient Execution of Range-Aggregate Query (집계큐브리트리 :효율적인 범위-집계 질의의 수행을 위한 큐브트리)

  • 홍석진;송병호;이석호
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • pp.163-165
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    • 2001
  • 데이터웨어하우스 환경에서는 범위-집계 질의를 효율적으로 수행하기 위해 데이터큐브로 저장뷰를 구성한다. 큐브트리란 이러한 저장뷰를 R-Tree형태로 구성하는 기법으로, 효율적인 데이터 접근성을 제공하지만 범위-집계 질의 범위 내의 모든노드를 접근해야 하는 단점이 있다. 이 논문에서는 중간노드의 MBR에 자식 노드 레코드들의 집단함수 값을 저장하여, 질의 범위에 포함되는 중간노드의 경우 단말노드를 접근하지 않고 효율적으로 범위-집계 질의를 수행할 수 있는 집계큐브트리를 제안하였다. 집계큐브트리는 기존의 큐브트리에 비해, 항상 적은 수의 노드 접근으로 질의를 수행하며 질의 범위의 크기가 커질수록 좋은 성능을 보인다.

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Aggregation Method using R-tree for Spatial Continuous Query in DSMS (DSMS에서 영역을 포함하는 공간 연속질의 처리를 위한 R-tree기반의 집계기법)

  • Kim, Sang-Ki;Li, Yan;Lee, Dong-Wook;Oh, Young-Hwan;Bae, Hae-Young
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • pp.80-84
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    • 2008
  • DSMS는 USN과 같은 환경으로부터 스트림데이터를 실시간으로 입력 받아 등록된 연속질의를 처리하는 시스템이다. DSMS는 등록된 연속질의 처리를 위해 필요한 데이터를 버퍼에 관리하며, 스트림데이터의 저장기법에 따라 연속질의 처리 성능 및 버퍼 저장비용이 개선될 수 있으며, DSMS에서 연속질의는 특정 스트림데이터에 대해 일정한 기간 동안의 평균 값, 최대 소 값, 누적 값 등의 집계 연산을 요구하는 경우가 많다. 기존의 DSMS에서는 이러한 집계 연산이 필요한 연속질의의 효율적인 처리를 위해 LINT, BINT등의 자원 공유 집계 처리기법이 제안 되었다. 하지만 기존의 자원공유 집계 기법들은 위치 값을 포함하는 GeoSensing 데이터에 대한 고려를 하지 않았다. 본 논문에서는 공간 DSMS에서 공간영역질의 기반의 연속질의를 효율적으로 처리하기 위한 R-tree기반의 집계기법을 제안한다. 이는 각각의 연속질의에 포함된 공간 영역을 R-tree 인덱스로 구성하고, 연속질의에 필요한 공간 스트림데이터에 대한 집계값을 저장하여 연속질의를 처리하는 것이다. 제안기법은 공간 DSMS에서 공간영역 기반의 연속질의 처리 성능을 개선할 수 있으며, R-tree 기반으로 해당 영역에 대한 데이터 만을 버퍼에 관리하여 저장비용을 줄일 수 있다.

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Resource Sharing Method to Reduce Duplicate Operation Cost of Multiple Spatial Aggregates in u-GIS Environment (u-GIS 환경에서 다중 공간 집계 질의의 중복연산 비용을 감소시키기 위한 자원공유 기법)

  • Seo, Min-ho;Kim, Sang-Ki;Baek, Sung-Ha;Li, Yan;Lee, Dong-Wook;Bae, Hae-Young
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • pp.344-347
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    • 2009
  • 데이터 스트림을 처리하기 위한 연속집계질의 수행 시 중복연산 및 메모리의 절약을 위하여 큐를 공유하는 자원공유기법이 연구되었다. 기존의 자원공유 기법들은 질의의 프리디킷이 일치할 때만 처리하기 때문에, 질의의 프리디킷이 차이가 나는 경우가 많은 다중공간 집계질의가 자주 요청되는 u-GIS 환경에서 효율적으로 중복영역을 처리할 수 있는 자원공유 기법이 요구된다. 본 논문에서는 공간영역을 효율적으로 그룹화하는 R-tree 의 특징을 이용하여 질의간의 중복영역을 그룹화하고 중복영역의 자원을 패인(Pane)구조를 이용하여 공유한다. 노드 수에 제한이 없고 레벨을 1로 하는 R-tree 로 유사한 위치의 질의들을 그룹화 한 후, 그 질의들의 영역이 겹쳐지는 부분을 패인을 이용해 집계 값을 공유하여 중복계산을 피하는 방법이다. 제안 기법은 공간 집계질의를 처리할 수 있고, 기존의 계층구조의 자원공유 기법을 사용할 때에 비해 자원을 적게 사용하고 질의 처리 시간을 단축시켰다. 성능평가를 통하여 제안기법이 메모리 사용량을 감소시키는 것을 보였으며, 질의 처리 속도가 증가하였다.

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Study of Aggregate Function for Spatiotemporal (시공간지원 집계 함수 연구)

  • Chung, Ji-Moon
    • 한국디지털정책학회:학술대회논문집
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    • pp.273-280
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    • 2005
  • 시공간 데이터베이스는 실세계에 존재하는 다양한 유형의 객체에 대한 공간 관리와 이력정보를 동시에 제공함으로써 사용자에게 시공간 데이터에 대한 저장 및 질의 수단을 제공한다. 질의 연산중 집계 연산은 특정한 조건을 만족하는 데이터에 대하여 계산을 수행한 결과 값을 반환하는 연산으로, 다양한 분야에서 데이터의 분석을 위해 사용된다. 그러나 기존의 집계에 대한 연구는 시간 또는 공간에만 편중되어 시간과 공간 제약을 모두 가진 실세계의 응용에 직접 적용할 수 없다. 따라서 이 논문에서는 실세계 응용들의 분석을 위한 시공간 집계함수를 제안하고, 실제 응용에서의 분석을 위한 질의 예를 보인다. 제안된 시공간 집계함수에 의해 사용자는 응용시스템에 따른 시공간 데이터 분석을 위해 간략하고 편리한 질의 할 수 있다.

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Efficient Processing of an Aggregate Query Stream in MapReduce (맵리듀스에서 집계 질의 스트림의 효율적인 처리 기법)

  • Choi, Hyunjean;Lee, Ki Yong
    • KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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    • v.3 no.2
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    • pp.73-80
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    • 2014
  • MapReduce is a widely used programming model for analyzing and processing Big data. Aggregate queries are one of the most common types of queries used for analyzing Big data. In this paper, we propose an efficient method for processing an aggregate query stream, where many concurrent users continuously issue different aggregate queries on the same data. Instead of processing each aggregate query separately, the proposed method processes multiple aggregate queries together in a batch by a single, optimized MapReduce job. As a result, the number of queries processed per unit time increases significantly. Through various experiments, we show that the proposed method improves the performance significantly compared to a naive method.

Efficient Execution of Range Mosaic Query and Range Mosaic Top-k Query (범위 모자이크 질의와 범위 모자이크 상위-k 질의의 효율적인 수행)

  • Hong, Seok-Jin;Lee, Suk-Ho
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • pp.61-63
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    • 2005
  • 범위 통계 질의는 범위 집계 질의와 같이 질의 영역 내에 포함된 데이타의 통계 정보를 반환하는 질의를 의미한다. 이 논문에서는 새로운 범위 통계 질의로 범위 모자이크 질의와 범위 모자이크 상위-k 질의를 소개한다. 범위 모자이크 질의는 질의 영역을 다차원 격자 형태로 분할 한 후, 분할된 각 셀에 대해 집계값을 구하는 질의이며, 범위 모자이크 상위-k 질의는 범위 모자이크 질의 결과 중 집계값을 기준으로 상위 k개의 셀을 구하는 질의이다. 이 논문에서는 집계 R-트리를 사용하여 두 종류의 질의를 효율적으로 수행하는 알고리즘을 제안한다. 또한, 실험 결과를 통해 제안된 알고리즘이 생성된 데이타와 실제 데이타 모두에 대해 졸은 성능을 나타내는 것을 보인다.

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Efficient Execution of Range Mosaic Queries (범위 모자이크 질의의 효율적인 수행)

  • Hong, Seok-Jin;Bae, Jin-Uk;Lee, Suk-Ho
    • Journal of KIISE:Databases
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    • v.32 no.5
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    • pp.487-497
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    • 2005
  • A range mosaic query returns distribution of data within the query region as a pattern of mosaic, whereas a range aggregate query returns a single aggregate value of data within the query region. The range mosaic query divides a query region by a multi-dimensional grid, and calculates aggregate values of grid cells. In this paper, we propose a new type of query, range mosaic query and a new operator, mosaic-by, with which the range mosaic queries can be represented. In addition, we suggest efficient algorithms for processing range mosaic queries using an aggregate R-tree. The algorithm that we present computes aggregate results of every mosaic grid cell by one time traversal of the aggregate R-tree, and efficiently executes the queries with only a small number of node accesses by using the aggregate values of the aggregate R-tree. Our experimental study shows that the range mosaic query algorithm is reliable in terms of performance for several synthetic datasets and a real-world dataset.

Efficient Processing of an Aggregate Query Stream in MapReduce (맵리듀스에서 집계 질의 스트림의 효율적인 처리 기법)

  • Choi, Hyunjean;Lee, Ki Yong
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • pp.1207-1210
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    • 2013
  • 최근 들어 맵리듀스는 빅데이터 처리의 표준 기술로 자리잡고 있다. 빅데이터 분석에 널리 쓰이는 질의 중 하나는 집계(aggregate) 질의이다. 본 논문에서는 서로 다른 집계 질의가 계속적으로 요청되는 환경에서, 맵리듀스를 사용하여 이들 질의를 효율적으로 처리하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 여러 집계 질의를 하나의 효율적인 맵리듀스 잡(job)으로 묶어 일괄 처리함으로써, 단순 방법에 비해 시간당 처리되는 질의 수를 크게 증가시킨다. 성능 평가를 통해, 제안 방법은 단순 방법에 비해 처리 성능을 크게 향상시킴을 확인하였다.

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Efficient Processing of Aggregate Queries in Wireless Sensor Networks (무선 센서 네트워크에서 효율적인 집계 질의 처리)

  • Kim, Joung-Joon;Shin, In-Su;Lee, Ki-Young;Han, Ki-Joon
    • Spatial Information Research
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    • v.19 no.3
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    • pp.95-106
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    • 2011
  • Recently as efficient processing of aggregate queries for fetching desired data from sensors has been recognized as a crucial part, in-network aggregate query processing techniques are studied intensively in wireless sensor networks. Existing representative in-network aggregate query processing techniques propose routing algorithms and data structures for processing aggregate queries. However, these aggregate query processing techniques have problems such as high energy consumption in sensor nodes, low accuracy of query processing results, and long query processing time. In order to solve these problems and to enhance the efficiency of aggregate query processing in wireless sensor networks, this paper proposes Bucket-based Parallel Aggregation(BPA). BPA divides a query region into several cells according to the distribution of sensor nodes and builds a Quad-tree, and then processes aggregate queries in parallel for each cell region according to routing. And it sends data in duplicate by removing redundant data, which, in turn, enhances the accuracy of query processing results. Also, BPA uses a bucket-based data structure in aggregate query processing, and divides and conquers the bucket data structure adaptively according to the number of data in the bucket. In addition, BPA compresses data in order to reduce the size of data in the bucket and performs data transmission filtering when each sensor node sends data. Finally, in this paper, we prove its superiority through various experiments using sensor data.

Efficient Authentication of Aggregation Queries for Outsourced Databases (아웃소싱 데이터베이스에서 집계 질의를 위한 효율적인 인증 기법)

  • Shin, Jongmin;Shim, Kyuseok
    • Journal of KIISE
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    • v.44 no.7
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    • pp.703-709
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    • 2017
  • Outsourcing databases is to offload storage and computationally intensive tasks to the third party server. Therefore, data owners can manage big data, and handle queries from clients, without building a costly infrastructure. However, because of the insecurity of network systems, the third-party server may be untrusted, thus the query results from the server may be tampered with. This problem has motivated significant research efforts on authenticating various queries such as range query, kNN query, function query, etc. Although aggregation queries play a key role in analyzing big data, authenticating aggregation queries has not been extensively studied, and the previous works are not efficient for data with high dimension or a large number of distinct values. In this paper, we propose the AMR-tree that is a data structure, applied to authenticate aggregation queries. We also propose an efficient proof construction method and a verification method with the AMR-tree. Furthermore, we validate the performance of the proposed algorithm by conducting various experiments through changing parameters such as the number of distinct values, the number of records, and the dimension of data.