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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
신호진 (단국대학교) 이원진 (아라소프트) 이재동 (단국대학교) 유시환 (단국대학교) 최종무 (단국대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제30권 제7호
발행연도
2024.7
수록면
313 - 319 (7page)
DOI
10.5626/KTCP.2024.30.7.313

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2024

RB-SkipList: 탐색 성능 향상을 위한 SkipList와 RB-Tree의 통합 기법
신호진 ,  이원진 ,  이재동 외 2명 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 2024.07 학술저널

2023

LA-SkipList: 효율적인 탐색을 위한 트리 기반 SkipList 최적화
신호진 ,  김 브라이언 석준 ,  이원진 외 2명 한국정보과학회 학술발표논문집 2023.06 학술대회자료

초록· 키워드

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현대 컴퓨팅 시스템에서는 막대한 양에 다양한 형태의 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 키와 밸류의 쌍으로 관리하는 키-밸류 스토어가 개발되었다. 대표적인 키-밸류 스토어인 RocksDB, LevelDB는 인-메모리 구조로 스킵 리스트를 채택해 활용하고 있다. 하지만, 스킵 리스트는 여러 개의 연결 리스트로 구성되어 있어 순차 탐색이라는 한계점을 지니고 있다. 본 논문에서는 해당 한계점을 극복하기 위해 스킵 리스트 상위 영역에 Red-Black Tree를 추가한 RB-SkipList를 제안한다. RB-SkipList는 최상위 리스트의 탐색을 이진 탐색으로 최적화하였다. 다양한 실험 결과, RB-SkipList는 기존 스킵 리스트에 비해 삽입에서 최대 2.46배, 탐색에서 4.75배 높은 성능 결과를 보였다. Linux perf tool 이벤트를 측정한 결과, CPU instruction, 캐시 효율성 모두에서 성능 향상을 보였다.
#스킵 리스트 #인-메모리 자료 구조 #키-밸류 스토어 #캐시 효율성 #skip list #Red-Black Tree #in-memory data structure #key-value store #cache efficiency

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구 및 배경
3. RB (Red-Black)-SkipList
4. 실험 결과
5. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (18)

참고문헌 신청
Facebook. (2023). RocksDB. Available from https://rocksdb.org. (downloaded 2023, Aug. 20) google schola Google. (2021). LevelDB. Available from https://github.com/google/leveldb (downloaded 2023, Aug. 20) google schola Apache. (2023). HBase. Available from https://hbase.apache.org/. (downloaded 2023, Aug. 20) google schola Jingtian Zhang, Sai Wu, Zeyuan Tan, Gang Chen, Zhushi Cheng, Wei Cao, Yusong Gao, and Xiaojie Feng. 2019. S3: a scalable in-memory skip-list index for key-value store. Proc. VLDB Endow. 12, 12 (August 2019), 2183-2194. https://doi.org/10.14778/3352063.3352134 google schola W. Pugh, “Skip Lists: A Probabilistic Alternative to Balanced Trees,” Communications of the ACM, vol. 33, no. 6, pp. 668-676, 1990. google schola

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