세로-지향 데이터베이스 시스템은 기존의 가로-지향 데이터베이스 시스템과 달리 데이터를 가로(row) 위주가 아닌 세로(column) 위주로 저장한다. 최근에는 데이터 웨어하우스나 의사 결정 시스템 같은 대용량 데이터를 갖는 읽기 위주의 응용들에서 세로-지향데이터베이스의 우수성이 관찰되었다. 본 논문에서는 세로-지향데이터베이스에서의 조인 전략을 구체적으로 분석하고 데이터 웨어하우스 시스템에서 세로-지향 데이터베이스의 우수성을 검증하고자 한다. 두 시스템간의 객관적인 비교를 위해 데이터 웨어하우스 분석 모델인 스타 스키마 벤치마크를 통해 스타스키마조인 질의에 대한 성능분석을 실시하고자 한다. 또한 세로-지향 데이터베이스의 조인 전략으로 조기 실체화(early materialization)와 지연 실체화(late materialization)를 고려하였다. 성능 분석을 통해 스타 스키마 조인 질의처리에 있어 가로-지향 시스템보다는 세로-지향 시스템에서 디스크 I/O 비용이 더 효율적인 결과를 확인할 수 있었다. 세로-지향 데이터베이스 시스템 측면에서는 조기 실체화보다는 지연 실체화 조인전략이 훨씬 우수한 성능을 보였다.
Unlike in traditional row-oriented database systems, a column-oriented database system stores data in column-oriented and not row-oriented order. Recently, research results revealed the effectiveness of column-oriented databases for applications such as data warehouse and decision support systems that access large volumes of data in a read only manner. In this paper, we investigate the join strategies for column-oriented databases and prove the effectiveness of column-oriented databases in data warehouse systems. For unbiased comparison, the two database systems are analyzed using the star schema benchmark and the performance analysis of a star schema join query is carried out. We experimented with well-known join algorithms and considered early materialization and late materialization join strategies for column-oriented databases. The performance results confirm that star schema join queries perform better in terms of disk I/O cost in column-oriented databases than in row-oriented databases. In addition, the late materialization strategy showed more performance gain than the early materialization strategy in column-oriented databases.
