LSM-tree 기반 Key-value 데이터베이스의 재귀적 컴팩션 기법 (Recursive Compaction Method of LSM-tree based Key-value Store)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보과학회
· 수록지 정보 : 정보과학회논문지 / 46권 / 9호 / 946 ~ 950페이지
· 저자명 : 김종빈, 손서희, 조현수, 정형수

초록

LSM-tree 기반 Key-value 데이터베이스는 데이터 쓰기 연산의 성능에 최적화 된 구조를 가지며, 일반적으로 컴팩션 연산을 통해 LSM-tree의 형태를 유지하며 데이터를 관리한다. 컴팩션 연산은 저장 장치에 기록된 데이터를 메모리로 읽어들여 정렬한 뒤 결과 데이터를 저장 장치로 다시 쓰는 작업을 반복하며, 이러한 동작 패턴은 몇 가지의 문제점을 발생시킨다. 본 논문에서는 이러한 컴팩션 연산이 유발하는 성능 손실 및 쓰기 증폭 현상에 대하여 분석하고, 이를 개선하기 위한 재귀적 컴팩션 기법을 제안한다. 재귀적 컴팩션 기법은 멀티스레드를 활용하여 동시에 여러 컴팩션을 수행하며 읽기 요청 및 가비지 컬렉션을 적절히 수행하여 컴팩션이 유발하는 문제를 완화시킨다. 위 기법을 LSM-tree based Key-value 데이터베이스 중 하나인 Google의 LevelDB에 적용한 뒤 이에 대한 실험 결과를 분석한다.

영어초록

LSM-tree-based key-value stores exhibit an optimized structure for data writing operations and typically maintain the form of LSM tree by executing a compaction operation. The compaction operation which reads data from the storage device into memory for sorting it and writes back the result data in to the storage device several times causes some problems. In this paper, we analyzed the performance degradation and the write amplification caused by the compaction, and proposed a new compaction method known as recursive compaction. Recursive compaction alleviates the problems involving the compaction operation by utilizing multiple threads to perform multiple compactions at a time, handling read operation and garbage collection properly. We implemented this technique for Google LevelDB and analyzed the results.

참고자료

· 없음