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논문 정보​

• 제목: TRINITY: A Fast Compressed Multi-attribute Data Store
• 저자: Ziming Mao (UC Berkeley), Kiran Srinivasan (NetApp), Anurag Khandelwal (Yale)
• 학회/저널: Nineteenth European Conference on Computer Systems (EuroSys '24)
• 발행일: 2024-04-22
• DOI: 10.1145/3627703.3650072
• 주요 연구 내용: 본 논문은 다중 속성 레코드에 대해 빠른 쿼리와 높은 저장 효율성을 동시에 달성하는 인메모리 데이터 스토어 TRINITY를 제안함. 이를 위해 새로운 동적 압축 데이터 구조인 MDTRIE를 설계했으며, 이는 일반화된 모튼 코드(Generalized Morton Code)와 자기-인덱싱(self-indexed) 트라이 구조를 결합하여 압축된 데이터 표현 위에서 직접 다중 속성 쿼리를 수행함.
• 주요 결과 및 결론: 실제 워크로드 평가 결과, TRINITY는 기존 최신 시스템 대비 7.2-59.6배 빠른 다중 속성 검색 성능을 보임. 저장 공간은 OLAP 컬럼 스토어와 유사하며 NoSQL 및 OLTP 데이터베이스보다 4.8-15.1배 적게 사용함. 또한, 포인트 쿼리 처리량은 NoSQL 스토어와 비슷하고 OLTP 및 OLAP 시스템보다 1.7-52.5배 높임.
• 기여점: 본 논문은 효율적인 다중 속성 범위 검색과 포인트 쿼리를 모두 지원하는 동적, 압축, 자기-인덱싱 다차원 데이터 구조 MDTRIE를 설계함. 또한, MDTRIE를 활용하여 대규모 다중 속성 데이터셋을 저장하고 쿼리하는 분산 데이터 스토어 TRINITY를 구현하고, 실제 워크로드를 통해 그 성능을 입증함.