자주 실행되고 많은 양의 데이터 액세스가 포함되는 검색에서는 대부분의 처리 시간이 스토리지 I/O 처리 시간에 의해 차지된다고 합니다 이러한 경향은 데이터의 양이 증가할수록 더욱 두드러집니다 따라서 토토 사이트 Advanced Data Binder는 대용량 데이터 검색 시 스토리지 I/O 처리 시간을 줄이기 위해 '비순차적 실행 원리'를 사용합니다 이제 이 '비순차적 실행의 원리'를 '쿠스다마'의 비유를 사용하여 설명하겠습니다
디스크 저장소에서 관리되는 토토 사이트에 "10"으로 기록된 토토 사이트 항목이 몇 개인지 알고 싶다고 가정해 봅시다 ``쿠스다마'' 분할의 예는 ``사람''이 이 처리 과정을 검색 과정으로 시뮬레이션하고, 스토리지 I/O 처리를 시뮬레이션하는 ``공''을 던지고, 스토리지를 시뮬레이션하는 ``쿠스다마''를 깨뜨려 토토 사이트 항목 수만큼 ``선물''을 받는 ``쿠스다마'' 분할의 예입니다기존 순차 실행 방법에서는 검색 프로세스 역할을 하는 ``사람''이 ``공''이 반환될 때까지 ``공''을 던질 수 없으므로 대기 시간이 늘어납니다 또한 모든 디스크를 스캔하지 않으면 토토 사이트 검색을 완료할 수 없으므로 해당 토토 사이트 항목의 개수를 아는 데 필요한 시간이 늘어납니다
그러나 새로운 방법인 ``비순차 실행 원리''를 사용하면 검색 프로세스가 자동으로 분할되고 고도로 다중화되므로 많은 ``사람''이 동시에 스토리지 I/O 프로세스에 비유되는 ``공''을 던져 ``쿠스다마''를 칠 수 있습니다 다른 사람이 던진 '공'을 집어서 사용할 수 있기 때문에 대기 시간이 단축될 수 있으며, 토토 사이트 검색을 완료하는 데 소요되는 시간도 단축될 수 있습니다이런 식으로 기존의 순차 실행 방법에 비해 ``비순차 실행 원리''는 ``쿠스다마''를 분할하는 데 더 적은 시간이 걸리므로 ``쿠스다마''에 숨겨진 ``선물''을 더 빨리 얻을 수 있습니다
실제로 대용량 토토 사이트를 검색할 때 서버와 스토리지 사이에 수천~수만 개의 프로세스가 교환된다고 합니다 따라서 스토리지 I/O 처리 시간을 단축할 수 있으면 검색 처리 속도도 빨라진다
