퍼지 그래프 기반의 수직 분할 알고리즘

Abstract

사용자의 질의 요청을 보다 빨리 지원하고 시스템 전체 처리량을 증가시키기 위한 하나의 방법으로 데이타 스키마의 수직 분할 문제가 많이 연구되어 왔다. 수직 분할의 대표적인 응용 예로는 중앙 집중 시스템에서의 파일 분할, 분산 데이타베이스에서의 데이타 분산, 메모리 계층 사이의 데이타 분할 등이 있다. 일반적으로 수직 분할 알고리즘은 모든 유용한 단편들의 생성과 임의 분할 지원 등의 두가지 기능을 효율적으로 지원할 수 있어야 한다. 그러나, 기존의 제안된 방법들은 대부분 첫번째 기능에 중점을 두고 있어 임의분할 기능을 지원하는데 많은 제한이 있다. 그리고 수직 분할 알고리즘에서 데이타 속성들이 포함될 단편을 결정할 때 기본적으로 모호성 문제를 가지고 있기 때문에 이에 대한 효과적인 처리가 필요하다. 본 논문에서는 퍼지 이론에 기반한 효율적인 수직 α-분할 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 퍼지 그래프 이론을 바탕으로 수직 분할에서의 모호성 문제를 해결하여 복잡한 수학적 계산 없이 모든 유용한 단편들을 생성할 수 있다. 또한, 범용 임의 분할 기능도 효과적으로 지원할 수 있다.