현재의 모든 DBMS가 채택하고 있는 인덱스 스캔 방식에서는 인덱스 리프노드의 인덱스 엔트리가 가리키는 데이터 페이지들이 동기 읽기 요청 방식으로 데이터베이스 버퍼에 읽혀진다. 따라서, 검색조건을 만족하는 레코드들이 여러 데이터 페이지에 흩어져 있는 비군집 인덱스의 경우, 현재의 인덱스 스캔 방식은 질의 처리 시 플래시 SSD의 내부 병렬성을 활용하지 못하고, 또한 과도한 IO 시스템 콜에 따른 운영체제 문맥전환 오버헤드를 유발하게 된다. 기존 인덱스 스캔 방식의 이러한 단점을 극복하기 위해, 본 논문에서는 인덱스 스캔 시에 비동기 다중 페이지 읽기 기법을 제안한다. 제안 기법을 PostgreSQL 오픈소스 DBMS를 이용해서 구현하였고, TPC-E 벤치마크를 이용한 실험 결과 제안 기법은 기존 동기적 인덱스 스캔에 비해 50% 이상의 성능 향상을 보였다.
In traditional index scan methods adopted by all modern DBMSs, data pages pointed by index entries in index leaf nodes are read into database buffer one by one in a synchronous way. Therefore, in case of non-clustered indexes where data records satisfying the given search condition are scattered over multiple data pages, the existing index scan mechanism cannot exploit the parallelism inside modern flash SSD and incurs excessive OS context switch overhead due to numerous IO system calls. In order to overcome these limitations of the existing index scan mechanism, this paper proposes a new index scan supporting asynchronous multiple page reads. We implemented the proposed scheme using PostgreSQL, an open source DBMS, and our experiment using the TPC-E benchmark shows that our scheme can improve the index scan performance over the existing synchronous index scan scheme by more than fifty percents.
