Spatial View Materialization Technique by using R-Tree Reconstruction

R-tree 재구성 방법을 이용한 공간 뷰 실체화 기법

  • Jeong, Bo-Heung (Dept.of Computer Science Engineering, Graduate School of Inha University) ;
  • Bae, Hae-Yeong (Dept.of Computer Science Engineering, Graduate School of Inha University)
  • 정보흥 (인하대학교 대학원 전자계산공학과) ;
  • 배해영 (인하대학교 전자계산공학과)
  • Published : 2001.08.01

Abstract

In spatial database system, spatial view is supported for efficient access method to spatial database and is managed by materialization and non-materialization technique. In non-materialization technique, repeated execution on the same query makes problems such as the bottle-neck effect of server-side and overloads on a network. In materialization technique, view maintenance technique is very difficult and maintenance cost is too high when the base table has been changed. In this paper, the SVMT (Spatial View Materialization Technique) is proposed by using R-tree re-construction. The SVMT is a technique which constructs a spatial index according to the distribution ratio of objects in spatial view. This ratio is computed by using a SVHR (Spatial View Height in R-tree) and SVOC (Spatial View Object Count). If the ratio is higher than the average, a spatial view is materialized and the R-tree index is re-used. In this case, the root node of this index is exchanged a node which has a MBR (Minimum Boundary Rectangle) value that can contains the whole region of spatial view at a minimum size. Otherwise, a spatial view is materialized and the R-tree is re-constructed. In this technique, the information of spatial view is managed by using a SVIT (Spatial View Information Table) and is stored on the record of this table. The proposed technique increases the speed of response time through fast query processing on a materialized view and eliminates additional costs occurred from repeatable query modification on the same query. With these advantages, it can greatly minimize the network overloads and the bottle-neck effect on the server.

공간데이터베이스 시스템에서는 사용자에게 효과적인 공간데이터베이스 접근방법을 제공하기 위하여 공간 뷰를 지원하며 비실체화 방법과 실체화 방법으로 관리한다. 비 실체화 방법은 동일질의에 대한 반복적인 수행으로 서버 병목 현상과 네트워크 부하가 발생하는 문제점이 있고, 실체화 방법은 공간 기본 테이블 변경에 대한 실체화 뷰 관리 방법이 어렵고, 비용이 많이 든다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 R-tree 재구성 방법을 이용한 공간 뷰 실체화 관리 기법(SVMT : Spatial View Materialization Technique)을 제안한다. 제안한 SVMT는 공간 뷰 객체 분포율 오차율 이용하여 공간 뷰를 실체화하는 기법으로, 공간 뷰 객체 분포율 오차가 오차 한계 범위내에 존재하면 공간 뷰를 실체화하고 광간 뷰 높이에 해당하는 노드를 공간 뷰에 대한 R-Tree의 루트로 사용하고, 오차 한계 범위를 벗어나면 공간 뷰를 실체화함과 동시에 R-Tree를 재구성하는 방법이다. 이 기법에서 공간 뷰에 대한 정보는 공간 뷰 정보 테이블(SVIT : Spatial View Materialization Technique)를 통하여 관리되며, 이 테이블의 레코드는 공간 뷰에 대한 정보를 저장하고 있다. SVMT는 실체화된 공간 뷰에 대한 질의수행을 통해 공간질의 처리 수행 속도를 빠르게하며, 이를 통하여 반복적인 질의 변환을 통해 발생하는 부가적인 질의 수행 비용을 제거한다. 따라서, 제안하는 기법은 다중 사용자, 동시 작업 환경에서 공간 뷰에 대한 빠른 접근 속도와 빠른 질의 응답을 제공하여 서버의 병목현상과 네트워크 부하를 최소화한다는 장점을 가진다.

Keywords

References

  1. Ralf Hartmut Guting, 'An Introduction to Spatial Database Systems,' VLDB Journal, Vol.3, No.4, pp.357-399, October, 1994 https://doi.org/10.1007/BF01231602
  2. Michael J. Franklin, Michael J. Carey and Miron Livny, 'Transactional Client-Server Chche Consistency : Alter-natives and Performance,' ACM Transactions on Database Systems, Vol.22, No.3, pp.315-363, September, 1997 https://doi.org/10.1145/261124.261125
  3. Hasan Davulcu, Juliana Freire, Michael Kifer, I. V. Rama-krishnan, 'A Layered Architecutre for Querying Dynamic Web Content,' ACM Sigmod Record, 1999 https://doi.org/10.1145/304182.304225
  4. Volker Gaede and Oliver Gunther, 'Multidimensional Ac-cess Methods,' ACM Computing Surveys, Vol.30, No.2, pp.170-231, June, 1998 https://doi.org/10.1145/280277.280279
  5. Bernhard Seeger and Hans-Peter Kriegel, 'Techinques for Design and Implementation of Efficient Spatial Access Methods,' Proceedings of the 14th VLDB Conference, L.A., California, pp.360-371, 1988
  6. Antonin Guttman, 'R-Trees : A Dynamic Index Structure for Spatial Searching,' ACM, pp.47-57, 1984 https://doi.org/10.1145/602259.602266
  7. Timos Sellis, Nick Roussopoulos and Chrisots Faloutsos, 'The R+- Tree : A Dynamic Index for Multi-Dimensional Objects,' Proceeding of the 13th VLDB Conference, Brigh-ton, pp.507-518, 1987
  8. Norbert Beckmann, Hans-Peter Kriegel Ralf Schneider and Bernhard Seeger, 'The R*-Tree; An Efficient and Robust Access method for Points and Rectangles,' ACM, pp.322-331, 1990 https://doi.org/10.1145/93597.98741
  9. C. J. Date, 'An Introduction to Database Systems,' Ad-dison-Welsey publishing Company, 7th Edition, 2000
  10. Volker Gaede and Oliver Gunther, 'Multidimensional Ac-cess Methods,' ACM Computing Surveys, Vol.30, No.2, June, pp.170-231, 1998 https://doi.org/10.1145/280277.280279
  11. Ashish Gupta, Inderpal Singh Mumick and V. S. Sub-rahmanian, 'Maintaining Views Incrementally,' SIGMOD, Washington, DC, USA, pp.157-166, 1993 https://doi.org/10.1145/170035.170066
  12. Yue Zhuge, Janet L. Wiener and Hector Garcia-Molina, 'Multiple View Consisency for Data Warehousing,' Pro-ceedings of the 13th International Conference on Data Engi-neering, pp.289-300, 1999
  13. 문상호, '실체화된 객체 지향 공간 뷰의 점진적 변경 알고리즘', 부산대학교 컴퓨터 공학과 공학박사학위논문, 1998
  14. 정보홍, 오영환, 박동선, 김재홍, 배해영, 'Simplification Tech-nique for Spatial View with 1 : N Mapping Cardinality,' International Conference of GIS 2000, 2000
  15. GEOMania/GDK v2.5, GEOMania. Co. Ltd. 2000