읽기 성능 개선을 위한 티-트리 인덱스를 이용한 데이터 베이스 읽기 방법 및 그 장치
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최고관리자 0 Comments 1 Views 20-11-10 15:46 기계본문
- 분야 : 기타 개발상태 5 9
기술완성도
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TRL09
사업화
- 본격적인 양산 및 사업화 단계
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TRL08
시작품 인증/
표준화- 일부 시제품의 인증 및 인허가 취득 단계
- 조선 기자재의 경우 선급기관 인증, 의약품의 경우 식약청의 품목 허가 등
- 일부 시제품의 인증 및 인허가 취득 단계
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TRL07
Pilot 단계 시작품
신뢰성 평가- 시작품의 신뢰성 평가
- 실제 환경(수요기업)에서 성능 검증이 이루어지는 단계
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TRL06
Pilot 단계 시작품
성능 평가- 경제성(생산성)을 고려한, 파일로트 규모의 시작품 제작 및 평가
- 시작품 성능평가
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TRL05
시제품 제작/
성능평가- 개발한 부품/시스템의 시작품(Prototype) 제작 및 성능 평가
- 경제성(생산성)을 고려하지 않고, 우수한 시작품을 1개~수개 미만으로 개발
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TRL04
연구실 규모의
부품/시스템 성능평가- 연구실 규모의 부품/시스템 성능 평가가 완료된 단계
- 실용화를 위한 핵심요소기술 확보
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TRL03
연구실 규모의
성능 검증- 연구실/실험실 규모의 환경에서 기본 성능이 검증될 수 있는 단계
- 개발하려는 시스템/부품의 기본 설계도면을 확보하는 단계
- 모델링/설계기술 확보
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TRL02
실용 목적의 아이디어/
특허 등 개념 정립- 실용 목적의 아이디어, 특허 등 개념 정립
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TRL01
기초 이론/
실험- 연구과제 탐색 및 기회 발굴 단계
- 키워드
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T-트리 인덱스, 읽기 성능 개선, Hbase, 빅데이터, Hfile, 연관 단어, 형태소 분석, 메모리 저장 테이블, MemStore, 맵핑 테이블
- 기술 개요
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본 기술은 데이터베이스 읽기에 관한 것으로서, T-트리 인덱스 구조를 사용하여 데이터베이스 예를 들어, HBase의 읽기 성능을 개선할 수 있는 T-트리 인덱스를 이용한 데이터베이스 읽기 방법 및 그 장치에 관한 기술임
[T-트리 인덱스 기반 데이터베이스 읽기 방법]
- 기술 개요
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특히, HFile에 대한 키를 요약하여 관리함으로써, 데이터베이스의 읽기 성능을 개선시킬 수 있는 T-트리 인덱스를 이용한 데이터베이스 읽기 방법 및 그 장치를 제공함
[데이터베이스 읽기 장치]
- 시장 동향
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빅 데이터 컴퓨팅 시장도 빅데이터 서비스의 도입과 함께 비약적으로 성장해왔음. 2011년 16억 7,000만 달러에 불과했던 컴퓨팅 시장은 2018년 89억 4,000만 달러로 성장하였음. 이후에는 성장 속도가 조금 더디어질 것으로 보이며, 2026년에는 1.5배 증가한 134억 달러를 기록할 것으로 전망됨
한편, 빅 데이터 스토리지 시장은 2019년 103억 달러로 성장할 전망이며, 연평균 5.3%씩 성장하여 2026년에는 146억 달러를 기록할 것으로 보임[빅데이터 컴퓨팅 시장]
- 시장 적용 분야
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[의료 빅데이터로의 활용]
- 시장 적용 분야
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[빠른 처리속도가 필요한 빅 데이터 분석의 모든 분야]
- 시장 적용 분야
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[빠른 처리속도가 필요한 빅 데이터 분석의 모든 분야]
- 특장점
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- 배경 기술 및 문제점
- 최근 빅 데이터를 저장/관리하고, 분석하는 다양한 빅 데이터 처리 기술들이 활발하게 연구되어 실생활에 응용되고 있음
HBase의 읽기 연산은 HFile의 개수만큼 HDFS에서 읽기 연산을 수행해야 하기 때문에 HBase의 읽기 성능은 최적화된 쓰기 성능에 비해 좋지 않으며 특히 데이터의 양이 많아질수록 읽기 성능이 저하됨
- 기술 내용 및 우수성
- HFile에 대한 키를 요약하여 관리함으로써, 데이터베이스의 읽기 성능을 개선시킴
T-트리 인덱스 구조를 활용하여 HBase의 각 리전마다 저장된 HFile들에 대한 접근을 줄이고, 저장되는 데이터에 대한 인덱스를 만들어 데이터를 읽는 데 필요한 시간을 줄여 검색성능을 향상시킬 수 있음
메모리에 부하가 발생하는 것을 방지함