분할상태목록을 이용한 NAND 플래시 메모리를 위한 선형 해시 인덱스

Abstract

최근 NAND 플래시 메모리는 빠른 접근 속도, 높은 내구성, 작은 크기 및 저 전력 소모 등의 특성으로 인하여 차세대 대용량 저장 장치로 각광 받고 있다. 그러나 NAND 플래시 메모리는 비대칭적인 읽기·쓰기·소거 연산 처리 속도와 제자리 갱신이 불가능한 물리적인 특성으로 인하여 대표적인 디스크 기반 인덱스 구조 중의 하나인 해시 인덱스 구조를 NAND 플래시 메모리상에서 직접 구현하였을 경우 오버플로 체인에 의한 추가적인 쓰기·소거 연산으로 인해 성능 저하가 일어날 수 있다. 이러한 성능 저하를 피하기 위해 New Dynamic Hash가 제안되었으나, 키 값 검색

시 하나 이상의 버켓들을 검색해야 하며, 여전히 오버플로 체인에 의해 추가적인 쓰기·소거 연산이 발생하는 문제점을 해결하지 못 하였다.

본 논문에서는 버켓 오버플로 발생 시 오버플로 체인 대신 분할상태목록을 이용하는 NAND 플래시 메모리에 최적화된 선형 해시 구조(LHF)를 제안한다. LHF는 분할상태목록을 사용함으로써 분할 연산 시 오버플로 체인에 의한 추가적인 소거 연산을 발생 시키지 않으며, 검색 연산 시 오직 하나의 버켓만을 검색하여 빠른 검색속도를 보장한다. 기존의 해시 인덱스 구조와 비교 측정을 통하여 성능의 우수성을 보인다.; Recently, NAND Flash memory has become an alternative popular storage system for a nextgeneration storage device because of its rapid access speed, shock-resistant, small size and lower power consumption. However, NAND Flash memory has several hardware limitations such as asymmetric read, write, erase operation speed and no in-place update so that hash index structure, one of the most popular disk-based index structure, may result in severe performance degradation when directly implementing them on NAND Flash memory because of additional read, write, erase operation by overflow chain. Although New Dynamic Hash has been proposed in order to overcome this problem, it requires more than one bucket to search for a key. Also it still does not solve the problems such as additional read, write and erase operations generated by overflow chain. In this paper, we propose a novel flash-aware Linear Hash index structure(LHF) that uses Split State Table instead of overflow chain when a bucket overflow occurs. LHF using Split State Table does not generate additional erase operations by overflow chain and guarantees fast search speed because it retrieves only one bucket during the search operation. Finally, we show that LHF yields a better performance on NAND Flash memory by comparing it to disk-based Linear Hash and New Dynamic Hash through various experiments.