CUBRID RDBMS 상에서 병렬 질의 처리를 지원하는 분산 미들웨어 개발 (Development of Distributed Middleware supporting Parallel Query Processing on CUBRID RDBMS)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보과학회
· 수록지 정보 : 데이타베이스연구 / 30권 / 2호 / 67 ~ 78페이지
· 저자명 : 최문철, 조아라, 윤민, 김형일, 장재우

초록

최근 급속도로 증가하는 인터넷 사용자 및 SNS의 급격한 확산으로 정보의 양이 기하급수적으로 증가하였으며, 따라서 빅데이터에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 빅데이터를 다루는 NoSQL에 대한 연구가 활발히 진행되고 있지만, 사용자 편의성과 데이터베이스의 ACID 조건을 만족하지 못하는 문제점이 존재한다. 따라서 RDBMS를 기반으로 빅데이터 처리를 수행하는 움직임이 활발해지고 있다. 이를 위한 대표적인 기법인CUBRID SHARD는 데이터베이스를 수평 분할하여 각기 다른 물리 노드에 Shard 단위로 데이터를 나누어서저장하여, 데이터의 분산 저장을 지원한다. 그러나 해당 기법은 질의의 완벽한 병렬 처리가 불가능하기 때문에, 한 클라이언트의 데이터베이스가 다수의 서버에 분산 저장되어 있는 경우 질의 집계 등 다수의 서버에서질의 처리를 수행하지 못하는 문제점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 분산 데이터 처리 환경에서 병렬 질의처리뿐만 아니라 다양한 집계질의 처리를 지원하는 CUBRID 기반 분산 미들웨어를 제안한다.

영어초록

The wide spread of Internet services and SNS (Social Network Service) has produced a hughvolume of data, thus researches dealing with big data has gained significant attentions. NoSQL isfamous for big data processing since it allows agile processing of information on a massive scale.
However, it has limitations that it does not satisfy ACID condition of database system and itprovides inefficient usability. Therefore, RDBMS has been spotlighted as a new wave of big dataprocessing. CUBRID SHARD is designed to provide distributed load balancing by allowingunlimited number of database shards stored in physical nodes. However, CUBRID does not supportefficient query processing over distributed data, so aggregate queries cannot be performed on theexisting CUBRID. To solve this problem, we CUBRID-based distributed middleware that supportsnot only parallel query processing, but also various aggregation query processing in distributeddata processing environments.

참고자료

· 없음