KR102488466B1 - Apparatus and method to design key-value database based in table diagram - Google Patents

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Abstract

The present invention relates to a key-value DB design information processing apparatus based on a table diagram, comprising: a user interface unit receiving an input of a user setting command for designing a key-value DB; a storage unit storing the key-value DB designed in accordance with the inputted user setting command; and a control unit visualizing big data into the figure of a table diagram based on a table of the key-value DB in accordance with the inputted user setting command, and designing the key-value DB. The control unit classifies the big data into data structure types of hash, list, set/sorted set, and hyperloglogs written in each table figure classified in accordance with the data type characteristics, firstly draws a data structure in one or more of the data structure types in accordance with a user setting command, expresses data personalities between the data structures as a link type, which is a relation structure connecting tables with independent task correlation between tables, generates a table diagram based on an operation of secondly drawing the data personalities in accordance with the user setting command, and visualizes the big data into a table figure, thereby designing the key-value DB. Therefore, a key-value DB can be very easily and intuitively designed.

Description

테이블 다이어그램 기반형 키-밸류 DB 설계 정보처리장치 및 방법{Apparatus and method to design key-value database based in table diagram}Table diagram-based key-value DB design information processing device and method {Apparatus and method to design key-value database based in table diagram}

본 발명은 데이터베이스 설계 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 직관적으로 쉽게 이해할 수 있는 기호와 도형으로 표기되는 테이블 다이어그램 기반형 키-밸류(Key-Value) DB 설계 정보처리장치 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a database design apparatus and method, and more particularly, to a table diagram-based key-value DB design information processing apparatus and method represented by symbols and figures that can be easily understood intuitively. .

빅테이터 기술은 데이터의 크기가 대용량이고, 빠르게 크기가 증가하며 데이터 형태가 비정형인 대규모의 데이터를 저비용으로 빠르게 수집, 저장, 분석하여 가치 있는 정보를 추출하기 위해 등장한 기술이다. 빅데이터 처리를 위한 소프트웨어는 대표적으로 데이터저장 소프트웨어인 NoSQL DBMS, 분산 처리, 분산 파일시스템인 Hadoop, 분석 및 시각화를 위한 소프트웨어 R 등이 있다.Big data technology is a technology that has emerged to extract valuable information by collecting, storing, and analyzing large-scale data that is large in size, rapidly increasing in size, and has an atypical data format at low cost. Software for big data processing typically includes data storage software NoSQL DBMS, distributed processing, distributed file system Hadoop, software R for analysis and visualization.

빅데이터 관련 여러 기술들은 구글이 2003년 GFS(Google File System), 2004 년 맵리듀스(MapReduce), 2006년 빅테이블(BigTable)을 발표하면서 구글의 검색 서비스에 사용되었던 다양한 기술들이 세상에 알려지게 되었다. GFS는 저렴한 사양의 하드웨어 장비를 연결해 만든 분산 네트워크 파일 시스템으로써 현재 전 세계적으로 주목을 받고 있는 클라우드 기술이 발전하는데 기폭제가 됐다. Various technologies related to big data became known to the world as Google announced GFS (Google File System) in 2003, MapReduce in 2004, and BigTable in 2006, which were used in Google's search service. GFS is a distributed network file system created by connecting hardware equipment with low-cost specifications, and it served as a catalyst for the development of cloud technology, which is currently attracting worldwide attention.

MapReduce와 BigTable은 분산 컴퓨팅 환경에서 대용량 데이터를 분석하고 저장하기 위한 기술로 써 빅데이터 산업의 핵심 기술이 됐다. 또한 구글의 논문을 비롯하여 전 세계적인 분산 데이터 처리에 대한 연구는 오픈소스 프로젝트인 아파치 하둡(Hadoop), 하둡 분산 파일 시스템(HDFS-Hadoop Distributed File System), MapReduce, HBase를 비롯한 다양한 NoSQL 제품 등이 산업에 적용되는 성과로 이어졌다.MapReduce and BigTable are technologies for analyzing and storing large amounts of data in a distributed computing environment and have become core technologies in the big data industry. In addition, research on distributed data processing around the world, including Google's thesis, has been applied to the industry by various NoSQL products such as Apache Hadoop, Hadoop Distributed File System (HDFS-Hadoop Distributed File System), MapReduce, and HBase, which are open source projects. It led to applied results.

이러한 빅데이터 기술을 적용하기 위해서는 대량의 데이터를 수집하기 위한 빅데이터 수집 및 변환 기술, 수집된 데이터를 분산 저장하기 위한 빅데이터 저장 기술, 분산 저장된 데이터의 모니터링 및 관리를 위한 빅데이터 관리 기술, 빅데이터의 분석 및 처리를 위한 빅데이터 분산 기술로 구분할 수 있다. 그리고 각 기술 영역에는 다양한 오픈소스 및 상용 소프트웨어가 존재하고 있고 대부분 미국을 비롯한 국외 기술과 제품들이 대부분으로, 빅데이터를 통한 가치창출을 하고자 하는 기업 대부분 빅데이터 기술 시장을 주도하고 있으며 국외 기술과 제품에 의존하고 있고 앞으로 그래야만 하는 상황이다. 이에 가격 경쟁력과 기술 의존도를 줄일 수 있도록 국내 솔루션 업체들은 각 기술 영역에 맞는 기술과 제품을 확보 및 개발해야 한다.In order to apply these big data technologies, big data collection and conversion technology for collecting large amounts of data, big data storage technology for distributed storage of collected data, big data management technology for monitoring and management of distributed and stored data, It can be classified as a big data distribution technology for data analysis and processing. In addition, various open source and commercial software exist in each technology area, and most of them are foreign technologies and products, including the United States. Most of the companies that want to create value through big data are leading the big data technology market, and foreign technologies and products is dependent on and will have to do so in the future. In order to reduce price competitiveness and technology dependence, domestic solution companies must secure and develop technologies and products suitable for each technology area.

기존 관계형 데이터베이스 문제점과 NoSQL의 필요성은 다음과 같다. 즉, 원자성(Atomicity), 일관성(Consistency), 고립성(Isolation), 영구성(Durability)의 특성을 가지는 관계형 데이터베이스는 트랜잭션(Transaction) 기능을 통하여 데이터베이스의 완전성(integrity)을 유지한다. 또한, 관계형 데이터베이스는 미리 정의된 스키마 구조를 가지고 있다. 그러므로 관계형 데이터베이스에 데이터를 저장 할 때 정규화 과정을 거치게 되기 때문에 데이터의 중복성을 최소화를 할 수 있다.The existing relational database problems and the necessity of NoSQL are as follows. That is, a relational database having atomicity, consistency, isolation, and durability maintains the integrity of the database through a transaction function. Also, relational databases have a predefined schema structure. Therefore, when storing data in a relational database, data redundancy can be minimized because it goes through a normalization process.

이외에 관계형 데이터베이스는 조인(Join) 연산과 같은 복잡한 쿼리(Query) 연산을 할 수 있는 장점이 있다. 그러나 관계형 데이터베이스는 이러한 장점 때문에 많은 분야에서 사용되고 있지만 관계형 데이터베이스의 미리 정의된 엄격한 스키마 구조로 데이터를 저장하려면 정형화 과정이 필요하기 때문에 비정형 데이터를 처리하는 데 매우 비효율적인 구조를 가지고 있다. In addition, relational databases have the advantage of being able to perform complex query operations such as join operations. However, although relational databases are used in many fields because of these advantages, they have a structure that is very inefficient in processing unstructured data because a formalization process is required to store data in a strict predefined schema structure of relational databases.

또한 데이터가 빠르게 증가할 때 노드 분산을 통한 확장이 어렵다는 한계점을 가지고 있다. NoSQL(Not only SQL)은 비관계형 데이터베이스로 기존 관계형 데이터베이스에서 제공하는 조인(Join) 연산과 같은 복잡한 연산을 지원하지 않지만 데이터가 빠르게 증가할 때 쉽게 노드 분산을 통한 확장의 용이성을 제공하며, 비정형 데이터를 처리하는데 적합한 구조를 가지고 있고, 유연한 스키마 구조와 데이터의 증가에 따른 노드 분산을 통하여 데이터베이스 구조를 쉽게 확장할 수 있기 때문에 많은 분산 시스템 개발자들에게 주목을 받으며 관계형 데이터베이스의 한계를 극복하기 위한 대안으로 주목받고 있다.In addition, it has a limitation that it is difficult to expand through node distribution when data grows rapidly. NoSQL (Not only SQL) is a non-relational database that does not support complex operations such as join operations provided by existing relational databases, but provides ease of expansion through node distribution when data grows rapidly, and provides unstructured data Since it has a structure suitable for processing and can easily expand the database structure through flexible schema structure and node distribution according to data growth, it has attracted attention from many distributed system developers and is an alternative to overcome the limitations of relational databases. It is getting attention.

NoSQL은 Not Only SQL이라는 뜻으로 SQL를 대체하기 위해 나온 데이터베이스가 아니라 SQL에 적합하지 않는 데이터를 처리하기 위해 더 많은 선택 사항을 제공 하려고 만들어진 데이터베이스이다. 즉 NoSQL과 SQL은 같이 공존하며 각자의 영역이 있다. NoSQL은 주로 고정된 스키마에 제한받지 않고 대용량의 데이터를 다루기 위해 만들어 졌고, 고정된 스키마가 없다는 것은 관계형 데이터베이스와 다르게 테이블이 미리 정해진 스키마를 가지고 있지 않다는 것이다. NoSQL, which means Not Only SQL, is not a database that came out to replace SQL, but a database that was created to provide more options for processing data that is not suitable for SQL. In other words, NoSQL and SQL coexist and have their own areas. NoSQL was mainly created to handle large amounts of data without being limited by a fixed schema, and the lack of a fixed schema means that, unlike relational databases, tables do not have a pre-determined schema.

또한 NoSQL은 관계형 데이터베이스의 기본적인 연산인 Join 연산이 없으며 스케일-업(Scale-Up) 대신 스케일-아웃(Scale-Out)을 통해 성능을 확장시킨다. 스케일-아웃은 여러 대의 성능이 낮은 머신을 사용하여 여러 대의 성능을 합친 하나의 가상 머신을 만드는 것으로 분산 시스템을 가능하게 한다.In addition, NoSQL does not have a join operation, which is a basic operation of relational databases, and expands performance through scale-out instead of scale-up. Scale-out enables distributed systems by taking multiple machines with lower performance and creating a single virtual machine that combines the performance of several machines.

기업들은 그동안 우리가 관심가지지 않았던 다양한 형태의 비정형 데이터에 관심을 가지고 있으며, 기존의 데이터 저장기술이 아닌 새로운 데이터 저장기술을 이용한 수집 및 저장에 관심을 가지고 있는 것이 현실이다. 이러한, 시대적 요구에 발맞추어 NoSQL 기술은 반드시 요구되는 기반 기술이 되어 갈 것이며 이를 기반으로 하는 설계 및 모니터링 툴도 절실히 요구되어질 것이다.Companies are interested in various forms of unstructured data that we have not been interested in so far, and it is a reality that they are interested in collecting and storing data using new data storage technologies, not existing data storage technologies. Keeping pace with the needs of the times, NoSQL technology will become a required base technology, and design and monitoring tools based on it will be desperately required.

NoSQL 사용할 때 불편했던 점과 부족했던 점은 다음과 같다. 즉, NoSQL을 이용한 데이터 저장 기술이 미국을 중심으로 발전하기 시작한 것은 2000년대 초반을 기점으로 하고 있으며, 2013년도를 접어 들어서야 비로써 기술의 안정성을 인정받고 2015년 최근 급속도로 저변 확대되고 있는 것이 현실이다. NoSQL 데이터베이스의 핵심 기술은 15년의 세월이 지나면서 몰라보게 발전되어 가고 있지만 실제 기업 환경에서 활용 및 적용되기 위해서는 쉽고 간단하게 설계할 수 있어야 하며 수십~수백 대의 서버를 관제할 수 있는 모니터링 툴이 반드시 필요하다. The inconveniences and shortcomings of using NoSQL are as follows. In other words, data storage technology using NoSQL began to develop in the United States in the early 2000s, and it was only in 2013 that the stability of the technology was recognized, and in 2015, the reality is that the base is rapidly expanding. to be. The core technology of NoSQL database has been developed beyond recognition over the past 15 years, but in order to be utilized and applied in a real business environment, it must be designed easily and simply, and a monitoring tool that can control tens to hundreds of servers is essential. necessary.

국내외 3rd Party에 의해 툴 들이 일부 개발되긴 했지만 수십~ 수백의 서버를 동시에 도메인별로 모니터링 할 수 있는 기술은 빠져 있고 각 서버별 모니터링 기능 밖에 제공하지 않기 때문에 기능상의 한계와 기술상에 문제점에 부딪혀 있는 것이 현실이다. 또한, NoSQL 데이터베이스를 효율적으로 구축하기 위해서는 쉽고 간편한 설계 툴이 반드시 필요하지만, 국내외를 통틀어 디자인 툴 기술을 제공하고 있는 제품은 소수에 불과한 것이 현실이다.Although some tools have been developed by domestic and foreign 3rd parties, the technology to monitor tens to hundreds of servers by domain at the same time is missing, and since it provides only monitoring functions for each server, the reality is that there are functional limitations and technical problems. to be. In addition, in order to efficiently build a NoSQL database, an easy and convenient design tool is essential, but the reality is that there are only a few products that provide design tool technology domestically and internationally.

상술한 문제를 해결하고자 하는 본 발명의 과제는 다음과 같다.The object of the present invention to solve the above problems is as follows.

첫째, 본 발명의 과제는 키-밸류(Key-Value) 데이터베이스를 누구나 쉽고 간편하게 분석 및 설계할 수 독창적인 표기법(Notation)을 적용하는 장치 및 그 방법을 제공하고자 함이다.First, an object of the present invention is to provide a device and method for applying a unique notation that allows anyone to easily and conveniently analyze and design a key-value database.

둘째, 본 발명의 과제는 빠르게 빅데이터 플랫폼 구축이 가능하게 하는 장치를 제공하고, 직관적으로 쉽게 이해할 수 있는 기호와 도형으로 표기되는 테이블 다이어그램 기반형 키-밸류(Key-Value) DB 설계 정보처리장치 및 방법을 제공하고자 함이다.Second, the task of the present invention is to provide a device that enables the construction of a big data platform quickly, and to design a table diagram-based key-value DB design information processing device marked with symbols and figures that can be easily understood intuitively. and to provide a method.

상술한 과제를 해결하는 본 발명의 제1 특징은, 키-밸류(Key-Value) DB를 설계할 사용자 설정 명령을 입력받는 사용자 인터페이스부; 상기 입력된 사용자 설정 명령에 따라 설계된 키-밸류(Key-Value) DB를 저장하는 저장부; 및, 상기 입력된 사용자 설정 명령에 따라 빅데이터를 키-밸류(Key-Value) DB의 테이블 기반에 따라 테이블 다이어그램의 도형으로 시각화하여 상기 키-밸류(Key-Value) DB를 설계하는 제어부를 포함하되, 상기 제어부가 상기 빅데이터를 데이터 타입(Type) 특성에 따라 구분되는 각 테이블 도형으로 작성되는 해쉬(Hash), 리스트(List), 세트(Set/Sorted Set) 및 하이퍼로그(HyperLogLogs) 유형의 데이터 구조 타입(Type)으로 구분하여 사용자 설정 명령에 따라 적어도 어느 하나의 데이터 구조 타입으로 데이터 구조를 제1 작도하고, 상기 제어부가 상기 각 데이터 구조 간 데이터 성격을 테이블 간 독립적 업무 상관관계를 가진 테이블을 연결하는 관계 구조인 링크(Link) 유형으로 표현하여 사용자 설정 명령에 따라 데이터 성격을 제2 작도하는 동작을 기반으로 테이블 다이어그램(Table Diagram)을 생성하여, 상기 빅데이터를 상기 테이블 도형으로 시각화해서 키-밸류(Key-Value) DB를 설계하는 것일 수 있다.A first feature of the present invention for solving the above problems is, a key-value (Key-Value) user interface unit for receiving a user setting command to design the DB; a storage unit for storing a key-value DB designed according to the input user setting command; and a control unit designing the Key-Value DB by visualizing the big data in the shape of a table diagram according to the table base of the Key-Value DB according to the input user setting command. However, the control unit converts the big data into hash, list, set/sorted set, and hyperloglogs types, which are created in each table shape classified according to data type characteristics. Classified by data structure type (Type), a data structure is first drawn with at least one data structure type according to a user setting command, and the control unit determines the data characteristics between the respective data structures as a table having an independent business correlation between the tables. is expressed as a link type, which is a relational structure connecting the It may be to design a Key-Value DB.

여기서, 상기 데이터 구조를 제1 작도하는 것은, 상기 빅데이터를 분석하여 해쉬(Hash), 리스트(List), 세트(Set/Sorted Set), 하이퍼로그(HyperLogLogs) 유형의 데이터 구조 타입(Type) 중 어느 하나로 선택하여 제1 작도하되, 상기 데이터 구조 타입의 특성에 따라 상기 테이블 도형이 구분되는 것일 수 있다.Here, the first drawing of the data structure is performed by analyzing the big data to select data structure types such as Hash, List, Set/Sorted Set, and HyperLogLogs. The first drawing may be made by selecting one, and the table figure may be classified according to the characteristics of the data structure type.

또한, 상기 해쉬(Hash) 및 세트(Set/Sorted Set) 유형의 데이터 구조 타입의 테이블 도형은 직사각형으로, 도형 내부 상단에 작성되는 키(Key)와 하단에 작성되는 밸류(Value)를 직선형 바(Bar)로 구획하되, 상기 세트(Set/Sorted Set) 유형의 데이터 구조 타입 테이블 도형의 상기 바(Bar)는 점선인 것일 수 있다.In addition, the table figure of the Hash and Set/Sorted Set type data structure type is a rectangle, and the key written at the top and the value written at the bottom inside the figure are arranged in a straight bar ( Bar), but the bar of the data structure type table figure of the Set/Sorted Set type may be a dotted line.

또한, 상기 리스트(List) 및 하이퍼로그(HyperLogLogs) 유형의 데이터 구조 타입의 테이블 도형은 직사각형으로, 도형 내부 상단에 작성되는 키(Key)와 하단에 작성되는 밸류(Value)를 직선형 바(Bar)로 구획하되, 상기 리스트(List) 테이블 도형의 외곽 모서리는 둥근 모양이고, 상기 하이퍼로그 외곽선은 점선인 것일 수 있다.In addition, the table figure of the data structure type of the List and HyperLogLogs type is a rectangle, and the key written at the top and the value written at the bottom inside the figure are a straight bar , but the outer corner of the list (List) table figure may be round, and the hyperlog outline may be a dotted line.

더하여, 상기 제어부는, 상기 설계된 테이블 다이어그램을 사용자 설정 명령에 상응하여 사용자 비즈니스 영역에 해당하는 도메인명, 서버명, DB명 중 적어도 어느 하나로 사용자 지정 서버의 해당 DB에 어사인(Assign)하여, DB설계하는 것일 수 있다.In addition, the control unit assigns the designed table diagram to a corresponding DB of a user-designated server with at least one of a domain name, a server name, and a DB name corresponding to a user business area in response to a user setting command, may be designing

그리고, 본 발명의 제2 특징은, 대용량의 빅데이터를 키-밸류(Key-Value) DB를 설계하는 키-밸류(Key-Value) DB 설계 정보처리장치에 구비되고, 상기 키-밸류(Key-Value) DB 설계를 처리하는 제어부의 키-밸류(key-value) DB 설계 방법에 있어서, (a) 상기 빅데이터를 해쉬(Hash), 리스트(List), 세트(Set/Sorted Set), 하이퍼로그(HyperLogLogs) 유형의 데이터 구조 타입(Type) 중 어느 하나로 구분하여 사용자 설정 명령에 따라 빅데이터를 적어도 어느 하나의 상기 데이터 구조 타입을 구분하는 테이블 도형으로 시각화해서 데이터 구조를 제1 작도하는 단계; (b) 상기 각 데이터 구조 간 데이터 성격을 테이블 간 독립적 업무 상관관계를 가진 테이블을 연결하는 관계 구조인 링크(Link) 유형으로 표현하여 사용자 설정 명령에 따라 데이터 성격을 제2 작도하는 단계; (c) 제2 작도하는 동작을 기반으로 테이블 다이어그램(Table Diagram)을 생성하는 단계; 및 (d) 상기 설계된 테이블 다이어그램을 사용자 설정 명령에 상응하여 사용자 비즈니스 영역에 해당하는 도메인명, 서버명, DB명으로 사용자 지정 서버의 해당 DB에 어사인(Assign)하여, 키-밸류(Key-Value) DB를 설계하는 단계를 포함할 수 있다.And, the second feature of the present invention is provided in a key-value DB design information processing device for designing a key-value DB of large-capacity big data, and the key-value -Value) In the key-value DB design method of the control unit that processes the DB design, (a) the big data hash, list, set / sorted set, hyper First drawing a data structure by classifying it into one of data structure types of the log (HyperLogLogs) type and visualizing the big data in a table figure that classifies at least one of the data structure types according to a user setting command; (b) constructing a second data characteristic according to a user setting command by expressing the data characteristic between the respective data structures as a link type, which is a relational structure connecting tables having independent business correlation between tables; (c) generating a table diagram based on the second drawing operation; and (d) assigning the designed table diagram to the corresponding DB of the user-designated server with the domain name, server name, and DB name corresponding to the user's business area in correspondence with the user setting command, Value) may include a step of designing the DB.

여기서, 상기 해쉬(Hash) 및 세트(Set/Sorted Set) 유형의 데이터 구조 타입의 테이블 도형은 직사각형으로, 도형 내부 상단에 위치하는 키(Key)와 하단에 위치하는 밸류(Value)를 직선형 바(Bar)로 구획하되, 상기 세트 유형의 데이터 구조 타입의 테이블 도형의 상기 바(Bar)는 점선이고, 상기 리스트(List) 테이블 도형의 외곽 모서리는 둥근 모양이고, 상기 하이퍼로그(HyperLogLogs) 테이블 도형의 외곽선은 점선인 것일 수 있다.Here, the table figure of the Hash and Set/Sorted Set type data structure type is a rectangle, and the key located at the top inside the figure and the value located at the bottom are arranged in a straight bar ( Bar), but the bar of the table figure of the data structure type of the set type is a dotted line, the outer edge of the list table figure is round, and the HyperLogLogs table figure The outline may be a dotted line.

상술한 과제를 해결하는 본 발명의 효과는 다음과 같다.The effects of the present invention for solving the above problems are as follows.

첫째, 본 발명은 빅데이터 저장기술 중에 하나인 키-밸류(Key -Value) 데이터베이스를 누구나 쉽고 간편하게 분석 및 설계할 수 독창적인 표기법(Notation)을 구비하는 정보처리장치 및 DB 설계 방법을 제공한다.First, the present invention provides an information processing device and a DB design method having a unique notation that anyone can easily and conveniently analyze and design a key-value database, which is one of big data storage technologies.

둘째, 본 발명은 특정 키-밸류(Key-Value) 데이터베이스에 테이블 및 인덱스와 같은 논리적 구조를 즉시 생성할 수 있기 때문에 빠른 빅데이터 플랫폼 구축이 가능한 테이블 다이어그램 기반형 키-밸류(Key-Value) DB 설계 정보처리장치 및 방법을 제공한다.Second, since the present invention can immediately create logical structures such as tables and indexes in a specific key-value database, a table diagram-based key-value DB capable of building a big data platform quickly Design information processing device and method are provided.

셋째, 본 발명은 개발자, 설계자 및 DB 운영자 간에 키-밸류(Key-Value) 데이터 구조에 대한 효율적인 의사소통이 가능하도록 테이블 다이어그램 기반형 키-밸류(Key-Value) DB 설계 정보처리장치 및 방법을 제공한다.Third, the present invention provides a table diagram-based key-value DB design information processing device and method to enable efficient communication about key-value data structures between developers, designers, and DB operators. to provide.

넷째, 본 발명을 통해 고품질의 빅데이터 저장 플랫폼 구축이 가능하며, 구축 후 유지보수 비용을 감소시킬 수 있는 테이블 다이어그램 기반형 키-밸류(Key-Value) DB 설계 정보처리장치 및 방법을 제공한다.Fourth, it is possible to build a high-quality big data storage platform through the present invention, and to provide a table diagram-based key-value DB design information processing device and method that can reduce maintenance costs after construction.

다섯째, 본 발명은 키-밸류(Key-Value) 데이터 구조를 쉽게 이해할 수 있는 기호와 도형으로 표기하여 키-밸류(Key-Value) 데이터베이스의 구조를 수집 및 분석하는 역공학(Reverse Engineering) 분석에 매우 효과적인 테이블 다이어그램 기반형 키-밸류(Key-Value) DB 설계 정보처리장치 및 방법을 제공한다.Fifth, the present invention is for reverse engineering analysis to collect and analyze the structure of a key-value database by marking the key-value data structure with symbols and figures that can be easily understood. Provides a very effective table diagram-based key-value DB design information processing device and method.

여섯째, 비정형 데이터 구조인 키-밸류(Key-Value) DB는 정형화되어 있지 않기 때문에 설계 기술에 대한 이해가 부족한 경우에도 매우 쉽고 직관적으로 키-밸류(Key-Value) DB를 설계할 수 있는 정보처리장치 및 방법을 제공한다.Sixth, since Key-Value DB, which is an unstructured data structure, is not standardized, information processing that can design Key-Value DB very easily and intuitively even if understanding of design technology is insufficient. An apparatus and method are provided.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 테이블 다이어그램 기반형 키-밸류(Key-Value) DB 설계 정보처리장치의 블록 구성을 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 테이블 다이어그램 기반형 키-밸류(Key-Value) DB 설계 정보처리장치(100)에 사용되는 키-밸류(Key-Value) DB 설계 방법의 흐름을 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 테이블 다이어그램 기반형 키-밸류(Key-Value) DB 설계 정보처리장치에서 제공되는 DB 설계 툴을 예시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 테이블 다이어그램 기반형 키-밸류(Key-Value) DB 설계 방법을 적용한 해쉬(Hash) 및 리스트(List) 데이터 모델을 예시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 테이블 다이어그램 기반형 키-밸류(Key-Value) DB 설계 방법을 적용한 리스트-리스트 및 리스트-세트 데이터 모델을 예시한 도면이다.
1 is a diagram showing the block configuration of a table diagram-based key-value DB design information processing device according to an embodiment of the present invention.
2 is a diagram showing the flow of a key-value DB design method used in the table diagram-based key-value DB design information processing device 100 according to an embodiment of the present invention. to be.
3 is a diagram illustrating a DB design tool provided in a table diagram-based key-value DB design information processing device according to an embodiment of the present invention.
4 is a diagram illustrating a hash and list data model to which a table diagram-based key-value DB design method according to an embodiment of the present invention is applied.
5 is a diagram illustrating list-list and list-set data models to which a table diagram-based key-value DB design method according to an embodiment of the present invention is applied.

본 명세서에 개시되어 있는 본 발명의 개념에 따른 실시예들에 대해서 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 본 발명의 개념에 따른 실시예들을 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로서, 본 발명의 개념에 따른 실시예들은 다양한 형태로 실시될 수 있으며 본 명세서에 설명된 실시예들에 한정되지 않는다.Specific structural or functional descriptions of the embodiments according to the concept of the present invention disclosed in this specification are only illustrated for the purpose of explaining the embodiments according to the concept of the present invention, and the embodiments according to the concept of the present invention These may be embodied in various forms and are not limited to the embodiments described herein.

본 발명의 개념에 따른 실시예들은 다양한 변경들을 가할 수 있고 여러 가지 형태들을 가질 수 있으므로 실시예들을 도면에 예시하고 본 명세서에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명의 개념에 따른 실시예들을 특정한 개시형태들에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.Embodiments according to the concept of the present invention can apply various changes and can have various forms, so the embodiments are illustrated in the drawings and described in detail herein. However, this is not intended to limit the embodiments according to the concept of the present invention to specific disclosures, and includes modifications, equivalents, or substitutes included in the spirit and scope of the present invention.

제1 또는 제2 등의 용어를 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만, 예를 들어 본 발명의 개념에 따른 권리 범위로부터 이탈되지 않은 채, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.Terms such as first or second may be used to describe various components, but the components should not be limited by the terms. The above terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another component, for example, without departing from the scope of rights according to the concept of the present invention, a first component may be named a second component, Similarly, the second component may also be referred to as the first component.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 구성요소들 간의 관계를 설명하는 표현들, 예를 들어 "~사이에"와 "바로~사이에" 또는 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.It is understood that when an element is referred to as being "connected" or "connected" to another element, it may be directly connected or connected to the other element, but other elements may exist in the middle. It should be. On the other hand, when an element is referred to as “directly connected” or “directly connected” to another element, it should be understood that no other element exists in the middle. Expressions describing the relationship between components, such as "between" and "directly between" or "directly adjacent to" should be interpreted similarly.

본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예들을 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 설시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함으로 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.Terms used in this specification are only used to describe specific embodiments, and are not intended to limit the present invention. Singular expressions include plural expressions unless the context clearly dictates otherwise. In this specification, terms such as "comprise" or "have" are intended to designate that the described feature, number, step, operation, component, part, or combination thereof exists, but one or more other features or numbers, It should be understood that the presence or addition of steps, operations, components, parts, or combinations thereof is not precluded.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.Unless defined otherwise, all terms used herein, including technical or scientific terms, have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which the present invention belongs. Terms such as those defined in commonly used dictionaries should be interpreted as having a meaning consistent with the meaning in the context of the related art, and unless explicitly defined in this specification, it should not be interpreted in an ideal or excessively formal meaning. don't

이하, 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 그러나, 특허출원의 범위가 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.Hereinafter, embodiments will be described in detail with reference to the accompanying drawings. However, the scope of the patent application is not limited or limited by these examples. Like reference numerals in each figure indicate like elements.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 테이블 다이어그램 기반형 키-밸류(Key-Value) DB 설계 정보처리장치의 블록 구성을 도시한 도면이다.1 is a diagram showing the block configuration of a table diagram-based key-value DB design information processing device according to an embodiment of the present invention.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 테이블 다이어그램 기반형 키-밸류(Key-Value) DB 설계 시스템은, 키-밸류(Key-Value) DB 설계 정보처리장치(100)와, 키-밸류(Key-Value) DB 설계 정보처리장치(100)에 의해 설계된 테이블 다이어그램과 연동하여 자신의 DB를 운용하는 연동 서버(200)를 포함하여 구성될 수 있다.As shown in FIG. 1, the table diagram-based Key-Value DB design system according to an embodiment of the present invention includes a Key-Value DB design information processing device 100, It may be configured to include an interworking server 200 that operates its own DB in conjunction with a table diagram designed by the key-value DB design information processing device 100.

여기서, 키-밸류 데이터베이스(Key-Value Database, 키-밸류 데이터베이스) 또는 키-밸류 스토어(Key-Value Store)는 오늘날 딕셔너리(Dictionary), 해시(Hash)로 잘 알려져 있는 자료 구조인 연관 배열의 저장, 검색, 관리를 위해 설계된 데이터 스토리지 패러다임이다. 딕셔너리에는 객체나 레코드의 테이블이 포함되어 있으며 이 안에서 각기 다른 수많은 필드가 그 안에 포함되어 있고 각각 데이터를 담고 있다.Here, Key-Value Database (Key-Value Database) or Key-Value Store is the storage of associative arrays, which are data structures well known today as dictionaries and hashes. It is a data storage paradigm designed for data storage, retrieval, and management. A dictionary contains a table of objects or records, each containing a number of different fields, each containing data.

이 레코드들은 레코드를 고유하게 식별하는 "키(Key)"를 사용하여 저장되고 검색되며 데이터베이스(DB:DataBase) 안에서 데이터를 빠르게 찾는데 사용된다. 키-밸류 쌍으로 표현되는 키-밸류(Key-Value) 데이터베이스는 더 잘 알려져 있는 관계형 데이터베이스(RDB)와는 방식이 매우 다르다.These records are stored and retrieved using a "key" that uniquely identifies the record and is used to quickly find data within a database (DB:DataBase). Key-value databases, represented as key-value pairs, are very different from the better-known relational databases (RDBs).

RDB는 데이터베이스에 자료 구조를 자료형이 잘 정의된 필드를 포함하는 일련의 테이블로 미리 정의한다. 자료형은 데이터베이스 프로그램에 노출시킴으로써 수많은 최적화를 허용한다. 반면, 키-밸류(Key-Value) 시스템은 데이터를 하나의 불투명한 테이블로 처리하며 각 레코드마다 각기 다른 필드를 가질 수 있다. 이는 객체 지향 프로그래밍과 같은 현대의 개념을 더 밀접하게 따르며 상당한 유연성을 제공한다. 선택적인 값들이 대부분의 DB에서처럼 플레이스홀더(Placeholder)로 표현되지 않기 때문에 키-밸류(Key-Value) 데이터베이스는 동일한 데이터베이스 저장을 위해 메모리를 훨씬 더 많이 사용하기도 하므로 특정한 부하에서 큰 성능 상의 이점이 있을 수 있다. 즉, 키-밸류(Key-Value) DB는 세션정보, 사용자 정보, 관계정보와 같이 간단한 조회를 수행하는 애플리케이션에 매우 최적화되어 있는 데이터 저장소이다.An RDB predefines the data structure in a database as a series of tables containing fields with well-defined data types. Datatypes allow numerous optimizations by exposing them to database programs. On the other hand, a key-value system treats data as a single opaque table, and each record can have different fields. It more closely follows modern concepts such as object-oriented programming and provides a great deal of flexibility. Because optional values are not represented by placeholders as in most databases, key-value databases often use much more memory for the same database storage, so under certain loads there may be significant performance gains. can That is, the Key-Value DB is a data storage highly optimized for applications that perform simple queries such as session information, user information, and relationship information.

본 발명의 실시예에 따른 테이블 다이어그램 기반형 키-밸류(Key-Value) DB 설계 정보처리장치(100)는, 웹 애플리케이션의 사용자 프로필 정보, 메시지, 개인 설정 데이터 및 테마, 권장 사항, 사용자 대상 판촉 및 할인 등과 관련된 모든 세션 데이터, 전자 상거래 웹사이트에서 수십억 개의 주문 데이터 등의 빅데이터를 테이블 다이어그램 도형으로, 시각화해서 키-밸류(Key-Value) DB 설계하는 장치이다. The table diagram-based key-value DB design information processing device 100 according to an embodiment of the present invention includes user profile information, messages, personal setting data and themes, recommendations, and promotions for users of web applications. It is a device that designs a key-value DB by visualizing big data, such as all session data related to discounts and discounts, and billions of order data from e-commerce websites, in the form of table diagrams.

그리고, 도 1에 도시된 바와 같이, 상기 테이블 다이어그램 기반형 키-밸류(Key-Value) DB 설계 정보처리장치(100)는 설계된 테이블 다이어그램을 사용자 설명 명령에 상응하여 사용자 비즈니스 영역에 해당하는 도메인명, 서버명, DB명 중 적어도 하나를 사용자 지정 서버의 해당 DB에 어사인(Assign)한다.And, as shown in FIG. 1, the table diagram-based key-value DB design information processing device 100 corresponds to the user description command to the designed table diagram, and the domain name corresponding to the user's business area. Assign at least one of , server name, and DB name to the corresponding DB of the user-specified server.

연동 서버(200)(200)는 상기 테이블 다이어그램 기반형 키-밸류(Key-Value) DB 설계 정보처리장치(100)에 의해 어사인(Assign)된 테이블 다이어그램과 연동해서 자신의 특정 DB를 운용할 수 있고, 또한, 상기 테이블 다이어그램 기반으로 웹 애플리케이션의 모든 세션 데이터 등의 빅데이터를 사용 관리하는 서버일 수 있다.The interlocking server 200 (200) can operate its own specific DB in conjunction with the table diagram assigned by the table diagram-based key-value DB design information processing device 100. Also, it may be a server that uses and manages big data such as all session data of web applications based on the table diagram.

도 1에 도시된 본 발명에 따른 키-밸류(Key-Value) DB 설계 정보처리장치(100)는 키-밸류(Key-Value) DB를 설계할 사용자 설정 명령을 입력받는 사용자 인터페이스부(101)와, 상기 입력된 사용자 설정 명령에 따라 설계된 키-밸류(Key-Value) DB를 저장하는 Key-Value DB 저장부(102), 및 상기 입력된 사용자 설정 명령에 따라 빅데이터를 키-밸류(Key-Value) DB의 테이블 기반에 따라 테이블 다이어그램의 도형으로 시각화하여 키-밸류(Key-Value) DB를 설계하는 제어부(103)를 포함하여 구성될 수 있다.The key-value DB design information processing device 100 according to the present invention shown in FIG. 1 includes a user interface unit 101 that receives a user setting command to design a key-value DB. And, a Key-Value DB storage unit 102 that stores a Key-Value DB designed according to the input user setting command, and a key-value DB storing big data according to the input user setting command -Value) It can be configured to include a control unit 103 that designs a key-value DB by visualizing it as a figure of a table diagram according to the table base of the DB.

보다 구체적으로, 사용자 인터페이스부(101)는 키-밸류(Key-Value) DB를 설계할 각종 사용자 설정 명령(예를 들어, 데이터 구조를 지정하는 사용자 설정 명령이나 또는, 데이터 성격을 지정하는 사용자 설정 명령, 필드 생성, 사용자 설정 명령 등)을 입력받는 키를 구비한다. 그리고, 상기 구비된 키를 이용하여 키-밸류(Key-Value) DB를 설계할 각종 사용자 설정 명령을 입력받는다.More specifically, the user interface unit 101 provides various user setting commands for designing a Key-Value DB (e.g., user setting commands for designating data structures or user setting commands for designating data characteristics). command, field creation, user setting command, etc.) is provided. In addition, various user setting commands for designing a key-value DB using the provided key are received.

Key-Value DB 저장부(102)는 사용자 설정 명령에 따라 설계된 키-밸류(Key-Value) DB를 저장한다. 특히, 상기 제어부(103)의 제어하에, 본 발명에 따라 테이블 다이어그램의 도형으로 시각화하여 설계된 키-밸류(Key-Value) DB를 저장한다The Key-Value DB storage unit 102 stores a Key-Value DB designed according to a user setting command. In particular, under the control of the control unit 103, a key-value DB designed by visualizing a figure of a table diagram according to the present invention is stored.

그리고, 제어부(103), 사용자 인터페이스부(101)를 통해 입력된 사용자 설정 명령에 따라 빅데이터를 키-밸류(Key-Value) DB의 테이블 기반에 따라 테이블 다이어그램의 도형으로 시각화하여 상기 키-밸류(Key-Value) DB를 설계한다.In addition, according to the user setting command input through the control unit 103 and the user interface unit 101, the big data is visualized in the form of a table diagram according to the table base of the key-value DB, and the key-value Design (Key-Value) DB.

여기서 테이블 다이어그램의 도형으로 시각화하는 것은, 상기 빅데이터를 데이터 타입(Type) 특성에 따라 구분되는 각 테이블 도형으로 작성되는 해쉬(Hash), 리스트(List), 세트(Set/Sorted Set) 및 하이퍼로그(HyperLogLogs) 유형의 데이터 구조 타입(Type)으로 구분하여 사용자 설정 명령에 따라 적어도 어느 하나의 데이터 구조 타입으로 데이터 구조를 제1 작도하고, 상기 제어부가 상기 각 데이터 구조 간 데이터 성격을 테이블 간 독립적 업무 상관관계를 가진 테이블을 연결하는 관계 구조인 링크(Link) 유형으로 표현하여 사용자 설정 명령에 따라 데이터 성격을 제2 작도하는 동작을 기반으로 테이블 다이어그램(Table Diagram)을 생성하여, 상기 빅데이터를 상기 테이블 도형으로 시각화하는 것일 수 있다.Here, visualization in the form of a table diagram is a hash, a list, a set/sorted set, and a hyperlog created by each table form classified according to the data type (Type) characteristic of the big data. (HyperLogLogs) type of data structure type (Type) to first construct a data structure with at least one data structure type according to a user setting command, and the control unit displays the data characteristics between each data structure in a table A table diagram is created based on the operation of second drawing the data characteristics according to a user setting command by expressing it as a link type, which is a relational structure that connects tables with independent work correlation between It may be to visualize the data in the table shape.

그리고, 표시부(104)는 상기 제어부(103)의 제어하에, 사용자 설정 명령에 상응하여 본 발명에 따른 테이블 다이어그램 기반형 키-밸류(Key-Value) DB 설계 사용자 인터페이스(User Interface)를 표시한다.In addition, the display unit 104 displays a table diagram-based key-value DB design user interface according to the present invention in response to a user setting command under the control of the control unit 103.

통신부(105)는 각종 연동 서버(200)와 통신 인터페이스하는 것으로, 본 발명의 실시예에 따른 테이블 다이어그램 기반형 키-밸류(Key-Value) DB 설계 정보처리장치(100)에 의해 어사인(Assign)된 테이블 다이어그램과 연동해서 자신의 특정 DB를 운용하는 각종 연동 서버(200)와 통신 인터페이스하는 것이다.The communication unit 105 communicates with various interworking servers 200 and is assigned by the table diagram-based key-value DB design information processing device 100 according to the embodiment of the present invention. ) to communicate with various interworking servers 200 that operate their own specific DB in conjunction with the table diagram.

이와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 테이블 다이어그램 기반형 키-밸류(Key-Value) DB 설계 정보처리장치(100)는, 빅데이터 저장기술 중에 하나인 키-밸류(Key-Value) 데이터베이스를 누구나 쉽고 간편하게 분석 및 설계할 수 독창적인 표기법(Notation)을 적용하는 장치로서, 키-밸류(Key-Value) DB에 테이블 및 인덱스와 같은 논리구조를 즉시 생성하여 빠르게 빅데이터 플랫폼 구축이 가능하게 하는 장치를 제공하고, 이와 같은 키-밸류(Key-Value) DB의 데이터 구조는 직관적으로 쉽게 이해할 수 있는 기호와 도형으로 표기되어 있다는 점에서 역공학(Reverse Engineering)에 적용하기에도 매우 효과적인 장치를 제공할 수 있다.As such, the table diagram-based Key-Value DB design information processing device 100 according to an embodiment of the present invention allows anyone to use a Key-Value database, which is one of big data storage technologies. A device that applies a unique notation that can be easily and conveniently analyzed and designed. A device that enables quick big data platform construction by immediately creating logical structures such as tables and indexes in a key-value DB. It provides a very effective device for reverse engineering in that the data structure of such a key-value DB is marked with symbols and figures that can be easily understood intuitively. can

도 2는 본 발명의 실시예에 따른 테이블 다이어그램 기반형 키-밸류(Key-Value) DB 설계 정보처리장치(100)에 사용되는 키-밸류(Key-Value) DB 설계 방법의 흐름을 도시한 도면이다.2 is a diagram showing the flow of a key-value DB design method used in the table diagram-based key-value DB design information processing device 100 according to an embodiment of the present invention. to be.

도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 테이블 다이어그램 기반형 키-밸류(Key-Value) DB 설계 방법은, (a) 빅데이터를 해쉬(Hash), 리스트(List), 세트(Set/Sorted Set), 하이퍼로그(HyperLogLogs) 유형의 데이터 구조 타입(Type) 중 어느 하나로 구분하여 사용자 설정 명령에 따라 빅데이터를 적어도 어느 하나의 상기 데이터 구조 타입을 구분하는 테이블 도형으로 시각화해서 데이터 구조를 제1 작도하는 단계(S100); (b) 상기 각 데이터 구조 간 데이터 성격을 테이블 간 독립적 업무 상관관계를 가진 테이블을 연결하는 관계 구조인 링크(60)(Link) 유형으로 표현하여 사용자 설정 명령에 따라 데이터 성격을 제2 작도하는 단계(S200); (c) 제2 작도하는 동작을 기반으로 테이블 다이어그램(Table Diagram)을 생성하는 단계(S300); 및 (d) 상기 설계된 테이블 다이어그램을 사용자 설정 명령에 상응하여 사용자 비즈니스 영역에 해당하는 도메인명, 서버명, DB명으로 사용자 지정 서버의 해당 DB에 어사인(Assign)하여, 키-밸류(Key-Value) DB를 설계하는 단계(S400)를 포함할 수 있다.As shown in FIG. 2, the table diagram-based Key-Value DB design method according to an embodiment of the present invention includes (a) big data as hashes, lists, and sets ( Set/Sorted Set), hyperlog (HyperLogLogs) type of data structure type (Type), according to the user-set command, the big data is visualized in a table figure that distinguishes at least one of the above data structure types, and the data structure A first drawing step (S100); (b) Expressing the data characteristics between the data structures as a link 60 (Link) type, which is a relational structure connecting tables having independent business correlation between tables, and drawing the data characteristics secondly according to a user setting command (S200); (c) generating a table diagram based on the second drawing operation (S300); and (d) assigning the designed table diagram to the corresponding DB of the user-designated server with the domain name, server name, and DB name corresponding to the user's business area in correspondence with the user setting command, Value) may include designing a DB (S400).

보다 구체적으로, 본 발명의 실시예는 빅데이터를 키-밸류(Key-Value) DB의 테이블 기반에 따라 테이블 다이어그램의 도형으로 시각화는 방법으로, 제1 작도 단계 및 제2 작도 단계를 포함할 수 있다.More specifically, an embodiment of the present invention is a method of visualizing big data as a figure of a table diagram according to a table base of a key-value DB, and may include a first drawing step and a second drawing step. there is.

제1 작도 단계는 (a) 단계로서, 빅데이터를 테이블 타입의 해쉬(Hash), 리스트(List), 세트(Set/Sorted Set), 하이퍼로그(HyperLogLogs) 유형의 데이터 구조 타입으로 구분하고, 각 데이터 타입의 특성에 알맞게 각각 테이블 도형으로 시각화하는 단계이다. 여기서, 각 테이블 도형의 구조는 직삭각형 박스에 바(Bar)로 상단과 하단을 구획하고, 상단에는 키(key) 값이 표기되고, 하단에는 밸류(Value) 값과 이에 대한 속성값이 배열 형태로 표기되는 구조를 가진다.The first drawing step is step (a), which divides big data into table-type hash, list, set/Sorted Set, and HyperLogLogs data structure types, and each This is the step of visualizing each data type as a table shape according to the characteristics of the data type. Here, the structure of each table figure divides the upper and lower ends with a bar in a rectangular box, the key value is marked at the top, and the value value and its attribute value are displayed at the bottom in the form of an array. has a structure denoted by

해쉬(Hash) 테이블(100) 도형은, (Key, Value)로 데이터를 저장하는 자료구조로서 데이터를 빠르게 검색할 수 있는 자료구조의 특성에 알맞게 키 및 밸류를 명확하게 구분할 수 있는 상단 및 하단의 구분된 기본적인 박스형 구조인 것이 바람직하고, 리스트(List)의 경우도 순서가 있는 목록으로 배열처럼 순서가 있는 데이터 타입 구조이며, 세트(Set/Sorted Set)는 순서가 있는 집합체 또는 순서가 있는 집합체의 데이터 타입 구조이며, 하이퍼로그(HyperLogLogs) 집합의 기수를 추정하는데 사용하는 확률 데이터 구조라는 점에서 상단에는 객체명(Object명 또는 테이블명)을 기재하고 하단에는 요소 들을 기재하는 상하단이 구분되는 박스형 구조인 것이 바람직하다.The hash table (100) shape is a data structure that stores data in (Key, Value), and has upper and lower parts that can clearly distinguish keys and values to suit the characteristics of a data structure that can quickly search for data. It is desirable to have a differentiated basic box-type structure, and in the case of a list, a list is also an ordered list and is an ordered data type structure like an array, and a set (Set/Sorted Set) is an ordered set or In that it is a data type structure and a probability data structure used to estimate the radix of a HyperLogLogs set, the object name (object name or table name) is written at the top and the elements are written at the bottom. It is desirable to be

이와 같은 제1 작도 단계는 빅데이터를 테이블 타입의 각각의 특성을 갖는 데이터 구조를 도형으로 도식화하기 위해 상단 및 하단의 구분된 박스형 테이블 구조를 작도하고, 각각의 도형 구조는 외곽선의 모양과 상단 및 하단을 구분하는 바(Bar)의 모양으로 구분하여 시각적으로 한눈에 확인할 수 있고, 키-밸류(Key-Value) 데이터베이스를 누구나 직관적으로 쉽게 이해할 수 있는 표기법을 제공한다.In this first drawing step, a box-type table structure divided at the top and bottom is drawn in order to diagram the data structure having each characteristic of the big data table type into a figure, and each figure structure is divided into the shape of the outline and the top and bottom It is divided into the shape of a bar that divides the bottom so that it can be checked visually at a glance, and provides a notation that anyone can intuitively and easily understand the Key-Value database.

제2 작도 단계는, (b) 단계로서, 각 데이터 구조 간 데이터 성격을 테이블 간 독립적 업무 상관관계를 가진 테이블을 연결하는 관계 구조인 링크(60)(Link) 유형으로 표현하여 사용자 설정 명령에 따라 데이터 성격을 작도하는 단계이다. 즉, 상술한 데이터 구조의 밸류 데이터 중 적어도 어느 하나를 공유하여 상관관계를 형성하는 경우, 이에 대하여 서로 간의 관계를 직관적으로 이해하기 쉽게 나타내기 위해 각 데이터 테이블 도형을 선으로 연결하도록(링크(60): Link) 작도하는 단계이다. 이와 같은 각 데이터 타입의 테이블 도형의 링크(60)는 사용자 인터페이스부(101)를 통해 사용자 설정 명령에 의해 수행될 수 있다.In the second drawing step, (b) step, the data characteristics between each data structure are expressed as a link 60 (Link) type, which is a relational structure connecting tables having independent business correlation between tables, according to a user setting command. This is the stage of constructing data characteristics. That is, when a correlation is formed by sharing at least one of the value data of the above-described data structure, each data table figure is connected with a line in order to intuitively and easily understand the relationship between them (link 60 ): Link) This is the stage of construction. The link 60 of the table figure of each data type can be performed by a user setting command through the user interface unit 101 .

(c) 단계는, 상술한 제1 작도 및 제2 작도 정보를 기반으로 빅데이터의 각 데이터 타입의 테이블 다이어그램(Table Diagram)을 생성하는 단계이고, (d) 단계는 설계된 테이블 다이어그램을 사용자 설정 명령에 상응하여 사용자 비즈니스 영역에 해당하는 도메인명, 서버명, DB명 중 적어도 어느 하나를 사용자 지정 서버의 해당 DB에 어사인(Assign)하여 키-밸류(Key-Value) DB를 설계하는 단계이다. 그리고 나서, 사용자 지정 서버는 어사인(Assign)된 테이블 다이어그램과 연동해서 자신의 특정 DB를 운용한다.Step (c) is a step of generating a table diagram of each data type of big data based on the above-described first and second drawing information, and step (d) is a user setting command for the designed table diagram. Correspondingly, this is a step of designing a Key-Value DB by assigning at least one of the domain name, server name, and DB name corresponding to the user's business area to the corresponding DB of the user-designated server. Then, the custom server operates its own specific DB in conjunction with the assigned table diagram.

이하에서 키-밸류(Key-Value) DB 설계 정보처리장치(100)를 이용한 제1 작도 및 제2 작도의 예시를 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, an example of a first construction and a second construction using the key-value DB design information processing device 100 will be described in detail with reference to the drawings.

도 3은 본 발명의 실시예에 따른 테이블 다이어그램 기반형 키-밸류(Key-Value) DB 설계 정보처리장치(100)에서 제공되는 DB 설계 툴을 예시한 도면이다.3 is a diagram illustrating a DB design tool provided by the table diagram-based key-value DB design information processing device 100 according to an embodiment of the present invention.

도 3에 도시된 바와 같이, 화면의 상단 좌측에는 제1 작도를 위한 4가지 데이터 타입 또는 유형을 나타내는 테이블 도형을 예시하여 나열되어 있고, 상단 우측에는 제2 작도를 위한 링크(60)(Link)를 나타내고 있으며, 화면 중심에는 4가지 데이터 타입의 서로 다른 테이블 도형의 모양 및 구조를 예시하고 있다.As shown in FIG. 3, at the top left of the screen, table figures representing four data types or types for the first drawing are listed as examples, and at the top right, links 60 (Link) for the second drawing are displayed. , and at the center of the screen, the shapes and structures of different table figures of four data types are exemplified.

해쉬(Hash) 테이블(100)은 직사각형 모양의 박스형 구조로 상단 및 하단을 바(Bar)로 구획하고 있는 형상으로, 상단에는 객체명 및 키(Key)를 표기하고, 하단에는 밸류(Value)를 표기한다. 외곽선(11) 및 바(Bar)(15)는 실선으로 나타내고, 리스트(List) 테이블(20)은 직사각형으로 4개의 모서리가 둥근 소프트 박스 모양으로 나타내고, 세트(Set/Sorted Set) 테이블(30)은 외곽선은 실선이지만 바(Bar)(35)는 점선으로 표시하여 해쉬 테이블과 구분될 수 있으며, 하이퍼로그(HyperLogLogs) 테이블(40)은 외곽선(41)을 점선으로 표시하여 데이터 타입을 구분한다. The hash table 100 has a rectangular box structure with upper and lower ends partitioned by bars, with object names and keys marked at the top and values at the bottom mark The outline 11 and the bar 15 are represented by solid lines, the list table 20 is represented by a rectangular soft box with four rounded corners, and the set/sorted set table 30 The outer line is a solid line, but the bar 35 is displayed as a dotted line to be distinguished from the hash table, and the HyperLogLogs table 40 displays the outer line 41 as a dotted line to distinguish data types.

여기서 외곽선의 모양은 유사한 테이블 타입으로 메인과 서브를 구분하는 의미로 적용하는 것으로, 해쉬(Hash) 테이블(10)과 리스트(List) 테이블(20)의 외곽선 모양으로 메인과 서브 관계의 테이터 타입을 나타낼 수 있다.Here, the shape of the outline is a similar table type and is applied in the sense of distinguishing the main and the sub, and the data type of the main and sub relationship is the shape of the outline of the hash table 10 and the list table 20. can indicate

또한, 외곽선의 실선과 점선의 의미는 키(Key)가 명확하게 정의되는 경우이거나 임의로 설정된 경우를 구분하는 것으로, 키(Key)가 명확하게 정의되는 해쉬 테이블(10)은 실선이고, 키(Key)가 명확하게 정의되지 않고 임의로 설정되는 하이퍼로그 테이블(40)은 점선의 외곽선으로 표시한다. 그리고, 바(bar)의 실선과 점선의 의미는 키(Key)와 밸류(Value)의 관계에 대한 특성을 구분하는 것으로, 세트(Set/Sorted Set) 테이블(30)은 점선으로 표시한다.In addition, the meaning of the solid line and the dotted line of the outline is to distinguish the case where the key is clearly defined or arbitrarily set, and the hash table 10 in which the key is clearly defined is a solid line, and the key ) is not clearly defined and arbitrarily set, the hyperlog table 40 is indicated by a dotted outline. And, the meaning of the solid line and the dotted line of the bar is to distinguish the characteristics of the relationship between the key and the value, and the set/sorted set table 30 is indicated by the dotted line.

이와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 테이블 다이어그램 기반형 키-밸류(Key-Value) DB 설계 정보처리장치(100) 및 방법은 서로 다른 테이블 도형의 모양과 구조로 빅데이터를 해당하는 데이터 타입으로 구분하여 작도하도록 함으로써, 키-밸류(Key-Value) 데이터베이스(DB)를 직관적으로 각 데이터 타입을 구분할 수 있도록 하여, 누구나 쉽고 간편하게 키-밸류(Key-Value) DB를 분석 및 설계할 수 있는 표기법을 제공한다.As such, the table diagram-based key-value DB design information processing apparatus 100 and method according to an embodiment of the present invention transform big data into corresponding data types in the shape and structure of different table figures. A notation that enables anyone to easily and conveniently analyze and design a Key-Value DB by allowing each data type to be intuitively distinguished from a Key-Value database (DB) provides

도 4는 본 발명의 실시예에 따른 테이블 다이어그램 기반형 키-밸류(Key-Value) DB 설계 방법을 적용한 해쉬(Hash) 및 리스트(List) 데이터 모델을 예시한 도면이다.4 is a diagram illustrating a hash and list data model to which a table diagram-based key-value DB design method according to an embodiment of the present invention is applied.

도 4는 본 발명의 실시예에 따른 키-밸류(Key-Value) DB 설계 방법을 이용하여, 상품의 주문과 관련된 빅데이터를 해쉬(Hash) 테이블(100) 도형과 리스트 테이블 도형을 제1 작도 및 제2 작도하여 테이블 다이어그램(Table Diagram)을 생성한 예를 나타낸다. 해쉬(Hash) 테이블(100)의 바로 구분되는 상단에는 [객체명: Key]로 표기되고, 하단에는 해당 키에 대한 밸류 데이터를 나열한다. 예를 들어 주문번호(order:201808010001)를 키로 하고, 해당하는 주문번호에 대한 주문 내용으로 주문날짜(order_date), 고객이름(customer_name), 담당직원(employee_id), 지불유형(payment_type) 등의 정보를 밸류 데이터를 테이블 도형 하단에 표기한다.4 is a first drawing of a hash table 100 figure and a list table figure for big data related to product orders using a key-value DB design method according to an embodiment of the present invention. And it shows an example of generating a table diagram (Table Diagram) by second construction. [Object name: Key] is displayed at the upper part of the hash table 100, and value data for the corresponding key is listed at the lower part. For example, order number (order:201808010001) is the key, and information such as order date (order_date), customer name (customer_name), employee in charge (employee_id), and payment type (payment_type) Mark the value data at the bottom of the table figure.

리스트(List) 테이블(20)은 주문 상세정보가 저장되는 자료구조로서, 상단에 주문 상세정보번호(order_detail:order_no)를 상단에 기재하고, 하단에는 해당하는 밸류로 주문 상세정보 내용 정보를 기입할 수 있다. 예를 들어, 리스트 테이블 상단은 주문 상세번호(order_datail:order_no)를 기입하고, 하단은 주문순번(item_id), 상품번호(product_id), 상품명(product_name) 등의 주문 상세정보 등의 필드(Filed)명을 아래 방향으로 나열하여 작성한다. 필드명 뒤에는 데이터 속성(String, Integer, Geo 등)을 작성할 수 있다. 이와 같은 데이터 구조는 키-밸류 DB에서 배열(Array) 구조로 생성될 수 있다.The list (List) table 20 is a data structure in which order detail information is stored, and an order detail information number (order_detail: order_no) is written at the top, and order detail information content information is written with a corresponding value at the bottom. can For example, the order detail number (order_datail:order_no) is entered at the top of the list table, and the field (Filed) name such as order detail information such as order number (item_id), product number (product_id), and product name (product_name) is entered at the bottom. List them in the direction below. Data properties (String, Integer, Geo, etc.) can be written after the field name. Such a data structure can be created as an array structure in a key-value DB.

그리고, 도 4에 도시된 바와 같이, 해쉬 테이블과 리스트 테이블을 선으로 연결하여 작도되는(제2 작도) 링크(60)(Link)는 각 데이터 구조 서로 간에 어떤 관계가 있음을 나타내는 것으로, 상품 주문정보와 동일한 상품의 주문 상세정보와의 관계를 나타낸다. 이러한 관계의 근거는 주문번호(order_no)가 동일한 것으로 알 수 있다. 또한, 해쉬(Hash) 테이블과 리스트 테이블의 의미로서 메인과 서브의 관계임을 직관적으로도 빠르게 확인할 수 있다.And, as shown in FIG. 4, the link 60 (Link) drawn by connecting the hash table and the list table with a line (second drawing) indicates that there is a certain relationship between each data structure, and product order Indicates the relationship with the order details of the same product as the information. The reason for this relationship can be seen that the order numbers (order_no) are the same. In addition, as the meaning of the hash table and the list table, it can be intuitively and quickly confirmed that the relationship between the main and the sub.

도 5는 본 발명의 실시예에 따른 테이블 다이어그램 기반형 키-밸류(Key-Value) DB 설계 방법을 적용한 리스트-리스트 및 리스트-세트 데이터 모델을 예시한 도면이다.5 is a diagram illustrating list-list and list-set data models to which a table diagram-based key-value DB design method according to an embodiment of the present invention is applied.

도 5는 본 발명의 실시예에 따른 키-밸류(Key-Value) DB 설계 방법을 이용하여, 상품의 주문과 관련된 빅데이터를 리스트-리스트 테이블 도형과 리스트-세트 테이블 도형을 제1 작도 및 제2 작도하여 테이블 다이어그램(Table Diagram)을 생성한 예를 나타낸다. 메인 리스트(List) 테이블(20a)에서 바(Bar)로 구분되는 상단에는 키에 해당하는 주무번호(order_no)가 표기되고, 하단에는 해당 키에 대한 밸류 데이터로 필드명을 순차적으로 아래 방향으로 작성한다. 필드명 뒤에는 데이터 속성(String, Integer 등)을 작성한다. 예를 들어 주문번호(order:201808010001)를 키로 하고, 해당하는 주문번호에 대한 주문내용으로 필드명으로 주문날짜(order_date), 고객이름(customer_name), 담당직원(employee_id), 지불유형(payment_type) 등의 정보를 밸류 데이터를 테이블 도형 하단에 아래 방향으로 작성한다.5 is a first diagram of a list-list table figure and a list-set table figure for big data related to product orders using a key-value DB design method according to an embodiment of the present invention. 2 shows an example of creating a table diagram by drawing. In the main list table (20a), the order number (order_no) corresponding to the key is displayed at the top divided by a bar, and the field name is written sequentially downward as value data for the key at the bottom do. Write data properties (String, Integer, etc.) after the field name. For example, order number (order:201808010001) is the key, and order date (order_date), customer name (customer_name), employee in charge (employee_id), payment type (payment_type), etc. Write the value data of the information in the downward direction at the bottom of the table figure.

그리고, 도 5는 전술한 메인 리스트 테이블(20a)을 중심으로 오른쪽으로 서브 리스트(List) 테이블(20b)이 생성되어 링크(60)되고, 아래쪽으로 해쉬 테이블(10)이 생성되어 링크(60)되는 테이블 다이어그램을 나타낸다.In addition, in FIG. 5, a sub list table 20b is created and linked 60 to the right centering on the above-described main list table 20a, and a hash table 10 is created downward to link 60 represents a table diagram.

도 5에 도시된 바와 같이, 서브 리스트 테이블(20b)은 주문상세정보가 저장되는 자료구조로서, 주문 상세정보번호(order_detail:order_no)를 상단에 기재하고, 하단에는 해당하는 밸류로 주문상세정보 내용 정보를 작성할 수 있다. 예를 들어, 메인 리스트 테이블(20a) 상단은 주문상세번호(order_datail:order_no)를 작성하고, 하단은 주문순번(item_id), 상품번호(product_id), 상품가격(product_price) 등의 주문상세정보에 해당하는 필드(Filed)명을 아래 방향으로 나열하여 작성한다. 또한 필드명 뒤에는 데이터 속성(String, Integer, Geo 등)을 작성할 수 있고, 이와 같은 데이터 구조는 키-밸류 DB에서 배열(Array) 구조로 생성될 수 있다.As shown in FIG. 5, the sub list table 20b is a data structure in which order detail information is stored, and the order detail information number (order_detail: order_no) is described at the top, and the order detail information content with the corresponding value at the bottom information can be written. For example, the upper part of the main list table 20a creates an order detail number (order_datail:order_no), and the lower part corresponds to order details such as order number (item_id), product number (product_id), and product price (product_price). List the field names to be written in the downward direction. In addition, data properties (String, Integer, Geo, etc.) can be written after the field name, and such a data structure can be created as an array structure in a key-value DB.

그리고, 상기 메인 리스트 테이블(20a) 수직 하방에 위치하는 세트(Sorted Set) 테이블(30)은 상단에 키(Key)에 해당하는 관리직원 정보를 작성하고, 하단에는 밸류(Value)에 해당하는 직원상세정보 데이터가 하방으로 나열되어 작성된다.In addition, in the Sorted Set table 30 located vertically below the main list table 20a, management staff information corresponding to the key is written at the top, and staff corresponding to the value at the bottom. Detailed information data is created by listing them at the bottom.

그리고, 도 5에 도시된 바와 같이, 메인 리스트 테이블(20a)과 서브 리스트 테이블(20b)을 선으로 연결하여 작도되는 링크(60)(Link)는 상품 주문번호가 동일한 관계의 테이블 데이터임을 알 수 있고, 메인 리스트 테이블(20a)과 하방으로 링크(60)되는 세트(Set/Sorted Set) 테이블(30)은 관리직원(employee)이 동일한 관계임을 직관적으로도 빠르게 확인할 수 있다.And, as shown in FIG. 5, it can be seen that the link 60 (Link) drawn by connecting the main list table 20a and the sub list table 20b with a line is table data having the same relationship with the product order number. There is, and the main list table 20a and the set (Set / Sorted Set) table 30 linked downward 60 can intuitively and quickly confirm that the management staff (employee) is the same relationship.

이와 같이, 본 발명의 실시예는 적어도 하나의 데이터 타입을 갖는 자료구조인 테이블 도형 들이 배치되어 각각 키 및 밸류가 작성되고(제1 작도), 서로의 연결 관계를 나타내는 링크(60)로 표시되어(제2 작도) 생성되는 테이블 다이어그램은 각 데이터 타입을 나타내는 테이블 도형을 통해 데이터 특성을 파악할 수 있고, 각 테이블 데이터 간의 관계를 링크(60)(연결선)를 통해 누구나 쉽고 빠르고 직관적으로 이해할 수 있도록 제공하여 높은 성능 및 효율성을 갖는 키-밸류(Key-Value) DB 설계 정보처리장치(100) 및 방법을 제공한다.As such, in the embodiment of the present invention, table figures, which are data structures having at least one data type, are arranged, keys and values are created (first drawing), and displayed as a link 60 indicating a connection relationship with each other (Second drawing) The generated table diagram can identify data characteristics through table figures representing each data type, and the relationship between each table data is provided so that anyone can easily, quickly and intuitively understand the relationship between each table data through the link 60 (connection line). To provide a key-value DB design information processing device 100 and method having high performance and efficiency.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.As described above, although the embodiments have been described with limited drawings, those skilled in the art can make various modifications and variations from the above description. For example, the described techniques may be performed in an order different from the method described, and/or the components of the described system, structure, device, circuit, etc. may be combined or combined in a different form than the method described, or other components may be used. Or even if it is replaced or substituted by equivalents, appropriate results can be achieved.

그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.Therefore, other implementations, other embodiments, and equivalents of the claims are within the scope of the following claims.

100: 정보처리장치
101: 사용자 인터페이스부
102: Key-Value DB 저장부
103: 제어부
104: 표시부
105: 통신부
200: 연동 서버
100: information processing device
101: user interface unit
102: Key-Value DB storage unit
103: control unit
104: display unit
105: communication department
200: linked server

Claims (7)

키-밸류(Key-Value) DB를 설계할 사용자 설정 명령을 입력받는 사용자 인터페이스부; 상기 입력된 사용자 설정 명령에 따라 설계된 키-밸류(Key-Value) DB를 저장하는 저장부; 및 상기 입력된 사용자 설정 명령에 따라 빅데이터를 키-밸류(Key-Value) DB의 테이블 기반에 따라 테이블 다이어그램의 도형으로 시각화하여 상기 키-밸류(key-value) DB를 설계하는 제어부;를 포함하되,
상기 제어부가 상기 빅데이터를 데이터 타입(Type) 특성에 따라 구분되는 각 테이블 도형으로 작성되는 해쉬(Hash), 리스트(List), 세트(Set/Sorted Set) 및 하이퍼로그(HyperLogLogs) 유형의 데이터 구조 타입(Type)으로 구분하여 사용자 설정 명령에 따라 적어도 어느 하나의 데이터 구조 타입으로 데이터 구조를 제1 작도하고,
상기 제어부가 각 데이터 구조 간 데이터 성격을 테이블 간 독립적 업무 상관관계를 가진 테이블을 연결하는 관계 구조인 링크(Link) 유형으로 표현하여 사용자 설정 명령에 따라 데이터 성격을 제2 작도하는 동작을 기반으로 테이블 다이어그램(Table Diagram)을 생성하여,
상기 빅데이터를 상기 테이블 도형으로 시각화해서 키-밸류(Key-Value) DB를 설계하며,
상기 데이터 구조를 제1 작도하는 것은, 상기 빅데이터를 분석하여 해쉬(Hash), 리스트(List), 세트(Set/Sorted Set), 하이퍼로그(HyperLogLogs) 유형의 데이터 구조 타입(Type) 중 어느 하나로 선택하여 제1 작도하되, 상기 데이터 구조 타입의 특성에 따라 상기 테이블 도형이 구분되고,
상기 제어부는 상기 설계된 테이블 다이어그램을 사용자 설정 명령에 상응하여 사용자 비즈니스 영역에 해당하는 도메인명, 서버명, DB명 중 적어도 어느 하나로 사용자 지정 서버의 해당 DB에 어사인(Assign)하여, DB설계하며,
상기 해쉬(Hash) 및 세트(Set/Sorted Set) 유형의 데이터 구조 타입의 테이블 도형은 직사각형으로, 도형 내부 상단에 위치하는 키(Key)와 하단에 위치하는 밸류(Value)를 직선형 바(Bar)로 구획하되,
상기 세트 유형의 데이터 구조 타입의 테이블 도형의 상기 바(Bar)는 점선이고, 상기 리스트(List) 유형의 데이터 타입 구조의 테이블 도형의 외곽 모서리는 둥근 모양이고, 상기 하이퍼로그(HyperLogLogs) 유형의 데이터 타입 구조의 테이블 도형의 외곽선은 점선인 것을 특징으로 하는 테이블 다이어그램 기반형 키-밸류(Key-Value) DB 설계 정보처리장치.
A user interface unit that receives a user setting command to design a key-value DB; a storage unit for storing a key-value DB designed according to the input user setting command; and a control unit that designs the key-value DB by visualizing the big data in the form of a table diagram according to the table base of the key-value DB according to the input user setting command. but
Hash, List, Set/Sorted Set, and HyperLogLogs types of data structures in which the controller converts the big data into table shapes classified according to data type characteristics. Classifying into types and first constructing a data structure with at least one data structure type according to a user setting command,
Based on the operation of the control unit to secondly draw the data characteristics according to a user setting command by expressing the data characteristics between each data structure as a link type, which is a relationship structure that connects tables having independent business correlation between tables. By creating a table diagram,
Designing a key-value DB by visualizing the big data in the table shape,
In the first drawing of the data structure, the big data is analyzed to be one of the data structure types of Hash, List, Set/Sorted Set, and HyperLogLogs types. Select and draw a first drawing, but the table figure is divided according to the characteristics of the data structure type,
The control unit assigns the designed table diagram to a corresponding DB of a user-specified server with at least one of a domain name, a server name, and a DB name corresponding to a user business area in response to a user setting command, designing the DB,
The table figure of the Hash and Set/Sorted Set type data structure type is a rectangle. divided into,
The bar of the table figure of the set type data structure type is a dotted line, the outer corner of the table figure of the list type data type structure is round, and the HyperLogLogs type data Table diagram-based key-value DB design information processing device, characterized in that the outline of the table figure of the type structure is a dotted line.
삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 대용량의 빅데이터를 키-밸류(Key-Value) DB를 설계하는 키-밸류(Key-Value) DB 설계 정보처리장치에 구비되고, 상기 키-밸류(Key-Value) DB 설계를 처리하는 제어부의 키-밸류(Key-Value) DB 설계 방법에 있어서,
(a) 상기 빅데이터를 해쉬(Hash), 리스트(List), 세트(Set/Sorted Set), 하이퍼로그(HyperLogLogs) 유형의 데이터 구조 타입(Type) 중 어느 하나로 구분하여 사용자 설정 명령에 따라 빅데이터를 적어도 어느 하나의 상기 데이터 구조 타입을 구분하는 테이블 도형으로 시각화해서 데이터 구조를 제1 작도하는 단계;
(b) 각 데이터 구조 간 데이터 성격을 테이블 간 독립적 업무 상관관계를 가진 테이블을 연결하는 관계 구조인 링크(Link) 유형으로 표현하여 사용자 설정 명령에 따라 데이터 성격을 제2 작도하는 단계;
(c) 제2 작도하는 동작을 기반으로 테이블 다이어그램(Table Diagram)을 생성하는 단계; 및
(d) 상기 설계된 테이블 다이어그램을 사용자 설정 명령에 상응하여 사용자 비즈니스 영역에 해당하는 도메인명, 서버명, DB명으로 사용자 지정 서버의 해당 DB에 어사인(Assign)하여, 키-밸류(Key-Value) DB를 설계하는 단계;를 포함하고,
상기 해쉬(Hash) 및 세트(Set/Sorted Set) 유형의 데이터 구조 타입의 테이블 도형은 직사각형으로, 도형 내부 상단에 위치하는 키(Key)와 하단에 위치하는 밸류(Value)를 직선형 바(Bar)로 구획하되,
상기 세트 유형의 데이터 구조 타입의 테이블 도형의 상기 바(Bar)는 점선이고, 상기 리스트(List) 유형의 데이터 타입 구조의 테이블 도형의 외곽 모서리는 둥근 모양이고, 상기 하이퍼로그(HyperLogLogs) 유형의 데이터 타입 구조의 테이블 도형의 외곽선은 점선인 것을 특징으로 하는 테이블 다이어그램 기반형 키-밸류(Key-Value) DB 설계 정보처리장치에 사용되는 키-밸류(Key-Value) DB 설계 방법.
It is provided in a key-value DB design information processing device that designs a key-value DB with large-capacity big data, and a control unit that processes the key-value DB design. In the key-value DB design method,
(a) Classifying the big data into one of the data structure types of Hash, List, Set/Sorted Set, and HyperLogLogs, and following a user-set command first drawing a data structure by visualizing it as a table figure that classifies at least one of the data structure types;
(b) second drawing the data characteristics according to a user setting command by expressing the data characteristics between each data structure as a link type, which is a relational structure connecting tables having independent business correlation between tables;
(c) generating a table diagram based on the second drawing operation; and
(d) Assign the designed table diagram to the corresponding DB of the user-designated server with the domain name, server name, and DB name corresponding to the user's business area in accordance with the user setting command, ) designing a DB;
The table figure of the Hash and Set/Sorted Set type data structure type is a rectangle. divided into,
The bar of the table figure of the set type data structure type is a dotted line, the outer corner of the table figure of the list type data type structure is round, and the HyperLogLogs type data A key-value DB design method used in a table diagram-based key-value DB design information processing device, characterized in that the outline of the table figure of the type structure is a dotted line.
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Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20170059604A (en) * 2015-11-23 2017-05-31 주식회사 플랜정보기술 System for planning document databse based in collection diagram and apparatus used in it
CN110012088A (en) * 2019-03-29 2019-07-12 山东浪潮云信息技术有限公司 A kind of Redis principal and subordinate's cluster automatically dispose scheme based on Kubernets
KR20210141640A (en) * 2019-03-20 2021-11-23 프로메튬, 인코포레이티드 Natural language-based processing methods for data stored in heterogeneous data sources

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20170059604A (en) * 2015-11-23 2017-05-31 주식회사 플랜정보기술 System for planning document databse based in collection diagram and apparatus used in it
KR20210141640A (en) * 2019-03-20 2021-11-23 프로메튬, 인코포레이티드 Natural language-based processing methods for data stored in heterogeneous data sources
CN110012088A (en) * 2019-03-29 2019-07-12 山东浪潮云信息技术有限公司 A kind of Redis principal and subordinate's cluster automatically dispose scheme based on Kubernets

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
PITMONGO, "Redis 구축을 위한 Table Diagram 설계도 작도기술" (2018.09.15) 1부.* *
TIL GitHub, "빅데이터_저장_및_분석을_위한NoSQL&Redis" (2022.02.23.) 1부.* *
확률적 자료구조를 이용한 추정 - 유일한 원소 개수(Cardinality) 추정과 HyperLogLog, https://d2.naver.com/helloworld/711301 (2014.03.27) *

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