기존에 제안된 대부분의 병렬 조인 알고리즘들은 데이타베이스가 여러 처리 노드에 분할되어 저장되는 데이타베이스 분할 시스템을 가정하였다. 데이타베이스 분할 시스템은 다수의 노드들을 연결할 수 있으며 지리적으로 분산된 환경도 지원할 수 있다는 장점을 갖지만, 데이타베이스 공유 시스템에 비해 부하 분산이나 시스템 가용성이 떨어진다는 단점을 갖는다. 본 논문에서는 데이타베이스 공유 시스템의 특성을 이용한 동적 부하분산 기법을 제안하고, 제안한 동적 부하분산 기법을 이용하여 기존의 해쉬 조인 알고리즘들을 데이타베이스 공유 시스템에 확장한다. 그리고, 다양한 시스템 구성 및 데이터베이스 부하 환경에서 모의 실험을 수행함으로써 데이타베이스 공유 시스템에서 동적 부하분산 기법의 효과 및 해쉬 알고리즘들의 성능 차이를 정량적으로 분석한다.
Most of previous parallel join algorithms assume a database partition system(DPS), where each database partition is owned by a single processing node. While the DPS is novel in the sense that it can interconnect a large number of nodes and support a geographically distributed environment, it may suffer from poor facility for load balancing and system availability compared to the database sharing system(DSS). In this paper, we propose a dynamic load balancing strategy by exploiting the characteristics of the DSS, and then extend the conventional hash join algorithms to the DSS by using the dynamic load balancing strategy. With simulation studies under a wide variety of system configurations and database workloads, we analyze the effects of the dynamic load balancing strategy and differences in the performances of hash join algorithms in the DSS.
