Attempts to implement temporal databases till now extend current theoretical concepts. But, the main problem in the implementation of temporal databases is the ever-growing storage requirement, which leads to a poor performance for practical usage. So conventional storage structure and access methods are not adequate to temporal databases.
We propose a storage structure and access methods for temporal databases. At first, we focus on the data duplication to minimize the storage requirement. So Temporally Sequenced Data Set concept is introduced. Secondly, in order to manage the ever-growing storage, the stored data are divided into three states such as archive, history, and current states and we propose the adequate storage schemes corresponding to each state. Also, we design the storage structure and access methods based on the key hierarchy of temporal databases.
최근, 실 세계의 현재 정보 뿐만 아니라 그 정보들의 이력도 함께 다루는 이력 데이타베이스(temporal database)에 대해 많은 연구가 진행되고 있다. 그리고, 이력 데이타베이스를 실용적으로 사용하고 자 할 때 제일 중요한 문제는 계속적으로 증가하는 정보를 저장하고 처리하는 문제이다. 그러나, 기존의 저장 구조 및 접근 기법들은 계속적으로 증가를 하는 정보량을 효과적으로 처리할 수 없다.
따라서, 본 논문에서는 이력 데이타베이스를 위한 저장 구조 및 접근 기법은 제안한다. 우선, 저장 공간 요구량을 최소화하기 위해, 중복된 이력 데이타를 최소화하는 이력 데이타 저장 구조를 설계하였다. 이 구조는 한 엔터티의 이력 데이타 집합을 기반으로 하여, 다수의 이력 데이타들을 압축하여 저장한다. 또한, 한 엔터티의 이력을 저장하는 구조와 이력 데이타베이스의 키 계층을 이용하여 이력 데이타베이스의 전체 저장 구조를 설계하였다. 접근 기법은 제안한 전체 저장 구조에서 키 계층을 이용하여 이력 데이타를 추출하는 접근 알고리즘으로 표현하였다. 두 번째로, 계속적으로 증가하는 정보의 양을 관리하기 위해, 저장된 데이타를 시간에 따라 세 상태로 구분하였다. 저장된 데이타는 구분된 상태에 따라 각기 다른 적절한 저장 형태를 갖게 된다.
