Sorting Cuckoo - 삽입 정렬을 이용한 Cuckoo Hashing의 입력 연산의 성능 향상 -

민대홍; 장룡호; 양대헌; 이경희

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자료유형: 학술저널

저자정보: 민대홍 (인하대학교) 장룡호 (인하대학교) 양대헌 (인하학교) 이경희 (수원대학교)

저널정보: 한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제42권 제3호

발행연도: 2017.3

수록면: 566 - 576 (11page)

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키-값 저장소(key-value store)는 Redis, Memcached 등의 다양한 NoSQL 데이터베이스에 응용되어 그 우수성을 보였다. 그리고 키-값 저장소 응용프로그램은 대부분의 환경에서 삽입 연산(insert) 보다 탐색 연산(lookup)이 많이 발생하기 때문에 탐색의 성능이 중요하다. 하지만 기존의 응용프로그램은 해시 테이블을 링크 리스트(linked list) 형태로 유지하기 때문에 탐색 연산이 느릴 수 있다. 따라서 탐색 연산을 상수 시간 내에 완료할 수 있는 쿠쿠 해싱(cuckoo hashing)이 학계의 주목을 받기 시작했고, 그 후 메모리 사용률이 더 높은 버킷화 쿠쿠 해싱(Bucketized Cuckoo Hashing, BCH)이 제안되었다. 본 논문에서는 BCH 구조를 기반으로 하여 삽입 정렬 방법으로 데이터를 입력하는 Sorting Cuckoo를 소개한다. Sorting Cuckoo를 이용하면 데이터가 정렬된 상태에서 탐색을 수행하기 때문에 상대적으로 적은 메모리 접근을 통해 키의 존재 여부를 판단할 수 있으며, 메모리 점유율(load factor)이 높을수록 BCH보다 탐색의 성능이 좋아진다. 실험 결과에 의하면 Sorting Cuckoo는 메모리 점유율이 95%인 상황에서 BCH보다 천만 번의 negative 탐색(데이터가 존재하지 않는 탐색)에서는 최대 25%(약 1900만회), 천만 번의 positive 탐색(데이터가 존재하는 탐색)에서는 최대 10%(약 400만 회)만큼 더 적은 메모리 접근을 이용하였다.

#Key-value stores #Cuckoo hashing #Insertion sort #Hash tables #Lookup performance

참고문헌 (15)

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Redis, Retrieved Jan., 19, 2017, from https://re dis.io/ DB-Engines, Retrieved Jan., 19, 2017, from ht tp://db-engines.com/en/ranking/ Memcached, Retrieved Jan., 19, 2017, from ht tp://memcached.org/ R. Kutzelnigg, “An improved version of cuckoo hashing: Average case analysis of construction cost and search operations,” Math. Comput. Sci., vol. 3, no. 1, pp. 47-60, 2010. B. Fan, D. G. Andersen, and M. Kaminsky, “MemC3: Compact and concurrent memcache with dumber caching and smarter hashing,” The 10th USENIX Symp. NSDI 13, pp. 371- 384, 2013.

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