시계열 데이터베이스의 튜플 중복 처리 방법

Q: 이 논문에서 정의한 시계열 데이터베이스(TSDB)란 무엇인가?

시계열 데이터베이스(TSDB)는 시간과 한 개 이상의 값을 쌍으로 가지는 데이터를 실시간으로 저장하고 처리하는 데 특화된 데이터베이스다. 특히 사물 인터넷 센서들이 수집한 대용량 시계열 데이터를 효율적으로 관리하며, 시간 데이터에 대한 정해진 정책을 준수해야 한다.

Q: 시계열 데이터베이스에서 중복된 시간 데이터 처리 시 TIG와 TUS 기법 중 어떤 것이 더 효과적인가?

연구 결과, 보조 색인 기능이 제공되는 TSDB의 경우 TIG 기법이 최대 2.11배 향상된 읽기 경과 시간을 제공한다. 반면, 보조 색인 기능이 제공되지 않는 TSDB(예: Apache IoTDB)에서는 TUS 기법이 최대 2.18배 더 나은 읽기 성능을 보인다. 따라서 TSDB의 보조 색인 기능 유무에 따라 최적의 기법이 달라진다.

권순범; 김천구; 서영균

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 권순범 (경북대학교) 김천구 (경북대학교) 서영균 (경북대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2024 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2024.6

수록면: 167 - 169 (3page)

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최근 사물 인터넷(Internet of Things, IoT) 센서와 애플리케이션의 인기 상승으로 인해 수집되는 시계열 데이터의 양이 급증하고 있다. 이에 따라 높은 처리량과 짧은 지연 시간을 제공하여 엣지 및 클라우드 환경에서 효율적으로 데이터를 관리하는 시계열 데이터베이스(Time-Series Database, TSDB)의 중요성이 부각되고 있다. 그러나 기존의 TSDB는 엄격한 데이터 관리 정책으로 인해 중복된 시간의 시계열 데이터에 대해서 덮어씌움 현상이 발생할 수 있다. 본 논문은 다양한 TSDB를 대상으로 시계열 데이터의 중복성을 처리하기 위한 두 가지 기법을 제안하고 제안된 기법들을 적용하기 전 상태의 TSDB를 비교하여 실험적으로 자체 검증한 ... 전체 초록 보기

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