KR102157925B1 - 데이터 질의 방법 및 장치 - Google Patents

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Abstract

데이터를 질의하는 방법 및 장치가 제공된다. 데이터는 적어도 두 개의 서로 다른 데이터베이스에 저장된다. 방법은, 비즈니스 모델에 기초하여 질의 요청을 수신하는 단계 - 상기 비즈니스 모델은 비즈니스 요소를 포함함 - 와, 질의 요청을 실행 모드로 변환하는 단계 - 실행 모드는 비즈니스 모델 및 저장 모델 사이의 변환 규칙에 따라 질의될 데이터베이스와 매칭하고, 저장 모델은 질의될 데이터베이스의 속성 정보를 포함하며, 변환 규칙은 비즈니스 요소 및 질의될 데이터베이스의 속성 사이의 대응관계를 포함함- 와, 실행 모드에 따라 대응하는 데이터베이스에 액세스하는 단계를 포함한다. 본 발명의 기술적 솔루션은 데이터가 상이한 데이터베이스 간에 이입 및 이출되는 것을 방지하고, 이용가능한 데이터베이스에 대한 제한을 갖지 않는다. 또한, 로우 레벨 데이터베이스 사이의 차이가 사용자 레벨에서 마스킹되고 질의의 편의성 및 완성도가 개선된다.

Description

데이터 질의 방법 및 장치{DATA QUERY METHOD AND APPARATUS}
본 출원은 2014년 6월 18일에 "데이터 질의 방법 및 장치"라는 제목으로 출원된 중국 특허 출원 제201410273954.X호에 대한 우선권을 주장하며, 이 출원은 전체가 참조로서 포함된다.
본 출원은 데이터베이스 기술 분야에 관한 것으로, 구체적으로는 데이터 질의 방법 및 장치에 관한 것이다.
소셜 네트워크 및 모바일 인터넷의 발전에 따라, 데이터의 양이 폭발적으로 증가되고, 과거 수 년 동안 생성된 데이터 볼륨이 수 천년 동안 생성된 데이터의 양을 초과하게 되었다. 데이터는 기업의 가장 가치 있는 자원이 되었다. 데이터 마이닝 및 데이터 분석과 같은 기술 개발에 있어서, 기업의 의사 결정(enterprise decision making)은 점점 더 데이터에 의존한다. 포괄적이고 완전한 데이터는 의사 결정을 더 잘 지원할 것이다.
기업에 의해 액세스 가능한 데이터는 흔히 많은 다른 유형의 저장 엔진 및 저장 모드(예를 들면, RDS(Relational Database Service) 형 데이터베이스(이는 Oracle, MySQL 및 OceanBase등과 같은 저장 엔진을 포함함) 및 KV(Key-Value) 형의 데이터베이스(이는 Tair 및 Hbase등과 같은 저장 엔진을 포함함))를 포함한다. 소정의 상위 비즈니스가 이러한 데이터베이스 모두에서 질의를 수행해야 하는 경우 구현에 있어서 어느 정도의 어려움이 존재한다.
기존 기술에서, 마이크로소프트의 폴리베이스 기법(Polybase technology)은 PDW(Parallel Data Warehouse) 내의 데이터의 하둡(Hadoop)으로부터의 또는 하둡으로의 이출 또는 이입에 의해 하둡 데이터 및 관계 데이터베이스의 연관된 질의를 실현할 수 있다. 그러나, 하둡으로/으로부터의 데이터의 이입/이출은 여전히 상당한 작업부하를 요구하고, 각각의 저장 엔진에 적용 가능하지 않을 수 있으며(예를 들면, Tair, OceanBase 등에 적용 가능하지 않음), 이는 데이터 질의 완전성에 영향을 미친다.
본 요약은 상세한 설명에서 이하에 추가 설명되는 개념의 선택사항을 간략한 형태로 소개하기 위해 제공된다. 본 요약은 청구되는 발명의 대상의 모든 핵심 특징이나 주요 특징을 식별하기 위한 것이 아니며, 단독으로 청구되는 발명의 대상의 범주를 결정하는 것을 돕기 위한 것도 아니다. 예를 들어, "기법"이라는 용어는 전술한 내용에 의해 그리고 본 명세서 전체에 걸쳐 허용되는 장치(들), 시스템(들), 방법(들) 및/또는 컴퓨터 판독가능 명령어를 나타낼 수 있다.
본 발명은 데이터를 질의하는 방법을 제공하며, 여기서 데이터는 적어도 두 개의 서로 다른 데이터베이스에 저장된다. 실시예에서, 방법은 적어도 부분적으로 비즈니스 모델에 기초하여 질의 요청을 수신 - 상기 비즈니스 모델은 비즈니스 요소(들)를 포함함 - 하는 단계와, 질의 요청을 실행 모드(들) - 비즈니스 모델 및 저장 모델 사이의 변환 규칙에 적어도 부분적으로 기초하여 질의될 데이터베이스(들)와 매칭됨 - 로 변환하는 단계 - 저장 모델은 질의될 데이터베이스(들)의 속성 정보를 포함하고, 변환 규칙은 비즈니스 요소(들) 및 질의될 데이터베이스(들)의 속성(들) 사이의 대응관계를 포함함- 와, 실행 모드(들)에 따라 대응하는 데이터베이스에 액세스하는 단계를 포함한다.
본 발명은 추가로 적어도 두 개의 서로 다른 데이터베이스에 저장되어 있는 데이터를 질의하는 장치를 제공한다. 장치는, 비즈니스 모델에 기초하여 질의 요청을 수신하는 요청 수신 유닛 - 상기 비즈니스 모델은 비즈니스 요소(들)를 포함함 -과, 질의 요청을 비즈니스 모델에서 저장 모델로의 변환 규칙에 따라 질의될 데이터베이스(들)와 일치하는 실행 모드(들)로 변환하는 변환 유닛 - 상기 저장 모델은 질의될 데이터베이스(들)의 속성 정보를 포함하고, 변환 규칙은 비즈니스 요소(들) 및 질의될 데이터베이스(들) 내의 속성 사이의 대응 관계를 포함함 -과, 실행 모드(들)에 따라 대응하는 데이터베이스에 액세스하는 데이터베이스 액세스 유닛을 포함한다.
전술한 기술적 해결책으로부터 이해할 수 있듯이, 본 발명의 실시예는 비즈니스 모델에 기초하여 사용자의 데이터 요청을 비즈니스 모델에서 저장 모델로의 변환 규칙에 따라 질의될 데이터베이스에 대한 실행 모드로 변환하고, 따라서 서로 다른 데이터베이스 간에 데이터가 이입 및 이출되는 것을 방지할 수 있고 또한 데이터베이스의 이용가능성을 제한하지 않을 수 있다. 나아가, 로우 레벨 데이터베이스 사이의 차이가 사용자 레벨에서 마스킹되고 따라서 질의 수행에 대한 편의성 및 완전성을 향상시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 비즈니스 모델의 메타데이터 기술(metadata description)을 나타내는 개략도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 데이터 질의의 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 3은 컴퓨팅 장치의 하드웨어 컴포넌트를 나타내는 구조도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 데이터 질의 장치를 나타내는 논리 구조도이다.
본 발명의 실시예는 기존 기술에서의 문제점을 해결하기 위해 데이터를 질의하는 새로운 방법을 제공한다. 본 발명의 실시예에서, 비즈니스 특성(들)이 비즈니스 요구에 따라 요약되고, 비즈니스 지향적인 비즈니스 모델이 생성된다. 저장 모델은 액세스된 데이터베이스(들)의 저장 엔진(들), 데이터 저장 구조(들) 및 저장 모드(들) 등과 같은 요인(factor)에 기초하여 생성된다. 변환 규칙이 비즈니스 모델과 저장 모델(저장 모델은 사용자에 의해 제출된 질의를 비즈니스 예측(business prospective)에서 액세스되는 데이터베이스(들)와 매칭되는 질의 명령어로 변환하기 위한 것임) 사이에 형성되고, 따라서 임의의 유형의 데이터베이스에 적용될 수 있다. 나아가, 사용자는 비즈니스에만 집중하면 되고, 로우 레벨에서의 데이터 차이가 마스킹(mask)된다.
비즈니스 모델에 관하여, 구체적인 비즈니스 시나리오(들)가 보통 비즈니스 인력(business personnel)에 의해 분석되고, 비즈니스 시나리오(들)를 완성하는 데 필요한 각각의 정보 조각이 비즈니스 요소로서 사용된다. 비즈니스 요소 사이의 연관 관계가 연관된 비즈니스의 특성과 함께 요약되어, 비즈니스 시나리오(들)를 설명하는 비즈니스 모델이 생성된다.
구현예에서, 메타데이터 포맷이 비즈니스 시나리오의 비즈니스 모델을 설명하는 데 사용될 수 있다. 예를 들어, 비즈니스 모델은 도 1에 개략적으로 설명된 것과 같이, 다음의 메타데이터를 사용하여 설명될 수 있다:
비즈니스 모델에 포함된 비즈니스 요소를 정의하는 비즈니스 요소 서브세트와,
비즈니스 요소의 제약 정보 및/또는 비즈니스 요소 간의 제약 정보(예를 들면, 비즈니스 요소의 값 범위) 및 동시에 사용될 수 없는 소정의 비즈니스 요소 등을 정의하는 제약조건 서브 세트와,
비즈니스 요소의 인스턴스 정보를 정의하는 인스턴스 서브세트(즉, 이러한 인스턴스는 비즈니스 요소에 의해 기술됨)와,
데이터 플로우 정보(즉, 비즈니스 요소와 연관된 시간 시퀀스의 플로우, 액션 등)를 정의하는 플로우 서브세트와,
다른 모델과의 연관성, 대응관계 및 상호 변환(mutual conversion)을 포함하는 현재 비즈니스 모델 및 다른 비즈니스 모델 사이의 매핑 관계를 정의하는 매핑 서브세트.
특정한 비즈니스 시나리오 - 고객 관리가 예시로서 사용된다. 추상화된 비즈니스 특징을 이용하여 비즈니스 모델 - 고객 모델 - 을 요약하는 메타데이터 기술서(metadata description)는,
비즈니스 요소 서브세트: 고객 번호, 고객 명칭, 고객 유형 및 고객 연락 방법,
제약조건 서브세트: 고객 번호 및 고객 명칭은 공백(empty)일 수 없고, 고객 유형은 개인 또는 단체일 수 있음,
인스턴스 서브세트: 고객 모델의 인스턴스는 개인 고객 및 단체 고객을 포함함
을 포함한다.
메타데이터 언어를 사용함으로써, 비즈니스 요소 및 비즈니스 모델의 모델링 방법이 더 높은 추상화 계층에서 통일되고, 이는 비즈니스 요소 및 비즈니스 모델의 완전한 공유 및 일관된 보기를 제공한다.
본 발명의 실시예에서, 저장 모델은 질의되는 데이터베이스(들)의 데이터 저장소(들)를 설명할 수 있고, 이는 데이터 저장소(들)에 필요한 필수 정보를 정의하는 것을 포함하며, 추가로 실제 저장 엔진(들)의 각각의 유형(들)에 대한 공통 정보를 포함할 수 있다. 구체적으로, 저장 모델은 질의되는 데이터베이스(들)의 속성 정보, 저장된 데이터의 소스 명칭(들), 저장된 데이터의 소스 유형(들), 저장소 샤딩(sharding)(또는 프레그먼트(fragments)) 모드(들) 및/또는 저장된 데이터 영역(들)의 명칭(들)을 포함한다.
질의된 데이터베이스(들)의 속성 정보는 데이터베이스(들) 내의 엔티티 유형(들)의 속성을 포함한다. 저장된 데이터의 소스 명칭(들)은 질의된 데이터베이스(들)에 대한 연결을 설정하는 데 필요한 정보를 포함한다. 저장된 데이터의 소스 유형(들)은 질의된 데이터베이스(들)의 저장 엔진(들)과 같은 정보를 포함할 수 있다. 저장소 샤딩 모드(들)는 판독-기입 분리, 수평적 샤딩 등을 포함할 수 있다. 저장된 데이터 영역(들)의 명칭(들)은 관계형 데이터베이스를 위한 테이블, KV 저장소를 위한 네이밍 공간 등일 수 있다.
저장 모델에 포함된 특정한 정보가 특정한 애플리케이션 시나리오의 필요성에 기초하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 질의된 모든 데이터베이스가 동일한 샤딩 모드를 채택하고 동일한 소스 유형의 저장된 데이터를 갖는 경우에, 저장 모델은 이러한 두 개의 아이템을 포함하지 않을 수 있다.
저장 모델은 수동으로 생성될 수 있고 또는 프로그램에 의해 자동으로 생성될 수 있다.
본 발명의 실시예에서 데이터 질의 방법은 질의되는 데이터가 적어도 두 개의 서로 다른 데이터베이스에 저장되는 시나리오에 적용될 수 있다. 이러한 데이터베이스 사이의 차이는 동일한 질의가 이러한 데이터베이스에 대해 수행되는 경우에 이들의 구체적인 구현예의 차이(예를 들면, 사용되는 저장 엔진에서의 차이, 동일한 저장 엔진의 경우에 데이터의 구성된 포맷의 차이 등)를 나타낸다. 이러한 실시예에서, 데이터 질의의 방법에 대한 흐름도가 도 2에 도시된다.
단계(S210)에서, 비즈니스 모델에 기초한 질의 요청이 수신된다.
이러한 실시예에서, 비즈니스 모델에 기초한 질의 모드가 사용자에게 제공된다. 비즈니스 모델은 비즈니스 요소(들)에 기초하기 때문에, 사용자의 질의 요청은 일반적으로 비즈니스 요소(들)에 기초한 질의 조건을 포함한다. 전술한 것과 같이, 비즈니스 모델은 비즈니스 시나리오(들)의 추상화에 의해 형성되고, 비즈니스 모델에 기초한 질의 모드는 사용자가 로우 레벨에서의 상이한 데이터베이스 사이의 차이를 고려하지 않고 비즈니스 요구에 집중할 수 있게 한다.
질의 요청의 포맷은 비즈니스 요구에 따라 자체 정의(self-defined)될 수 있거나 또는 데이터베이스(들)의 질의 명령어(들)를 참조하여 정의될 수 있으며, 이는 실시예에 의해 한정되지 않는다.
일 실시예에서, 질의 요청은 비즈니스 요소(들)에 기초하여 두 개의 질의 조건, 즉 저장소 획득 조건 및 비즈니스 요소(들)에 기초한 결과 필터링 조건을 포함할 수 있다. 저장소 획득 조건은 질의 요청을 질의되는 데이터베이스(들)와 매칭되는 실행 모드(들)로 변환하기 위한 질의 조건으로서 사용된다. 결과 필터링 조건은 각각의 데이터베이스로부터 획득된 액세스 결과를 스크린하기 위한 필터링 결과에 대한 조건으로서 사용된다(즉, 단계(230)에서 획득된 질의 결과 스크리닝).
예시로서, 비즈니스 지향 질의 요청은 CQL(Cassandra Query Language)을 매체로서 사용할 수 있고 가능한 완전하게 그리고 명확하게 질의 의미(query semantics)를 기술하기 위해 비즈니스 모델의 메타데이터에 기초하여 클라스 sql(Structured Query Language)을 채택할 수 있다.
가능한 CQL 스테이트먼트는 다음과 같이 주어진다:
SELECT [비즈니스 요소, 비즈니스 모델] FROM [비즈니스 모델]
ID 비즈니스 요소 결정 조건 1 [AND 비즈니스 요소 결정 조건 2]
[WHERE 비즈니스 요소 결정 조건 3 [AND 비즈니스 요소 결정 조건 4]
전술한 스테이트먼트는, 비즈니스 요소 결정 조건 1, 비즈니스 요소 결정 조건 2(선택적), 비즈니스 요소 결정 조건 3(선택적) 및 비즈니스 요소 결정 조건 4(선택적)를 만족하는 비즈니스 요소(들) 또는 비즈니스 모델(들)을 비즈니스 모델에서 검색하는 것을 의미한다. 비즈니스 요소 결정 조건 1 및 비즈니스 요소 결정 조건 2는 저장소 획득 조건이고, 비즈니스 요소 결정 조건 3 및 비즈니스 요소 결정 조건 4는 결과 필터링 조건이다.
단계(220)에서, 질의 요청은 비즈니스 모델 및 저장 모델 사이의 변환 규칙에 따라 질의되는 데이터베이스(들)와 매칭하는 실행 모드(들)로 변환된다.
비즈니스 모델 및 저장 모델 사이의 변환 규칙은 비즈니스 모델 내의 비즈니스 요소(들)를 질의된 데이터베이스(들)에 저장된 데이터와 연관시키고, 비즈니스 지향 질의 요청은 질의된 데이터베이스(들)에 관한 질의 명령어(들)로 변환되며, 이에 따라 사용자로부터 수신된 질의 요청은 데이터베이스(들)와 매칭되는 실행 모드로 변환된다.
변환 규칙은 비즈니스 요소(들) 및 질의된 데이터베이스(들) 내의 속성 사이의 대응관계를 포함한다. 예를 들어, CsCustomer로서 명명된 비즈니스 모델이 비즈니스 요소인 UserType을 포함하고 cs_customer로서 명명된 저장 모델이 속성 user_type을 포함하는 경우에, 비즈니스 모델인 CsCustome에서 저장 모델인 cs_customer로의 변환 규칙은 [CsCustomer, UserType, cs_customer, user_type, oneToOneMapping]일 수 있으며, 이는 비즈니스 모델 Customer의 비즈니스 요소 UserType이 저장 모델 cs_customer의 속성 필드 user_type에 존재한다는 것을 의미하며, 이러한 비즈니스 요소 및 속성 사이의 관계가 일대일 매핑된다(즉, 데이터베이스 내의 개별적인 값은 비즈니스 모델 내의 대응 값과 동일함). 질의 요청이 변환 규칙에 따라 질의되는 데이터베이스(들)와 매칭하는 실행 모드로 변환되는 경우에, 질의 조건(들)(및 아마도 질의 객체(들)도)은 비즈니스 요소(들) 및 속성(들) 사이의 대응 관계에 따라 비즈니스 요소 기술에서 데이터베이스(들)의 속성 기술(attribute description)로 변환된다.
특정한 비즈니스 시나리오(들)와 함께 채택되는 비즈니스 모델 및 저장소 모델에 따라, 변환 규칙은 또한 질의 요청을 데이터베이스(들)에 대한 액세스 명령어(들)로 변환하는 데 필요한 다른 규칙(들)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 질의되는 데이터베이스가 상이한 저장소 엔진을 사용하는 경우(예를 들면, 오라클 데이터베이스 및 테어 데이터베이스를 포함함), 변환 규칙은 질의된 데이터베이스의 저장된 데이터의 소스 타입을 추가로 포함할 수 있다. 질의 요청이 변환 규칙에 따라 질의되는 데이터베이스와 매칭하는 실행 모드(들)로 변환되는 경우에, 질의 요청은 질의되는 데이터베이스의 저장 엔진의 유형에 따라 저장 엔진의 유형과 매칭하는 실행 모드(들)로 변환된다.
변환 규칙은 비즈니스 모델 및 저장 모델에 따라 수동으로 생성되거나 프로그램에 의해 자동으로 생성될 수 있다. 본 발명의 실시예는 어떻게 변환 규칙을 생성하는지에 대해 어떠한 제한을 하려는 것이 아니다.
질의 결과가 액세스된 데이터베이스(들)로부터 획득될 수 있다면, 질의되는 데이터베이스(들)와 일치하는 실행 모드(들)가 데이터베이스(들)에 직접 액세스하는 실행 모드 및 데이터베이스(들)에서 질의를 직접 수행하는 실행 모드, 또는 데이터베이스(들)의 소정의 미들웨어를 호출함으로써 데이터베이스(들)에 액세스하는 실행모드(실시예에 제한되는 것은 아님)일 수 있다는 점에 주의해야 한다.
단계(S230)에서, 대응하는 데이터베이스가 실행 모드에 따라 액세스된다.
비즈니스 모델에 기초한 사용자의 질의 요청이 질의된 데이터베이스(들)에 대응하는 실행 모드로 변환된 후에, 대응하는 데이터베이스가 질의 결과(들)를 획득하기 위해 전술한 실행 모드에 따라 액세스된다.
구현 시에, 질의된 데이터베이스(들)의 실행 모드에 대한 컨트롤이 개선될 수 있다. 예는 질의된 소정 데이터베이스에 대한 동시 액세스의 양이 소정 양을 초과하는 경우에 후속 질의 요청의 실행을 지연시키는 것, 질의된 소정 데이터베이스가 복수의 물리적 저장소 백업을 갖는 경우에 더 적은 액세스 양을 갖는 백업으로 현재 질의 요청을 라우팅하는 것 등을 포함한다.
알 수 있는 것과 같이, 본 발명의 실시예는 비즈니스 모델에서 저장소 모델로의 변환 규칙에 따라 비즈니스 모델에 기초한 사용자의 데이터 요청을 질의되는 데이터베이스(들)에 대한 실행 모드로 변환하고, 이에 따라 데이터가 서로 다른 데이터베이스 사이에 이입 및 이출되는 것이 방지되며 또한 데이터베이스에 대한 이용가능성이 제한되지 않는다. 나아가, 로우 레벨 데이터베이스 사이의 차이가 사용자 레벨에서 마스킹되어 편의성 및 질의의 완성도(completeness)를 개선할 수 있다.
전술한 프로세스의 구현예에 대응하여, 본 발명의 실시예는 추가로 데이터를 질의하는 장치를 제공하며, 이는 서버, 컴퓨터, 모바일 폰과 같은 네트워킹 기능을 갖는 컴퓨팅 장치에서 사용된다. 장치는 소프트웨어를 이용하여 구현될 수 있고, 또한 하드웨어를 통해 또는 소프트웨어 및 하드웨어의 조합을 통해 실현될 수 있다. 소프트웨어 구현은 예로서 사용된다. 논리적으로, 장치는 실행을 위해 장치 자신의 CPU(들)를 거쳐 메모리로 대응하는 컴퓨터 프로그램 명령어(들)를 읽어들임(reading)으로써 형성된다. 소프트웨어의 측면에서, 도 3에 도시된 CPU(들)(302), 캐시(들)(304) 및 비휘발성 메모리(들)(306)에 추가하여, 데이터 질의 장치가 배치되는 장치(300)는 일반적으로 통신용 칩(들)과 같은 다른 하드웨어(308)를 포함할 수 있다.
도 4는 실시예에 의해 제공되는 데이터를 질의하는 장치(400)를 나타낸다. 질의된 데이터는 적어도 두 개의 상이한 데이터베이스에 저장된다. 장치(400)는 요청 수신 유닛(402), 변환 유닛(404) 및 데이터베이스 액세스 유닛(406)을 포함할 수 있다. 요청 수신 유닛(402)은 비즈니스 모델에 기초하여 질의 요청을 수신한다. 비즈니스 모델은 비즈니스 요소(들)를 포함한다. 변환 유닛(404)은 질의 요청을 비즈니스 모델에서 저장소 모델로의 변환 규칙에 따라 질의되는 데이터베이스에 매칭하는 실행 모드로 변환한다. 저장 모델은 질의되는 데이터베이스의 속성 정보를 포함한다. 변환 규칙은 비즈니스 요소(들) 및 질의되는 데이터베이스의 속성(들) 사이의 대응 관계를 포함한다. 데이터베이스 액세스 유닛(406)은 실행 모드에 따라 대응하는 데이터베이스에 액세스된다.
선택적으로, 비즈니스 모델은 메타데이터 형식으로 비즈니스 시나리오(들)를 기술하고, 비즈니스 요소(들)의 제약 정보와, 비즈니스 요소(들) 간의 제약 정보와, 비즈니스 요소(들)의 인스턴스 정보와, 데이터 흐름 정보 및 다른 비즈니스 모델(들)과의 매핑 관계(들) 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있다.
선택적으로, 저장소 모델은 질의되는 데이터베이스의 각각의 데이터 저장소를 기술하고, 추가로 저장된 데이터 소스 명칭(들), 저장된 데이터 소스 유형(들), 저장소 샤딩 모드(들) 및 저장된 데이터 영역 명칭(들) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
실시예에서, 변환 유닛(404)은 질의 요청을 저장 엔진 타입에 따라 질의되는 데이터베이스의 저장 엔진 타입과 매칭하는 실행 모드로 변환한다.
질의 요청은 비즈니스 요소(들)에 기초하여 저장소 획득 조건(들) 및 결과 필터링 조건(들)을 포함할 수 있다. 이러한 경우에, 변환 유닛(404)은 질의 요청을 질의 조건(들)으로서 저장소 획득 조건(들)을 사용하여 질의되는 데이터베이스와 매칭하는 실행 모드로 변환한다. 장치(400)는 결과 필터링 조건(들)에 따라 각각의 데이터베이스로부터 획득된 액세스 결과를 스크린하는 스크리닝 유닛(408)을 더 포함할 수 있다.
전술한 방법 및 장치 실시예에서 알 수 있는 것과 같이, 본 발명의 실시예는 상이한 데이터베이스 사이에 데이터가 이입 및 이출되는 기존 기술에 비교되는 비즈니스 모델 및 저장 모델을 확립한다. 사용자는 비즈니스 모델에 기초하여 질의를 수행하고, 사용자의 질의 요청은 비즈니스 모델 및 저장 모델 사이의 변환 규칙을 통해 데이터베이스에 대한 액세스 명령어로 변환된다. 따라서, 다양한 타입의 데이터베이스에 대한 일정한 질의(uniform query)가 사용될 수 있고, 이에 따라 데이터 질의가 더욱 이해하기 쉬워질 수 있다. 또한, 하위 계층 데이터베이스(low-layer database) 사이의 차이가 사용자에게 감춰지고, 질의가 더욱 편리해진다.
실시예에서, 장치(400)는 하나 이상의 컴퓨팅 장치를 포함할 수 있다. 예를 들어, 장치(400)는 추가로 하나 이상의 프로세서(410), 입/출력 인터페이스(412), 네트워크 인터페이스(414) 및 메모리(416)를 포함할 수 있다.
메모리(416)는 휘발성 메모리, 랜덤 액세스 메모리(RAM) 및/또는 비휘발성 메모리(예를 들면, 리드 온리 메모리(ROM) 또는 플래시 RAM) 등의 컴퓨터 판독가능 매체의 형태를 가질 수 있다. 메모리(416)는 컴퓨터 판독가능 매체의 일 예이다.
컴퓨터 판독가능 매체는 영구적인 또는 비 영구적인 형태의, 이동식 또는 비 이동식 매체를 포함할 수 있고, 이는 임의의 방법 또는 기법을 사용하여 정보를 저장할 수 있다. 정보는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 다른 데이터를 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체의 예는, 이에 한정되는 것은 아니지만, 위상 변화 메모리(PRAM), 정적 랜덤 액세스 메모리(SRAM), 동적 랜덤 액세스 메모리(DRAM), 다른 형태의 랜덤 액세스 메모리(RAM), 리드 온리 메모리(ROM), 전기적으로 소거가능한 프로그램가능 리드 온리 메모리(EEPROM), 고속 플래시 메모리 또는 다른 내부 기억장치 기법, 콤팩트 디스크 리드 온리 메모리(CD-ROM), 디지털 다기능 디스크(DVD), 또는 다른 광학 기억장치, 자기 카세트 테이프, 자기 디스크 기억장치 또는 다른 자기 저장 디바이스, 또는 임의의 다른 비 전송식 매체(이는 컴퓨팅 디바이스에 의해 액세스될 수 있는 정보를 저장하는 데 사용될 수 있음)를 포함할 수 있다. 본 명세서에 정의된 것과 같이, 컴퓨터 판독가능 매체는 변조된 데이터 신호 및 반송파와 같은 일시적 매체를 포함하지 않는다.
실시예에서, 메모리(416)는 프로그램 유닛(418) 및 프로그램 데이터(420)를 포함할 수 있다. 프로그램 유닛(418)은 요청 수신 유닛(402), 변환 유닛(404), 데이터베이스 액세스 유닛(406) 및 스크리닝 유닛(408)을 포함할 수 있다. 이러한 유닛에 대한 세부사항은 전술한 설명에서 찾을 수 있으며, 따라서 본 명세서에서 반복하여 설명되지 않는다.
또한, "포함하는", "갖는" 또는 이들의 다른 파생어와 같은 용어는 비 독점적 포함관계를 포괄하는 의미가 아니라는 점에 주의해야 한다. 일련의 구성요소를 포함하는 프로세스, 방법, 제품 또는 장치는 그러한 구성요소만을 포함하는 것은 아니며 명시적으로 열거되지 않은 다른 구성요소도 포함할 수 있고 또는 추가로 그러한 프로세스, 방법, 제품 또는 장치에 이미 존재하는 구성요소를 포함한다. 추가적인 제한이 없는 상황에서, "~을 갖는"과 같은 문구에 의해 정의되는 구성요소는 프로세스, 방법, 제품 또는 장치에 현재 존재하는 것에서 다른 유사한 구성요소를 배제하지 않는다.
본 발명이 속하는 분야의 기술자라면 본 발명의 실시예가 방법, 시스템 또는 컴퓨터 프로그램 제품으로서 제공될 수 있다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명은 완전한 하드웨어 실시예, 완전한 소프트웨어 실시예, 또는 소프트웨어 및 하드웨어의 조합인 실시예로서 구현될 수 있다. 또한, 본 발명은 컴퓨터 사용가능 프로그램 코드를 포함하는 하나 이상의 컴퓨터 사용가능 저장 매체(자기 디스크 저장 디바이스, CD-ROM, 광학 저장 디바이스 등을 포함하나 이에 한정되지는 않음)에 구현되는 컴퓨터 프로그램 제품의 형태를 가질 수 있다.
전술한 설명은 단지 본 발명의 예시적인 실시예에 관한 것이며, 본 발명을 한정하려는 것이 아니다. 본 발명의 사상 및 원리를 벗어나지 않는 임의의 변형예, 등가적 대체예, 개선예 등이 본 발명의 보호 범위에 포함될 것이다.

Claims (20)

  1. 하나 이상의 컴퓨팅 장치에 의해 구현되는 방법으로서,
    적어도 두 개의 상이한 데이터베이스에 저장된 데이터에 대한 질의 요청을 수신하는 단계 - 상기 질의 요청은 비즈니스 모델에 적어도 부분적으로 기초하고, 상기 비즈니스 모델은 하나 이상의 비즈니스 요소를 포함함 - 와,
    상기 질의 요청을 변환 규칙에 적어도 부분적으로 기초하여 질의되는 적어도 두 개의 상이한 데이터베이스와 매칭하는 하나 이상의 실행 모드로 변환하여 상기 적어도 두 개의 상이한 데이터베이스 사이의 차이를 마스킹(masking)하는 일정한 질의(uniform query)를 생성하는 단계 - 상기 변환 규칙은 상기 하나 이상의 비즈니스 요소 및 상기 질의되는 적어도 두 개의 상이한 데이터베이스의 하나 이상의 속성 사이의 대응 관계를 포함함 - 와,
    상기 하나 이상의 실행 모드에 따라 상기 적어도 두 개의 상이한 데이터베이스에 액세스하는 단계와,
    상기 하나 이상의 실행 모드에 따른 상기 적어도 두 개의 상이한 데이터베이스 중 하나의 데이터베이스에 대한 동시 액세스 양이 소정 양을 초과한다고 판정되면, 상기 하나의 데이터베이스에 대한 후속 액세스를 지연시키거나, 또는, 상기 하나의 데이터베이스의 이용 가능한 백업 데이터베이스에 액세스하는 단계 - 상기 백업 데이터베이스는 상기 하나의 데이터베이스보다 더 적은 동시 액세스를 가짐 -
    를 포함하고,
    상기 질의 요청은 상기 비즈니스 요소에 적어도 부분적으로 기초하여 저장소 획득 조건 및 결과 필터링 조건을 포함하고,
    상기 일정한 질의를 생성하는 단계는 상기 저장소 획득 조건을 질의 조건으로 사용함으로써 상기 질의 요청을 상기 실행 모드로 변환하는 단계를 포함하고,
    상기 방법은 상기 결과 필터링 조건에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 적어도 두 개의 상이한 데이터베이스의 각각의 데이터베이스로부터 획득된 액세스 결과를 스크리닝(screening)하는 단계를 더 포함하는
    방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 비즈니스 모델은 메타데이터 포맷의 하나 이상의 비즈니스 시나리오를 기술하는
    방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 비즈니스 요소는 복수의 비즈니스 요소를 포함하고,
    상기 비즈니스 모델은 상기 복수의 비즈니스 요소의 제약 정보(constraint information), 상기 복수의 비즈니스 요소 사이의 제약 정보, 상기 복수의 비즈니스 요소의 인스턴스 정보, 데이터 플로우 정보 및 하나 이상의 다른 비즈니스 모델과의 하나 이상의 매핑 관계 중 적어도 하나를 더 포함하는
    방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 변환 규칙은 상기 비즈니스 모델과 저장 모델 간의 변환 규칙이며,
    상기 저장 모델은 적어도 두 개의 상이한 데이터베이스의 데이터 저장소를 기술하는
    방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 저장 모델은 저장된 데이터 소스 명칭, 저장된 데이터 소스 타입, 저장소 샤딩 모드(storage sharding mode) 및 저장된 데이터 영역 명칭 중 적어도 하나를 더 포함하는
    방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 질의 요청을 상기 적어도 두 개의 상이한 데이터베이스와 매칭하는 실행 모드로 변환하는 단계는 상기 질의 요청을 적어도 두 개의 상이한 데이터베이스의 각각의 저장 엔진 타입과 매칭하는 실행 모드로 변환하는 단계를 포함하는
    방법.
  7. 삭제
  8. 삭제
  9. 장치로서,
    하나 이상의 프로세서와,
    메모리와,
    상기 메모리에 저장되며 상기 하나 이상의 프로세서에 의해 실행 가능한 요청 수신 유닛 - 상기 요청 수신 유닛은 하나 이상의 비즈니스 요소를 포함하는 비즈니스 모델에 적어도 부분적으로 기초하여 적어도 두 개의 데이터베이스에 저장된 데이터에 대한 질의 요청을 수신함 - 과,
    상기 메모리에 저장되며 상기 하나 이상의 프로세서에 의해 실행 가능한 변환 유닛 - 상기 변환 유닛은 변환 규칙에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 질의 요청을 상기 적어도 두 개의 데이터베이스와 매칭하는 하나 이상의 실행 모드로 변환하여 상기 적어도 두 개의 데이터베이스 사이의 차이를 마스킹하는 일정한 질의를 생성하고, 상기 변환 규칙은 상기 하나 이상의 비즈니스 요소 및 상기 적어도 두 개의 데이터베이스의 하나 이상의 속성 사이의 대응 관계를 포함함 - 과,
    상기 메모리에 저장되며 상기 하나 이상의 프로세서에 의해 실행 가능한 데이터베이스 액세스 유닛 - 상기 데이터베이스 액세스 유닛은 상기 하나 이상의 실행 모드에 따라 상기 적어도 두 개의 데이터베이스에 액세스하고, 상기 하나 이상의 실행 모드에 따른 상기 적어도 두 개의 데이터베이스 중 하나의 데이터베이스에 대한 동시 액세스 양이 소정 양을 초과한다고 판정되면, 상기 하나의 데이터베이스에 대한 후속 액세스를 지연시키거나, 또는, 상기 하나의 데이터베이스의 이용 가능한 백업 데이터베이스 - 상기 백업 데이터베이스는 상기 하나의 데이터베이스보다 더 적은 동시 액세스를 가짐 - 에 액세스함 -
    을 포함하고,
    상기 질의 요청은 상기 하나 이상의 비즈니스 요소에 적어도 부분적으로 기초하여 저장소 획득 조건 및 결과 필터링 조건을 포함하고,
    상기 변환 유닛은 상기 저장소 획득 조건을 질의 조건으로 사용함으로써 상기 질의 요청을 변환하고,
    상기 장치는 상기 결과 필터링 조건에 적어도 부분적으로 기초하여 각각의 데이터베이스로부터 획득된 액세스 결과를 스크리닝하는 스크리닝 유닛을 더 포함하는
    장치.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 비즈니스 모델은 메타데이터 포맷을 통해 비즈니스 시나리오를 기술하는
    장치.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 비즈니스 모델은 상기 비즈니스 요소의 제약 정보, 상기 비즈니스 요소 간의 제약 정보, 상기 비즈니스 요소의 인스턴스 정보, 데이터 플로우 정보 및 하나 이상의 다른 비즈니스 모델과의 하나 이상의 매핑 관계 중 적어도 하나를 더 포함하는
    장치.
  12. 제 9 항에 있어서,
    상기 변환 규칙은 상기 비즈니스 모델과 저장 모델 간의 변환 규칙이며,
    상기 저장 모델은 상기 적어도 두 개의 데이터베이스의 각각의 데이터 저장소를 기술하는
    장치.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 저장 모델은 저장된 데이터 소스 명칭, 저장된 데이터 소스 타입, 저장소 샤딩 모드 및 저장된 데이터 영역 명칭 중 적어도 하나를 더 포함하는
    장치.
  14. 제 9 항에 있어서,
    상기 변환 유닛은 추가로 상기 질의 요청을 상기 적어도 두 개의 데이터베이스의 각각의 저장 엔진 타입과 매칭하는 실행 모드로 변환하는
    장치.
  15. 삭제
  16. 삭제
  17. 실행가능한 명령어를 저장하는 하나 이상의 컴퓨터 판독가능 매체로서,
    상기 명령어는 하나 이상의 프로세서에 의해 실행되는 경우에 상기 하나 이상의 프로세서로 하여금
    적어도 두 개의 데이터베이스에 저장된 데이터에 대한 질의 요청을 수신하는 동작 - 상기 질의 요청은 비즈니스 모델에 적어도 부분적으로 기초하고, 상기 비즈니스 모델은 하나 이상의 비즈니스 요소를 포함함 - 과,
    상기 질의 요청을 변환 규칙에 적어도 부분적으로 기초하여 질의되는 적어도 두 개의 상이한 데이터베이스와 매칭하는 실행 모드로 변환하여 상기 적어도 두 개의 상이한 데이터베이스 사이의 차이를 마스킹하는 일정한 질의를 생성하는 동작 - 상기 변환 규칙은 상기 하나 이상의 비즈니스 요소 및 상기 질의되는 적어도 두 개의 데이터베이스의 하나 이상의 속성 사이의 대응 관계를 포함함 - 과,
    상기 실행 모드에 따라 상기 적어도 두 개의 데이터베이스에 액세스하는 동작과,
    상기 실행 모드에 따른 상기 적어도 두 개의 데이터베이스 중 하나의 데이터베이스에 대한 동시 액세스 양이 소정 양을 초과한다고 판정되면, 상기 하나의 데이터베이스에 대한 후속 액세스를 지연시키거나, 또는, 상기 하나의 데이터베이스의 이용 가능한 백업 데이터베이스에 액세스하는 동작 - 상기 백업 데이터베이스는 상기 하나의 데이터베이스보다 더 적은 동시 액세스를 가짐 -
    을 수행하게 하고,
    상기 일정한 질의를 생성하는 동작은, 저장소 획득 조건을 질의 조건으로 사용함으로써 상기 질의 요청을 상기 실행 모드로 변환하고, 결과 필터링 조건에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 적어도 두 개의 데이터베이스의 각각의 데이터베이스로부터 획득된 액세스 결과를 스크리닝하는 동작 - 상기 질의 요청은 상기 비즈니스 요소에 적어도 부분적으로 기초한 저장소 획득 조건 및 결과 필터링 조건을 포함함 -을 포함하는
    컴퓨터 판독가능 매체.
  18. 제 17 항에 있어서,
    상기 비즈니스 모델은 메타데이터 포맷의 하나 이상의 비즈니스 시나리오를 기술하고,
    상기 비즈니스 모델은 복수의 비즈니스 요소의 제약 정보, 복수의 비즈니스 요소 사이의 제약 정보, 복수의 비즈니스 요소의 인스턴스 정보, 데이터 플로우 정보 및 하나 이상의 다른 비즈니스 모델과의 하나 이상의 매핑 관계 중 적어도 하나를 더 포함하는
    컴퓨터 판독가능 매체.
  19. 제 17 항에 있어서,
    상기 변환 규칙은 상기 비즈니스 모델과 저장 모델 간의 변환 규칙이며,
    상기 저장 모델은 상기 적어도 두 개의 데이터베이스의 데이터 저장소를 기술하고,
    상기 저장 모델은 저장된 데이터 소스 명칭, 저장된 데이터 소스 타입, 저장소 샤딩 모드 및 저장된 데이터 영역 명칭 중 적어도 하나를 더 포함하는
    컴퓨터 판독가능 매체.
  20. 제 17 항에 있어서,
    상기 일정한 질의를 생성하는 동작은
    상기 질의 요청을 상기 적어도 두 개의 상이한 데이터베이스의 각각의 저장 엔진 타입과 매칭하는 실행 모드로 변환하는 동작을 포함하는
    컴퓨터 판독가능 매체.
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