Earticle

The aim of this research is two-fold. I first attempt to compare linguistic terminologies in Chinese and Korean, and then implement a Korean-Chinese parallel database, which contain linguistic terms in Korean juxtaposed with their corresponding Chinese expressions. To do so, I extracted major terminologies used in the field of Korean linguistics based on their frequency and identified how they are translated in Chinese. I go one step further to demonstrate a three-way comparison: comparing how two different countries, China and Taiwan, use linguistic terminologies against their Korean counterparts. The outcome of this result has practical import; it can be used for researchers and students alike in Greater China, who are interested in linguistics and/or the Korean language as it is. I also discuss the demand of building a three-language- database, Korean-English-Chinese, to enhance the researcher’s understanding of terminologies in these languages, which often can be hindrance for researchers who are not familiar with two of the three aforementioned languages.

현재 병렬 데이타베이스 컴퓨터가 광범위하고 성공적으로 활용되고 있다. 이의 구조로는 주기억 장치와 디스크를 공유하지 않는 구조, 두가지를 모두 공유하는 구조, 디스크만을 공유하는 구조, 그리고 절충형 구조 등의 네가지 구조가 있다. 이 논문에서는 데이타베이스 컴퓨터 구조의 성능을 비교 분석하기 위하여 데이타베이스 컴퓨터 구조를 추상적인 모형으로 정의하고, 각각의 모형에 대하여 절충형 해쉬 조인 연산의 수행시간을 수식화한 성능식을 구하여 여러 가지 데이타베이스 컴퓨터 구조 모형의 수행시간을 비교 분석한다.

The parallel database machine approach is currently widely and successfully used. There are four major architectures which are used in this approach: shared-nothing architecture, shared-evertying architecture, shared-disk architecture, and hybrid architecture. In this paper, we use an analytical model to evaluate the performance of these database machine architectures. We define an abstract model for each type of database machine design to obtain performance equatons describing the execution times with respect to the hybrid hash join poeration. Using the performance equations, we evaluate the execution times of the various database machine design models.

연역 데이타베이스가 병렬 컴퓨터 구조에 분할 적재될 때, 내포 술어에 대한 갱신이 결정적일 필요가 있으며, 이 결과를 이용한 내포 술어의 병렬 평가 알고리즘이 요구된 다. 본 논문에서는 병렬 연역 데이타베이스의 내포 술어에 대한 삽입과 삭제가 결정적 인 방법을 제안하고 병렬 영역 데이타베이스를 휘한 병렬 컴퓨터 구도에서 갱신 방 법이 고려된 확장된 병렬 평가 알고리즘을 제안한다. 연역 데이타베이스는 외연적 데이타베이스 즉 사실들의 집합과, 내포적 데이타베이스 즉 규칙들의 집합으로 구성된다. 이 집합들을 여러개의 처리기에 분산 적재 하였을 때, 각각의 처리기에서 갱신 방법과 그 결과를 이용한 병렬 평가방법을 연구한다. 각각의 처리기는 자신의 지역 기억장치를 가지며 연결망을 통하여 서로 메세지를 교환함으로써 통신한다.

The deterministic update method of intensional predicates in a parallel deductive database that deductive database is distributed in a parallel computer architecture in needed. Using updated data from the deterministic update method, a strategy for parallel evaluation of intensional predicates is required. The paper is concerned with an approach to updating parallel deductive database in which very insertion or deletion can be performed in a deterministic way, and an extended parallel semi-naive evaluation algorithm in a parallel computer architecture. After presenting an approach to updating intensional predicates and strategy for parallel evaluation, its implementation is discussed. A parallel deductive database consists of the set of facts being the extensional database and the set of rules being the intensional database. We assume that these sets are distributed in each processor, research how to update intensional predicates and evaluate using the update method. The parallel architecture for the deductive database consists of a set of processors and a message passing network to interconnect these processors.

확장성에서 장점을 가지고 있는 비공유 병렬 프로세서 구조는 병렬 데이터베이스 시스템에서 많이 적용되고 있는 구조이다. 그러나 비공유 병렬 프로세서 구조는 데이터의 분포가 전체 프로세서에게 균일하게 분포되어 있지 않을 경우에는 일부 프로세서에게 부하가 집중되고 이로 인한 성능의 감소가 불가피하게 되는 단점이 있다. 특히 부하의 불균형 정도가 심한 경우에 조인 연산을 수행할 때 이런 성능 감소의 단점은 두드러진다. 본 논문은 비공유 병렬 프로세서 구조에서 부하의 불균형 정도가 심한 경우에도, 조인 연산을 실시하기 전에 부하 불균형을 고려함으로써 성능 감소를 최소화하고, 메모리의 대용량화를 이용하여 성능을 높인 조인 알고리즘을 제시한다. 또한 알고리즘의 성능 분석을 위한 분석 모델을 제시하며, 분석 모델을 통하여 데이터 불균형 문제를 해결하기 위한 다른 알고리즘과의 성능을 비교한다.

The shared-nothing multiprocessor architecture has advantages in scalability, this architecture has been adopted in many multiprocessor database system. But, if the data are not uniformly distributed across the processors, load will be unbalanced. Therefore, the whole system performance will deteriorate. This is the data skew problem, which usually occurs in processing parallel hash join. Balancing the load before performing join will resolve this problem efficiently and the whole system performance can be improved. In this paper, we will present an algorithm using merit of very large memory to reduce disk access overhead in performing load balancing and to efficiently solve the data skew problem. Also, we will present analytical model of our new algorithm and present the result of some performance study we made comparing our algorithm with the other algorithms in handling data skew.

비용모델과 측정(Cost Model and Estimation)은 모든 DBMS에서 성능 측정을 하기 위한 기본적인 도구이다. 지금까지의 질의 수행에 대한 비용모델을 제시하는 연구가 많이 있었지만 대부분이 연구가 특정 부분에 대한 비용-CPU비용, 색인 방법에 대한 I/O횟수, I/O비용 등만을 고려함으로써 질의를 수행하는데 필요한 전체적인 비용을 산출하는데 부족한 점이 있었다. 그리고 병렬 공간 DBMS에 대한 비용모델을 산출하는 연구가 아직까지 이루어지지 않았다. 이 논문에서는 병렬 공간 DBMS에서 질의를 처리하는데 드는 전체적인 비용을 산출하고 있다. 기존의 연구에서 제시하고 있는 비용모델을 적용하고, 병렬 컴퓨터와 공간 데이터가 결합되었을 때의 고려사항을 추가하여 병렬 공간 DBMS에 적합한 전체적인 비용모델을 산출함으로써 병렬 공간 DBMS에서의 효율적인 질의수행에 대한 다른 연구를 수행할 때 비용모델에 대한 초석을 제공한다.

데이터베이스 백업은 데이터베이스 데이터를 보존 및 복구하기 위해 사용되는 필수 기법이다. 이를 위해 데이터베이스 관리 시스템(Database Management System)에서는 백업 기능을 수행하는 응용을 제공한다. 하지만 이러한 백업 응용은 기존 HDD 의 특성을 고려하여 설계 및 구현되어있기 때문에 최근 주로 사용되고 있는 저장장치인 SSD 에서는 SSD 의 성능을 최대한 이끌어내지 못하고 있다. 예를 들어, 기존 백업 응용에서는 단일 스레드가 백업을 위한 데이터를 순차적으로 접근하고 풀 스캔 방식으로 백업을 수행한다. 따라서 본 연구에서는 SSD 의 병렬적 특성을 활용하여 백업 응용의 성능을 극대화시키는 것을 목표로 한다. 이를 위해 본 논문은 병렬 인덱스 스캔 기법을 제시한다. 제안한 기법은 기존 백업 기법과 달리 멀티 스레드를 활용하여 인덱스 스캔을 수행하고 병렬적으로 데이터에 접근하여 백업을 수행한다. 해당 기법은 기존 기법에 비해 최대 2.5 배 성능을 향상시켰다.

기존에 제안된 대부분의 병렬 조인 알고리즘들은 데이타베이스가 여러 처리 노드에 분할되어 저장되는 데이타베이스 분할 시스템을 가정하였다. 데이타베이스 분할 시스템은 다수의 노드들을 연결할 수 있으며 지리적으로 분산된 환경도 지원할수 있다는 장점을 갖지만, 데이타베이스 공유 시스템에 비해 부하 분산이나 시스템 가용성이 떨어진다는 단점을 갖는다. 본 논문에서는 데이타베이스 공유 시스템에서 병렬 질의 처리기를 위한 병렬 해쉬 조인 알고리즘을 구현한다. 이를 위하여, 데이타베이스 공유 시스템에 적용 가능하도륵 병렬 질의 처리기를 구성하고 병렬 해쉬 조인 알고리즘의 처리 과정에 대해 설명 한다.

시계열 데이터 처리를 위해 방대한 양의 데이터를 스토리지에서 빠르게 읽어와 처리하려는 움직임이 많아지고 있다. 이를 위해 스토리지의 read latency 를 개선하기 위한 여러 기법들이 제안되었지만, 이 기법들은 분산 노드의 스토리지 자원을 충분히 활용하지 못한다는 한계가 있다. 따라서 우리는 시계열 데이터를 실시간으로 처리하기 위해 스토리지에 병렬적으로 접근하여 read latency 를 개선하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 분산 환경에서 스토리지에 병렬적으로 접근하여, 각 노드에서 부분적으로 데이터를 읽어와 전체 데이터를 읽어오는 지연시간을 줄인다. 우리는 제안된 기법을 여러 노드로 구성된 분산 환경에서 구현하였다. 제안된 기법을 적용한 결과, 전체 데이터를 읽어오는 read latency 가 기존 기법보다 28.04% 줄어든 것을 확인하였다.

시계열 데이터 처리를 위해 방대한 양의 데이터를 스토리지에서 빠르게 읽어와 처리하려는 움직임이 많아지고 있다. 이를 위해 스토리지의 read latency 를 개선하기 위한 여러 기법들이 제안되었지만, 이 기법들은 분산 노드의 스토리지 자원을 충분히 활용하지 못한다는 한계가 있다. 따라서 우리는 시계열 데이터를 실시간으로 처리하기 위해 스토리지에 병렬적으로 접근하여 read latency 를 개선하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 분산 환경에서 스토리지에 병렬적으로 접근하여, 각 노드에서 부분적으로 데이터를 읽어와 전체 데이터를 읽어오는 지연시간을 줄인다. 우리는 제안된 기법을 여러 노드로 구성된 분산 환경에서 구현하였다. 제안된 기법을 적용한 결과, 전체 데이터를 읽어오는 read latency 가 기존 기법보다 28.04% 줄어든 것을 확인하였다.

인터넷의 성장과 함께 전자적인 형태로 표현되는 정보의 양이 급격하게 증가함에 따라, 문서를 병렬적으로 검색하는 병렬 정보 검색이 많은 양의 문서에 대한 빠른 검색을 지원하는 것에 있어 더욱 중요한 역활을 하고 있다. 병렬 정보 검색 시스템을 구현하기 위해서는 역 색인을 분활하고 분활된 역 색인을 병렬적으로 검색하는 것이 필요하다 역 색인을 분활하는 방법으로는 다음과 같은 두 가지 방법이 있다: 1) 문서 식별자를 기반으로 하는 분활 방법과 2) 키워드 식별자를 기반으로 하는 분활 방법. 그러나 각 방법은 단점들을 가지고 있다. 본 논문에서는 정보 검색 기능이 밀결합된 데이터베이스 관리 시스템인 오디세우스를 사용하여 병렬 정보 검색 시스템을 설계하고 구현한다. 첫째로, 기존의 역 색인 분할 방법을 분석하고 각 분말 방법의 단점들을 보완할 수 있는 혼합 분활 방법을 제안한다. 둘째로, 많은 양의 문서에 대해 성능 저하의 원인이 되는 대형 포스팅을 분할 하는 방법을 제안한다. 마지막으로 제안된 시스템의 유용성을 보이기 위해 실험을 수행한다. 예제 데이터베이스로서는 이백만 건의 웹 페이지를 사용한다. 실험 결과, 질의 저리 시간이 역 색인 분말의 블록의 개수에 근사하게 비례하여 줄어들고 시스템이 좋은 확장성을 가짐을 보인다.

다중 공간 질의는 동시에 2개 이상 수행되는 영역 질의로 정의되며 인터넷 기반 지도 보기 응용의 주요 연산이 되므로, 질의 처리 속도의 개선을 위해서 병렬로 처리되어야 하고 질의 처리 비용 중 큰 비중을 차지하는 디스크 입출력 시간을 최대한 줄일 필요가 있다. 그런데 다중 CPU/다중 디스크 구조상에서 디클러스터링을 수행하더라고, 다중 공간 질의를 처리하는 도중 질의 간 임의 탐색이 발생하여 디스크 입출력 시간이 증가하는 문제점이 있다. 이 논문에서는 디클러스터된 공간 데이터베이스에서 다중 공간 질의를 처리할 때 발생하는 문제점인 질의 간 임의 탐색을 분석하고, 해결 방안으로 질의 스케줄링 기법을 제시하였다. 질의 스케줄링 기법은 질의 간 관련성을 이용해서 질의 우선 순위를 조정해서 질의 간 임의 탐색을 해결하는 방법으로써, 질의간의 공간 및 시간 관련성 부여를 위해 질의 간 위치 관련성과 질의 대기 시간을 이용하였다. 실험 결과, 질의 스케줄링을 수행하면 디스크 캐쉬의 적중률이 최대 34% 향상되어 디스크 입출력 비용을 최대 6%까지 줄일 수 있어 다중 공간 질의 처리 시의 성능을 개선할 수 있는 것으로 나타났다.

Multiple spatial queries are defined as two or more spatial range queries to be executed at the same time. The primary processing of internet-based map services is to simultaneously execute multiple spatial queries. To improve the throughput of multiple queries, the time of disk I/O in processing spatial queries significantly should be reduced. The declustering scheme of a spatial dataset of the MIMD architecture cannot decrease the disk I/O time because of random seeks for processing multiple queries. This thesis presents query scheduling strategies to ease the problem of inter-query random seeks. Query scheduling is achieved by dynamically re-ordering the priority of the queued spatial queries. The re-ordering of multiple queries is based on the inter-query spatial relationship and the latency of query processing. The performance test shows that the time of multiple query processing with query scheduling can be significantly reduced by easing inter-query random seeks as a consequence of enhanced hit ratio of disk cache.

최근 인터넷 환경에서 지리 정보 서비스를 제공받으려는 사용자들의 지속적인 증가로 인해 저비용의 여러 개의 단일 노드를 고속의 네트워크로 연결하여 고성능을 제공하는 클러스터 기반의 공간 데이터베이스에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이러한 공간 데이터베이스 클러스터에서 사용자가 요구한 공간 질의를 빠르게 처리하기 위해서는 고비용의 공간 조인 연산을 효율적으로 처리하기 위한 기법이 요구된다. 본 논문에서는 비공유 공간 데이터베이스 클러스터 환경하에서 공간 조인 연산 수행 시 효율적인 병렬 처리를 위한 영역 분할 기법 및 병렬 공간 조인 기법을 제안한다. 기존의 병렬 공간 데이터베이스 시스템에서의 분할 기반 병렬 공간 조인 기법들은 병렬로 수행할 작업 분배 및 할당과 분할 경계선 상에 존재하는 공간 객체들에 대한 중복 조인 연산 및 중복 결과 제거 등의 추가적인 연산을 해야 한다는 문제점들이 있다. 제안된 기법은 공간 릴레이션들을 일정 영역들로 분할하여 비공유 공간 데이터베이스 클러스터의 각 노드에서 중복없이 저장, 관리하도록 하며 분할 영역의 경계선 상에 위치하는 공간 데이터에 대해서만 중복 저장을 허용하여 병렬 공간 조인 연산 시 누락되는 공간 데이터가 없도록 한다. 본 기법은 공간 조인 연산 시 병렬 처리를 위한 별도의 작업 할당 과정을 거치지 않고 각 노드에서 병렬적으로 공간 조인 연산을 수행하며, 분할 경계선 상에 존재하는 공간 객체들은 여과 과정을 거쳐 한번만 공간 조인이 수행되므로 중복 결과들을 제거하기 위한 별도의 연산이 필요없는 특징을 갖는다. Ad Hoc망의 위상변화에 대한 적응성을 높일 수 있도록 한다. SQL Server 2000 그리고 LSF를 이용하였다. 그리고 구현 환경과 구성요소에 대한 수행 화면을 보였다.ool)을 사용하더라도 단순 다중 쓰레드 모델보다 더 많은 수의 클라이언트를 수용할 수 있는 장점이 있다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구팀에서 수행중인 MoIM-Messge서버의 네트워크 모듈로 다중 쓰레드 소켓폴링 모델을 적용하였다.n rate compared with conventional face recognition algorithms. 아니라 실내에서도 발생하고 있었다. 정량한 8개 화합물 각각과 총 휘발성 유기화합물의 스피어만 상관계수는 벤젠을 제외하고는 모두 유의하였다. 이중 톨루엔과 크실렌은 총 휘발성 유기화합물과 좋은 상관성 (톨루엔 0.76, 크실렌, 0.87)을 나타내었다. 이 연구는 톨루엔과 크실렌이 총 휘발성 유기화합물의 좋은 지표를 사용될 있고, 톨루엔, 에틸벤젠, 크실렌 등 많은 휘발성 유기화합물의 발생원은 실외뿐 아니라 실내에도 있음을 나타내고 있다.>10)의 $[^{18}F]F_2$를 얻었다. 결론: $^{18}O(p,n)^{18}F$ 핵반응을 이용하여 친전자성 방사성동위원소 $[^{18}F]F_2$를 생산하였다. 표적 챔버는 알루미늄으로 제작하였으며 본 연구에서 연구된 $[^{18}F]F_2$가스는 친핵성 치환반응으로 방사성동위원소를 도입하기 어려운 다양한 방사성의 약품개발에 유용하게 이

여러 사이트에서 구축된 공간 데이터를 효율적으로 관리 및 공유하기 위해서는 대용량의 정보를 처리할 수 있는 분산 공간 데이터베이스 시스템의 사용이 필수적이다. 이러한 분산 공간 데이터베이스 시스템상에서의 분산 공간 죠인 질의는 공간 데이터의 대용량성과 그 복잡성으로 인하여 공간 연산의 지펴져 부하와 네트워크상의 전송 부하를 발생시킨다. 이러한 문제를 해결하기 위해 세미죠인 기반의 공간 죠인 기법들이 제안되었으나 공간 죠인 연산을 특정 서버에서만 수행하여 병목현상을 발생시키기 때문에 결국 질의 처리시간이 증가된다. 본 논문은 이러한 분산 공간 데이터베이스 시스템에서 수행 비용이 많이 드는 원격 사이트간의 공간 죠인 연산에 대해 R+-tree 공간 색인을 사용하여 병렬적으로 수행하는 기법을 제안한다. 본 기법은 R+-tree 공간 색인을 이용하여 공간 죠인 연산의 대상이 되는 릴레이션들을 중첩이 없는 두개의 릴레이션들로 분할한 후 질의 수행에 참여하는 두 서버에 죠인 연산을 분배하고 병렬적으로 처리하여 결과들을 병합한 다음 클라이언트에게 전송만다. 본 기법은 릴레이션을 분할하여 각 서버에서 공간 죠인 연산을 병렬적으로 처리하므로 처리 비용을 절반으로 감소시키며. R+-tree의 영역에 해당하는 객체들만 죠인 연산에 참여하게 함으로써 네트워크 전송 비용을 감소시킨다

최근 인터넷과 모바일 시스템이 급속히 발달함에 따라 이를 통하여 지리정보와 같은 공간데이터를 제공하는 서비스가 증가하였다. 이는 대용량 데이터에 대한 관리 및 빠른 처리와 급증하는 사용자에 대한 높은 동시처리량 및 높은 안정성을 요구하였고, 이를 해결하기 위하여 비공유 공간 데이터베이스 클러스터가 개발되었다. 비공유 공간 데이터베이스 클러스터는 고가용성을 위한 구조로서 문제가 발생할 경우 다른 백업노드가 대신하여 서비스를 지속시킨다. 그러나 기존의 비공유 공간 데이터베이스 클러스터는 클러스터 구성에 대한 회복을 위하여 로그를 계속 유지하므로 로그를 남기기 위해 보통의 질의처리 성능이 저하되었으며 로그 유지를 위한 비용이 증가하였다. 또한 노드단위의 로그를 갖기 때문에 클러스터 구성에 대한 회복이 직렬적으로 이루어져 고가용성을 위한 빠른 회복이 불가능 하였다. 따라서 본 논문에서는 비공유 공간 데이터베이스 클러스터에서 고가용성을 위한 병렬 회복 기법을 제안한다. 이를 위해 클러스터 구성에 대한 회복을 위한 클러스터 로그를 정의한다. 정의된 클러스터 로그는 마스터 테이블이 존재하는 노드에서 그룹내 다른 노드가 정지된 것을 감지할 때 남기기 시작한다. 정지된 노드는 자체회복을 마친 후 클러스터 구성에 대한 회복을 하는 단계에서 존재하는 복제본 테이블 각각에 대한 클러스터 로그를 병렬적으로 받아 회복을 한다. 따라서 정지된 노드가 발생할 경우에만 클러스터 로그를 남기므로 보통의 질의처리의 성능 저하가 없고 클러스터 로그 유지 비용이 적으며, 클러스터 구성에 대한 회복시 테이블단위의 병렬적인 회복으로 대용량 데이터인 공간데이터에 대해 빠르게 회복할 수 있어 가용성을 향상시킨다.들을 문법으로 작성하였으며, PGS를 통해 생성된 어휘 정보를 가지고 스캐너를 구성하였으며, 파싱테이블을 가지고 파서를 설계하였다. 파서의 출력으로 AST가 생성되면 번역기는 AST를 탐색하면서 의미적으로 동등한 MSIL 코드를 생성하도록 시스템을 컴파일러 기법을 이용하여 모듈별로 구성하였다.적용하였다.n rate compared with conventional face recognition algorithms. 아니라 실내에서도 발생하고 있었다. 정량한 8개 화합물 각각과 총 휘발성 유기화합물의 스피어만 상관계수는 벤젠을 제외하고는 모두 유의하였다. 이중 톨루엔과 크실렌은 총 휘발성 유기화합물과 좋은 상관성 (톨루엔 0.76, 크실렌, 0.87)을 나타내었다. 이 연구는 톨루엔과 크실렌이 총 휘발성 유기화합물의 좋은 지표를 사용될 있고, 톨루엔, 에틸벤젠, 크실렌 등 많은 휘발성 유기화합물의 발생원은 실외뿐 아니라 실내에도 있음을 나타내고 있다.>10)의 $[^{18}F]F_2$를 얻었다. 결론: $^{18}O(p,n)^{18}F$ 핵반응을 이용하여 친전자성 방사성동위원소 $[^{18}F]F_2$를 생산하였다. 표적 챔버는 알루미늄으로 제작하였으며 본 연구에서 연구된 $[^{18}F]F_2$가스는 친핵성 치환반응으로 방사성동위원소를 도입하기 어려운 다양한 방사성의 약품개발에 유용하게 이용될 수 있을 것이다.었으나 움직임 보정 후 영상을 이용하여 비교한 경우, 결합능 변화가 선조체 영역에서 국한되어 나타나며 그 유의성이 움직임 보정 전에 비하여 낮음을 알 수 있었다. 결론: 뇌활성화 과제 수행시에 동반되는

분산 공간 데이터베이스 시스템에서 자주 수행되는 공간 죠인 질의는 공간 데이터의 특징인 대용량성과 복잡성으로 인하여 공간 연산 수행시 연간을 수행하는 서버의 CPU 및 디스크 I/O상의 과부하를 일으킨다. 본 논문은 이러한 분산 광간 데이터베이스 시스템에서 수행 비용이 많이 드는 원격 사이트간의 공간 죠인 질의를 병렬적이며 연쇄적으로 수행하는 기법을 제안한다. 본 기법은 공간 죠인 연산의 대상이 되는 릴레이션들을 공간 연산의 특성에 따라 순서화하고, 그 중 최하위의 죠인에 참여하는 릴레이션들 중 하나를 이등분 하는 방법으로 공간 죠인 연산을 분리한 추, 질의 수행에 참여하는 두 서버에게 죠인 연산을 분배한다. 각 서버는 분할된 공간 죠인 연산을 동시에 연쇄적으로 저리하고 결과를 병합하여 최종 죠인 결과를 생성한다. 본 기법은 릴레이션을 분할하여 죠인을 수행함으로써 공간 연산에 참여하는 객체의 수를 절반으로 줄이며 R-Tree 등의 공간 인덱스 탐색 횟수와 그 범위를 감소시킨다. 또한 연쇄적인 질의 처리로 죠인의 결과인 임시 릴레이션을 생성하지 않으므로 대용량의 데이터에 대한 복잡한 질의에 대해서도 제한 없이 수행한다.