도움말

다중 윈도우 조인을 위한 튜플의 도착 순서에 기반한 효과적인 부하 감소 기법

Effective Load Shedding for Multi-Way windowed Joins Based on the Arrival Order of Tuples on Data Streams
정보과학회논문지 : 데이타베이스 제37권 제1호, 2010.2, 1-11 (11 pages)
인용정보 복사
Quick View Quick View
구매하기 6,000원
인용하기
이용수 : 113건
피인용수 : 0건
분야내 활용도 : 66%
자세히 보기 >

· 이용수 : 2010년부터 집계한 원문다운로드수

· 피인용수 : DBpia 논문 가운데 해당 논문을 인용한 논문수

· 분야내 활용도 : 최근 24개월간 DBpia 이용수를 기준으로 산출 / 0%에 가까울 수록 활용도가 높고, 100%에 가까울 수록 활용도가 낮음

초록
최근 다중 데이터 스트림에 대한 연속 질의 처리에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 데이터 스트림에서 튜플들의 도착 속도가 폭증하여 시스템의 메모리 용량을 초과하는 경우, 일부 튜플을 버림으로써 시스템이 과부하 상태가 되지 않도록 하는 기법을 부하 감소(load shedding)라 한다. 본 논문에서는 다중 데이터 스트림에 대한 다중 윈도우 조인을 위한 효과적인 부하 감소 기법을 제안한다. 기존의 부하 감소 기법들은 버릴 튜플을 선택하기 위해 튜플들의 조인 키 값을 이용하여 각 튜플이 생성할 조인 결과 개수(생산성)를 예측하고, 생산성이 최소가 되는 튜플을 버린다. 그러나 이러한 방법들은 조인 키 값이 다시 나타나지 않거나, 조인 키 값의 분포가 일정하게 유지되지 않는 경우 튜플들의 생산성을 올바르게 예측하기 어렵다. 본 논문은 이러한 경우를 위해 튜플들의 조인 키 값 대신, 튜플의 데이터 스트림에 대한 도착 순서를 사용하여 튜플들의 생산성을 예측하는 방법을 사용한다. 제안하는 방법은 조인 키 값으로 튜플들의 생산성을 예측하가 어려운 상황에서 튜플의 도착 순서를 통해 각 튜플의 생산성을 효과적으로 예측할 수 있도록 해준다. 다양한 실험과 분석을 통해 제안하는 새로운 부하 감소 기법이 기존 기법에 비해 더욱 효과적이고 효율적으로 부하를 감소시킬 수 있음을 보인다.

Recently, there has been a growing interest in the processing of continuous queries over multiple data streams. When the arrival rates of tuples exceed the memory capacity of the system, a load shedding technique is used to avoid the system becoming overloaded by dropping some subset of input tuples. In this paper, we propose an effective load shedding algorithm for multi-way windowed joins over multiple data streams. Most previous load shedding algorithms estimate the productivity of each tuple, i.e., the number of join output tuples produced by the tuple, based on its "join attribute value" and drop tuples with the lowest productivity. However, the productivity of a tuple cannot be accurately estimated from its join attribute value when the join attribute values are unique and do not repeat, or the distribution of the join attribute values changes over time. For these cases, we estimate the productivity of a tuple based on its "arrival order" on data streams, rather than its join attribute value. The proposed method can effectively estimate the productivity of a tuple even when the productivity of a tuple cannot be accurately estimated from its join attribute value. Through extensive experiments and analysis, we show that our proposed method outperforms the previous methods in terms of effectiveness and efficiency.

목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 예비사항
3. 제안하는 방법
4. 분석
5. 실험
6. 결론
참고문헌
키워드

논문의 주요 키워드를 제공합니다. 키워드를 클릭하여 관련 논문을 확인해 보세요!

참고문헌 (13)

현재 논문의 참고문헌을 찾아 신청해주세요!

  1. A. Das , 2003 , Approximate Join Processing over Data Streams , Proceedings of the 2003 ACM SIGMOD international conference on Management of data : 40 ~ 51

  2. C. Cranor , 2003 , Gigascope: A Stream Database for Network Applications , Proceedings of the ACM SIGMOD International Conference On Management of Data : 647 ~ 651

  3. J. Gehrke , 2004 , Query Processing in Sensor Networks , IEEE Pervasive computing 3 (1) : 46 ~ 55

  4. L. Golab , 2003 , Processing Sliding Window Multi-Joins in Continuous Queries over Data Streams , Proceedings of the 29th International Conference on Very Large Data Bases 29 : 500 ~ 511

  5. M. A. Hammad , 2003 , Stream Window Join: Tracking Moving Objects in Sensor-Network Databases , Proceedings of 15th International Conference on Scientific and Statistical Database Management : 75 ~ 84

  6. A. Dobra , 2002 , Processing complex aggregate queries over data streams , Proceedings of the 2002 ACM SIGMOD international conference on Management of data : 61 ~ 72

  7. B. Gredik , 2007 , Load Shedding Framework and Optimizations for M- way Windowed Stream Joins , IEEE 23rd International Conference on Data Engineering : 536 ~ 545

  8. Y. Bai , 2007 , Load Shedding in Classifying Multi-Source Streaming Data: A Bayes Risk Approach , Proceedings of the Seventh SIAM International Conference on Data Mining : 425 ~ 430

  9. Y. Law , 2007 , Load Shedding for Window Joins on Multiple Data Streams , IEEE 23rd International Conference on Data Engineering : 674 ~ 683

  10. U. Srivastava , 2004 , Memory-Limited Execution of Windowed Stream Joins , Proceedings of the 30th VLDB Conference : 324 ~ 335

  • 처음
  •  
  • 이전
  •  
  • 1
  •  
  • 2
  •  
  • 다음
  •  
  • 마지막
인용된 논문 (0)

알림서비스 신청하고 '인용된 논문' 정보를 메일로 확인 하세요!

해당 논문은 인용된 논문 정보가 없습니다.

제 1 저자의 다른 논문 (3)

권태형 식별저자 저자의 상세정보를 확인해 보세요.

권호 내 다른 논문 (8)

정보과학회논문지 : 데이타베이스 제37권 제1호 의 상세정보를 확인해 보세요.

추천 논문 (5)

DBpia 추천논문과 함께 다운받은 논문을 제공합니다. 논문 초록의 텍스트마이닝과 이용 및 인용 관계 분석을 통해 추천해 드리는 연관논문을 확인해보세요.

DBpia 추천논문

더 많은 추천논문을 확인해 보세요!

함께 다운받은 논문

해당 논문은 함께 다운받은 논문 정보가 없습니다.

지표

이용현황

· 이용수

· 이용순위 상위 Top3

자세히 보기 >
No 상위 이용이관 이용수
1 KAIST 12
2 중앙대학교 7
3 한국고용정보원 6

활용도

· 활용지수

· 논문의 활용도 추이 (주제분야 기준)

자세히 보기 >

: %

2016-09
2016-10
2016-11
2016-12
0
20
40
60
80
100
  • 0%
  • 20%
  • 40%
  • 60%
  • 80%
  • 100%

피인용수

상세정보
저작권 정책

누리미디어에서 제공되는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, 누리미디어는 각 저작물의 내용을 보증하거나 책임을 지지 않습니다. 단, 누리미디어에서 제공되는 서지정보는 저작권법에 의해 보호를 받는 저작물로, 사전 허락 없이 임의로 대량 수집하거나 프로그램에 의한 주기적 수집 이용, 무단 전재, 배포하는 것을 금하며, 이를 위반할 경우, 저작권법 및 관련법령에 따라 민, 형사상의 책임을 질 수 있습니다.

맨 위로 이동