멀티모델 분석 워크로드를 위한이중 스토리지 엔진 시스템 


53권  2호, pp. 158-171, 2월  2026
10.5626/JOK.2026.53.2.158


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  요약

오늘날 많은 데이터 분석 위크로드는 여러 데이터 모델을 동시에 처리하는 것을 요구한다. 이 러한 워크로드 처리에 polyglot persistence와 멀티모델 데이터베이스 시스템이 주로 사용되나, 이들은 시 스템의 물리적 분리로 인한 높은 통신 비용이나 단일 엔진 의존으로 인한 비효율적인 질의 처리가 한계이 다. 본 논문은 이러한 기존 시스템의 한계를 해결하기 위해 각 모델에 최적화된 스토리지 엔진들을 통합한 멀티모델 분석 시스템 DSE를 제안한다. DSE는 모든 데이터 모델을 동등하게 취급하고, 모델에 대한 연 산뿐 아니라 모델 간 연산을 포함하는 질의를 계획하고 수행한다. 또한, 서로 다른 모델의 데이터를 효과 적으로 결합하기 위한 다단계 해시 조인 알고리즘을 도입하였다. 멀티모델 분석 워크로드를 이용하여 실험 을 진행하였으며, 이를 통해 DSE가 기존의 방법보다 우수한 성능을 보인다는 것을 확인하였다.


  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]

K. Koo, Y. Choi, B. Kim, B. Moon, "Dual Storage Engines toward Multi-Model Analytic Workloads," Journal of KIISE, JOK, vol. 53, no. 2, pp. 158-171, 2026. DOI: 10.5626/JOK.2026.53.2.158.


[ACM Style]

Kyoseung Koo, Yoojin Choi, Bogyeong Kim, and Bongki Moon. 2026. Dual Storage Engines toward Multi-Model Analytic Workloads. Journal of KIISE, JOK, 53, 2, (2026), 158-171. DOI: 10.5626/JOK.2026.53.2.158.


[KCI Style]

구교승, 최유진, 김보경, 문봉기, "멀티모델 분석 워크로드를 위한이중 스토리지 엔진 시스템," 한국정보과학회 논문지, 제53권, 제2호, 158~171쪽, 2026. DOI: 10.5626/JOK.2026.53.2.158.


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