연속적인 데이터 스트림에서 효율적인 술어 색인 방법

Abstract

경매, 주식 거래, 네트워크 통계 등의 응용에서는 많은 수의 범위 질의가 연속 데이터 스트림에 대해 이루어진다. 이 질의들을 연속 스트림 상에서 효율적으로 처리하기 위해서 일반적으로 술어 색인이 이용된다. 기존에 많은 술어방식이 제안되었지만 모두 스트림 환경에 적합하지는 않다. IBS-tree는 스트림 환경에 적합한 술어 색인 방법 중 하나이다. 하지만 IBS-tree는 트리의 각 노드마다 불필요한 등호 검사를 수행하기 때문에 질의의 수가 늘어남에 따라 검색 성능이 나빠질 수 있다. 이 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 등호 검사를 트리로부터 분리하고 이를 위해 해시 테이블을 사용하여 검색 성능을 향상시킨 PRINS(PRedicate INdex over Streams)라는 술어 색인 방법을 제안한다. 등호 검사의 분리는 트리의 각 노드에서의 비교 횟수를 줄이고 트리의 높이가 낮아지도록 한다. 본 논문에서는 한 입력값에 대한 비교 횟수의 기대값을 통해 두 방법의 검색 비용 식을 구하여 분석하였다. 이 비용 식을 통해 PRINS의 검색 성능이 IBS-tree보다 좋다는 것을 보였다. 또한 실험을 통해 이를 확인하였다.