대규모 계층적 데이터의 중첩 정규화 및 테이블 마이그레이션 자동화 프레임워크 


50권  6호, pp. 521-530, 6월  2023
10.5626/JOK.2023.50.6.521


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  요약

오픈 데이터 포털에서는 많은 데이터가 계층 구조인 XML, JSON 포맷으로 배포되며, 그 규모가 매우 크다. 이러한 계층적 데이터는 구조 특성상 다수의 중첩(nesting)을 포함한다. 이로 인해, 대규모 오픈 데이터 활용에 제약이 되는 중첩 테이블 정규화 문제와 스케일 제한 문제가 발생한다. 본 논문에서는 계층적 파일들의 테이블 마이그레이션을 위해 오픈소스 ELT 플랫폼인 Airbyte를 채택하고, 이를 자동화하는 새로운 프레임워크를 제안한다. 또한, Airbyte의 중첩 JSON 처리 문제를 최초로 보고하여 문제 해결에 기여한다. 실제 미국 데이터 포털을 대상으로 제안 프레임워크를 평가한 결과, 다수의 중첩이 포함된 구조에 대해서도 정상 동작하며, 자동화 처리 로직의 제공으로 1.6K 이상의 대규모 마이그레이션 처리가 가능함을 보인다. 본 논문의 결과는 계층적 데이터의 중첩 정규화를 지원하고 안정적인 대규모 마이그레이션 기능을 제공하는 매우 실용적인 프레임워크라 사료된다.


  통계
2022년 11월부터 누적 집계
동일한 세션일 때 여러 번 접속해도 한 번만 카운트됩니다. 그래프 위에 마우스를 올리면 자세한 수치를 확인하실 수 있습니다.


  논문 참조

[IEEE Style]

D. Kim, M. Gil, H. Won, Y. Moon, "An Automatic Framework for Nested Normalization and Table Migration of Large-Scale Hierarchical Data," Journal of KIISE, JOK, vol. 50, no. 6, pp. 521-530, 2023. DOI: 10.5626/JOK.2023.50.6.521.


[ACM Style]

Dasol Kim, Myeong-Seon Gil, Heesun Won, and Yang-Sae Moon. 2023. An Automatic Framework for Nested Normalization and Table Migration of Large-Scale Hierarchical Data. Journal of KIISE, JOK, 50, 6, (2023), 521-530. DOI: 10.5626/JOK.2023.50.6.521.


[KCI Style]

김다솔, 길명선, 원희선, 문양세, "대규모 계층적 데이터의 중첩 정규화 및 테이블 마이그레이션 자동화 프레임워크," 한국정보과학회 논문지, 제50권, 제6호, 521~530쪽, 2023. DOI: 10.5626/JOK.2023.50.6.521.


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