KR101747262B1 - 동적인 알고리즘 변경을 통하여 쿼리 처리 시간을 축소시키기 위한 방법, 장치 및 컴퓨터-판독가능 매체 - Google Patents

Abstract

본 개시내용의 일 실시예에 따라서, DBMS(Database Management System)에서 동적인 알고리즘 변경을 통하여 쿼리(query) 처리 시간을 축소시키기 위한 방법이 제공된다. 상기 방법은: 클라이언트로부터의 데이터베이스 쿼리를 수신하는 단계; 상기 쿼리와 관련된 연산을 수행하기 위한 복수의 수행 알고리즘들 각각에 대한 제 1 성능 테스트를 수행하는 단계; 상기 제 1 성능 테스트에 대한 결과에 기초하여, 상기 복수의 수행 알고리즘들 중 제 1 수행 알고리즘을 사용하여 상기 쿼리를 처리하기 위한 연산(operation)을 수행하는 단계; 및 상기 제 1 수행 알고리즘을 사용하여 상기 쿼리를 최초로 처리하기 위한 연산을 수행하는 동안에: 상기 쿼리와 관련된 연산을 수행하기 위한 복수의 수행 알고리즘들 각각에 대한 제 2 성능 테스트를 수행하는 단계; 및 상기 제 2 성능 테스트에 대한 결과에 기초하여, 상기 쿼리를 처리하는데 있어서 상기 제 1 수행 알고리즘으로부터 상기 복수의 수행 알고리즘들 중에서의 제 2 수행 알고리즘으로의 변경 시점을 동적으로 결정하는 단계;를 포함할 수 있다.

Description

동적인 알고리즘 변경을 통하여 쿼리 처리 시간을 축소시키기 위한 방법, 장치 및 컴퓨터-판독가능 매체 {METHOD AND APPARATUS FOR REDUCING QUERY PROCESSING TIME BY DYNAMICALLY CHANGING ALGORITHMS AND COMPUTER READABLE MEDIUM THEREFOR}

본 개시내용은 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)에 관한 것으로서, 보다 구체적으로 DBMS에서의 쿼리 처리 시간을 축소시키기 위한 기술에 관한 것이다.

기업의 비즈니스는 폭발적인 데이터의 증가와 다양한 환경 및 플랫폼의 등장으로 빠르게 확장되고 있다. 새로운 비즈니스 환경이 도래함에 따라서, 보다 더 효율적이고 유연한 데이터 서비스와 정보의 처리, 데이터 관리 기능이 필요하게 되었다. 이러한 변화에 맞춰서 기업 비지니스 구현의 기반이되는 고성능, 고가용성 및 확장성의 문제를 해결하기 위한 데이터베이스에 대한 연구가 계속되고 있다.

데이터베이스 관리 시스템(DBMS)에서 데이터들은 데이터 저장소에 저장될 수 있다. 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)에서는 이러한 데이터 저장소는 테이블로 지칭될 수 있다. 이러한 테이블은 하나 이상의 로우(row)들을 포함하고 하나 이상의 로우들 각각은 하나 이상의 컬럼들을 포함할 수 있다.

데이터베이스가 수많은 양의 데이터를 포함하고 있는 경우, 사용자가 관심있어 하는 데이터를 리트리브하기 위한 쿼리를 수행하는데 있어서 상대적으로 긴 시간이 소요될 수 있다. 데이터베이스가 쿼리에 응답하는데 시간이 많이 소요되는 경우에는 데이터베이스의 성능에 있어서 악영향을 미칠 수 있다.

클라이언트로부터 발행된 쿼리를 처리하는 방식과 관련하여 복수의 수행 알고리즘들이 고려될 수 있다. 각각의 수행 알고리즘은 상이한 속성들을 갖기 때문에, 해당 쿼리를 처리하기 이전에, 해당 쿼리를 처리하는데 가장 적합한 알고리즘을 결정하는 것이 필요하다.

미국 등록 특허 US5,598,559호는 관계형 데이터베이스에 대한 쿼리의 최적화에 관한 내용을 제시한다. 전술한 미국 등록 특허는, 쿼리 연산 수행 이전에 비용 기반 옵티마이저가 정적으로 수행 알고리즘들의 성능을 추산한 후, 결과로 나온 하나의 알고리즘으로만 수행을 진행하였기 때문에, 예측이 맞지 않는 상황이 존재하거나 또는 런타임 과정에서 발생되는 변수들을 고려하지 못할 수 있다.

따라서, 쿼리를 처리하기 위한 수행 알고리즘들을 보다 효율적으로 선택함으로써 쿼리 처리 속도를 축소시키기 위한 기법에 대한 당업계의 수요가 존재한다.

본 개시내용의 목적은, 전술한 당업계에서의 수요를 충족시키기 위해, DBMS에서의 쿼리 처리 시간을 축소시키기 위함이다.

본 개시내용의 일 실시예에 따라서, DBMS(Database Management System)에서 동적인 알고리즘 변경을 통하여 쿼리(query) 처리 시간을 축소시키기 위한 방법이 개시된다. 상기 방법은: 클라이언트로부터의 데이터베이스 쿼리를 수신하는 단계; 상기 쿼리와 관련된 연산을 수행하기 위한 복수의 수행 알고리즘들 각각에 대한 제 1 성능 테스트를 수행하는 단계; 상기 제 1 성능 테스트에 대한 결과에 기초하여, 상기 복수의 수행 알고리즘들 중 제 1 수행 알고리즘을 사용하여 상기 쿼리를 처리하기 위한 연산(operation)을 수행하는 단계; 및 상기 제 1 수행 알고리즘을 사용하여 상기 쿼리를 처리하기 위한 연산을 수행하는 동안에: 상기 쿼리와 관련된 연산을 수행하기 위한 복수의 수행 알고리즘들 각각에 대한 제 2 성능 테스트를 수행하는 단계; 및 상기 제 2 성능 테스트에 대한 결과에 기초하여, 상기 쿼리를 처리하는데 있어서 상기 제 1 수행 알고리즘으로부터 상기 복수의 수행 알고리즘들 중에서의 제 2 수행 알고리즘으로의 변경 시점을 동적으로 결정하는 단계;를 포함할 수 있다.

본 개시내용의 일 실시예에 따라서, 인코딩된 명령들을 포함하는 컴퓨터-판독가능 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램이 개시된다. 상기 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터 시스템의 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행되는 경우, 상기 하나 이상의 프로세서들로 하여금 DBMS에서 동적인 알고리즘 변경을 통하여 쿼리 처리 시간을 축소시키기 위한 이하의 동작들을 수행하도록 하며, 상기 동작들은: 클라이언트로부터의 데이터베이스 쿼리를 수신하는 동작; 상기 쿼리와 관련된 연산을 수행하기 위한 복수의 수행 알고리즘들 각각에 대한 제 1 성능 테스트를 수행하는 동작; 상기 제 1 성능 테스트에 대한 결과에 기초하여, 상기 복수의 수행 알고리즘들 중 제 1 수행 알고리즘을 사용하여 상기 쿼리를 처리하기 위한 연산을 수행하는 동작; 및 상기 제 1 수행 알고리즘을 사용하여 상기 쿼리를 처리하기 위한 연산을 수행하는 동안에: 상기 쿼리와 관련된 연산을 수행하기 위한 복수의 수행 알고리즘들 각각에 대한 제 2 성능 테스트를 수행하는 동작; 및 상기 제 2 성능 테스트에 대한 결과에 기초하여, 상기 쿼리를 처리하는데 있어서 상기 제 1 수행 알고리즘으로부터 상기 복수의 수행 알고리즘들 중에서의 제 2 수행 알고리즘으로의 변경 시점을 동적으로 결정하는 동작;을 포함할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따라서, 동적인 알고리즘 변경을 통하여 쿼리 처리 시간을 축소시키기 위한 데이터베이스 관리 장치가 개시된다. 상기 장치는: 클라이언트로부터의 데이터베이스 쿼리를 수신하도록 구성되는 쿼리 수신 모듈; 상기 쿼리와 관련된 연산을 수행하기 위한 복수의 수행 알고리즘들 각각에 대한 제 1 성능 테스트를 수행하도록 구성되는 성능 테스트 수행 모듈; 및 상기 제 1 성능 테스트에 대한 결과에 기초하여, 상기 복수의 수행 알고리즘들 중 제 1 수행 알고리즘을 사용하여 상기 쿼리를 처리하기 위한 연산을 수행하는 쿼리 처리 모듈;을 포함하며, 상기 성능 테스트 수행 모듈은, 상기 제 1 수행 알고리즘을 사용하여 상기 쿼리를 처리하기 위한 연산을 수행하는 동안에: 상기 쿼리와 관련된 연산을 수행하기 위한 복수의 수행 알고리즘들 각각에 대한 제 2 성능 테스트를 수행하도록 추가적으로 구성되며, 상기 데이터베이스 관리 장치는, 상기 제 2 성능 테스트에 대한 결과에 기초하여, 상기 쿼리를 처리하는데 있어서 상기 제 1 수행 알고리즘으로부터 상기 복수의 수행 알고리즘들 중에서의 제 2 수행 알고리즘으로의 변경 시점을 동적으로 결정하는 알고리즘 변경 모듈;을 더 포함할 수 있다.

본 개시내용의 일 실시예에 따라서 DBMS에서의 쿼리 처리 시간이 축소될 수 있다.

다양한 양상들이 이제 도면들을 참조로 기재되며, 여기서 유사한 참조 번호들은 총괄적으로 유사한 구성요소들을 지칭하는데 이용된다. 이하의 실시예에서, 설명 목적을 위해, 다수의 특정 세부사항들이 하나 이상의 양상들의 총체적 이해를 제공하기 위해 제시된다. 그러나, 그러한 양상(들)이 이러한 특정 세부사항들 없이 실시될 수 있음은 명백할 것이다. 다른 예시들에서, 공지의 구조들 및 장치들이 하나 이상의 양상들의 기재를 용이하게 하기 위해 블록도 형태로 도시된다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터베이스 관리 장치 및 클라이언트에 대한 개략도를 도시한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 DBMS에 대한 블록 구성도를 도시한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따라 DBMS에서 수행되는 동적인 알고리즘 변경을 통하여 쿼리 처리 시간을 축소시키기 위한 방법의 순서도를 도시한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 DBMS에서 수행되는 동적인 알고리즘 변경을 통하여 쿼리 처리 시간을 축소시키기 위한 방법의 순서도를 도시한다.
도 5는 본 발명에 따른 쿼리 처리 시간과 다른 종래 기술에 따른 쿼리 처리 시간을 비교하는 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시예들이 구현될 수 있는 예시적인 컴퓨팅 환경에 대한 간략하고 일반적인 개략도를 도시한다.

다양한 실시예들 및/또는 양상들이 이제 도면들을 참조하여 개시된다. 하기 설명에서는 설명을 목적으로, 하나 이상의 양상들의 전반적 이해를 돕기 위해 다수의 구체적인 세부사항들이 개시된다. 그러나, 이러한 양상(들)은 이러한 구체적인 세부사항들 없이도 실행될 수 있다는 점 또한 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 인식될 수 있을 것이다. 이후의 기재 및 첨부된 도면들은 하나 이상의 양상들의 특정한 예시적인 양상들을 상세하게 기술한다. 하지만, 이러한 양상들은 예시적인 것이고 다양한 양상들의 원리들에서의 다양한 방법들 중 일부가 이용될 수 있으며, 기술되는 설명들은 그러한 양상들 및 그들의 균등물들을 모두 포함하고자 하는 의도이다.

또한, 다양한 양상들 및 특징들이 다수의 디바이스들, 컴포넌트들 및/또는 모듈들 등을 포함할 수 있는 시스템에 의하여 제시될 것이다. 다양한 시스템들이, 추가적인 장치들, 컴포넌트들 및/또는 모듈들 등을 포함할 수 있다는 점 그리고/또는 도면들과 관련하여 논의된 장치들, 컴포넌트들, 모듈들 등 전부를 포함하지 않을 수도 있다는 점 또한 이해되고 인식되어야 한다.

본 명세서에서 사용되는 "실시예", "예", "양상", "예시" 등은 기술되는 임의의 양상 또는 설계가 다른 양상 또는 설계들보다 양호하다거나, 이점이 있는 것으로 해석되지 않을 수도 있다. 아래에서 사용되는 용어들 '컴포넌트', '모듈', '시스템', '인터페이스' 등은 일반적으로 컴퓨터 관련 엔티티(computer-related entity)를 의미하며, 예를 들어, 하드웨어, 하드웨어와 소프트웨어의 조합, 소프트웨어를 의미할 수 있다.

더불어, 용어 "또는"은 배타적 "또는"이 아니라 내포적 "또는"을 의미하는 것으로 의도된다. 즉, 달리 특정되지 않거나 문맥상 명확하지 않은 경우에, "X는 A 또는 B를 이용한다"는 자연적인 내포적 치환 중 하나를 의미하는 것으로 의도된다. 즉, X가 A를 이용하거나; X가 B를 이용하거나; 또는 X가 A 및 B 모두를 이용하는 경우, "X는 A 또는 B를 이용한다"가 이들 경우들 어느 것으로도 적용될 수 있다. 또한, 본 명세서에 사용된 "및/또는"이라는 용어는 열거된 관련 아이템들 중 하나 이상의 아이템의 가능한 모든 조합을 지칭하고 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

또한, "포함한다" 및/또는 "포함하는"이라는 용어는, 해당 특징 및/또는 구성요소가 존재함을 의미하지만, 하나 이상의 다른 특징, 구성요소 및/또는 이들의 그룹의 존재 또는 추가를 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다. 또한, 달리 특정되지 않거나 단수 형태를 지시하는 것으로 문맥상 명확하지 않은 경우에, 본 명세서와 청구범위에서 단수는 일반적으로 "하나 또는 그 이상"을 의미하는 것으로 해석되어야 한다.

본 명세서에서의 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 시스템에 의해서 판독될 수 있도록 프로그램 및 데이터가 저장되는 모든 종류의 저장 매체를 포함할 수 있다. 본 발명의 일 양상에 따르면, 이러한 매체는 ROM(판독 전용 메모리), RAM(랜덤 액세스 메모리), CD(컴팩트 디스크)-ROM, DVD(디지털 비디오 디스크)-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장장치 등을 포함할 수 있다. 추가적으로, 이러한 매체는 네트워크로 연결된 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 판독가능한 코드들 및/또는 명령들을 저장할 수도 있다.

본 발명의 실시를 위한 구체적인 내용을 설명하기에 앞서, 본 발명의 기술적 요지와 직접적 관련이 없는 구성에 대해서는 본 발명의 기술적 요지를 흩뜨리지 않는 범위 내에서 생략하였음에 유의하여야 할 것이다. 또한, 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어 또는 단어는 발명자가 자신의 발명을 최선의 방법으로 설명하기 위해 적절한 용어의 개념을 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야 할 것이다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터베이스 관리 장치(120) 및 클라이언트(110)에 대한 개략도를 도시한다.

도 1에서 도시되는 바와 같이, 데이터베이스 시스템은 클라이언트(110), 데이터베이스 관리 장치(120)를 포함할 수 있다. 본 명세서에서의 데이터베이스 관리 장치는 데이터베이스 서버와 상호 교환 가능하게 사용될 수 있다.

도 1에서 도시되는 바와 같이, 클라이언트(110)는 네트워크를 통하여 통신하기 위한 매커니즘을 갖는 데이터베이스 시스템에서의 노드(들)를 의미할 수 있다. 예를 들어, 클라이언트(110)는 PC, 랩탑 컴퓨터, 워크스테이션, 단말 및/또는 네트워크 접속성을 갖는 임의의 전자 디바이스를 포함할 수 있다. 또한, 클라이언트(110)는 에이전트(Agent), API(Application Programming Interface) 및 플러그-인(Plug-in) 중 적어도 하나에 의해 구현되는 임의의 서버를 포함할 수도 있다. 예를 들어, 도 1에서의 클라이언트(110)는 데이터베이스 관리 장치(120)를 사용하는 사용자와 관련될 수 있다. 이러한 예시에서, 클라이언트(110)는 데이터베이스 관리 장치(120)로 쿼리를 발행할 수 있다.

데이터베이스 관리 장치(120)는, 예를 들어, 마이크로프로세서, 메인프레임 컴퓨터, 디지털 싱글 프로세서, 휴대용 디바이스 및 디바이스 제어기 등과 같은 임의의 타입의 컴퓨터 시스템 또는 컴퓨터 디바이스를 포함할 수 있다. 이러한 데이터베이스 관리 장치(120)는 DBMS(Database Management System)(130) 및 영구 저장 매체(persistent storage)(140)를 포함할 수 있다. 도 1에서는 1개의 데이터베이스 관리 장치를 도시하고 있으나, 이보다 많은 데이터베이스 서버들(관리 장치들) 또한 본 발명의 범위에 포함될 수 있다는 점이 당해 출원분야에 있어서 통상의 지식을 가진 자에게 명백할 것이다.

도 1에서는 도시되지 않았지만, 데이터베이스 관리 장치(120)는 버퍼 캐시를 포함하는 하나 이상의 메모리를 포함할 수 있다. 또한, 도 1에서는 도시되지 않았지만, 데이터베이스 관리 장치(120)는 하나 이상의 프로세서를 포함할 수 있다. 따라서, DBMS(130)는 상기 메모리 상에서 상기 프로세서에 의하여 동작될 수 있다.

여기서, 메모리는 동적 램(DRAM, dynamic random access memory), 정적 램(SRAM, static random access memory) 등의 랜덤 액세스 메모리(RAM)와 같은, 프로세서가 직접 접근하는 주된 저장 장치로서 전원이 꺼지면 저장된 정보가 순간적으로 지워지는 휘발성(volatile) 저장 장치를 의미할 수 있지만, 이들로 한정되는 것은 아니다. 이러한 메모리는 프로세서에 의하여 동작 될 수 있다. 메모리는 데이터 값을 포함하는 데이터 테이블(data table)을 임시로 저장할 수 있다. 상기 데이터 테이블은 데이터 값을 포함할 수 있으며, 본 발명의 일 실시예에서 상기 데이터 테이블의 데이터 값은 메모리로부터 영구 저장 매체에 기록될 수 있다. 추가적인 양상에서, 메모리는 버퍼 캐시를 포함하며, 상기 버퍼 캐시의 데이터 블록에는 데이터가 저장될 수 있다. 상기 데이터는 백그라운드 프로세스에 의하여 영구 저장 매체에 기록될 수 있다.

영구 저장 매체(140)는, 예를 들어 자기(magnetic) 디스크, 광학(optical) 디스크 및 광자기(magneto-optical) 저장 디바이스뿐만 아니라 플래시 메모리 및/또는 배터리-백업 메모리에 기초한 저장 디바이스와 같은, 임의의 데이터를 지속적으로 할 수 있는 비-휘발성(non-volatile) 저장 매체를 의미한다. 이러한 영구 저장 매체(140)는 다양한 통신 수단을 통하여 데이터베이스 관리 장치(120)의 프로세서 및 메모리와 통신할 수 있다. 추가적인 실시예에서, 이러한 영구 저장 매체(140)는 데이터베이스 관리 장치(120) 외부에 위치하여 데이터베이스 관리 장치(120)와 통신가능할 수도 있다.

DBMS(130)는 데이터베이스 관리 장치(120)에서 필요한 데이터를 검색, 삽입, 수정 및/또는 삭제 등과 같은 동작들을 수행하는 것을 허용하기 위한 프로그램으로서, 전술한 바와 같이, 데이터베이스 관리 장치(120)의 메모리에서 프로세서에 의하여 구현될 수 있다.

클라이언트(110)와 데이터베이스 관리 장치(120) 또는 데이터베이스 관리 장치들은 네트워크(미도시)를 통하여 서로 통신할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 네트워크는 공중전화 교환망(PSTN:Public Switiched Telephone Network), xDSL(x Digital Subscriber Line), RADSL(Rate Adaptive DSL), MDSL(Multi Rate DSL), VDSL(Very High Speed DSL), UADSL(Universal Asymmetric DSL), HDSL(High Bit Rate DSL) 및 근거리 통신망(LAN) 등과 같은 다양한 유선 통신 시스템들을 사용할 수 있다.

또한, 본 명세서에서 제시되는 네트워크는 CDMA(Code Division Multi Access), TDMA(Time Division Multi Access), FDMA(Frequency Division Multi Access), OFDMA(Orthogonal Frequency Division Multi Access), SC-FDMA(Single Carrier-FDMA) 및 다른 시스템들과 같은 다양한 무선 통신 시스템들을 사용할 수 있다. 추가적으로, 네트워크는 데이터베이스 링크(dblink)를 포함할 수 있으며, 이에 따라 복수의 데이터베이스 관리 장치들은 이러한 데이터베이스 링크를 통해 서로 통신하여 다른 데이터베이스 관리 장치로부터의 데이터를 가져올 수 있다. 본 명세서에서 설명된 기술들은 위에서 언급된 네트워크들뿐만 아니라, 다른 네트워크들에서도 사용될 수 있다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 DBMS(130)에 대한 블록 구성도를 도시한다.

도 2에서 도시되는 바와 같이, DBMS(130)는 쿼리 수신 모듈(201), 성능 테스트 수행 모듈(203), 쿼리 처리 모듈(205), 알고리즘 변경 모듈(207), 통신 모듈(209) 및 저장 모듈(211)을 포함할 수 있다. 도 2에서 도시되는 컴포넌트들은 예시적인 것이며, 발명의 구현 양상에 따라서 일부 컴포넌트들이 생략될 수 있거나 또는 추가적인 컴포넌트들이 추가될 수도 있다.

추가적으로, 쿼리 수신 모듈(201), 성능 테스트 수행 모듈(203), 쿼리 처리 모듈(205) 및 알고리즘 변경 모듈(207)은 DBMS(130)의 옵티마이저(optimizer)에 포함될 수 있다. 다른 예시로, 쿼리 처리 모듈(205)은 DBMS(130)의 엑시큐터(executer)에 포함될 수도 있으며, 쿼리 수신 모듈(201)은 DBMS(130)의 파서(parser) 또는 트랜스포머(tramsformer)에 포함될 수도 있다.

쿼리 수신 모듈(201)은 클라이언트(110)로부터 발행된 쿼리를 수신할 수 있다. 상기 쿼리 수신 모듈(201)은 수신된 쿼리에 대한 특정 동작을 수행할 수 있다. 예를 들어, 상기 쿼리는 DBMS(130) 내에서 파싱(parsing)되고, 변환(transformaion)되고, 최적화(optimization)된 후 최적화된 쿼리 문(statement)에 따라서 실행된다. 추가적으로, 쿼리 수신 모듈(201)은 해당 쿼리를 수신하는 경우, 이에 대한 복수의 (후보) 수행 알고리즘들을 자동적으로 결정할 수 있거나 또는 클라이언트로부터 수신된 힌트(hint)에 기초하여 이에 대한 복수의 (후보) 수행 알고리즘들을 결정할 수도 있다.

본 발명의 일 양상에서, 쿼리는 Sort/Group by 연산자와 연관된 쿼리를 포함할 수 있다. 이러한 경우, 복수의 알고리즘들은, Quick-Sort Based Group By 알고리즘 및 R-B Tree Based Group By 알고리즘을 포함할 수 있다.

성능 테스트 수행 모듈(203)은 쿼리와 관련된 연산을 수행하기 위한 복수의 수행 알고리즘들 각각에 대한 제 1 성능 테스트를 수행할 수 있다. 이러한 제 1 성능 테스트는, 결정된 복수의 수행 알고리즘들 각각을 사용하여 상기 쿼리와 관련된 일부분의 데이터(예를 들어, 전체의 10%의 데이터 또는 가용 메모리의 10% 정도를 사용하여 처리될 수 있는 데이터)를 병렬로 또는 사전결정된 순서대로 처리함으로써, 상기 결정된 수행 알고리즘 각각에 대한 하나 이상의 성능 변수 각각의 제 1 값을 추출할 수 있다. 이러한 제 1 값의 성능 변수는 후속하여 예상 성능 값을 결정하는데 사용될 수 있다. 각각의 수행 알고리즘에 대한 예상 성능 값이 결정되는 경우, 쿼리 실행의 최적화를 위하여 각각의 수행 알고리즘 중 하나의 실행 플랜이 선택될 수 있다.

또한, 성능 테스트 수행 모듈(203)은, 특정 수행 알고리즘에 따라서 상기 쿼리를 처리하기 위한 연산을 수행하는 동안에, 상기 쿼리와 관련된 연산을 수행하기 위한 복수의 수행 알고리즘들 각각에 대한 제 2 성능 테스트를 수행할 수 있다. 상기 제 2 성능 테스트는, 쿼리를 처리하기 위한 연산(즉, 제 1 성능 테스트에 따라 결정된 알고리즘)을 수행하는 과정에서 동적으로 획득되는, 하나 이상의 성능 변수 각각의 제 2 값을 기초로 하여, 상기 복수의 수행 알고리즘들 각각에 대한 제 2 예상 성능값을 결정하는 것을 포함할 수 있다. 본 개시내용은 이러한 제 2 예상 성능값에 따라서, 해당 쿼리를 처리하는 런타임 도중에 제 1 수행 알고리즘으로부터 제 2 수행 알고리즘으로 동적으로 변경하는 것을 허용할 수 있다.

즉, 본 개시내용은 복수의 수행 알고리즘들이 존재하는 쿼리 연산을 행할 시, 초반 소량의 데이터로 해당 수행 알고리즘들의 성능 변수들을 추출 한 후, 동적으로 해당 알고리즘들의 예상 성능을 성능 변수들을 이용하여 계산하고, 예상 성능에 따라 수행 알고리즘을 변경하면서 쿼리 연산을 수행하는 기법에 대한 것이다. 따라서, 쿼리 연산 수행 초반에 실제 데이터를 처리하며 수행 알고리즘들의 성능 변수들을 추출하고, 예상 성능을 기반으로 알고리즘을 동적 변경하기 때문에, 쿼리를 처리하기 이전에 복수의 수행 알고리즘들 중에서 하나의 수행 알고리즘을 결정한 후 결정된 수행 알고리즘에 따라서 해당 쿼리를 처리하는 기존의 비용(cost) 기반 옵티마이저에서 수행되는 방식에 비해 효율적으로 쿼리를 처리할 수 있다.

다시 말하면, 기존의 쿼리 연산 수행 방식에서는 비용 기반 옵티마이저가 정적으로 수행 알고리즘들의 성능을 추산한 후, 결과로 나온 하나의 알고리즘으로만 수행을 진행하였기 때문에, 예측이 맞지 않는 상황이 존재하거나 또는 런타임 과정에서 발생되는 변수들을 고려하지 못한다는 단점이 존재한다. 하지만, 본 개시내용에 따른 기술적 특징의 경우, 다양한 쿼리 연산 수행 환경에 대하여 유연하게 동적이 최적화를 구현할 수 있다.

쿼리 처리 모듈(205)은 해당 쿼리에 대한 연산을 실행할 수 있다. 쿼리 처리 모듈(205)은, 복수의 수행 알고리즘들 각각을 사용하여, 수신된 쿼리와 관련된 일부분의 데이터를 최초로 처리함으로써, 제 1 성능 테스트 수행 모듈이 성능 변수(값)들을 추출하도록 허용할 수 있다. 또한, 쿼리 처리 모듈(205)은 제 1 성능 테스트 수행 후 결정된 제 1 수행 알고리즘에 따라서 쿼리를 처리하기 위한 연산을 수행할 수 있다. 더불어, 쿼리 처리 모듈(205)은 제 1 수행 알고리즘에 따라서 쿼리를 처리하는 도중에 다른 수행 알고리즘(예컨대, 제 2 수행 알고리즘)으로의 변경 시점을 감지하는 경우, 상기 다른 수행 알고리즘(예컨대, 제 2 수행 알고리즘)으로 변경한 후 이에 따라 상기 쿼리를 처리하기 위한 연산을 수행할 수 있다.

알고리즘 변경 모듈(207)은 제 1 수행 알고리즘으로부터 제 2 수행 알고리즘으로의 변경 시점을 동적으로 결정할 수 있다. 또한, 알고리즘 변경 모듈(207)은 해당 쿼리를 처리하는데 사용되는 알고리즘들 간의 변경을 자동적으로 수행할 수 있다. 알고리즘 변경 모듈(207)은 제 2 성능 테스트에 대한 결과 값(즉, 제 2 예상 성능 값)을 기초로 하여, 복수의 알고리즘들 중에서 성능 값이 가장 양호한 알고리즘으로 변경할 것을 동적으로 결정할 수 있다.

통신 모듈(209)은, 다른 데이터베이스 관리 장치 또는 클라이언트(110)와의 통신 기능을 제공할 수 있다. 예를 들어, 통신 모듈(209)은 수신된 쿼리에 대한 처리 결과를 클라이언트(110)로 전송할 수 있다. 또한, 통신 모듈(209)은 앞서 설명된 임의의 네트워크 및/또는 데이터베이스 링크를 사용하여, 다른 데이터베이스 관리 장치 또는 클라이언트(110)와 통신할 수 있다. 또한, 통신 모듈(209)은 클라이언트(110)로부터의 데이터 저장, 조회 및 인덱스 빌드, 조회 요청 등을 수신할 수도 있다. 또한, 통신 모듈(209)은 데이터 저장, 조회 및 인덱스 빌드, 조회 요청에 대한 결과 정보를 전달할 수도 있다.

저장 모듈(211)은 데이터베이스 관리 장치(120)의 테스크 수행과 관련하여 저장되는 임의의 데이터를 저장할 수 있다. 저장 모듈(211)은 DBMS(130) 및/또는 영구저장매체(140)에 포함될 수 있다. 추가적으로, 저장 모듈(211)은 데이터베이스 관리 장치(120) 상에서의 테이블 등을 생성할 수도 있다. 예를 들어, 이러한 테이블들의 생성은, 제어 모듈(미도시)과 같은 별도의 컴포넌트에 의해 수행될 수도 있다. 또한, 저장 모듈(211)은 데이터의 저장(업데이트 포함)과 관련된 요청을 처리 및 관리할 수 있다. 이러한 저장 모듈(211)은 데이터 및 인덱스 테이블 등을 저장할 것을 결정할 수 있다. 또한, 저장 모듈(211)은 데이터 및/또는 인덱스 테이블에 대한 저장 위치를 결정할 수 있다. 예를 들어, 저장 모듈(207)은 데이터에 대하여 데이터 테이블 상에서의 저장 위치를 결정할 수 있다. 다른 예시로, 저장 모듈(211)은 데이터에 대하여 영구 저장 매체(140) 상의 저장 위치를 결정할 수 있다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따라 DBMS에서 수행되는 동적인 알고리즘 변경을 통하여 쿼리 처리 시간을 축소시키기 위한 방법의 순서도를 도시한다. 도 3에서 도시되는 단계들은 데이터베이스 관리 장치(120)(예를 들어, DBMS(130))에 의해 수행될 수 있다. 추가적으로, 도 3에서 도시되는 단계들은 도 2에서 도시되는 DBMS(130)에서의 컴포넌트들에 의해 수행될 수 있다. 다른 예시로, 도 3에서 도시되는 단계들은 DBMS에서의 옵티마이저(optimizer) 및/또는 엑시큐터(executor)에 의해 수행될 수도 있다.

도 3에서 도시되는 바와 같이, 데이터베이스 관리 장치(120)(예컨대, 쿼리 수신 모듈(201))는 클라이언트(110)로부터의 데이터베이스 쿼리를 수신할 수 있다(301).

그리고나서, 데이터베이스 관리 장치(120)는 수신된 쿼리와 연관된 연산을 수행하기 위한 복수의 수행 알고리즘들을 결정할 수 있다(303).

이러한 복수의 수행 알고리즘들은 해당 쿼리에 포함된 연산자(operator)에 따라 사전결정될 수 있다. 이러한 결정은 예를 들어, 쿼리 수신 모듈(201)에 의해 수행될 수 있다. 예를 들어, 제 1 수행 알고리즘의 예상 성능 값 T_a는 성능 함수 T_a = f_a(x_a1, x_a2, x_a3, x_a4, ... x_an)와 같이 표현될 수 있으며, 제 2 수행 알고리즘의 예상 성능 값 T_b는 성능 함수 T_b = f_b(x_b1, x_b2, x_b3, x_b4, ... x_bn)와 같이 표현될 수 있다. 여기서, T_a 및 T_b는 알고리즘들의 예상 성능 값으로서 "시간"과 관련된 값을 갖는다. 또한, x_an 및 x_bn은 수행 알고리즘의 성능에 영향을 미치는 "성능 변수"를 의미할 수 있다.

클라이언트(110)로부터 발행된 데이터베이스 쿼리가 "Select sum (A), B from T group by B"와 같은 경우 그리고 A 및 B 컬럼을 포함하는 테이블 T가 다음과 같은 경우를 예로 든다:

A	B
1	1
2	2
3	1
4	2

(테이블 T)

전술한 데이터베이스 쿼리에 따른 결과는 다음과 같다:

Sum(A)	B
4	1
6	2

(데이터베이스 쿼리에 대한 결과)

표 2에서 표현되는 바와 같이, 전술한 데이터베이스 쿼리는 컬럼 B는 Group by 연산자에 의하여 컬럼 B의 값이 그룹단위로 묶이게 되며, 컬럼 A는 컬럼 B에 대응하여 집계(aggregation)될 수 있다.

이러한 Sort (Group by)와 관련된 연산자들을 처리하기 위한 알고리즘은 예를 들어, Quick-Sort Based Group By 알고리즘 및 R-B Tree Based Group By 알고리즘을 포함할 수 있다. 여기서 Quick-Sort Based Group By 알고리즘을 제 1 수행 알고리즘으로 예를 들고, 그리고 R-B Tree Based Group By 알고리즘을 제 2 수행 알고리즘으로 예를 든다. Quick-Sort Based Group By 알고리즘에 대한 성능 예상값 T_a는 "Row들의 개수"라는 성능 변수에 따라 결정되며(T_a = f_a(row cnt)), 그리고 R-B Tree Based Group By 알고리즘에 대한 성능 예상값 T_b는 "Group들의 개수"라는 성능 변수에 따라 결정될 수 있다(T_b = f_b(group cnt)).

도 3으로 되돌아 가서, 데이터베이스 관리 장치(120)(예컨대, 성능 테스트 수행 모듈(203) 및/또는 쿼리 처리 모듈(205))는 결정된 복수의 수행 알고리즘들 각각을 사용하여 상기 쿼리와 관련된 일부분의 데이터를 최초로 처리함으로써, 상기 결정된 수행 알고리즘 각각에 대한 하나 이상의 성능 변수 각각의 제 1 값을 추출할 수 있다(305).

전술한 예시에서, 데이터베이스 관리 장치(120)는 해당 쿼리를 처리하기 위하여 사전결정된 제 1 수행 알고리즘 및 제 2 수행 알고리즘 각각을 소량의 데이터에 대해 적용시킴으로써 각 알고리즘 별로 성능 변수들의 제 1 값을 추출할 수 있다. 즉, 일부의 데이터와 관련된 테이블들의 로우들의 수 및/또는 그룹들의 수를 추출할 수 있다.

그리고나서, 데이터베이스 관리 장치(120)(예컨대, 성능 테스트 수행 모듈(203))는 추출된 하나 이상의 성능 변수 각각의 제 1 값을 기초로 하여 수행 알고리즘들 각각에 대한 제 1 예상 성능값을 결정할 수 있다(307).

즉, 성능 변수들의 제 1 값을 기초로 하여, 전술한 각각의 알고리즘 별로 T_x 값을 결정함으로써, T_x값이 가장 작은(즉, 성능이 가장 양호한) 알고리즘이 선택될 수 있다. 본 예시에서는 제 1 수행 알고리즘이 선택된 것으로 가정한다.

그리고나서, 데이터베이스 관리 장치(120)(예컨대, 쿼리 처리 모듈(205))는 선택된 제 1 수행 알고리즘을 사용하여, 해당 쿼리에 대한 연산을 수행한다. 데이터베이스 관리 장치(120)(예컨대, 성능 테스트 수행 모듈(203) 및/또는 쿼리 처리 모듈(205))는 제 1 수행 알고리즘을 사용하여 쿼리를 처리하기 위한 연산을 수행하는 동안에 해당 쿼리를 처리하기 위한 연산을 수행하면서 동적으로 획득되는 하나 이상의 성능 변수 각각의 제 2 값을 기초로 하여 복수의 수행 알고리즘들 각각에 대한 제 2 예상 성능값을 결정할 수 있다(309).

즉, 제 1 수행 알고리즘을 사용하여 해당 쿼리에 대한 연산을 수행하는 동안에, 사전결정된 기간 단위로 또는 사전결정된 횟수로 또는 실시간으로 데이터베이스 관리 장치(120)는 각각의 수행 알고리즘들에 대한 T'_x 값을 동적으로 결정할 수 있다. 동적으로 결정된 각각의 수행 알고리즘에 대한 T'_x값들은 성능 변수들의 값들이 상이해짐에 따라서 단계 307에서 결정되는 T_x값과 상이할 수도 있다. 이는 실제적으로 해당 쿼리에 대한 연산을 수행하면서 누적된 로우들의 수 및 그룹들의 수, 그리고 특정 시점에서의 메모리 또는 CPU의 처리 능력 등이 상이해질 수 있기 때문이다.

따라서, 데이터베이스 관리 장치(120)(예컨대, 알고리즘 변경 모듈(207))는, 결정된 제 2 예상 성능값에 기초하여, 쿼리를 처리하는데 있어서 제 1 수행 알고리즘으로부터 복수의 수행 알고리즘들 중에서의 제 2 수행 알고리즘으로의 변경 시점을 동적으로 결정할 수 있다.

즉, 데이터베이스 관리 장치(120)는 각각의 수행 알고리즘들에 대한 T'_x값들을 다시 비교함으로써 가장 성능이 좋은(즉, T'_x값이 가장 작은) 수행 알고리즘을 결정할 수 있다. 또한, 데이터베이스 관리 장치(120)는 제 1 수행 알고리즘의 제 2 예상 성능 값이 제 2 수행 알고리즘의 제 2 예상 성능 값보다 양호하지 않게 되는 시점을 동적으로 결정할 수 있다. 따라서, 제 2 수행 알고리즘의 제 2 예상 성능 값이 제 1 수행 알고리즘의 제 2 예상 성능 값보다 양호해지는 시점에서, 데이터베이스 관리 장치(120)는 쿼리를 처리하기 위해 사용되는 알고리즘을 제 1 수행 알고리즘으로부터 제 2 수행 알고리즘으로 자동적으로 변경할 수 있다(313).

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 DBMS에서 수행되는 동적인 알고리즘 변경을 통하여 쿼리 처리 시간을 축소시키기 위한 방법의 순서도를 도시한다.

도 4에서 도시되는 바와 같이, 데이터베이스 관리 장치(120)는 클라이언트(110)로붜의 쿼리 연산 요청을 수신할 수 있다(401). 그리고나서, 데이터베이스 관리 장치(120)는 비용-기반 옵티마이저에 의하여 3개의 알고리즘들(알고리즘 A, B 및 C) 각각에 대한 성능 변수의 값을 추출하기 위하여, 3개의 알고리즘들 각각을 사용하여, 상기 수신된 쿼리 연산 요청을 처리할 수 있다(403, 404 및 405).

도 3과 관련하여 전술한 바와 같이, 데이터베이스 관리 장치(120)는 해당 쿼리와 관련된 일부의 데이터에 대해서만 3개의 알고리즘들 각각을 사용하여 상기 수신된 쿼리 연산 요청을 처리함으로써 제 1 성능 테스트를 수행할 수 있다.

그리고나서 데이터베이스 관리 장치(120)는 제 1 성능 테스트를 통하여, 3개의 알고리즘들 중 하나의 알고리즘을 결정할 수 있다. 데이터베이스 관리 장치(120)는 결정된 하나의 알고리즘을 사용하여 해당 쿼리의 나머지 부분들을 처리할 수 있다(406, 407 및 408).

단계 409를 참조하면, 데이터베이스 관리 장치(120)(예컨대, 쿼리 처리 모듈(205))는 해당 쿼리에 대한 연산이 완료되었는지 여부를 결정할 수 있다(409). 해당 쿼리에 대한 연산이 완료되었다고 결정되는 경우, 단계 411로 이동하여 데이터베이스 관리 장치(120)(예컨대, 쿼리 처리 모듈(205))는 해당 쿼리 연산에 대한 처리 결과를 출력할 것을 결정할 수 있다(411).

해당 쿼리에 대한 연산이 완료되지 않았다고 결정되는 경우, 데이터베이스 관리 장치(120)(예컨대, 성능 테스트 수행 모듈(203))는 현재 상태(즉, 해당 쿼리를 처리하고 있는 상태)에서의 상기 3개의 알고리즘들 각각에 대한 추가적인 성능 계산(즉, 제 2 성능 테스트)을 수행할 수 있다(410).

데이터베이스 관리 장치(120)는 제 2 성능 테스트의 결과에 따라서, 현재 쿼리를 처리하기 위하여 수행되고 있는 알고리즘이 다른 알고리즘으로 변경되어야 할 시점을 동적으로 결정할 수 있다. 그리고나서, 해당 변경 시점이 도래하는 경우, 데이터베이스 관리 장치(120)는 계산된 알고리즘 예상 성능값에 따라서 현재 수행되고 있는 알고리즘을 상이한 알고리즘으로 변경할 수 있다.

도 4에서 도시되는 순서도는 본 개시내용에 대한 설명을 위한 예시에 불과하며, 추가적인 단계가 존재할 수 있거나 그리고/또는 일부의 단계가 생략될 수도 있다.

도 5는 본 발명에 따른 쿼리 처리 시간과 다른 종래 기술에 따른 쿼리 처리 시간을 비교하는 도면이다.

도 5에서 가로축은 해당 쿼리와 관련된 그룹들의 개수를 의미하고, 새로축은 해당 쿼리를 처리하는데 소모되는 총 시간을 의미한다. 또한 도 5에서 도시되는 그래프는 총 1억개의 로우(row)들이 존재하는 상황임을 가정한다. 도 5에서의 종래기술 1은 제 1 수행 알고리즘과 대응될 수 있으며, 상기 제 1 수행 알고리즘은 그룹들의 수에 무관한 쿼리 처리 속도를 갖는 수행 알고리즘으로 도시된다. 도 5에서의 종래 기술 2는 제 2 수행 알고리즘과 대응될 수 있으며, 상기 제 2 수행 알고리즘은 그룹들의 수가 100,000개 이상인 경우 쿼리 처리 속도가 급격히 낮아짐을 알 수 있다.

본 개시내용의 일 실시예에 따른 기법에 따르면, 제 1 성능 테스트를 통하여 처리되는 그룹들의 수가 적은 경우에는 제 2 성능 알고리즘에 따라서 해당 쿼리를 처리할 수 있으며, 그룹들의 수가 특정 개수 이상이 되는 경우에는 제 2 성능 알고리즘보다 처리 속도가 양호한 제 1 성능 알고리즘으로 변경하여 해당 쿼리를 처리할 수 있다. 따라서, 도 5에서 도시되는 바와 같이, 본 개시내용의 일 실시예에 따른 기법에 따르는 경우, 각각의 수행 알고리즘들의 성능 변수 및 현재 처리되는 쿼리 상태를 고려하여 동적으로 수행 알고리즘이 변경될 수 있기 때문에, 종래기술들에 비하여 쿼리를 처리하는데 소모되는 시간이 최소화될 수 있다.

도 6은 본 개시내용의 실시예들이 구현될 수 있는 예시적인 컴퓨팅 환경에 대한 간략하고 일반적인 개략도를 도시한다.

본 발명이 일반적으로 하나 이상의 컴퓨터 상에서 실행될 수 있는 컴퓨터 실행가능 명령어와 관련하여 전술되었지만, 당업자라면 본 발명이 기타 프로그램 모듈들과 결합되어 및/또는 하드웨어와 소프트웨어의 조합으로서 구현될 수 있다는 것을 잘 알 것이다.

일반적으로, 프로그램 모듈은 특정의 태스크를 수행하거나 특정의 추상 데이터 유형을 구현하는 루틴, 프로시져, 프로그램, 컴포넌트, 데이터 구조, 기타 등등을 포함한다. 또한, 당업자라면 본 발명의 방법이 단일-프로세서 또는 멀티프로세서 컴퓨터 시스템, 미니컴퓨터, 메인프레임 컴퓨터는 물론 퍼스널 컴퓨터, 핸드헬드 컴퓨팅 장치, 마이크로프로세서-기반 또는 프로그램가능 가전 제품, 기타 등등(이들 각각은 하나 이상의 연관된 장치와 연결되어 동작할 수 있음)을 비롯한 다른 컴퓨터 시스템 구성으로 실시될 수 있다는 것을 잘 알 것이다.

본 발명의 설명된 실시예들은 또한 어떤 태스크들이 통신 네트워크를 통해 연결되어 있는 원격 처리 장치들에 의해 수행되는 분산 컴퓨팅 환경에서 실시될 수 있다. 분산 컴퓨팅 환경에서, 프로그램 모듈은 로컬 및 원격 메모리 저장 장치 둘다에 위치할 수 있다.

컴퓨터는 통상적으로 다양한 컴퓨터 판독가능 매체를 포함한다. 컴퓨터에 의해 액세스 가능한 매체는 그 어떤 것이든지 컴퓨터 판독가능 매체가 될 수 있고, 이러한 컴퓨터 판독가능 매체는 휘발성 및 비휘발성 매체, 일시적(transitory) 및 비일시적(non-transitory) 매체, 이동식 및 비-이동식 매체를 포함한다. 제한이 아닌 예로서, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체 및 통신 매체를 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보를 저장하는 임의의 방법 또는 기술로 구현되는 휘발성 및 비휘발성 매체, 일시적 및 비-일시적 매체, 이동식 및 비이동식 매체를 포함한다. 컴퓨터 저장 매체는 RAM, ROM, EEPROM, 플래시 메모리 또는 기타 메모리 기술, CD-ROM, DVD(digital video disk) 또는 기타 광 디스크 저장 장치, 자기 카세트, 자기 테이프, 자기 디스크 저장 장치 또는 기타 자기 저장 장치, 또는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있고 원하는 정보를 저장하는 데 사용될 수 있는 임의의 기타 매체를 포함하지만, 이에 한정되지 않는다.

통신 매체는 통상적으로 반송파(carrier wave) 또는 기타 전송 메커니즘(transport mechanism)과 같은 피변조 데이터 신호(modulated data signal)에 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터등을 구현하고 모든 정보 전달 매체를 포함한다. 피변조 데이터 신호라는 용어는 신호 내에 정보를 인코딩하도록 그 신호의 특성들 중 하나 이상을 설정 또는 변경시킨 신호를 의미한다. 제한이 아닌 예로서, 통신 매체는 유선 네트워크 또는 직접 배선 접속(direct-wired connection)과 같은 유선 매체, 그리고 음향, RF, 적외선, 기타 무선 매체와 같은 무선 매체를 포함한다. 상술된 매체들 중 임의의 것의 조합도 역시 컴퓨터 판독가능 매체의 범위 안에 포함되는 것으로 한다.

컴퓨터(1102)를 포함하는 본 발명의 여러가지 측면들을 구현하는 예시적인 환경(1100)이 나타내어져 있으며, 컴퓨터(1102)는 처리 장치(1104), 시스템 메모리(1106) 및 시스템 버스(1108)를 포함한다. 시스템 버스(1108)는 시스템 메모리(1106)(이에 한정되지 않음)를 비롯한 시스템 컴포넌트들을 처리 장치(1104)에 연결시킨다. 처리 장치(1104)는 다양한 상용 프로세서들 중 임의의 프로세서일 수 있다. 듀얼 프로세서 및 기타 멀티프로세서 아키텍처도 역시 처리 장치(1104)로서 이용될 수 있다.

시스템 버스(1108)는 메모리 버스, 주변장치 버스, 및 다양한 상용 버스 아키텍처 중 임의의 것을 사용하는 로컬 버스에 추가적으로 상호 연결될 수 있는 몇가지 유형의 버스 구조 중 임의의 것일 수 있다. 시스템 메모리(1106)는 판독 전용 메모리(ROM)(1110) 및 랜덤 액세스 메모리(RAM)(1112)를 포함한다. 기본 입/출력 시스템(BIOS)은 ROM, EPROM, EEPROM 등의 비휘발성 메모리(1110)에 저장되며, 이 BIOS는 시동 중과 같은 때에 컴퓨터(1102) 내의 구성요소들 간에 정보를 전송하는 일을 돕는 기본적인 루틴을 포함한다. RAM(1112)은 또한 데이터를 캐싱하기 위한 정적 RAM 등의 고속 RAM을 포함할 수 있다.

컴퓨터(1102)는 또한 내장형 하드 디스크 드라이브(HDD)(1114)(예를 들어, EIDE, SATA)―이 내장형 하드 디스크 드라이브(1114)는 또한 적당한 섀시(도시 생략) 내에서 외장형 용도로 구성될 수 있음―, 자기 플로피 디스크 드라이브(FDD)(1116)(예를 들어, 이동식 디스켓(1118)으로부터 판독을 하거나 그에 기록을 하기 위한 것임), 및 광 디스크 드라이브(1120)(예를 들어, CD-ROM 디스크(1122)를 판독하거나 DVD 등의 기타 고용량 광 매체로부터 판독을 하거나 그에 기록을 하기 위한 것임)를 포함한다. 하드 디스크 드라이브(1114), 자기 디스크 드라이브(1116) 및 광 디스크 드라이브(1120)는 각각 하드 디스크 드라이브 인터페이스(1124), 자기 디스크 드라이브 인터페이스(1126) 및 광 드라이브 인터페이스(1128)에 의해 시스템 버스(1108)에 연결될 수 있다. 외장형 드라이브 구현을 위한 인터페이스(1124)는 USB(Universal Serial Bus) 및 IEEE 1394 인터페이스 기술 중 적어도 하나 또는 그 둘다를 포함한다.

이들 드라이브 및 그와 연관된 컴퓨터 판독가능 매체는 데이터, 데이터 구조, 컴퓨터 실행가능 명령어, 기타 등등의 비휘발성 저장을 제공한다. 컴퓨터(1102)의 경우, 드라이브 및 매체는 임의의 데이터를 적당한 디지털 형식으로 저장하는 것에 대응한다. 상기에서의 컴퓨터 판독가능 매체에 대한 설명이 HDD, 이동식 자기 디스크, 및 CD 또는 DVD 등의 이동식 광 매체를 언급하고 있지만, 당업자라면 집 드라이브(zip drive), 자기 카세트, 플래쉬 메모리 카드, 카트리지, 기타 등등의 컴퓨터에 의해 판독가능한 다른 유형의 매체도 역시 예시적인 운영 환경에서 사용될 수 있으며 또 임의의 이러한 매체가 본 발명의 방법들을 수행하기 위한 컴퓨터 실행가능 명령어를 포함할 수 있다는 것을 잘 알 것이다.

운영 체제(1130), 하나 이상의 애플리케이션 프로그램(1132), 기타 프로그램 모듈(1134) 및 프로그램 데이터(1136)을 비롯한 다수의 프로그램 모듈이 드라이브 및 RAM(1112)에 저장될 수 있다. 운영 체제, 애플리케이션, 모듈 및/또는 데이터의 전부 또는 그 일부분이 또한 RAM(1112)에 캐싱될 수 있다. 본 발명이 여러가지 상업적으로 이용가능한 운영 체제 또는 운영 체제들의 조합에서 구현될 수 있다는 것을 잘 알 것이다.

사용자는 하나 이상의 유선/무선 입력 장치, 예를 들어, 키보드(1138) 및 마우스(1140) 등의 포인팅 장치를 통해 컴퓨터(1102)에 명령 및 정보를 입력할 수 있다. 기타 입력 장치(도시 생략)로는 마이크, IR 리모콘, 조이스틱, 게임 패드, 스타일러스 펜, 터치 스크린, 기타 등등이 있을 수 있다. 이들 및 기타 입력 장치가 종종 시스템 버스(1108)에 연결되어 있는 입력 장치 인터페이스(1142)를 통해 처리 장치(1104)에 연결되지만, 병렬 포트, IEEE 1394 직렬 포트, 게임 포트, USB 포트, IR 인터페이스, 기타 등등의 기타 인터페이스에 의해 연결될 수 있다.

모니터(1144) 또는 다른 유형의 디스플레이 장치도 역시 비디오 어댑터(1146) 등의 인터페이스를 통해 시스템 버스(1108)에 연결된다. 모니터(1144)에 부가하여, 컴퓨터는 일반적으로 스피커, 프린터, 기타 등등의 기타 주변 출력 장치(도시 생략)를 포함한다.

컴퓨터(1102)는 유선 및/또는 무선 통신을 통한 원격 컴퓨터(들)(1148) 등의 하나 이상의 원격 컴퓨터로의 논리적 연결을 사용하여 네트워크화된 환경에서 동작할 수 있다. 원격 컴퓨터(들)(1148)는 워크스테이션, 서버 컴퓨터, 라우터, 퍼스널 컴퓨터, 휴대용 컴퓨터, 마이크로프로세서-기반 오락 기기, 피어 장치 또는 기타 통상의 네트워크 노드일 수 있으며, 일반적으로 컴퓨터(1102)에 대해 기술된 구성요소들 중 다수 또는 그 전부를 포함하지만, 간략함을 위해, 메모리 저장 장치(1150)만이 도시되어 있다. 도시되어 있는 논리적 연결은 근거리 통신망(LAN)(1152) 및/또는 더 큰 네트워크, 예를 들어, 원거리 통신망(WAN)(1154)에의 유선/무선 연결을 포함한다. 이러한 LAN 및 WAN 네트워킹 환경은 사무실 및 회사에서 일반적인 것이며, 인트라넷 등의 전사적 컴퓨터 네트워크(enterprise-wide computer network)를 용이하게 해주며, 이들 모두는 전세계 컴퓨터 네트워크, 예를 들어, 인터넷에 연결될 수 있다.

LAN 네트워킹 환경에서 사용될 때, 컴퓨터(1102)는 유선 및/또는 무선 통신 네트워크 인터페이스 또는 어댑터(1156)를 통해 로컬 네트워크(1152)에 연결된다. 어댑터(1156)는 LAN(1152)에의 유선 또는 무선 통신을 용이하게 해줄 수 있으며, 이 LAN(1152)은 또한 무선 어댑터(1156)와 통신하기 위해 그에 설치되어 있는 무선 액세스 포인트를 포함하고 있다. WAN 네트워킹 환경에서 사용될 때, 컴퓨터(1102)는 모뎀(1158)을 포함할 수 있거나, WAN(1154) 상의 통신 서버에 연결되거나, 또는 인터넷을 통하는 등, WAN(1154)을 통해 통신을 설정하는 기타 수단을 갖는다. 내장형 또는 외장형 및 유선 또는 무선 장치일 수 있는 모뎀(1158)은 직렬 포트 인터페이스(1142)를 통해 시스템 버스(1108)에 연결된다. 네트워크화된 환경에서, 컴퓨터(1102)에 대해 설명된 프로그램 모듈들 또는 그의 일부분이 원격 메모리/저장 장치(1150)에 저장될 수 있다. 도시된 네트워크 연결이 예시적인 것이며 컴퓨터들 사이에 통신 링크를 설정하는 기타 수단이 사용될 수 있다는 것을 잘 알 것이다.

컴퓨터(1102)는 무선 통신으로 배치되어 동작하는 임의의 무선 장치 또는 개체, 예를 들어, 프린터, 스캐너, 데스크톱 및/또는 휴대용 컴퓨터, PDA(portable data assistant), 통신 위성, 무선 검출가능 태그와 연관된 임의의 장비 또는 장소, 및 전화와 통신을 하는 동작을 한다. 이것은 적어도 Wi-Fi 및 블루투스 무선 기술을 포함한다. 따라서, 통신은 종래의 네트워크에서와 같이 미리 정의된 구조이거나 단순하게 적어도 2개의 장치 사이의 애드혹 통신(ad hoc communication)일 수 있다.

Wi-Fi(Wireless Fidelity)는 유선 없이도 인터넷 등으로의 연결을 가능하게 해준다. Wi-Fi는 이러한 장치, 예를 들어, 컴퓨터가 실내에서 및 실외에서, 즉 기지국의 통화권 내의 아무 곳에서나 데이터를 전송 및 수신할 수 있게 해주는 셀 전화와 같은 무선 기술이다. Wi-Fi 네트워크는 안전하고 신뢰성있으며 고속인 무선 연결을 제공하기 위해 IEEE 802.11(a,b,g, 기타)이라고 하는 무선 기술을 사용한다. 컴퓨터를 서로에, 인터넷에 및 유선 네트워크(IEEE 802.3 또는 이더넷을 사용함)에 연결시키기 위해 Wi-Fi가 사용될 수 있다. Wi-Fi 네트워크는 비인가 2.4 및 5 GHz 무선 대역에서, 예를 들어, 11Mbps(802.11a) 또는 54 Mbps(802.11b) 데이터 레이트로 동작하거나, 양 대역(듀얼 대역)을 포함하는 제품에서 동작할 수 있다.

본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 여기에 개시된 실시예들과 관련하여 설명된 다양한 예시적인 논리 블록들, 모듈들, 프로세서들, 수단들, 회로들 및 알고리즘 단계들이 전자 하드웨어, (편의를 위해, 여기에서 "소프트웨어"로 지칭되는) 다양한 형태들의 프로그램 또는 설계 코드 또는 이들 모두의 결합에 의해 구현될 수 있다는 것을 이해할 것이다. 하드웨어 및 소프트웨어의 이러한 상호 호환성을 명확하게 설명하기 위해, 다양한 예시적인 컴포넌트들, 블록들, 모듈들, 회로들 및 단계들이 이들의 기능과 관련하여 위에서 일반적으로 설명되었다. 이러한 기능이 하드웨어 또는 소프트웨어로서 구현되는지 여부는 특정한 애플리케이션 및 전체 시스템에 대하여 부과되는 설계 제약들에 따라 좌우된다. 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 각각의 특정한 애플리케이션에 대하여 다양한 방식들로 설명된 기능을 구현할 수 있으나, 이러한 구현 결정들은 본 발명의 범위를 벗어나는 것으로 해석되어서는 안 될 것이다.

여기서 제시된 다양한 실시예들은 방법, 장치, 또는 표준 프로그래밍 및/또는 엔지니어링 기술을 사용한 제조 물품(article)으로 구현될 수 있다. 용어 "제조 물품"은 임의의 컴퓨터-판독가능 장치로부터 액세스 가능한 컴퓨터 프로그램, 캐리어, 또는 매체(media)를 포함한다. 예를 들어, 컴퓨터-판독가능 매체는 자기 저장 장치(예를 들면, 하드 디스크, 플로피 디스크, 자기 스트립, 등), 광학 디스크(예를 들면, CD, DVD, 등), 스마트 카드, 및 플래쉬 메모리 장치(예를 들면, EEPROM, 카드, 스틱, 키 드라이브, 등)를 포함하지만, 이들로 제한되는 것은 아니다. 또한, 여기서 제시되는 다양한 저장 매체는 정보를 저장하기 위한 하나 이상의 장치 및/또는 다른 기계-판독가능한 매체를 포함한다. 용어 "기계-판독가능 매체"는 명령(들) 및/또는 데이터를 저장, 보유, 및/또는 전달할 수 있는 무선 채널 및 다양한 다른 매체를 포함하지만, 이들로 제한되는 것은 아니다.

제시된 프로세스들에 있는 단계들의 특정한 순서 또는 계층 구조는 예시적인 접근들의 일례임을 이해하도록 한다. 설계 우선순위들에 기반하여, 본 발명의 범위 내에서 프로세스들에 있는 단계들의 특정한 순서 또는 계층 구조가 재배열될 수 있다는 것을 이해하도록 한다. 첨부된 방법 청구항들은 샘플 순서로 다양한 단계들의 엘리먼트들을 제공하지만 제시된 특정한 순서 또는 계층 구조에 한정되는 것을 의미하지는 않는다.

제시된 실시예들에 대한 설명은 임의의 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 이용하거나 또는 실시할 수 있도록 제공된다. 이러한 실시예들에 대한 다양한 변형들은 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명백할 것이며, 여기에 정의된 일반적인 원리들은 본 발명의 범위를 벗어남이 없이 다른 실시예들에 적용될 수 있다. 그리하여, 본 발명은 여기에 제시된 실시예들로 한정되는 것이 아니라, 여기에 제시된 원리들 및 신규한 특징들과 일관되는 최광의의 범위에서 해석되어야 할 것이다.

Claims (10)

1. DBMS(Database Management System)에서 동적인 알고리즘 변경을 통하여 쿼리(query) 처리 시간을 축소시키기 위한 방법으로서,
   클라이언트로부터의 데이터베이스 쿼리를 수신하는 단계;
   상기 쿼리와 관련된 연산을 수행하기 위한 복수의 수행 알고리즘들 각각에 대한 제 1 성능 테스트를 수행하는 단계;
   상기 제 1 성능 테스트에 대한 결과에 기초하여, 상기 복수의 수행 알고리즘들 중 제 1 수행 알고리즘을 사용하여 상기 쿼리를 처리하기 위한 연산(operation)을 수행하는 단계; 및
   상기 제 1 수행 알고리즘을 사용하여 상기 쿼리를 처리하기 위한 연산을 수행하는 동안에:
   상기 쿼리와 관련된 연산을 수행하기 위한 복수의 수행 알고리즘들 각각에 대한 제 2 성능 테스트를 수행하는 단계; 및
   상기 제 2 성능 테스트에 대한 결과에 기초하여, 상기 쿼리를 처리하는데 있어서 상기 제 1 수행 알고리즘으로부터 상기 복수의 수행 알고리즘들 중에서의 제 2 수행 알고리즘으로의 변경 시점을 동적으로 결정하는 단계;
   를 포함하는,
   DBMS에서 동적인 알고리즘 변경을 통한 쿼리 처리 시간을 축소시키기 위한 방법.
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 제 1 성능 테스트를 수행하는 단계는:
   상기 쿼리와 관련된 연산을 수행하기 위한 복수의 수행 알고리즘들을 결정하는 단계;
   상기 결정된 수행 알고리즘 각각에 대한 하나 이상의 성능 변수 각각의 제 1 값을 추출하는 단계; 및
   상기 추출된 하나 이상의 성능 변수 각각의 제 1 값를 기초로 하여 상기 수행 알고리즘들 각각에 대한 제 1 예상 성능값을 결정하는 단계;
   을 포함하는,
   DBMS에서 동적인 알고리즘 변경을 통한 쿼리 처리 시간을 축소시키기 위한 방법.
3. 제 2 항에 있어서,
   상기 하나 이상의 성능 변수를 추출하는 단계는,
   상기 결정된 복수의 수행 알고리즘들 각각을 사용하여 상기 쿼리와 관련된 일부분의 데이터를 최초로 처리함으로써, 상기 하나 이상의 성능 변수 각각의 제 1 값을 추출하는 단계;
   를 포함하는,
   DBMS에서 동적인 알고리즘 변경을 통한 쿼리 처리 시간을 축소시키기 위한 방법.
4. 제 3 항에 있어서,
   상기 제 2 성능 테스트를 수행하는 단계는:
   상기 쿼리를 처리하기 위한 연산을 수행하면서 동적으로 획득되는, 상기 하나 이상의 성능 변수 각각의 제 2 값을 기초로 하여, 상기 복수의 수행 알고리즘들 각각에 대한 제 2 예상 성능값을 결정하는 단계;
   를 포함하는,
   DBMS에서 동적인 알고리즘 변경을 통한 쿼리 처리 시간을 축소시키기 위한 방법.
5. 제 4 항에 있어서,
   상기 제 1 및 제 2 예상 성능값은, 해당 알고리즘을 사용하는 경우의 상기 쿼리를 처리하는데 발생되는 시간 값을 포함하는,
   DBMS에서 동적인 알고리즘 변경을 통한 쿼리 처리 시간을 축소시키기 위한 방법.
6. 제 4 항에 있어서,
   상기 성능 변수는:
   로우(row) 카운트(count), 그룹 카운트 및 리소스에 대한 현재 상태 중 적어도 하나를 포함하는,
   DBMS에서 동적인 알고리즘 변경을 통한 쿼리 처리 시간을 축소시키기 위한 방법.
7. 제 1 항에 있어서,
   상기 쿼리는 Group by 연산자(operator)와 연관된 쿼리를 포함하며, 그리고
   상기 복수의 알고리즘들은, Quick-Sort Based Group By 알고리즘 및 R-B Tree Based Group By 알고리즘을 포함하는,
   DBMS에서 동적인 알고리즘 변경을 통한 쿼리 처리 시간을 축소시키기 위한 방법.
8. 제 1 항에 있어서,
   상기 단계들은, DBMS의 메모리 상에서 수행되는,
   DBMS에서 동적인 알고리즘 변경을 통한 쿼리 처리 시간을 축소시키기 위한 방법.
9. 인코딩된 명령들을 포함하는 컴퓨터-판독가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로서, 상기 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터 시스템의 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행되는 경우, 상기 하나 이상의 프로세서들로 하여금 DBMS에서 동적인 알고리즘 변경을 통하여 쿼리 처리 시간을 축소시키기 위한 이하의 동작들을 수행하도록 하며, 상기 동작들은:
   클라이언트로부터의 데이터베이스 쿼리를 수신하는 동작;
   상기 쿼리와 관련된 연산을 수행하기 위한 복수의 수행 알고리즘들 각각에 대한 제 1 성능 테스트를 수행하는 동작;
   상기 제 1 성능 테스트에 대한 결과에 기초하여, 상기 복수의 수행 알고리즘들 중 제 1 수행 알고리즘을 사용하여 상기 쿼리를 처리하기 위한 연산을 수행하는 동작; 및
   상기 제 1 수행 알고리즘을 사용하여 상기 쿼리를 처리하기 위한 연산을 수행하는 동안에:
   상기 쿼리와 관련된 연산을 수행하기 위한 복수의 수행 알고리즘들 각각에 대한 제 2 성능 테스트를 수행하는 동작; 및
   상기 제 2 성능 테스트에 대한 결과에 기초하여, 상기 쿼리를 처리하는데 있어서 상기 제 1 수행 알고리즘으로부터 상기 복수의 수행 알고리즘들 중에서의 제 2 수행 알고리즘으로의 변경 시점을 동적으로 결정하는 동작;
   을 포함하는,
   컴퓨터-판독가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
10. 동적인 알고리즘 변경을 통하여 쿼리 처리 시간을 축소시키기 위한 데이터베이스 관리 장치로서,
    클라이언트로부터의 데이터베이스 쿼리를 수신하도록 구성되는 쿼리 수신 모듈;
    상기 쿼리와 관련된 연산을 수행하기 위한 복수의 수행(execution) 알고리즘들 각각에 대한 제 1 성능 테스트를 수행하도록 구성되는 성능(performance) 테스트 수행 모듈; 및
    상기 제 1 성능 테스트에 대한 결과에 기초하여, 상기 복수의 수행 알고리즘들 중 제 1 수행 알고리즘을 사용하여 상기 쿼리를 처리하기 위한 연산을 수행하는 쿼리 처리 모듈;
    을 포함하며,
    상기 성능 테스트 수행 모듈은, 상기 제 1 수행 알고리즘을 사용하여 상기 쿼리를 처리하기 위한 연산을 수행하는 동안에: 상기 쿼리와 관련된 연산을 수행하기 위한 복수의 수행 알고리즘들 각각에 대한 제 2 성능 테스트를 수행하도록 추가적으로 구성되며,
    상기 데이터베이스 관리 장치는, 상기 제 2 성능 테스트에 대한 결과에 기초하여, 상기 쿼리를 처리하는데 있어서 상기 제 1 수행 알고리즘으로부터 상기 복수의 수행 알고리즘들 중에서의 제 2 수행 알고리즘으로의 변경 시점을 동적으로 결정하는 알고리즘 변경 모듈;을 더 포함하는,
    데이터베이스 관리 장치
    
    
    

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