KCI등재
압축된 공간 히스토그램을 이용한 선택율 추정 기법 = Selectivity Estimation Using Compressed Spatial Histogram
저자
지정희 ; 이진열 ; 김상호 ; 류근호 ; Chi, Jeong-Hee ; Lee, Jin-Yul ; Kim, Sang-Ho ; Ryu, Keun-Ho
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2004
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
281-292(12쪽)
KCI 피인용횟수
0
제공처
공간 질의에 대한 선택율 추정은 가장 효율적인 실행 계획을 찾는데 이용되는 매우 중요한 과정이다. 공간 도메인이 큰 경우, 기존 연구의 요약정보는 상대적으로 적은 정보로 선택율을 추정하기 때문에 좋은 선택율을 유지하기 어렵다. 따라서, 이 논문에서는 작은 저장공간에 공간요약정보를 압축하는 새로운 기법인 MW 히스토그램을 제안한다. 이 히스토그램은 MinSkew 분할 알고리즘과 웨이블릿 변환이 결합되어 적은 저장공간에서도 타당한 선택율과 압축효과를 얻을 수 있고, 동적 갱신에 대해 효율적으로 대처할 수 있는 구조를 가진다. 실험 결과를 통하여, 버켓 수가 0.3M/6인 MW 히스토그램이 5%-20% 질의에서 평균적으로 좋은 성능을 보이고 있어, MW 히스토그램이 적은 저장공간에서 더 좋은 선택율을 얻을 수 있음을 확인시켜주었다.
더보기Selectivity estimation for spatial query is very important process used in finding the most efficient execution plan. Many works have been performed to estimate accurate selectivity. Although they deal with some problems such as false-count, multi-count, they can not get such effects in little memory space. Therefore, we propose a new technique called MW Histogram which is able to compress summary data and get reasonable results and has a flexible structure to react dynamic update. Our method is based on two techniques : (a) MinSkew partitioning algorithm which deal with skewed spatial datasets efficiently (b) Wavelet transformation which compression effect is proven. The experimental results showed that the MW Histogram which the buckets and wavelet coefficients ratio is 0.3 is lower relative error than MinSkew Histogram about 5%-20% queries, demonstrates that MW histogram gets a good selectivity in little memory.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2012-10-01 | 평가 | 학술지 통합(등재유지) | |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지(등재유지) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지(등재유지) | KCI등재 |
2006-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지(등재유지) | KCI등재 |
2003-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정(등재후보2차) | KCI등재 |
2002-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS(등재후보1차) | KCI후보 |
2000-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정(신규평가) | KCI후보 |
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