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영어

There is growing need for efficient data analysis to support decision making as the amount of data increases rapidly in most areas of business. For this reason, implementing data warehouse and utilize OLAP analysis are becoming common. However performance of OLAP queries becomes a critical issue, since OLAP queries are usually complex and they include sophisticated analytical tasks. We propose an OLAP queries decomposition and processing technique for a high performance database cluster system called HyperDB.

한국어

조직 내에 축적되는 데이터의 증가와 함께 이를 분석하여 과학적인 의사결정에 활용하려는 시 도가 급속도로 이루어지고 있다. 이러한 요구에 부합하여 조직 내 데이터 웨어하우스를 구축하고, OLAP 분석을 통한 의사결정에의 활용이 보편화되고 있지만, 대용량 데이터를 고차원으로 분석 처리 하는 경우에 적절한 성능을 보장하는 문제가 중요한 이슈로 부각되고 있다. 본 논문에서는 이러한 성 능 향상 문제를 개선하기 위해 개발된 고성능 데이터베이스 클러스터 시스템인 HyperDB에서, 중첩 질의를 분할 처리 하기 위한 효과적인 질의 처리 방안을 제시하고자 한다.