RocksDB의 쓰기 성능 개선을 위한 탐색 연산 최적화

Q: 이 논문에서 정의한 스킵 리스트란 무엇인가?

RocksDB의 memtable 자료구조로 사용되는 계층적 연결 리스트이다. 이는 연결 리스트의 변형된 형태로, 데이터 탐색 시간을 개선하기 위해 설계되었으며 메모리 영역에서 쓰기 요청이 들어온 데이터를 캐시하는 역할을 수행한다.

Q: RocksDB의 쓰기 성능을 개선하기 위한 핵심 방법은 무엇인가?

연구 결과, 삽입될 노드의 높이보다 낮은 레벨에 대해서만 포인터를 기록하는 기법을 적용함으로써 기존 방식 대비 포인터 기록 횟수를 약 85% 절감하였다. 이를 통해 불필요한 메모리 참조와 쓰기 연산을 제거하여 성능을 향상시켰다.

김이주; 이은지

학술대회자료

저자정보: 김이주 (숭실대학교) 이은지 (숭실대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2020 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

오류 신고하기

피인용 0

검색

초록·키워드

데이터를 key-value 쌍으로 저장하는 RocksDB는 데이터의 효율적인 저장을 위해 LSM-tree(Log-Structured Merge Tree)를 사용한다. 이 LSM-tree는 메모리 영역과 디스크 영역으로 나뉘며 RocksDB는 데이터의 검색/추가/삭제를 빠르게 하기 위해 메모리 영역에 S ... 전체 초록 보기

배경 및 목적
대상 및 방법론
분석 및 수행
결과 및 의의

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록·키워드

참고문헌

AI가 분석한 연구 핵심

이 논문의 한줄 요약

이 논문의 연구방법

본문·목차

DBpia Pick! 추천 자료

함께 본 자료

저자 정보

최근 본 자료 전체보기

피인용 자료 DBpia에 구축된 참고문헌을기준으로 집계되어, 타 사이트의피인용 수와 다를 수 있습니다.

댓글(0)

피인용 자료