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데이터 웨어하우스에서 부가 파일을 이용한 복합 뷰 관리 기법 (Maintenance of Complex Views Using Differential Files in Data Warehousing Environment)

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최초등록일 2025.05.15 최종저작일 2004.09
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데이터 웨어하우스에서 부가 파일을 이용한 복합 뷰 관리 기법
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    서지정보

    · 발행기관 : 한국정보과학회
    · 수록지 정보 : 데이타베이스연구 / 20권 / 3호 / 38 ~ 55페이지
    · 저자명 : 정웅교, 신성현, 김진호

    초록

    데이터 웨어하우스는 여러 소스로부터 수집한 요약 정보를 유지하는 실체뷰로 유지하여 이 요약 정보를 원하는 복잡한 질의들을 효율적으로 처리하기 위해 사용된다. 소스 데이터가 변경될 경우 이에 따라 데이터 웨어하우스의 내용도 함께 수정해야 하는데 일반적으로 소스 데이터들이 여러 사이트에 분산되어 있기 때문에 이러한 데이터 웨어하우스의 실체 뷰를 관리하는 것이 상당히 복잡하다.
    보통 실체 뷰를 관리하는 방법에는 그 뷰를 다시 재 생성하는 방법과 소스 데이터의 갱신된 부분만 반영하는 점진적인 방법들이 있다. 점진적인 관리 방법은 소스
    데이터에 대한 갱신 사항을 부가 화일 또는 보조 릴레이션 등에 저장한 후 이를 이용하여 뷰를 갱신하는 방법으로, 부가적으로 유지하는 정보의 양이 적고 뷰 관리에
    드는 비용이 적다는 장점이 있다. 이 논문에서는 이러한 점진적인 뷰 관리 방법의 하나로 부가 화일과 조인 부가 화일을 사용하여 다양한 관계 연산을 포함하는 복잡한 질의로 정의되는 실체 뷰를 관리하는 효율적인 방법을 제시한다. 또는 이 방법의 성능을 평가하기 위한 비용 모델을 분석적으로 제시하였으며, 이 비용 모델을 기반으로 성능을 비교분석하여 본 논문의 방법이 다른 기존의 방법보다 성능이 우수함을 보였다.

    영어초록

    Data warehouse can be stored as materialixed views defived from one or more sources in order to support dfficient accesses to the integrated data. The materialzed views can provide fast accesse to complex queries of data warehouse enviroment.
    Because data sources are distributed over remote sites, we need an efficient maintenance of the views in response to the changes of data sources. There can ve classified into two apporoaches in maintaining the materialized views: the view redefinition and the incremental view maintenance. The incremental view maintenance updates views incrementally by using auxiliary relations or differential files which have the additional information for source data changes. thus it requires only small amount of additional information and it
    can modify materialized views efficiently. In this papter, We propose a new incremental view maintenance algorithm which updates dfficiently materialized views defined as complex queries including various relational operations by using differential files and joins differential files.
    In order to evaluate the performance of the proposed algorithm, we define the cost model then compare its performance with previous ones.

    참고자료

    · 없음
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