압축된 히스토그램 정보를 사용한 다차원 선택율 추정 방법

Abstract

본 발명은 데이터베이스 관리 시스템(Database Management System)에서 데이터베이스 질의 최적화기(Database Query Optimizer)가 사용자 질의(User Query)를 가장 효율적으로 실행하는 실행계획(Execution Plan)을 찾을 때 필요로 하는 질의의 선택율 추정(Selectivity Estimation)을 하기 위한 방법에 관한 것으로서, 특히 압축 히스토그램 정보를 사용한 다차원 선택율 추정 방법에 관한 것으로서, 같은 테이블(Table)의 두 개 이상의 애트리뷰트(Attribute)가 질의에 포함되는 경우에, 애트리뷰트가 서로 종속적이면 질의의 선택율은 애트리뷰트들의 죠인트 데이터 분포(Joint Data Distribution)에 의해 결정된다. 또한 멀티미디어 데이터베이스에서는 멀티미디어 데이터의 특징(Feature)을 다차원 벡터로 저장하므로 다차원 데이터에 대하여 선택율을 추정하여야 한다. 이러한 경우의 선택율 추정을 다차원 선택율 추정이라고 하는데, 본 발명에서는 다차원 데이터 분포에 대한 히스토그램 정보를 압축하여 저장하고 선택율 추정을 위한 통계 자료로 사용하므로써 작은 크기의 히스토그램을 사용할 수 있기 때문에 에러율이 감소되고, 많은 수의 히스토그램을 압축함으로써 저장 공간의 필요성을 획기적으로 감소할 수 있는 장점이 있다. 또한 주기적으로 통계 자료를 재구성시 갱신(Update)된 자료만으로 통계 자료를 갱신해 주므로 처음부터 통계 자료를 다시 만들 필요가 없다는 장점이 있다.