Key-Value Solid State Device 기반의 저장 및 검색 아키텍처

Storage and Retrieval Architecture based on Key-Value Solid State Device

펼치기

본 논문에서는 저장 및 검색 성능과 보안을 고려하여 key-value 형태의 SSD를 활용한 RDF 데이터 저장 및 검색 문제에 대한 해결책을 제안한다. Key-value SSD를 사용한 RDF 데이터 셋으로 부터 논리 관계와 실제 값을 분리하기 위한 2단계 압축 알고리즘을 제안한다. 이는 압축 및 저장 성능뿐만 아니라 보안도 향상시킨다. 우리는 또한 검색 성능 향상과 병합정렬 조인 알고리즘 구현을 위한 R*-tree 기반 하이브리드 검색 구조를 제안했으며, R*-tree 검색 효율성에 영향을 미치는 요인들에 대해 설명한다. 논문에서 제안된 방식은 기존의 압축 및 저장 그리고 검색 접근 방식보다 저장 공간을 적게 차지하면서 더 빠른 결과를 얻을 수 있으며, 다양성, 유연성, 그리고 보안 측면에서 더 우수한 경쟁력을 가진다.

This paper proposes a solution for storage and retrieval problems for Resource Description Framework (RDF) data utilizing a key-value Solid State Device (SSD), considering storage, retrieval performance, and security. We propose a two-step compression algorithm to separate logical relationship and true values from RDF data-sets using the key-value SSD. This improves not only compression and storage efficiency but also storage security. We also propose a hybrid retrieval structure based on R*-tree to enhance retrieval efficiency and implement a sort-merge join algorithm, and discuss factors affecting R*-tree retrieval efficiency. Finally, we show the proposed approach is superior to current compression, storage, and retrieval approaches, obtaining target results faster while requiring less space, and competitive in terms of versatility, flexibility and security.