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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 2,635 - 2,638 (4page)
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As the fourth industrial revolution advances, we are experiencing an explosion of data, with torrents of information pouring in every second. Consequently, various research and development efforts are underway to handle vast amounts of data, and new paradigms for data processing are emerging. Traditional database management systems (DBMS) face challenges where the scale of data requested by the CPU of the DBMS host from storage increases, leading to higher dependency on network bandwidth and storage I/O performance, resulting in storage data bottlenecks. To overcome this issue, tasks of the DBMS are offloaded to Computational Storage Devices (CSD), reducing the data exchange between the DBMS host CPU and storage devices, thus mitigating network latency, reducing dependency on storage I/O performance, and resolving data bottlenecks. In this process, high-performance data scanning and filtering techniques within Computational Storage are required. Therefore, this paper proposes optimization methods to
enhance the speed of data retrieval based on computational storage in environments where DBMS and storage devices are separated. Experimental results demonstrate that scanning only the data blocks containing the necessary information, rather than scanning entire table blocks as done in traditional computational storage, can improve scan performance of computational storage.
enhance the speed of data retrieval based on computational storage in environments where DBMS and storage devices are separated. Experimental results demonstrate that scanning only the data blocks containing the necessary information, rather than scanning entire table blocks as done in traditional computational storage, can improve scan performance of computational storage.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
참고문헌 (0)
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