KR102410251B1

KR102410251B1 - 관계형 데이터베이스 구조를 이용한 비관계형 데이터베이스 장치 및 데이터 정형화 방법

Info

Publication number: KR102410251B1
Application number: KR1020200031347A
Authority: KR
Inventors: 박필석
Original assignee: (주)시즐
Priority date: 2020-02-28
Filing date: 2020-03-13
Publication date: 2022-06-24
Also published as: KR20210110123A

Abstract

본 발명의 일 실시 예에 따른 서버의 요청에 따라 제1 데이터를 처리하는 DBMS(DataBase Management System)를 포함하는 관계형 데이터베이스 구조를 이용한 비관계형 데이터베이스 장치는 상기 DBMS가 처리한 제1 데이터는 스키마(Schema)-테이블(Table): 명칭을 테이블 자체에 대한 속성으로 부여한 제1 테이블을 포함하며, 상기 제1 테이블은, 상기 DBMS가 속성으로서 제1 속성 내지 제5 속성을 포함하는 속성 그룹 중 어느 하나를 부여한 제1-1 열(Column), 상기 제1-1 열에 부여한 속성과 상이한 속성을 부여한 제1-2 열, 상기 제1-1 열 및 제1-2 열에 부여한 속성과 상이한 속성을 부여한 제1-3 열, 상기 제1-1열, 제1-2 열 및 제1-3 열에 부여한 속성과 상이한 속성을 부여한 제1-4 열 및 상기 제1-1열, 제1-2 열, 제1-3 열 및 제1-4 열에 부여한 속성과 상이한 속성을 부여한 제1-5 열을 포함하고, 상기 서버의 요청에 따라 상기 DBMS가 제N(N은 2 이상의 정수) 데이터를 처리하는 경우, 처리한 제N 데이터는 상기 처리한 제1 데이터가 포함하는 제1 테이블과 동일한 구조의 제N 테이블을 포함한다.

Description

관계형 데이터베이스 구조를 이용한 비관계형 데이터베이스 장치 및 데이터 정형화 방법{APPARATUS FOR NONRELATIONLAL DATABASE USING RELATIONAL DATABASE STRUCTURE AND DATA STANDARDIZATION METHOD THEREOF}

본 발명은 관계형 데이터베이스 구조를 이용한 비관계형 데이터베이스 장치 및 데이터 정형화 방법에 관한 것이다. 보다 자세하게는 관계형 데이터베이스의 장점과 비관계형 데이터베이스의 장점을 모두 섭렵함으로써 호환성 및 범용성이 뛰어난 관계형 데이터베이스 구조를 이용한 비관계형 데이터베이스 장치 및 데이터 정형화 방법에 관한 것이다.

사물 인터넷(IoT, Internet of Things) 기술이 출현함에 따라 다양한 디바이스를 네트워크를 통해 연결하여 유의미한 데이터를 송수신하고자 하는 시도가 계속되고 있으며, 이를 축적한 빅데이터(Big-Data)를 분석하여 양질의 서비스를 제공하기 위한 저장 매체로서 데이터베이스가 무엇보다 중요해지고 있는 시대이다.

전통적인 데이터베이스는 관계형 데이터베이스(Relational Database)라고 하여 SQL(Structured Query Language)을 기반으로 하여 데이터를 계층적 구조가 아닌 테이블 형태로 저장하며, 데이터 항목 간에 사전 정의된 관계인 관계형 모델이 존재하므로 특정 서비스 제공에 목적이 정해져 있는 분야에 최적화된 데이터베이스다.

이러한 관계형 데이터베이스는 다양한 기능을 제공하는바, 예를 들어, 조건 검색과 필터 등의 기능을 제공하며, 이에 따른 편의성으로 인해 데이터베이스 시장에서 압도적인 점유율을 차지해왔다.

그러나 관계형 데이터베이스는 사전 정의된 관계에 따라 약속된 명령을 기반으로 서비스를 제공하기 때문에 데이터의 양이 많을수록 그리고 사전 정의된 관계가 복잡하게 설정될수록 데이터베이스에 부여되는 부하가 커지며, 이는 데이터 처리 속도 감소라는 악영향을 가져오기에, 다량의 데이터를 빠른 속도로 처리해야 하는 빅데이터 분석에는 적합하지 않다는 문제점이 있다.

그에 따라 NOSQL(Not Only Structured Query Language)을 기반으로 한 비관계형 데이터베이스(Nonrelational Database)가 출현한바, 비관계형 데이터베이스는 관계형 모델을 사용하지 않는 분산형 구조이기 때문에 데이터베이스 매핑(Mapping)에 소요되는 시간을 획기적으로 줄일 수 있으며, 키(Key) 값을 이용하여 데이터를 저장하고 처리하는바, 다량의 데이터를 처리하는데 적합하다.

그러나 비관계형 데이터베이스는 관계형 데이터베이스에서 제공하는 조건 검색과 필터 등의 기능을 제공하지 않으므로 필요한 데이터를 서버를 통해 직접 요청해야 하는 번거로움이 있으며, 요청한 데이터 전부를 로딩하고 서버가 직접 처리를 해야 하기 때문에 서버에 부여되는 부하가 커진다는 문제점이 있다.

이렇듯 관계형 데이터베이스와 비관계형 데이터베이스는 상반되는 장/단점을 보유하고 있기 때문에 막연하게 어느 하나를 사용하는 것이 유리하다고 볼 수는 없으나, 비관계형 데이터베이스가 다량의 데이터를 처리하는데 유리하기 때문에 빅데이터 분석에 이용하기에는 보다 적합하다고 볼 수 있으며, 비관계형 데이터베이스의 문제점을 보완할 수 있는 관계형 데이터베이스의 구조적 특징을 반영한다면 전혀 새로운 형태의 데이터베이스 운용이 가능해질 수 있다. 본 발명은 이에 관한 것이다.

대한민국 공개특허공보 제10-2017-0050338호(2017.05.11)

본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는 빅데이터 분석에 유리한 비관계형 데이터베이스에 있어서 관계형 데이터베이스의 구조적 특징을 반영함으로써 양 데이터베이스의 장점 모두를 섭렵할 수 있는 관계형 데이터베이스 구조를 이용한 비관계형 데이터베이스 장치 및 데이터 정형화 방법을 제공하는 것이다.

본 발명의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

상기 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명의 일 실시 예에 따른 서버의 요청에 따라 제1 데이터를 처리하는 DBMS(DataBase Management System)를 포함하는 관계형 데이터베이스 구조를 이용한 비관계형 데이터베이스 장치는 상기 DBMS가 처리한 제1 데이터는 스키마(Schema)-테이블(Table): 명칭을 테이블 자체에 대한 속성으로 부여한 제1 테이블을 포함하며, 상기 제1 테이블은, 상기 DBMS가 속성으로서 제1 속성 내지 제5 속성을 포함하는 속성 그룹 중 어느 하나를 부여한 제1-1 열(Column), 상기 제1-1 열에 부여한 속성과 상이한 속성을 부여한 제1-2 열, 상기 제1-1 열 및 제1-2 열에 부여한 속성과 상이한 속성을 부여한 제1-3 열, 상기 제1-1열, 제1-2 열 및 제1-3 열에 부여한 속성과 상이한 속성을 부여한 제1-4 열 및 상기 제1-1열, 제1-2 열, 제1-3 열 및 제1-4 열에 부여한 속성과 상이한 속성을 부여한 제1-5 열을 포함하고, 상기 서버의 요청에 따라 상기 DBMS가 제N(N은 2 이상의 정수) 데이터를 처리하는 경우, 처리한 제N 데이터는 상기 처리한 제1 데이터가 포함하는 제1 테이블과 동일한 구조의 제N 테이블을 포함한다.

일 실시 예에 따르면, 상기 제N 테이블은, 상기 제1-1 열에 부여한 속성과 동일한 속성을 부여한 제N-1´ 열, 상기 제1-2 열에 부여한 속성과 동일한 속성을 부여한 제N-2´ 열, 상기 제1-3 열에 부여한 속성과 동일한 속성을 부여한 제N-3´ 열, 상기 제1-4 열에 부여한 속성과 동일한 속성을 부여한 제N-4´ 열 및 상기 제1-5 열에 부여한 속성과 동일한 속성을 부여한 제N-5´ 열을 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 속성 그룹은, User, Concept, Value, Statement 및 Time을 속성으로서 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 속성이 Value인 경우, 상기 Value이 속성으로 부여된 열은 정형 데이터(Structured Data) 또는 비정형 데이터(Unstructured Data)를 저장할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 DBMS는, 상기 부여한 스키마-테이블: 명칭을 이용하여 상기 서버의 요청에 따라 관계성(Relation) 유도를 수행할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 DBMS는, 상기 서버의 요청에 따라 상기 제1-1열, 제1-2 열, 제1-3 열, 제1-4 열 및 제1-5열에 부여한 속성 중 어느 하나와 동일 또는 상이한 속성을 부여한 제1-6열을 상기 제1 테이블에 추가할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 DBMS는, 상기 서버의 요청에 따라 상기 추가한 제1-6열을 삭제할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 DBMS는, 상기 서버의 요청에 따라 상기 제1 데이터의 전부 또는 일부를 로딩하는 경우, 상기 제1 테이블이 포함하는 제1-1 열 내지 제1-5 열 각각에 귀속된 하나 이상의 행(Row)의 주소(Address)를 로딩할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 제1 테이블은, 공장에 배치된 기계(Machine)로부터 생성되는 제1 데이터를 처리한 테이블일 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 제N 테이블은, 공장에 배치된 기계에 장착할 금형 또는 생산할 제품에 대한 원자재에 대한 제N 데이터를 처리한 테이블일 수 있다.

상기와 같은 본 발명에 따르면, DBMS가 처리한 제1 데이터가 포함하는 제1 테이블이 비관계형 데이터베이스의 구조적 특징을 나타내고 있는바, NOSQL을 기반으로 하여 데이터베이스의 추가 및 확장을 위한 이식성이 뛰어나다는 장점이 있다는 효과가 있다.

또한, 서버의 요청에 따라 제N 데이터의 추가적인 처리를 받는 경우 제N 테이블을 제1 테이블과 동일한 구조로 처리할 수 있으므로 데이터 처리 속도에 획기적인 향상을 이룰 수 있으며, N의 숫자에 따라 무궁무진한 확장이 가능하고, 정형 데이터 및 비정형 데이터 모두를 저장할 수 있으므로 빅데이터 분석에 효율적으로 활용 가능하다는 효과가 있다.

또한, 추가한 제N 데이터를 처리한 제N 테이블의 삭제도 가능하기 때문에 데이터베이스 운용에 자유도를 향상시킬 수 있으며, 서버로부터 제1 데이터의 전부 또는 일부 로딩 요청을 받은 경우, 제1-1 열 내지 제1-5 열 각각에 귀속된 하나 이상의 행(Row)의 주소(Address)만을 로딩할 수 있으므로 데이터베이스 장치에 부여되는 부하를 획기적으로 감소시킬 수 있다는 효과가 있다.

또한, 관계형 데이터베이스의 구조적 특징을 반영하여 스키마(Schema)-테이블(Table): 명칭이 테이블 자체에 대한 속성으로 제1 테이블에 부여하는바, 비관계형 데이터베이스 구조임에도 불구하고 관계성 유도를 수행할 수 있다는 효과가 있다.

본 발명의 효과들은 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해 될 수 있을 것이다.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 관계형 데이터베이스 구조를 이용한 비관계형 데이터베이스 장치가 포함하는 전체 구성을 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 관계형 데이터베이스 구조를 이용한 비관계형 데이터베이스 장치와 서버의 연동 관계를 도시화한 도면이다.
도 3은 스키마가 부여된 제1 테이블을 외부에서 바라본 모습을 도식화한 도면이다.
도 4는 제1 데이터가 포함하는 제1 테이블의 내부 모습인 구조를 예시적으로 도시한 도면이다.
도 5는 도 4에 도시된 제1 테이블의 내부 모습인 구조에 대하여 예시에 따라 부여한 속성을 표시한 도면이다.
도 6에 제1 테이블의 내부 모습인 구조와 제N 테이블의 내부 모습인 구조를 함께 도시한 도면이다.
도 7a 및 도 7b는 본 발명의 일 실시 예에 따른 관계형 데이터베이스 구조를 이용한 비관계형 데이터베이스 장치를 통해 관계성 유도를 수행하는 모습을 설명하기 위한 도면이다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예를 상세히 설명한다. 본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 게시되는 실시 예에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 게시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.

다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다. 본 명세서에서 사용된 용어는 실시 예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다.

본 명세서에서 사용되는 "포함한다 (comprises)" 및/또는 "포함하는 (comprising)"은 언급된 구성 요소, 단계, 동작 및/또는 소자는 하나 이상의 다른 구성 요소, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 관계형 데이터베이스 구조를 이용한 비관계형 데이터베이스 장치(100)가 포함하는 전체 구성을 나타낸 도면이다.

그러나 이는 본 발명의 목적을 달성하기 위한 바람직한 실시 예일 뿐이며, 필요에 따라 일부 구성이 추가되거나 삭제될 수 있고, 어느 한 구성이 수행하는 역할을 다른 구성이 함께 수행할 수도 있음은 물론이다.

본 발명의 일 실시 예에 따른 관계형 데이터베이스 구조를 이용한 비관계형 데이터베이스 장치(100)는 프로세서(10), 네트워크 인터페이스(20), 메모리(30), 스토리지(40) 및 이들을 연결하는 정보 버스(50)를 포함할 수 있으며, 인하우스 시스템 및 공간 임대형 시스템 등과 같은 유형의 물리적인 서버 또는 무형의 클라우드(Cloud) 데이터 베이스 등과 같이 실질적인 구현 형태는 어느 것이라도 무방하다.

프로세서(10)는 각 구성의 전반적인 동작을 제어한다. 프로세서(10)는 CPU(Central Processing Unit), MPU(Micro Processer Unit), MCU(Micro Controller Unit) 또는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 널리 알려져 있는 형태의 프로세서 중 어느 하나일 수 있다. 아울러, 프로세서(10)는 본 발명의 일 실시 예에 따른 관계형 데이터베이스 구조를 이용한 비관계형 데이터베이스 장치(100)의 주요 동작을 수행하기 위한 적어도 하나의 애플리케이션 또는 프로그램에 대한 연산을 수행할 수 있다.

네트워크 인터페이스(20)는 본 발명의 일 실시 예에 따른 관계형 데이터베이스 구조를 이용한 비관계형 데이터베이스 장치(100)의 유무선 인터넷 통신을 지원하며, 그 밖의 공지의 통신 방식을 지원할 수도 있다. 따라서 네트워크 인터페이스(20)는 그에 따른 통신 모듈을 포함하여 구성될 수 있다.

메모리(30)는 각종 정보, 명령 및/또는 정보를 저장하며, 본 발명의 일 실시 예에 따른 관계형 데이터베이스 구조를 이용한 비관계형 데이터베이스 장치(100)의 주요 동작을 수행하기 위해 스토리지(40)로부터 하나 이상의 컴퓨터 프로그램(41)을 로드할 수 있다. 도 1에서는 메모리(30)의 하나로 RAM을 도시하였으나 이와 더불어 다양한 저장 매체를 메모리(30)로 이용할 수 있음은 물론이다.

스토리지(40)는 하나 이상의 컴퓨터 프로그램(41) 및 대용량 네트워크 정보(42)를 비임시적으로 저장할 수 있다. 이러한 스토리지(40)는 ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리 등과 같은 비휘발성 메모리, 하드 디스크, 착탈형 디스크, 또는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 널리 알려져 있는 임의의 형태의 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체 중 어느 하나일 수 있다.

컴퓨터 프로그램(41)은 메모리(30)에 로드되어, 하나 이상의 프로세서(10)가 속성으로서 제1 속성 내지 제5 속성을 포함하는 속성 그룹 중 어느 하나를 부여한 제1-1 열(Column)을 생성하는 오퍼레이션, 상기 제1-1 열에 부여한 속성과 상이한 속성을 부여한 제1-2 열을 생성하는 오퍼레이션, 상기 제1-1 열 및 제1-2 열에 부여한 속성과 상이한 속성을 부여한 제1-3 열을 생성하는 오퍼레이션, 상기 제1-1열, 제1-2 열 및 제1-3 열에 부여한 속성과 상이한 속성을 부여한 제1-4 열을 생성하는 오퍼레이션 및 상기 제1-1열, 제1-2 열, 제1-3 열 및 제1-4 열에 부여한 속성과 상이한 속성을 부여한 제1-5 열 을 생성하는 오퍼레이션을 실행하고, 서버의 요청에 따라 프로세서(10)가 제N(N은 2 이상의 정수) 데이터를 처리하는 경우, 처리한 제N 데이터는 상기 처리한 제1 데이터가 포함하는 제1 테이블과 동일한 구조의 제N 테이블을 생성하는 오퍼레이션을 실행할 수 있다.

지금까지 간단하게 언급한 컴퓨터 프로그램(41)이 수행하는 오퍼레이션은 컴퓨터 프로그램(41)의 일 기능으로 볼 수 있으며, 보다 자세한 기술적 특징에 대한 설명은 후술하도록 한다.

정보 버스(50)는 이상 설명한 프로세서(10), 네트워크 인터페이스(20), 메모리(30) 및 스토리지(40) 사이의 명령 및/또는 정보의 이동 경로가 된다.

이상 설명한 본 발명의 일 실시 예에 따른 관계형 데이터베이스 구조를 이용한 비관계형 데이터베이스 장치(100)에서 프로세서(10)는 두뇌 역할을 하는 중심 구성이며, 데이터 베이스임에 따라 DBMS(Data Base Management System)가 설치된 구성 또는 그 자체로 DBMS일 수 있다.

이하, 앞서 설명을 보류한 본 발명의 일 실시 예에 따른 관계형 데이터베이스 구조를 이용한 비관계형 데이터베이스 장치(100)의 기술적 특징에 대하여 설명하도록 한다.

도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 관계형 데이터베이스 구조를 이용한 비관계형 데이터베이스 장치(100)와 서버(200)의 연동 관계를 도시화한 도면이며, 서버(200)의 요청에 따라 본 발명의 일 실시 예에 따른 관계형 데이터베이스 구조를 이용한 비관계형 데이터베이스 장치(100)는 데이터를 처리 및 저장하고 로딩할 수 있는바, 이러한 연동 관계가 이하 설명할 기술적 특징에 적용되는 모습으로 볼 수 있다.

한편, 이하 사용할 단어인 "처리"는 데이터를 이용하여 수행할 수 있는 모든 종류의 가공을 전부 포함하는 개념이며, 그에 따라 저장 및 로딩도 그 범주에 포함하나, 예외적인 경우로 처리가 저장의 의미로만 그리고 로딩의 의미로만 해석되는 경우 "저장"과 "로딩"이라는 단어를 사용하도록 한다.

아울러, 설명의 편의를 위해 본 발명의 일 실시 예에 따른 관계형 데이터베이스 구조를 이용한 비관계형 데이터베이스 장치(100)를 비관계형 데이터베이스 장치(100)로 갈음하여 설명을 이어가도록 한다.

본 발명의 일 실시 예에 따른 비관계형 데이터베이스 장치(100)는 서버(200)의 요청에 따라 제1 데이터(D1)를 처리하는 DBMS를 포함하며, 여기서 DBMS는 프로세서(10)로 볼 수 있음은 앞서 설명하였으므로 동일한 도면 부호를 사용하도록 한다.

제1 데이터(D1)는 특정한 종류의 데이터라기 보다는 서버(200)가 본 발명의 일 실시 예에 따른 비관계형 데이터베이스 장치(100)와 연동된 이후, 최초로 처리를 요청하는 데이터이며, DBMS(10) 입장에서 처리의 대상이 되는 데이터이다.

DBMS(10)가 처리한 제1 데이터는 기본적으로 비관계형 데이터베이스 구조를 나타내나, "스키마(Schema)-테이블(Table): 명칭"을 테이블 자체에 대한 속성(Attribute)으로 부여한 제1 테이블을 포함하며, 이는 관계형 데이터베이스의 구조적 특징을 반영한 것인바, 자세한 설명은 후술하도록 한다.

스키마란 물리적인 장치로부터 논리적인 데이터베이스 레코드를 매칭하는데 사용되는 정의 정보를 의미하는바, 관계형 데이터베이스에서 사전 정의된 관계로 볼 수 있으나, 본 발명의 일 실시 예에 따른 비관계형 데이터베이스 장치(100)에서는 DBMS(10)에 의해 처리한 제1 데이터가 비관계형 데이터베이스 구조인 경우에도 스키마가 부여될 수 있다.

보다 구체적으로, DBMS(1)는 제1 테이블이 포함하는 제1 데이터에 대하여 사전 정의된 관계인 스키마 자체에 대한 명칭, 예를 들어 "스키마_명칭"을, 또는 계층적 구조를 통해 "스키마_명칭 - 테이블_명칭"을 테이블 자체에 대한 속성으로 부여할 수 있으며, 외부에서 바라본 모습을 도식화한다면 도 3과 같이 "명칭"으로 표현될 수 있다.

이번에는 제1 데이터의 내부 모습에 대하여 설명하도록 한다.

도 4는 제1 데이터가 포함하는 제1 테이블의 내부 모습인 구조를 예시적으로 도시한 도면이다.

도 4를 참조하면, 제1 테이블은 하나의 행(Row)에 대하여 5개의 열(Column)을 포함하고 있는 것을 확인할 수 있는바, 좌측부터 순서대로 제1-1 열, 제1-2 열, 제1-3 열, 제1-4 열 및 제1-5열이라고 한다.

DBMS(10)는 제1-1 열에 대한 속성으로서 제1 속성 내지 제5 속성을 포함하는 속성 그룹 중 어느 하나를 부여하며, 제1-2 열은 제1-1 열에 부여한 속성과 상이한 속성을, 제1-3 열은 제1-1 열 및 제1-2 열에 부여한 속성과 상이한 속성을, 제1-4 열은 제1-1열, 제1-2 열 및 제1-3 열에 부여한 속성과 상이한 속성을, 제1-5열은 제1-1열, 제1-2 열, 제1-3 열 및 제1-4 열에 부여한 속성과 상이한 속성을 부여할 수 있다.

이는 속성 그룹이 포함하는 제1 속성 내지 제5 속성 중 어느 것이라도 순서에 구애받지 않고 부여될 수 있으며, 제1-1 열 내지 제1-5 열 각각에 부여된 속성이 중복되지 않고 개별적으로 부여되는바, 이를 통해 서버(200)로부터 제1 데이터의 전부 또는 일부 로딩 요청을 받은 경우, 제1-1 열 내지 제1-5 열 각각에 귀속된 하나 이상의 행(Row)의 주소(Address)만을 로딩할 수 있으며, 이는 비관계형 데이터베이스의 구조적 특징을 반영한 것이다.

한편, 제1 속성 내지 제5 속성을 포함하는 속성 그룹은 속성으로서 User, Concept, Value, Statement 및 Time을 포함할 수 있으며, 모든 속성은 모든 데이터 유형을 저장할 수 있을 것이나, 속성 중 Value의 경우 고정된 필드(Field)에 저장된 데이터인 정형 데이터(Structured Data)와 정리된 데이터가 아닌 웹문서와 이메일, 소셜 데이터, 텍스트, 비디오, 오디오 등을 포함하는 비정형 데이터(Unstructured Data)까지 저장할 수 있는바, 빅데이터 분석에 있어서 매우 효율적으로 활용할 수 있다.

다시 제1-1 열 내지 제1-5 열에 대한 속성 부여를 예를 들어 설명하도록 한다.

속성 그룹이 속성으로서 User, Concept, Value, Statement 및 Time을 포함하며, DBMS(10)가 제1-1 열에 대한 속성으로서 USER를 부여한 경우, 제1-2 열에 부여 가능한 속성은 Concept, Value, Statement 및 Time 중 어느 하나이며, 제1-2 열에 Concept를 속성으로 부여한 경우 제1-3 열에 부여 가능한 속성은 Value, Statement 및 Time 중 어느 하나이고, 제1-3 열에 Value을 속성으로 부여한 경우 제1-4 열에 부여 가능한 속성은 Statement 및 Time 중 어느 하나이며, 제1-4 열에 Statement를 속성으로 부여한 경우 제1-5 열은 Time이 속성으로 자동 부여된다.

도 5는 도 4에 도시된 제1 테이블의 내부 모습인 구조에 대하여 상기 예시에 따라 부여한 속성을 표시한 도면인바, 예시에 해당하기에 어떠한 속성을 어떠한 열에 부여해야 하는지 강제는 없을 것이나, 제1-1 열 내지 제1-5 열에 User, Concept, Value, Statement 및 Time 순으로 속성이 부여된다면 데이터 관리의 측면에서 가장 효과적인 배치일 수 있을 것이다.

DBMS(10)가 제1-1 열 내지 제1-5 열에 개별적인 속성을 부여하면, 제1 데이터 내에서 각각의 속성에 부합하는 데이터가 주소와 함께 저장된다.

이상 설명한 바와 같이 서버(200)의 요청에 따라 DBMS(10)가 제1 데이터를 처리한 후, 서버(200)가 또 다른 데이터에 대한 처리 요청을 한다면 비관계형 데이터베이스의 구조적 특징을 이용할 수 있는바, 이하 설명하도록 한다.

서버(200)의 요청에 따라 DBMS(10)가 제N(N은 2 이상의 정수) 데이터를 처리하는 경우, 처리한 제N 데이터는 처리한 제1 데이터가 포함하는 제1 테이블과 동일한 구조의 제N 테이블을 포함할 수 있다.

여기서 제N 데이터는 제1 데이터를 처리한 이후 서버(200)로부터 처리 요청을 받은 모든 데이터를 포괄하는 개념이며, 제1 데이터에 대한 처리 과정에서 또 다른 데이터에 대한 처리 요청을 받은 경우 역시 포함될 수 있다.

제N 데이터는 처리한 제1 데이터가 포함하는 제1 테이블과 동일한 구조의 제N 테이블을 포함하기에, 제N 테이블은 제1-1 열에 부여한 속성과 동일한 속성을 부여한 제N-1´ 열, 제1-2 열에 부여한 속성과 동일한 속성을 부여한 제N-2´ 열, 제1-3 열에 부여한 속성과 동일한 속성을 부여한 제N-3´ 열, 제1-4 열에 부여한 속성과 동일한 속성을 부여한 제N-4´ 열 및 제1-5 열에 부여한 속성과 동일한 속성을 부여한 제N-5´ 열을 포함할 수 있다.

예를 들어 설명하면, 앞선 예시에서 제1-1 열 내지 제1-5 열에 User, Concept, Value, Statement 및 Time 순으로 속성이 부여되었으므로, 제N-1´ 열에는 속성으로서 User가, 제N-2´ 열에는 속성으로서 Concept가, 제N-3´ 열에는 속성으로서 Value가, 제N-4´ 열에는 속성으로서 Statement가, 제N-5´ 열에는 속성으로서 Time이 부여되는 것이며, 도 6에 제1 테이블의 내부 모습인 구조와 제N 테이블의 내부 모습인 구조를 함께 도시해 보았다.

한편, 중복 서술을 방지하기 위해 자세히 기술하지 않지만, 제N 데이터 및 제N데이터가 포함하는 제N 테이블에는 제1 데이터 및 제1 데이터가 포함하는 제1 테이블에 대한 설명이 모두 동일하게 적용될 수 있다.

제N 데이터를 제1 데이터가 포함하는 제1 테이블과 동일한 구조의 제N 테이블로 처리하는 것은 N의 숫자에 따라 무궁무진하게 확장될 수 있으며, 이는 비관계형 데이터베이스의 구조적 특징이 반영된 것인바, 기본적인 구조가 동일하게 설정되어 있으므로 데이터 처리 속도에 획기적인 향상을 이룰 수 있으며, 추가한 제N 데이터를 처리한 제N 테이블의 삭제도 가능하기 때문에 데이터베이스 운용에 자유도를 향상시킬 수 있다.

본 발명의 일 실시 예에 따른 비관계형 데이터베이스 장치(100)는 이상 설명한 바와 같이 제N 데이터에 대한 추가적인 처리뿐만 아니라, 서버(200)의 요청에 따라 이미 처리한 제1 데이터에 대한 추가적인 처리도 가능한바, 여기서의 추가적인 처리는 열의 추가 및 삭제일 수 있다.

보다 구체적으로 DBMS(10)는 서버(200)의 요청에 따라 제1-1열, 제1-2 열, 제1-3 열, 제1-4 열 및 제1-5열에 부여한 속성 중 어느 하나와 동일 또는 상이한 속성을 부여한 제1-6열을 제1 테이블에 추가할 수 있으며, 서버(200)의 요청에 따라 추가한 제1-6 열을 삭제할 수도 있다.

예를 들어 설명하면, 제1 데이터에 대하여 제1-1 열 내지 제1-5 열에 부여된 속성에 따라 처리한 후, 제1 데이터와 연관성이 존재하여 통합하여 관리 또는 처리하는 것이 효율적인 추가적인 데이터 처리 요청을 서버(200)로부터 받은 경우, 기존의 제1 테이블의 구조를 변경하지 않는 선에서 해당 데이터를 제1-6 열에 처리하고, 처리 후 삭제의 필요성이 있는 경우 삭제까지 수행하는 것인바, 별도의 테이블을 추가적으로 처리하는 과정이 요구되지 않으므로 데이터의 빠른 처리와 함께 데이터 관리에 효율성을 향상시킬 수 있다.

한편, 앞서 본 발명의 일 실시 예에 따른 비관계형 데이터베이스 장치(100)는 관계형 데이터베이스의 구조적 특징을 반영한 스키마(Schema)-테이블(Table): 명칭이 테이블 자체에 대한 속성으로 제1 테이블에 부여한다고 한바, 이를 통해 DBMS(10)는 서버(200)의 요청에 따라 관계성(Relation) 유도를 수행할 수 있다.

예를 들어, 도 7a 및 도 7b와 같이 제1-3 열에 부여된 속성인 Value에 "홍길동"이라는 데이터가 저장되어 있다면, 도 7a의 경우 스키마(Schema)-테이블(Table): 명칭이 부여되어 있지 않기 때문에 홍길동은 일반적인 데이터에 불과하나, 도 7b의 경우 스키마(Schema)-테이블(Table): 명칭이 부여되어 있기 때문에 해당 명칭에 따라 홍길동이 누군가의 이름이라는 관계성을 유도할 수 있는바, 비관계형 데이터베이스 구조임에도 불구하고 관계성을 유도할 수 있으며, 이는 빅데이터 분석에 있어서 매우 효율적으로 활용 가능할 것이다.

지금까지 본 발명의 일 실시 예에 따른 비관계형 데이터베이스 장치(100)에 대하여 설명하였다. 본 발명에 따르면, DBMS(10)가 처리한 제1 데이터가 포함하는 제1 테이블이 비관계형 데이터베이스의 구조적 특징을 나타내고 있는바, NOSQL을 기반으로 하여 데이터베이스의 추가 및 확장을 위한 이식성이 뛰어나다는 장점이 있다. 또한, 서버(200)의 요청에 따라 제N 데이터의 추가적인 처리를 받는 경우 제N 테이블을 제1 테이블과 동일한 구조로 처리할 수 있으므로 데이터 처리 속도에 획기적인 향상을 이룰 수 있으며, N의 숫자에 따라 무궁무진한 확장이 가능하고, 정형 데이터 및 비정형 데이터 모두를 저장할 수 있으므로 빅데이터 분석에 효율적으로 활용 가능하다. 또한, 추가한 제N 데이터를 처리한 제N 테이블의 삭제도 가능하기 때문에 데이터베이스 운용에 자유도를 향상시킬 수 있으며, 서버(200)로부터 제1 데이터의 전부 또는 일부 로딩 요청을 받은 경우, 제1-1 열 내지 제1-5 열 각각에 귀속된 하나 이상의 행(Row)의 주소(Address)만을 로딩할 수 있으므로 데이터베이스 장치에 부여되는 부하를 획기적으로 감소시킬 수 있다. 또한, 관계형 데이터베이스의 구조적 특징을 반영하여 스키마(Schema)-테이블(Table): 명칭이 테이블 자체에 대한 속성으로 제1 테이블에 부여하는바, 비관계형 데이터베이스 구조임에도 불구하고 관계성 유도를 수행할 수 있다.

이상 설명한 본 발명의 일 실시 예에 따른 비관계형 데이터베이스 장치(100)를 사물 인터넷 기술 중, 스마트 팩토리(Smart Factory)에 적용한다면 제1 테이블은 공장에 배치된 기계(Machine)로부터 생성되는 제1 데이터를 처리한 테이블이, 제N 테이블은 공장에 배치된 기계에 장착할 금형 또는 생산할 제품에 대한 원자재에 대한 제N 데이터를 처리한 테이블이 될 수 있으며, 이를 통해 기계당 제품 생산 주기를 파악할 수 있으며, 기계의 조합으로 생산 라인을 구축할 수도 있고, 원자재를 이용하여 완제품을 만드는 과정에서 발생하는 반제품의 재고 파악도 가능할 것이다.

이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예들을 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시 예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.

100: 관계형 데이터베이스 구조를 이용한 비관계형 데이터베이스 장치
200: 서버
10: 프로세서, DBMS
20: 네트워크 인터페이스
30: 메모리
40: 스토리지
41: 컴퓨터 프로그램
50: 정보 버스

Claims

서버의 요청에 따라 제1 데이터를 처리하는 DBMS(Data Base Management System)를 포함하는 비관계형 데이터베이스 장치에 있어서,
상기 DBMS가 처리한 제1 데이터는 스키마(Schema)-테이블(Table): 명칭을 테이블 자체에 대한 속성으로 부여한 제1 테이블을 포함하며,
상기 제1 테이블은,
상기 DBMS가 속성으로서 제1 속성 내지 제5 속성을 포함하는 속성 그룹 중 어느 하나를 부여한 제1-1 열(Column);
상기 제1-1 열에 부여한 속성과 상이한 속성을 부여한 제1-2 열;
상기 제1-1 열 및 제1-2 열에 부여한 속성과 상이한 속성을 부여한 제1-3 열;
상기 제1-1열, 제1-2 열 및 제1-3 열에 부여한 속성과 상이한 속성을 부여한 제1-4 열; 및
상기 제1-1열, 제1-2 열, 제1-3 열 및 제1-4 열에 부여한 속성과 상이한 속성을 부여한 제1-5 열;
을 포함하고,
상기 서버의 요청에 따라 상기 DBMS가 제N(N은 2 이상의 정수) 데이터를 처리하는 경우, 처리한 제N 데이터는 상기 처리한 제1 데이터가 포함하는 제1 테이블과 동일한 구조의 제N 테이블을 포함하는,
관계형 데이터베이스 구조를 이용한 비관계형 데이터베이스 장치에 있어서,
상기 제N 테이블은,
상기 제1-1 열에 부여한 속성과 동일한 속성을 부여한 제N-1´ 열;
상기 제1-2 열에 부여한 속성과 동일한 속성을 부여한 제N-2´ 열;
상기 제1-3 열에 부여한 속성과 동일한 속성을 부여한 제N-3´ 열;
상기 제1-4 열에 부여한 속성과 동일한 속성을 부여한 제N-4´ 열; 및
상기 제1-5 열에 부여한 속성과 동일한 속성을 부여한 제N-5´ 열;
을 포함하며,
상기 속성 그룹은,
User, Concept, Value, Statement 및 Time을 속성으로서 포함하는,
관계형 데이터베이스 구조를 이용한 비관계형 데이터베이스 장치.
삭제
삭제
제1항에 있어서,
상기 속성이 Value인 경우,
상기 Value이 속성으로 부여된 열은 정형 데이터(Structured Data) 또는 비정형 데이터(Unstructured Data)를 저장하는,
관계형 데이터베이스 구조를 이용한 비관계형 데이터베이스 장치.
제1항에 있어서,
상기 DBMS는,
상기 부여한 스키마-테이블: 명칭을 이용하여 상기 서버의 요청에 따라 관계성(Relation) 유도를 수행하는,
관계형 데이터베이스 구조를 이용한 비관계형 데이터베이스 장치.
제1항에 있어서,
상기 DBMS는,
상기 서버의 요청에 따라 상기 제1-1열, 제1-2 열, 제1-3 열, 제1-4 열 및 제1-5열에 부여한 속성 중 어느 하나와 동일 또는 상이한 속성을 부여한 제1-6열;
을 상기 제1 테이블에 추가하는,
관계형 데이터베이스 구조를 이용한 비관계형 데이터베이스 장치.
제6항에 있어서,
상기 DBMS는,
상기 서버의 요청에 따라 상기 추가한 제1-6열을 삭제하는,
관계형 데이터베이스 구조를 이용한 비관계형 데이터베이스 장치.
제1항에 있어서,
상기 DBMS는,
상기 서버의 요청에 따라 상기 제1 데이터의 전부 또는 일부를 로딩하는 경우,
상기 제1 테이블이 포함하는 제1-1 열 내지 제1-5 열 각각에 귀속된 하나 이상의 행(Row)의 주소(Address)를 로딩하는,
관계형 데이터베이스 구조를 이용한 비관계형 데이터베이스 장치.
제1항에 있어서,
상기 제1 테이블은,
공장에 배치된 기계(Machine)에 대한 제1 데이터를 처리한 테이블인,
관계형 데이터베이스 구조를 이용한 비관계형 데이터베이스 장치.
제1항에 있어서,
상기 제N 테이블은,
공장에 배치된 기계에 장착할 금형 또는 생산할 제품에 대한 원자재에 대한 제N 데이터를 처리한 테이블인,
관계형 데이터베이스 구조를 이용한 비관계형 데이터베이스 장치.