선택도 추정 기법은 질의 최적화를 위해 현재 상용 데이터 베이스에서 많이 사용되고 있고 히스토그램은 가장 많이 사용되는 선택도 추정 기법중의 하나이다. 최근에 시공간 데이터 베이스 관련 연구들에서 이러한 선택도 추정 기법이 기존의 시간 공간 데이타베이스 선택도 추정 기법을 확장하여 활발하게 연구되었다. 하지만 기존의 시공간 데이타베이스 선택도 추정 연구는 주로 이동 객체와 같은 시계열 데이타만 고려하였다. 또한 기존의 연구는 과거시점부터 현재 시점까지 시간적 범위 질의에 대한 선택도 추정은 불가능하였다. 따라서 본 논문에서는 시공간 데이타베이스에서 과거 시점에서 현재시점까지 시퀀스 데이타의 시간적 범위 질의를 위한 히스토그램을 구축하고 이를 이용한 효과적인 선택도 추정 기법을 제안한다. 제안한 히스토그램을 이용하면 과거부터 현재까지 시퀀스 데이타의 선택도 추정이 가능하고, 범위시간 선택도 추정 기법이 가능하며 효과적인 히스토그램 유지 기법의 적용이 가능하다.
Selectivity estimation techniques in query optimization have been used in commercial databases and histograms are popularly used for the selectivity estimation. Recently, the techniques for spatio-temporal databases have been restricted to existing temporal and spatial databases. In addition, the selectivity estimation techniques focused on time-series data such as moving objects. It is also impossible to estimate selectivity for range queries with a time interval. Therefore, we construct two histograms, CMH (current multidimensional histogram) and PMH (past multidimensional histogram), to estimate the selectivity of multidimensional sequence data in spatio-temporal databases and propose effective selectivity estimation methods using the histograms. Furthermore, we solve a problem about the range query using our proposed histograms. We evaluated the effectiveness of histograms for range queries with a time interval through various experimental results.
