스트림 처리기는 다수의 연속질의에서 제한된 자원을 효율적으로 이용하기 위하여 자원공유 기법을 이용한다. 기존의 기법은 계층구조를 유지하여 집계질의를 처리한다. 그래서 삽입연산은 계층구조 재구성 비용이 필요하다. 또한 검색연산은 서로 다른 슬라이딩 윈도우 크기에 속하는 집계정보 검색비용이 필요하다. 그래서 본 논문에서는 보다 빠른 질의 처리를 위해 선형 자료구조를 사용한다. 제안기법은 팬(Pane)크기 결정단계와 팬 생성단계, 팬 삭제단계로 구성된다. 팬 크기 결정단계는 정확한 집계정보를 유지하기 위한 최적 팬 크기를 결정하는 단계이며, 팬 생성단계는 스트림 버퍼로부터 팬 크기만큼의 데이타에 대한 집계정보를 저장하는 단계이다. 팬 삭제단계는 더 이상 연속질의가 사용하지 않는 팬을 삭제하는 단계이다. 제안 기법은 선형 자료 구조를 이용하므로 계층구조를 이용하는 자료 구조에 비해 자원을 적게 사용한다. 또한 스트림 데이타가 입력되어도 팬 크기에 해당하는 집계정보만 계산하면 되므로 집계정보 삽입비용이 감소하고, 서로 다른 슬라이딩 윈도우 크기에 대해서도 선형검색으로 집계정보 검색비용이 감소한다. 성능평가를 통하여 제안기법이 적은 메모리 사용 결과를 보였으며, 질의 처리 속도가 증가하였다.
A stream processor uses resource sharing method for efficient of limited resource in multiple continuous queries. The previous methods process aggregate queries to consist the level structure. So insert operation needs to reconstruct cost of the level structure. Also a search operation needs to search cost of aggregation information in each size of sliding windows. Therefore this paper uses linear structure for optimization of sliding window aggregations. The method comprises of making decision, generation and deletion of panes in sequence. The decision phase determines optimum pane size for holding accurate aggregate information. The generation phase stores aggregate information of data per pane from stream buffer. At the deletion phase, panes are deleted that are no longer used. The proposed method uses resources less than the method where level structures were used as data structures as it uses linear data format. The input cost of aggregate information is saved by calculating only pane size of data though numerous stream data is arrived, and the search cost of aggregate information is also saved by linear searching though those sliding window size is different each other. In experiment, the proposed method has low usage of memory and the speed of query processing is increased.
