이 논문에서는 시간지원 데이터의 시간적 특성을 고려해서 과거 세그먼트, 현재 세그먼트, 그리고 미래 세그먼트로 분리해서 저장하는 과거 현재 미래 저장 구조를 제안하였으며, 과거 현재 미래 저장 구조를 기반으로 하는 데이터 이동 기법 두 가지를 제안하였다. 이 논문에서 제안한 과거 현재-미래 저장 구조에서는 데이터 이동 프로세서가 데이터를 이동하기 위한 시기를 결정하는 방법을 제안하였다. 이 논문에서 제안한 데이터 이동 기법 두 가지 중에서, 시간단위에 의한 이동 기법에서는 각 세그먼트에 저장되는 개체 버전을 정의하였고 데이터의 유효성을 검사하고 이동하는 과정을 보였다. 그리고 LST-GET에 의한 이동 기법에서는LST와GET를 정의하였고 LST와GET를 기준으로 각 세그먼트에 저장되는 개체 버전을 정의하였다. 모의 실험을통해서 기존의 저장 구조와 과거-현재 미래 저장 구조에 대해서 사용자 질의에 대한 성능을 비교하였고, 두 가지 데이터 이동 기법의 성능을 분석하였다.
This paper presents the time-segmented storage structure in order to increment search performance and the two data migration strategies: migration by Time Granularity and migration by LST-GET. In the migration strategy by Time Granularity, we describe how to assign entity version to the past, current segment, and future segments. We also describe searching and moving processes for data validity at a granularity level. In the migration strategy by LST-GET, we describe how to computer the value of dividing criterion. We simulate the search performance of the proposed segmented storage structure in comparison with the conventional storage structure in comparison with the conventional storage structure in relational database system. Finally, extensive simulation studies are performed in order to compare the search performance of the migration strategies with the time-segmented storage structure.
