데이터 응답 속도는 사용자 경험과 직결되기 때문에 클라우드 서비스의 중요한 이슈이다. 그렇기 때문에 사용자의 요청에 빠르게 응답하기 위하여 인-메모리 데이터베이스는 클라우드 기반 응용 프로그램에 널리 사용되고 있다. 하지만, 현재 인-메모리 데이터베이스는 대부분 연결 리스트 기반의 해시 테이블로 구현되어 있어 상수 시간의 응답을 보장하지 못한다. 쿠쿠 해싱(cuckoo hashing)이 대안으로 제시되었지만, 할당된 메모리의 반만 사용할 수 있다는 단점이 있었다. 이후 버킷화 쿠쿠 해싱(bucketized cuckoo hashing)이 메모리 효율을 개선하였으나 삽입 연산시의 오버헤드를 여전히 극복하지 못하였다. 본 논문에서는 BCH의 삽입 성능과 탐색 성능을 동시에 향상시키는 데이터 관리 방법인 월 쿠쿠(wall cuckoo)를 제안한다. 월 쿠쿠의 핵심 아이디어는 버킷 내부의 데이터를 사용된 해시 함수에 따라 분리하는 것이다. 이를 통하여 버킷의 탐색 범위가 줄어들어 접근해야 하는 슬롯의 수를 줄일 수 있는데, 이렇게 탐색 연산의 성능이 향상되기 때문에 탐색 과정이 포함되어 있는 삽입 연산 또한 개선된다. 분석에 따르면, 월 쿠쿠에서의 슬롯 접근 횟수 기댓값은 BCH의 기댓값보다 작다. 우리는 월 쿠쿠와 BCH, 정렬 쿠쿠를 비교하는 실험을 진행하였으며, 각 메모리 사용률(10%-95%)에서 월 쿠쿠의 탐색 및 삽입 연산이 다른 기법보다 더 적은 슬롯 접근 횟수를 가지는 것을 보였다.
현재 인-메모리 데이터베이스는 대부분 연결 리스트 기반의 해시 테이블로 구현되어 있어 상수 시간의 응답을 보장하지 못했다. 본 연구에서는 BCH의 삽입 성능과 탐색 성능을 동시에 향상시키는 데이터 관리 방법인 월 쿠쿠를 제안했다. 월 쿠쿠는 버킷 내부의 데이터를 사용된 해시 함수에 따라 분리했다.