The number of users of commercial social network service(SNS) systems has been rapidly increasing, and they are creating a huge amount of data. Therefore, representative commercial SNS systems such as Facebook use the key-value data model, which has excellent scalability. However, the key-value data model stores the data in a denormalized form, which makes the system inefficient for updating.
ODYSSEUS/SNS has been proposed at KAIST to solve this problem. ODYSSEUS/SNS is an SNS system that employs the object-relational data model. In the object-relational data model, updating are efficient since data are stored in a normalized form, but using the model can potentially means incurring cross-node join, which could be a major cause of performance degradation. However, in ODYSSEUS/SNS, a novel way of avoiding cross-node join has been proposed to solve the problem.
Social network analysis(SNA) is to find useful information by analyzing relationship information between users. A major characteristic of SNA is repeated search of relationship information between users to find useful information.
While SNS systems using the key-value data model such as Facebook is inefficient for SNA since it is stores the data in denormalized form and normalized form, SNS systems using the object-relational data model is efficient for SNA since it is stores the data in normalized form. However, approaches of doing SNA in an SNS system based on the object-relational data model have not been reported in the literature.
In this thesis, we first propose an SNA system based on the SNS system using the object-relational data model(in short, an object-relational SNA system). Second, through experiments, we compare the performance of the object-relational SNA system with that of a commercial SNA system. The results show that the performance of the object-relational SNA system is comparable to or even better than that of the commercial SNA system.
SNS 시스템의 사용자 수가 급격하게 증가하고 있으며, 이들이 생성하는 데이터의 양은 매우 크다. 그러므로 상용 SNS 시스템은 확장성이 좋은 key-value 데이터 모델을 사용한다. 그러나, key-value 데이터 모델은 데이터가 비정규화되어 저장되기 때문에 update가 비효율적인 문제가 있다.
이 문제를 해결하기 위해 객체 관계형 데이터 모델을 사용한 오디세우스/SNS가 개발되었다. 객체 관계형 데이터 모델은 데이터를 정규화하여 저장하기 때문에 update가 효율적이다. 그러나 시스템 성능 저하의 원인이 되는 cross-node join이 발생할 가능성이 있다. 따라서, 오디세우스/SNS는 cross-node join을 해결할 수 있는 novel한 방법을 제안하였다.
SNA는 사용자들의 관계를 분석하여 유용한 정보를 찾는 연구를 말한다. Key-Value 데이터 모델을 사용한 SNS 시스템은 비정규화된 데이터와 정규화된 데이터가 공존하기 때문에 SNA가 비효율적이나, 객체 관계형 데이터 모델을 사용한 SNS 시스템은 정규화된 데이터만 존재하기 때문에 SNA가 효율적이다. 하지만, 객체 관계형 데이터 모델을 사용한 SNS 시스템의 SNA 방법에 대한 연구는 학계에 보고된 바가 없다.
따라서 본 논문에서는, 객체 관계형 데이터 모델을 사용한 SNS 시스템의 SNA 시스템(객체 관계형 SNA 시스템)을 최초로 제안한다. 둘째, 실험을 통해 객체 관계형 SNA 시스템의 성능을 상용 SNA 시스템과 비교한다. 실험 결과를 통해 객체 관계형 SNA 시스템은 상용 SNA 시스템의 성능보다 뛰어나거나 비슷함을 보인다.
