초록 close

영역 질의는 의사결정에서 자주 사용되는 중요한 질의이다. 그러나, 영역 질의를 처리하기 위해서는 많은 점(cell)들이 검색되어야 하기 때문에 효율적인 처리가 쉽지 않았다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 영역의 크기에 관계없이 일정한 시간에 영역 질의를 처리할 수 있는 전위-합 큐브(prefix-sum cube)가 제안되었다. 그러나, 전위-합 큐브는 영역 질의의 처리는 효율적으로 할 수 있지만, 그것을 저장하기 위해 매우 큰 저장 공간이 필요하다는 문제를 갖고 있다. 본 논문에서는 전위-합 큐브의 이 문제를 해결하기 위해서 손실 없이 전위-합 큐브를 압축하는 중첩된-서브큐브 압축 방법을 제안한다. 중첩된-서브큐브 압축 방법은 전위-합 큐브의 압축을 위해서 만들어진 것으로 압축된 상태에서 저장된 값을 검색할 수 있는 매우 유용한 특징이 있다. 이 특징으로 인해, 질의 처리 시 압축된 전위-합 큐브를 그대로 사용할 수 있다. 압축된 전위-합 큐브를 사용하면, 동일한 크기의 버퍼에 전위-합 큐브의 더 많은 부분을 저장할 수 있다. 이것은 질의 처리 시 디스크 입출력의 횟수를 획기적으로 감소시킨다.


A range-sum query is very popular and becomes important in finding trends and in discovering relationships between attributes in diverse database applications. It sums over the selected cells of an OLAP data cube where target cells are decided by specified query ranges. The direct method to access the data cube itself forces too many cells to be accessed, therefore it incurs severe overheads. The prefix-sum cube was proposed for the efficient processing of range-sum queries in OLAP environments. However, the prefix-sum cube has been criticized due to its space requirement. In this paper, we propose a lossless compression method called the overlapped-subcube that is developed for the purpose of compressing prefix-sum cubes. A distinguished feature of the overlapped-subcube is that searches can be done without decompressing. The overlapped-subcube reduces the space requirement for storing prefix-sum cubes, and improves the query performance.