KR20110093860A

KR20110093860A - 데이터 베이스 내 대용량 업데이트를 실시간으로 집적하는 방법

Info

Publication number: KR20110093860A
Application number: KR1020117012949A
Authority: KR
Inventors: 나탈리 반오브; 루디 다니엘로; 브리지뜨 휘씨까; 귀 미레이유; 삐에르 르메르
Original assignee: 아마데우스 에스.에이.에스.
Priority date: 2008-11-06
Filing date: 2009-11-06
Publication date: 2011-08-18
Also published as: CN102272756B; BRPI0921613A2; CA2742883C; EP2353110B1; EP2353110A1; AU2009312698A1; ZA201104200B; CN102272756A; WO2010052311A1; CA2742883A1; JP2012507813A; JP5550654B2; KR101636594B1; US20100114830A1; US8229887B2; ES2746908T3; AU2009312698B2; EP2184688A1

Abstract

데이터 베이스 시스템에 대용량 업데이트(update)를 집적(integrate)하는 방법으로서, 상기 방법은, 데이터 제공자(220)가 공급하는 업데이트를 데이터 베이스 시스템(200)의 마스터 파일(MF, 210) 안으로 집적하는 단계로서, 상기 집적 단계는,
마스터 파일(210)에서 업데이트를 받아들이는 단계; 마스터 파일(210) 안에 각 업데이트에 대한 데이터 기록의 일관된 세트(coherent set, 511)를 정의하는 단계; 데이터 기록의 일관된 세트(511)를 정의하는 상기 단계 동안에, 각 업데이트에 대하여, 데이터 베이스 시스템의 논리 테이블(360)을 통해서 데이터 기록의 일관된 세트(511)를 고유하게 식별하기 위하여 고유 변경 식별자(unique modification identifier)를 생성하는 단계; 마스터 파일(210)에서 상기 변경 식별자를 받아들이는 단계; 마스터 파일(210)에서, 상기 변경 식별자를 데이터 기록의 일관된 세트(511)에 할당하는 단계; 각 업데이트의 데이터 기록의 일관된 세트를 가지고, 데이터 기록의 일관된 세트(511)에 할당된 상기 변경 식별자를 가지는 마스터 파일(210)을 업데이트(515)함으로써각 업데이트를 커밋(commit)하는 단계; 및 마스터 파일(210)에 의해 커밋 된 각 업데이트에 대한 고유 커밋 식별자(unique commit identifier, 523)를 논리 테이블(360)로부터 더 획득하는 단계로서, 상기 커밋 식별자(523)는 각 업데이트에 대한 상기 커밋 단계가 완료되는 순서를 반영한 숫자인 것을 특징으로 하는 단계를 포함한다.
또한 상기 방법은, 업데이트를 데이터 베이스 시스템의 액티브 이미지(AI, 230) 안으로 로드(load) 하는 단계를 포함하며, 상기 로드 단계는,
상기 마스터 파일(210)로부터 각 업데이트의 데이터 기록의 일관된 세트를 검색하는 단계(533); 커밋 식별자에 의하여 명시된 순서대로, 각 업데이트를 액티브 이미지(230) 안으로 연속하게 전파함으로써 액티브 이미지(230)과 마스터 파일(210)을 동기화하는 단계; 및 데이터 기록의 각 대응 세트의 로딩(loading)이 상기 액티브 이미지(230)에 의하여 커밋 된 때(537), 액티브 이미지(230) 안으로 각 업데이트의 전파를 완료하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법을 포함한다.
이는 데이터 베이스 시스템의 최종 사용자가 액티브 이미지 저장소에서 전파된 업데이트를 즉시 조회할 수 있게 하는 효과를 가진다.

Description

데이터 베이스 내 대용량 업데이트를 실시간으로 집적하는 방법{METHOD OF INTEGRATING IN REAL TIME LARGE VOLUMES OF UPDATES IN A DATABASE}

본 발명은 일반적으로 데이터 베이스의 관리에 관한 것으로, 보다 구체적으로 다수의 최종 사용자들을 위하여 작동 및 사용되는 동안에 데이터 베이스로 가져와 지는 다수의 업데이트를 실시간으로 수용하는 방법에 관한 것이다.

데이터 베이스들은, 70년대에 주로 도입되거나 채용되기 시작한 이래로, 공학, 과학, 광고, 및 상업 어플리케이션들을 포함하는 모든 종류의 도메인들에 있어서 급격히 증가되어 왔다. 이들 데이터 베이스의 크기는, 개인용 컴퓨터 상의 한 개인이 사용(예를 들면 개인 금융 정보의 정보 획득) 하는 작은 데이터 베이스에서부터 조직 활동을 서포트 하기 위하여 다양한 학회, 회사 및 상업 조직들에 의하여 설치된 매우 커다란 데이터 베이스에 이르기까지 다양하다. 또한, 상호 연결된 전세계에 있어서, 이렇게 큰 데이터 베이스들은 일반적으로, 이러한 데이터 베이스들에 의하여 사용 가능하게 된 정보가 무엇이든지 간에, 정보를 조회하기 위하여 멀리 떨어져 위치한 다수의 최종 사용자가 접속 가능하도록 만들어져 있다, 단 항상 그러한 것은 아니다.

항공 업계에 있어서, 이러한 매우 큰 데이터 베이스의 예로서, 사용이 엄격히 제한된 규칙에 따른 항공운임을 가지는 데이터 베이스가 있다. 운임 데이터 베이스들은 주로, 전통적인 여행 회사를 포함하는 여행 업계의 모든 관계자 및 그 밖의 모든 종류의 온라인 여행 서비스 제공자에 여행 서비스를 제공하는 소수의 전 세계적인 전역 분배 시스템(Global distribution systems, GDSs)에 의하여 만들어 진다. 이러한 GDS의 예로서 스패인 마드리드에 본사를 두고 있는 유럽 여행 서비스 제공자, AMADEUS가 있다.

이렇게 큰 데이터 베이스들은 서로 모순되는 요구들을 훌륭히 처리할 수 있어야만 한다. 이러한 모순들로서는, 하루 24시간/주중 전일로 셀 수 없이 작거나 큰 회사들에 의하여 책정되는 새로운 운임 정보를 끊임없이 획득하는 동안에 결코 잠들지 않는 전 세계 비즈니스를 지탱하도록 운영될 수 있어야만 한다. 도 1에서 나타나듯이, 데이터 제공자(120, 즉 항공사 또는 이러한 항공사를 대표하는 운임 제공자) 및 데이터 요청자(즉, 데이터 베이스(100)의 원거리 최종 사용자들) 모두는 동일 리소스에 동시에 접근을 시도하고 있으며, 이러한 결과 데이터 베이스의 컨텐츠가 업데이트 되는 동안에 사용자들의 조회(query)에 대하여 답변하기 위하여 충돌이 발생한다.

이러한 문제점을 피하기 위하여 취해지는 해결책들은 배치 모드(batch mode)로 처리하는 것이다. 이는, 특정 데이터 베이스가 다시 사용 가능하고 최종 사용자의 요청에 응답을 재개할 수 있은 후에, 관리자가 모든 수용된 업데이트들을 삽입시키는 정규 기간(예를 들면 매일 밤 또는 예정된 기간)에 최종 사용자가 데이터 베이스를 사용할 수 없을 때까지 모든 수신된 업데이트들이 준비되고 모였다는 것을 의미한다. 하지만 이는 24시간/7일 작동 모드에 대한 목표 수행이 불가능 하다는 명백한 문제점을 가진다.

그 밖에 수행되고 있는 또 다른 대체적인 해결책은 플립/플롭(filp/flop) 메커니즘을 실시하는 것이다. 동일한 두 개의 데이터 베이스들은 어느 하나가 업데이트 되는 동안에 나머지 하나가 최종 사용자의 조회에 답하는 상태를 유지하고 있다. 배치 모드와 유사하게, 예정된 기간에, 상기 데이터 베이스들의 역할은 서로 바뀌게 된다. 이 해결책의 분명한 이점으로는 최종 사용자에 대한 더 이상 어떠한 다운 타임(down time)도 발생하지 않는다(또는 바뀌는 동안에 아주 조금만 발생한다)는 것이다. 하지만, 이러한 해결책 중 어느 하나도 들어오는 업데이트를 실시간으로 전파(propagation)시키게 하지 못한다. 상기 최종 사용자들은 지연된 시간 후가 되서야 상기 변경 내용을 볼 수 있을 것이다. 지연은 반드시 상기 배치 또는 플립/플롭 모드에 대하여 설정된 상기 시간 간격에 의존한다.

따라서 본 발명의 주된 목적은, 데이터 베이스의 최종 사용자의 질문을 일관성 있고 빠르게 답하는 것을 가능하게 하기 위하여, 데이터 제공자들 및 그들의 데이터 전달로부터 수신된 업데이트의 연속된 집적을 가능하게 하는 메커니즘을 제공하는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적, 특징 및 이점들은 이하 나타나는 도면을 참조한 이하 설명의 실시예를 통하여 본 기술분야의 당업자에 의하여 자명하게 될 것이다. 본 발명은 여기서 나타나지 않은 모든 추가 효과를 포함한다.

본 발명은 데이터 베이스에 대용량 업데이트를 집적하는 방법을 통해서 상기 발명의 목적에서 언급한 목표를 달성할 수 있다. 각각의 개별 업데이트는 데이터 제공자에 의하여 공급되는 데이터 기록의 일관된 세트(coherent set)로 구성되어 있다. 데이터 베이스 시스템은 마스터 파일 저장소 및 액티브 이미지 저장소를 포함한다. 상기 방법은 데이터 제공자에 의하여 공급되는 업데이트들을 상기 마스터 파일 저장소의 마스터 파일(master file, MF) 안으로 집적하는 제 1 집적 단계를 포함한다. 상기 집적 단계는,

- 상기 마스터 파일에서 업데이트를 받아들이는 단계

- 상기 마스터 파일에 각각의 개별 업데이트에 대하여 데이터 기록의 일관된 세트를 정의하는 단계를 포함한다. 이로써, 상기 프로세스의 적용 부분은 상기 데이터가 일관된 것이며 데이터 기록의 일관된 세트를 집적하는 명령을 부여하는지 여부를 제어한다. 데이터 기록의 일관된 세트를 정의하는 동안에, 각각의 개별 업데이트들에 대하여, 데이터 시스템의 논리 테이블을 통하여 고유 변경 식별자(unique modification identifier)를 데이터 기록의 각 일관된 세트를 고유하게 식별하기 위하여 생성한다. 이로써, 상기 변경 식별자는 데이터 기록의 각 일관된 세트를 식별한다. 상기 변경 식별자는 마스터 파일에서의 업데이트의 도착 순서에 따라서 귀결된다.

- 상기 마스터 파일에서, 상기 변경 식별자를 데이터 기록의 일관된 세트에 할당하는 단계,

- 각 개별 업데이트의 데이터 기록의 일관된 세트를 가진 마스터 파일 및 데이터 기록의 상기 일관된 세트에 할당된 변경 식별자를 가진 마스터 파일을 업데이트 함으로써 각 개별 업데이트를 커밋(commit)하는 단계를 포함한다.

본 방법은 마스터 파일에 의하여 커밋된 각각의 개별 업데이트에 대한 고유 커밋 식별자를 상기 논리 테이블로부터 획득하는 단계를 포함한다. 상기 커밋 식별자는 상기 커밋 순서가 각 개별 업데이트에 대하여 완료되는 순서를 반영하는 숫자이다. 보다 자세하게, 일단 마스터 파일의 업데이트가 완료되면, 커밋 서비스는 커밋 식별자가 주어진 곳으로 불러들여 진다.

본 방법은 또한 개별 업데이트를 데이터 베이스 시스템의 액티브 이미지(active image, AI) 안으로 로드(load)하는 단계를 포함한다. 더 구체적으로, 상기 로드 단계는

- 상기 마스터 파일로부터 각각 고유하게 식별된 개별 업데이트의 데이터 기록의 일관된 세트를 검색(retrieve)하는 단계,

- 커밋 식별자에 의하여 명시된 순서대로, 각 개별 업데이트를 상기 액티브 이미지 안으로 연속적으로 전파함으로써 액티브 이미지와 마스터 파일을 동기화하는 단계, 및

- 액티브 이미지 안으로 각 개별 업데이트의 전파를 완료하는 단계를 포함한다.

이로써, 본 발명은 데이터 베이스 시스템의 최종 사용자가 상기 액티브 이미지로부터 즉시 전파된 업데이트를 조회할 수 있게 한다.

본 발명이 마스터 파일 저장소 안으로 연속해서 업데이트를 집적할 수 있게 하고 상기 액티브 이미지 안으로 지연 없이 전파되도록 하기 때문에, 업데이트는 실시간으로 데이터 베이스의 상기 최종 사용자에 사용 가능하게 만들어 진다. 따라서, 데이터 제공자가 곧 차례로 전파될 업데이트를 더 가지는 마스터 파일을 계속 업데이트 하는 동안에, 최종 사용자들은 상기 액티브 이미지 저장소에 의하여 커밋 되자마자 업데이트를 조회할 수 있다.

본 발명은 선택적으로 이하 특징들 중 하나 이상을 포함한다.

- 데이터 기록의 상기 일관된 세트는 예를 들어 운송 서비스의 출발지 및 목적지, 운임, 서비스 제공자의 레퍼런스(reference), 운임 종류 및 각 운임이 적용되는 여행 기간 등을 포함한다.

- 각 업데이트는, 속성, 통칭 MF key(MF keys), 마스터 파일의 기록 입도(granularity)를 결정하고 상기 업데이트의 정보 데이터와 연결된 상기 MF key의 세트 중 하나 이상의 형태로 상기 마스터 파일의 테이블에 저장된다.

- 상기 MF key는 예를 들어 운송 서비스의 출발지 및 목적지, 서비스 제공자의 레퍼런스 및 운임 종류를 포함한다. 상기 MF key는 각각의 운임에 적용되는 운임 및 여행 기간을 포함하는 정보 데이터와 연결되어 있다.

- 상기 업데이트는 하나 이상의 속성, AI key(AI key) 세트의 형태로 액티브 이미지(AI)의 테이블에 저장되고 로드된다. 상기 AI key는 상기 액티브 이미지의 기록 입도(gradularity)를 결정하고, 업데이트의 정보 데이터와 연결되어 있다.

- 하나의 AI key는 하나 이상의 MF key들을 포함한다.

- 상기 AI key는 예를 들어 운송 서비스의 출발지 및 도착지, 서비스 제공자의 레퍼런스를 포함한다. 상기 AI key는 운임, 운임 종류 및 각각의 운임을 적용하는 여행 기간을 포함하는 정보 데이터와 연결되어 있다.

- 마스터 파일은 모든 업데이트의 이력을 담고 있다.

- 마스터 파일에서 액티브 이미지로의 업데이트 전파는 커밋 식별자의 (논리 테이블에 의한) 속성상에서 유발된다.

- 커밋 식별자는 각각의 개별 업데이트가 마스터 파일 저장소에 의하여 커밋된 때 정확히 동일한 순서로 상기 논리 테이블에 의하여 귀속된다.

- 그 밖에, 커밋 식별자는 논리 테이블에 의하여 우선 기준(priority basis)상에 귀속된다. 우선 사항으로 예를 들자면 빠르게 실행되는 개별 업데이트가 있다.

본 발명은 또한 마스터 파일(MF)을 포함하는 마스터 파일 저장소 및 액티브 이미지(AI)를 포함하는 액티브 이미지 저장소를 포함하는 대용량 업데이트를 집적하는 데이터 베이스 시스템을 나타내고 있다. 상기 액티브 이미지 저장소는 마스터 파일이 업데이트를 받아들이고 각 업데이트에 대한 데이터 기록의 일관된 세트를 정의하도록 마스터 파일 저장소가 구비되는 것을 특징으로 하며, 각 업데이트에 대하여 데이터 기록의 일관된 세트를 정의하는 동안에 데이터 기록의 일관된 세트를 고유하게 식별하는 고유 변경 식별자를 생성하도록 구비된 논리 테이블을 포함하는 것을 특징으로 한다. 또한, 상기 데이터 베이스 시스템은,

- 마스터 파일에서, 상기 변경 식별자를 받아들이는 단계 및 상기 변경 식별자를 데이터 기록의 일관된 세트에 할당하는 단계,

- 각 업데이트의 데이터 기록의 일관된 세트와 데이터 기록의 상기 일관된 세트에 할당된 상기 변경 식별자를 가진 마스터 파일을 업데이트 함으로써 각 업데이트를 커밋 하는 단계,

- 논리 테이블로부터 마스터 파일에 의하여 커밋 된 각 업데이트에 대한 고유 커밋 식별자를 더 획득하는 단계로서, 상기 커밋 식별자는 상기 커밋 단계가 각 업데이트에 대하여 완료되는 순서를 반영하는 숫자인 단계, 및

- 상기 업데이트를 액티브 이미지 저장소의 액티브 이미지(AI) 안으로 로드하는 단계로서, 마스터 파일로부터 각 업데이트의 데이터 기록의 일관된 세트를 검색하는 단계; 커밋 식별자에 의해 명시된 순서대로, 각 업데이트를 액티브 이미지 안으로 연속해서 전파시킴으로써 상기 액티브 이미지와 상기 마스터 파일을 동기화하는 단계; 및 데이터 기록의 각 대응 세트의 로드(load)가 액티브 이미지에 의해 커밋된 때, 상기 액티브 이미지 안으로 각 업데이트의 전파를 완료하는 단계를 포함하는 단계를 수행하도록 구비된다.

본 발명은 또한 제 1 저장소 및 제 2 저장소를 포함하는 데이터 베이스 시스템을 나타내며, 상기 제 1 저장소는 데이터 제공자로부터 업데이트를 받아들이도록 구성되고, 상기 제 2 저장소는 데이터 베이스 시스템의 최종 사용자들에 의하여 제기된 조회에 응답하도록 구성되어 있다. 상기 시스템은 논리 테이블을 포함하는데, 상기 논리 테이블은,

- 변경 식별자를 생성하는 수단으로서, 상기 변경 식별자는 상기 제 1 저장소에서 각 개별 업데이트를 고유하게 식별하도록 사용되는 것을 특징으로 하는 수단; 및

- 커밋 식별자를 생성하는 수단으로서, 상기 커밋 식별자는 상기 제 2 저장소 안으로 업데이트의 로딩(loading)을 제어하도록 사용되는 것을 특징으로 하는 수단;을 더 포함한다.

더 나아가, 데이터 베이스 시스템의 상기 제 1 저장소는 MF key로 조직되며, 상기 제 2 저장소는 AI key로 조직된다.

본 발명은 또한, 데이터 베이스 시스템에 대용량 업데이트를 집적하는 상기 방법을 작동시키는 하나 이상의 컴퓨터로부터 나오는 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드 수단들을 포함하는, 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장 매체 상에 저장된 컴퓨터 프로그램 제품을 포함한다.

도 1은 다수의 최종 사용자에 의해 동시에 접근이 시도되는 동안에 대용량의 데이터의 연속적인 획득을 견뎌야만 하는 종래 기술에서의 단일 저장소를 가진 데이터 베이스를 나타낸다.
도 2는 컴퓨터화된 환경에서의 본 발명에 따른 데이터 베이스 시스템의 모델을 나타낸다.
도 3은 MF key에 의해 조직되며, 논리 테이블을 담고 있는 마스터 파일 저장소 및 AIkey에 의해 조직되는 액티브 이미지(AI) 저장소를 포함하는 데이터 베이스 시스템 모델의 세부 사항을 나타낸다.
도 4는 변경 식별자의 사용 및 커밋 식별자의 사용이 마스터 파일에서 액티브 이미지로 전파되도록 하는 데이터 베이스 시스템의 전반적인 작동 사항을 나타낸다.
도 5a 내지 도 5l은 데이터 베이스 시스템의 작동 모델을 나타내는 상세한 실시예들이다.

본 발명의 이하 상세한 설명은 첨부된 도면을 참조하여 설명한다. 비록 상세한 설명에서 일부 실시예들만을 기재하고 있지만, 그 밖의 실시예들도 사용 가능할 수 있으며, 본 발명의 기술적 사상의 범위를 벗어나지 않은 실시예까지 변형될 수 있다.

도 2는 듀얼 저장소(dual-repository)를 포함하는 본 발명의 데이터 베이스 모델(200)을 나타낸다. 궁극적으로, 본 발명의 데이터 베이스 시스템은 듀얼 저장소를 가진 데이터 베이스를 의미하기도 한다. 하나의 저장소는, 나머지 다른 하나가 데이터 검색을 처리하도록 설계되는 동안에, 데이터 컨텐츠의 업데이트에 최적화되어 있다.

마스터 파일 또는 MF(210)는 데이터 공급자(220)에 의하여 업데이트 되는 컨테이너이다. 본 발명에서 선택된 전형적인 예로서 항공 업계 및 다양한 GDS에 의해 유지되는 큰 운임 데이터 베이스에 있어서, 데이터 공급자는 ATPCO(airline tariff publishing company) 또는 장기간 전세계에 걸쳐서 많은 항공사의 최신 항공 운임을 수집하고 분배하는 다수의 국내 국외 여행사가 소유하는 단체와 같은 운임 제공 기관일 수 있다. ATPCO에 의해 암호화되며 항공사에 의하여 제공되는 운임과 신청 기준은 GDS 운임 데이터 베이스 안으로 자동적으로 통합되도록 전기적으로 전송된다. 또 다른 운임 제공자로는 일반적으로 전용 GUI(graphic user interface) 및 대응 입력 어플리케이션을 통해서 데이터 베이스 안으로 직접 운임을 제출하도록 허가된 데이터 베이스의 관리자 또는 운영자일 수 있다.

데이터가 공급된 출처가 무엇이든지 간에, MF 저장소(210)는 데이터 업데이트 및 이러한 변화의 적용이 용이하도록 설계된다. 이 때문에, MF 저장소(210)는 마스터 파일로 가져와 지는 모든 변경 이력을 담고 있다.

액티브 이미지(active image) 또는 AI(230)는 데이터 베이스의 최종 사용자(240)에 의해 제기된 인입 요청에 응하여 데이터 검색을 용이하게 하도록 설계된 저장소이다. 항공 업계와 운임 데이터 베이스에 있어, 최종 사용자는 GDS의 지원을 받는 일반 여행사에 덧붙여 계속 증가하는 다수의 온라인 여행 사이트 및 온라인 여행 서비스의 제공자에게 권한을 부여하는 소프트웨어 어플리케이션이다.

본 발명의 데이터 베이스 모델의 가장 중요한 목표는, 데이터 베이스의 최종 사용자(240)가 데이터의 변경 및 새로운 데이터 전송에 대한 이득을 취할 수 있도록, 데이터 공급자(220)에서 데이터 요청자로의 제어 가능하며 매우 빠른 대용량 데이터(250)의 전파(propagation)를 가능케 하는 것이다.

그 밖의 데이터 베이스로서, 본 발명의 데이터 베이스 시스템은 충분한 내부 및 외부 저장 시설(201)을 가진 하나 이상의 컴퓨터를 포함하며, 본 발명에 의해 보다 명확히 고려된 큰 데이터 베이스를 유지하고 운영하기 위하여 리소스를 처리하는 컴퓨터화된 시스템의 일부로서 수행된다.

도 3은 듀얼 저장소 데이터를 가진 베이스 모델의 상세도를 보여준다.

마스터 파일 안으로의 새로운 데이터의 집적(integration, 305)은 데이터 기록의 일관된 세트 상에서 행해져야 만 한다. 이는 고유 숫자로 표현되는 'ModifID'(362)라고 불리는 변경 식별자(modification identifier)를 각각의 세트에 부여함으로써 성취될 수 있다. 이로써, 각 업데이트는 ModifID에 의하여 고유하게 식별되기 때문에, 본 발명의 시스템은 상기 MF의 동시 발생 업데이트를 지원할 수 있다. 상기 ModifID는 마스터 파일 저장소에서의 업데이트 도착 순서에 따라서 할당된다.

두 저장소(MF와 AI)의 동기화는 고유 숫자로 표현되며 'CommitID'(364)로 불리는 커밋 식별자(commit identifier)의 도움으로 제어된다. CommitID의 역할은 MF에서 AI 안으로 업데이트(도 2에서 데이터 전파로 표현됨)의 순차 로딩(ordered loading, 350)을 관리하는 것이다. 각 집적 프로세스는 커밋 시간, 즉 데이터 기록의 일관된 세트(coherent set)가 실제로 완전하게 도 2에서 설명한 데이터 공급자 중 일 인에 의하여 마스터 파일(210) 안으로 입력될 때, 해당 CommitID를 얻는다. 이로써, 본 발명은 상기 로드 처리의 멀티 인스턴스(multi-instance)를 수행시킬 수 있다. 각 CommitID는, 상기 AI 안으로 업데이트가 로드되는 동안에, 상기 변경 사항이 실제로 MF 안으로 커밋되는 연속 순서로, 보존을 위해 할당된다. 이는 상기 업데이트가 양쪽 저장소에 동일한 연속 순서로 수행되는 것을 보장한다.

ModifID와 CommitID는 MF와 연결된 논리 테이블 또는 LT(360)로부터 유지되고 관리된다. 보다 구체적으로, 상기 논리 테이블은 마스터 파일 저장소에 담겨있는 테이블들 중 하나이다. 따라서, modifID 및 commitID는 상기 논리 테이블로부터 빠르게 검색될 수 있고, 마스터 파일의 그 밖의 테이블로 보내 질 수 있다. modifID와 commitID가 할당됨에 따라, 논리 테이블에 데이터가 점차적으로 덧붙는다.

양쪽 저장소에 있어서, 데이터 기록은 정의된 입도 레벨(granularity level)로 조작된다. 마스터 파일(MF)은 변경된 사항에 대한 이력을 담고 있다. 이는 'MFkey'(312)에 의하여 만들어 진다. 각 MFkey는 속성 세트이며, 데이터의 중요한 최소 세트를 포함한다. 상기 MFkey는 마스터 파일의 입도(granularity)를 결정하고, 이로써, 변경된 사항의 이력이 MFkey 입도에서 관리된다. MFkey의 종류는 상기 제품과 관련되어 있다(예를 들면, ATPCO 기록 타입(record type) 또는 GDS 기록 타입). 마스터 파일은 많은 테이블을 포함한다. 각 테이블은 기록 타입으로 제공된다. 각 테이블은 특정 MF key 식별자에 연결되어 있다.

마스터 파일의 테이블은 특정 데이터 제공자에 의하여 제공되는 특정 기록 타입으로 제공될 수 있다. 그 후, 특정 MF key는 이러한 테이블에 할당될 것이다.

예를 들면, 마스터 파일(210)의 제 1 테이블은 ATPCO에 의해 제공되는 제 1 운임 종류(운임 종류"F")에 대한 운임에 제공될 수 있고, 제 2 테이블도 역시 ATPCO에 의해 제공되는 제 2 운임 종류(운임 종류"C") 대한 운임에 제공될 수 있으며, 제 3 테이블은 ATPCO에 의해 제공되는 규정에 제공될 수 있다. 그 후, 상기 이러한 테이블에 할당된 MF key는 소정의 출발지/목적지, 소정의 서비스 제공자(예를 들면 항공사) 및 소정의 운임 종류에 대한 데이터를 포함할 수 있다. MF key와 연결된 테이블은 MF key 속성에 관한 정보 데이터를 담고 있다. 그 예가 도 5a 내지 5l에서 나타난다. 예를 들면, 도 5a에 있어서, 마스터 파일의 제 1 MF key는 소정의 출발지/도착지("NCE/PAR"), 소정의 서비스 제공자("AF"), 및 소정의 운임("F")을 포함한다. MF key와 연결된 정보 데이터는 운임(200유로) 및 이러한 운임에 대응하는 여행 기간("10/02/08")을 포함한다. 마스터 파일의 제 2 MF key는 소정의 출발지/도착지("NCE/PAR"), 소정의 서비스 제공자("AF"), 및 소정의 운임("C")을 포함한다. MF key와 연결된 정보 데이터는 운임(150유로) 및 이러한 운임에 대응하는 여행 기간("15/03/08")을 포함한다.

또 다른 데이터 제공자에 의해 제공되는 운임을 담고 있는 기록은 마스터 파일의 그 밖의 테이블에 접적 될 것이다.

- 데이터 검색을 위하여, 액티브 이미지(AI)는 'AIkey'(332)에 의해 식별되는 많은 테이블을 포함한다. AI key 기록은 일반적으로 하나 이상의 MF key 레코드를 포함한다. AI key 또한 MF key와 동일하다. AI key는 상기 AI 이미지의 기록 입도다. 이는 데이터 베이스의 최종 사용자에 의해 상기 AI로부터 요청되며 패치(fetch, 235)될 수 있는 데이터의 중요한 최소 세트를 나타낸다. 액티브 이미지의 각 테이블은 기록 타입에 제공된다. 액티브 이미지의 각 테이블은 AI key 식별자에 연결되어 있다.

예를 들어, 액티브 이미지(230)의 테이블은 소정의 운임 제공자에 의해 제공되는 운임에 사용될 수 있다. 그 후, 이러한 테이블에 할당된 AI key는 이하 데이터로서 소정의 출발지/목적지 및 소정의 서비스 제공자(예를 들면 항공사)를 포함할 수 있다. 이러한 AI key와 연결된 테이블은 상기 AI key의 데이터에 관한 정보 데이터를 담고 있다. 예를 들어, 도 5k에 있어서, 마스터 파일의 AI key는 소정의 출발지/목적지("NCE/PAR") 및 소정의 서비스 제공자("AF")를 포함한다. AI key와 연결된 상기 정보 데이터는 운임 종류("F" 또는 "C"), 운임("200유로, 150유로 등등")및 각 비행에 대한 여행 기간("10/02/08, 15/03/08 등등")을 포함한다. AI key의 속성을 나타내는 MF key에 담긴 모든 정보 데이터는 AI key에 연결된 액티브 이미지의 테이블에 모이게 된다.

도 4는 식별자(ModifID 및 CommitID) 및 key(MFkey 및 AIkey)의 사용 예를 통하여 업데이트의 연속 획득을 나타낸다.

이러한 예에 있어서, 업데이트는 데이터 베이스의 데이터 공급자(420)에 의하여 유발된다. 시간 함수(402)로서, 업데이트는 도 3에서 나타나는 논리 테이블에 의하여 연속적으로 3개의 ModifID에 주어진다. 고유 ModifID에 의해 식별되는 각 업데이트는 다수의 서로 다른 기록들 또는 MF key(461, 463 및 465)의 가변 숫자를 포함한다.

업데이트가 MF 저장소에 의해 커밋 될 때, 업데이트는 도면에서 보여지는 고유 CommitID(462, 464 및 466)가 할당된다. 관련된 상기 다양한 프로세스의 실행 시간에 기초하여, 상기 CommitID는 ModifID 같은 동일 순서로 할당될 필요가 없을 수 있다. 따라서, 예를 들자면 ModifID #3이 ModifID #2(468)에 앞서 AI 안으로 로드 되기 위하여, 액티브 이미지 내로의 로드는 상기 CommitID에 의해 정의된 순서로 행하여진다. 커밋 시간에서 포함된 연결 AIkey는 상기 AI의 대응 입도 요소를 정의한다.

도 5a 내지 도 5l은 AI 안으로 MF의 동시발생 업데이트와 로드의 멀티 인스턴스(multi instance)를 허용하는 식별자의 사용을 더 나타내는 일련의 실시예를 나타낸다.

도 5a에서는 두 개의 운임 획득을 통한 마스터 파일의 업데이트를 나타낸다. 두 개의 새로운 운임(511)은 운임 데이터 제공자, 지금의 경우 ATPCO에 의하여 전송된다. 여기서 나타난 실시예에 있어서, 본 발명에 따른 업데이트를 나타내는 새로운 운임에 대한 전송은 01/01/2008자로 발생한다. 그 후, 사용 가능하게 될 다음 것이 ModifID #2(517)이도록, 논리 테이블은 제 1 변경 식별자(513)을 제공한다. 같은 식별자(즉, ModifID #1)에 의해 식별되는 상기 두 개의 새로운 운임은 마스터 파일(515) 안으로 입력된다.

한정되지 않는 상기 실시예에 있어서, 데이터 기록의 일관된 세트는 10/02/08일자 여행에 대하여 NCE/PAR/AF/F 200 유로 및 15/03/08일자 여행에 대하여NCE/PAR/AF/C 150 유로이다. 이러한 데이터 기록의 일관된 세트는 두 개의 운임, 각 운임이 사용되는 일자 및 관심 운임 종류("F")을 포함한다. 데이터 기록의 일관된 세트는 각 운임에 대하여 출발지/목적지/항공사 이름/서비스 카테고리 같은 비행 레퍼런스를 포함한다. 상기 세트는 또한 데이터 제공자의 레퍼런스를 포함한다.

이러한 실시예에 있어서, MFkey(519)는 NCE/PAR/AF/F이다. 관련 정보 데이터는 여행 정보 및 운임("200 유로, 10/02/08 일자 여행"이고 상기 할당된 변경 식별자는 "ModifiID#1"이다. 또 다른 MFkey(519)는 NCE/PAR/AF/C이다. 상기 관련 정보 데이터는 여행 정보 및 운임("150유로, 15/03/08 일자 여행")이다. 이러한 두 개의 업데이트는 데이터의 일관된 세트에 속해 있는 것으로 여겨진다. 따라서, 상기 동일 변경 식별자("ModifiID#1")는 제 1 MF key 와 제 2 MF key 모두에 연결되어 있다.

도 5b는 데이터 베이스 트랜잭션(transaction)이 커밋 된 때(521) 무엇이 일어나는 지를 보여준다. 제 1 커밋 식별자는 ModifID#1에 대응한다고 상기 언급한 두 개의 MFkey를 지시하는 논리 테이블(LT)에 의해 할당된다(523). 따라서, 이 후 사용 가능한 커밋 식별자는 CommitID#2가 된다(525).

도 5c는 최종 사용자가 새롭게 전송된 운임을 볼 수 있도록 액티브 이미지를 어떻게 동기화 하는 지를 나타낸다. 상기 LT로부터, 커밋 식별자는 팬딩 커밋 식별자(pending commit identifier, CommitID#1)와 연결된 변경 식별자(ModifID#1)에 의해 식별되는 운임 검색(533)을 유발시키는 팬딩(pending)이다. 두 개의 MFkey가 검색된 때, MF와 AI가 바로 동기화 되도록 상기 두 개의 MFkey는 AI 안으로 로드된다.

AI 트랜잭션이 순서대로 커밋된 때(537), 새롭게 전송된 운임은 단일 AIkey(539)의 형태로 데이터 베이스의 최종 사용자에 사용 가능하게 된다. 이러한 실시예에 있어서, AIkey(539)는 두 개의 MFkey(즉, NCE/PAR/AF/F 200유로, 10/02/08 일자 여행 및 NCE/PAR/AF/C 150유로, 15/03/08일자 여행)와 동기화 날짜에 포함되는 모든 정보 데이터를 포함한다.

도 5a 내지 도 5c에서 설명된 작동은 모두 짧은 시간 간격에서 동일한 데이터(501)상에 벌어진다.

도 5d 내지 도 5f는 15/03/2008일자로 받아 들인 후 더 많은 운임(541)의 집적을 나타낸다. 상기 실시예에서 나타나듯이, 새롭게 받아들인 운임은, MF에 입력되기 전에(545), 우선 고유 변경 식별자(ModifID#2)가 할당된다(543). 새로운 운임이 현존 MFkey를 나타내기 때문에, 이러한 MFkey는 새로운 운임 사항을 포함하도록 (549)에서 보여지듯이 업데이트 된다. 이 후 사용 가능한 변경 식별자는 현재 ModifID#3(547)이다.

도 5e에 있어서, 데이터 베이스 트랜젝션이 커밋된 때(551), 다음 커밋 식별자(CommitID#2)는 LT에 의하여 할당된다. 업데이트된 MFkey는 현재 ModifID#1과 ModifID#2(559)에 대응하는 변경 사항을 포함한다. 따라서, 이후 사용 가능한 커밋 식별자는 CommitID#3(559)가 된다.

도 5f는 도 5c와 유사하다. 이 실시예의 최종 결과로서, AIkey NCE/PAR/AF/(568)는 현재 신청 일자 15/03/08(569)를 가진 새롭게 로드된 운임도 포함하고 있다는 것이다.

실시예는 두 운임 제공자가 이후 MF에 동시 발생적으로 업데이트 하는 것을 나타내는 도 5g로 이어진다(현재 날짜는 30/03/2008이다). 상기 언급하였듯이, 항공 운임 데이터 베이스에 대하여 운임의 출처는 ATPCO(572)에 의한 전송이 된다. 운임은 또한 데이터 베이스의 허가된 운영자에 의해 전용 GUI를 통해 직접적으로 입력될 수 있다. 이러한 특정 실시예에 있어서, 상기 GUI를 통한 트랜잭션(transaction)은 첫째로 ModifID#3(573)에 부여되고 ATPCO는 ModifID#4를 전송한다(575). 이는 업데이트가 첫째 GUI를 통해 전송되었고 둘째로 ATPCO에 의해 전송되었다는 것을 의미한다. 대응 업데이트는 각각 NCE/PAR/AF/F/ MFkey(577)와 NCE/PAR/AF/C/ MFkey (578)로 나타난다.

도 5h에서 보여지듯이, 그 밖의 트랜잭션이 GUI를 통해 아직 완료되지 않는 동안에, ATPCO는 첫째 ModifID#4와 관계된 LT에 의해 할당된 CommitID#3을 가지고 커밋된다(581).

도 5i는 GUI를 통해 수행되는 추가 업데이트를 보여준다. 이는 이전에 상기 GUI 인터페이스를 사용하는 운임 제공자에 할당되었던 NCE/PAR/AF/C/ MFkey (591)와 ModifID　#3 (593)에 관한 것이다.

도 5j는 ModifID#3과 관련하여 CommitID#4(5103)가 GUI를 통해 트랜잭션에 할당될 때의 업데이트(5101)의 커미트먼트 단계(commitment phase)를 보여준다.

상기 실시예처럼, 상기 AI 저장소는 이후 MF에 동기화된다. 도 5k에서 보여지듯이, LT에서의 팬딩으로서 이러한 단계에서 두 개의 커밋 식별자, 즉 CommitID3과 CommitID4가 있다. 첫 번째 식별자는 대응 업데이트가 MF로부터 검색되도록 처리된다, 즉 ModifID#4(5113)와 AI가 마침내 동기화된다(5115).

마지막으로, 도 5l에서 보여지듯이, LT에서 팬딩하는 CommitID#4는 계속해서 순서대로 처리된다. 대응 변경 사항의 두 개의 MFkey(5123)는 MF로부터 검색되고, AI를 동기화하는데 사용된다(5125).

신청 일자가 30/03/08인 AI 운임 리스트의 마지막 사항 또는 정보 데이터는 이러한 마지막 실시예에서의 동기화로 중지된다는 점에 주의해야 한다. 도 5k에서 보여지는 이전 동기화(5115)에 의해 설정된 상기 여행 일자는 트랜잭션 GUI로부터 이후 완료될 업데이트에 의하여 교체되며, 상기 여행 일자는 새로운 값, 즉 20/05/08로 변경된다. 이러한 실시예에 있어서, GUI 인터페이스를 사용하는 상기 제공자는 ATPCO에서 제공되는 업데이트와 동일한 데이터에 관한 업데이트를 수동으로 제공할 수 있는 중계인 일 수 있다. 따라서 규정의 정정은 수동으로 처리될 수 있다. 이로써, GUI 인터페이스 및 ATPCO 양쪽으로부터의 업데이트 모두 동일한 MF key 안으로 집적될 수 있고, 상기 동일한 AI key 안으로 전파될 수 있다.

액티브 이미지를 통해서 사용자에게 변경 사항을 사용 가능하게 하는 순서는 커밋 식별자에 따라서 결정된다. 커밋 식별자가 없다면, 동기화가 잘못 될 수 있다, 즉 NCE/PAR/AF/C가 20/05/08 대신에 18/05/08 일자의 여행이 될 수 있다.

실시간으로 운임 데이터 베이스를 업데이트 하는 상기 설명된 기술은 수많은 운임 변경 사항을 수용할 수 있게 한다. ATPCO 같은 조직이 그들의 관련 규정에 따라 수백만 운임들을 GDS로 전송할 필요가 있다는 사실은 흔히 있는 일이다. 본 발명의 메커니즘을 가진다면, 새로운 운임은 연속으로 제공될 수 있고, 빠르게 집적되며, 수백만 요금이 충돌하는 거대한 운임 전송에 대한 수 분 내지 수 시간에 걸친 경과 시간에 데이터 베이스의 최종 사용자가 사용 가능하도록 하게 할 수 있다. 이는 최종 사용자가 연속으로 운임 데이터 베이스의 허가된 운영자가 작동 시 업데이트 하게 하는 직접적인 GUI의 (일반적으로, 수백 개의) 다중 인스턴스를 통해서 수행되는 동시 발생 업데이트를 가진 운임 데이터 베이스에 조회를 요청할 때 달성 될 수 있다.

예를 들면, 본 발명은 ATPCO 같은 데이터 제공자로부터의 하나의 전송에서 생기는 1000000운임 및 100000규정 규칙을 약 30초로 집적하게 한다. 이러한 집적은 전송 상의 충돌 및 GUI 사용자 충돌 없이 달성된다.

비록 본 발명이 관련 데이터 운임만을 포함하는 실시예를 통해서 상기 설명되었지만, 본 발명이 실시간으로 모든 데이터 종류로 집적되고 전파되도록 수행될 수 있다는 것은 본 발명의 업계의 당업자에게 자명할 것이다.

Claims

데이터 베이스 시스템에 대용량 업데이트(update)를 집적(integrate)하는 방법에 있어서,
데이터 제공자(220)가 공급하는 업데이트를 데이터 베이스 시스템(200)의 마스터 파일(MF, 210) 안으로 집적하는 단계로서,
마스터 파일(210)에서 업데이트를 받아들이는 단계,
마스터 파일(210) 안에 각 업데이트에 대한 데이터 기록의 일관된 세트(coherent set, 511)를 정의하는 단계,
데이터 기록의 일관된 세트(511)를 정의하는 상기 단계 동안에, 각 업데이트에 대하여, 데이터 베이스 시스템의 논리 테이블(360)을 통해서 데이터 기록의 일관된 세트(511)를 고유하게 식별하기 위하여 고유 변경 식별자(unique modification identifier)를 생성하는 단계,
마스터 파일(210)에서 상기 변경 식별자를 받아들이는 단계,
마스터 파일(210)에서, 상기 변경 식별자를 데이터 기록의 일관된 세트(511)에 할당하는 단계,
각 업데이트의 데이터 기록의 일관된 세트를 가지고, 데이터 기록의 일관된 세트(511)에 할당된 상기 변경 식별자를 가지는 마스터 파일(210)을 업데이트(515)함으로써 각 업데이트를 커밋(commit)하는 단계,
마스터 파일(210)에 의해 커밋 된 각 업데이트에 대한 고유 커밋 식별자(unique commit identifier, 523)를 논리 테이블(360)로부터 더 획득하는 단계로서, 상기 커밋 식별자(523)는 각 업데이트에 대한 상기 커밋 단계가 완료되는 순서를 반영한 숫자인 단계를 포함하는 집적 단계; 및
업데이트를 데이터 베이스 시스템의 액티브 이미지(AI, 230) 안으로 로드(load) 하는 단계로서,
상기 마스터 파일(210)로부터 각 업데이트의 데이터 기록의 일관된 세트를 검색하는 단계(533),
커밋 식별자에 의하여 명시된 순서대로, 각 업데이트를 액티브 이미지(230) 안으로 연속적으로 전파함으로써 액티브 이미지(230)과 마스터 파일(210)을 동기화하는 단계, 및
데이터 기록의 각 대응 세트의 로딩(loading)이 상기 액티브 이미지(230)에 의하여 커밋 된 때(537), 액티브 이미지(230) 안으로 각 업데이트의 전파를 완료하는 단계를 포함하는 로드 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제1항에 있어서,
데이터 기록의 상기 일관된 세트는,
운송 서비스의 출발지와 목적지, 운임, 서비스 제공자의 레퍼런스(reference), 운임 종류 및 각 운임을 적용하는 여행 기간을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제1항 또는 제2항에 있어서,
상기 각 업데이트는,
속성, MF key(461, 463 및 465) 및 마스터 파일(210)의 기록 입도(record granularity)를 결정하며 상기 업데이트의 정보 데이터와 연결된 MF key의 하나 이상의 형태로 마스터 파일(210)의 테이블에 저장되는 것을 특징으로 하는 방법.
제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 MF key는, 운송 서비스의 출발지와 목적지, 서비스 제공자의 레퍼런스 및 운임 종류를 포함하고, 상기 MF key는 운임 종류 및 각 운임을 적용하는 여행 기간을 포함하는 정보 데이터와 연결된 것을 특징으로 하는 방법.
제3항 또는 제4항에 있어서,
상기 업데이트는,
속성, AI key(462, 464 및 466) 및 액티브 이미지(230)의 기록 입도를 결정하며 업데이트의 정보 데이터와 연결된 AI key의 하나 이상의 세트 형태로 액티브 이미지(AI, 230)의 테이블에 로드되고 저장되는 것을 특징으로 하는 방법.
제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 하나의 AI key는 하나 이상의 MF key를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제5항 또는 제6항에 있어서,
상기 AIkey는, 운송 서비스의 출발지와 목적지, 서비스 제공자의 레퍼런스를 포함하고, 상기 AI key는, 운임, 운임 종류 및 각 운임을 적용하는 여행 기간을 포함하는 정보 데이터와 연결된 것을 특징으로 하는 방법.
제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 마스터 파일(210)은 모든 업데이트의 이력을 담고 있는 것을 특징으로 하는 방법.
제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 있어서,
마스터 파일(210)에서 액티브 이미지(230)로의 상기 업데이트 전파(propagation)는, 논리 테이블(360)에 의한 커밋 식별자의 속성에 관계하여 유발되는 것을 특징으로 하는 방법.
마스터 파일(MF, 210)을 포함하는 마스터 파일 저장소 및 액티브 이미지(AI, 230)를 포함하는 액티브 이미지 저장소를 포함하는 대용량 업데이트를 집적하는 데이터 베이스 시스템(200)으로서,
상기 시스템은, 상기 마스터 파일(210)이 업데이트를 받아들이고 각 업데이트에 대한 데이터 기록의 일관된 세트(511)를 정의하도록 마스터 파일 저장소가 구비되는 것을 특징으로 하며,
각 업데이트에 대하여 데이터 기록의 일관된 세트(511)를 정의하는 동안에, 상기 마스터 파일 저장소는 데이터 기록의 일관된 세트(511)를 고유하게 식별하는 고유 변경 식별자를 생성하도록 구비된 논리 테이블(360)을 포함하는 것을 특징으로 하고, 또한 상기 데이터 베이스 시스템(200)은,
- 마스터 파일(210)에서, 변경 식별자(210)를 받아 들이는 단계 및 변경 식별자를 데이터 기록의 일관된 세트(511)에 할당하는 단계,
- 각 업데이트의 데이터 기록의 일관된 기록을 가지며, 데이터 기록의 일관된 기록에 할당된 상기 변경 식별자를 가지는 마스터 파일(210)을 업데이트함으로써(515) 각 업데이트를 커밋하는 단계,
- 마스터 파일(210)에 의하여 커밋된 각 업데이트에 대하여 논리 테이블(360)로부터 고유 커밋 식별자(523)가 더 획득되는 단계로서, 상기 커밋 식별자(523)는 상기 커밋 단계가 각 업데이트에 대하여 완료되는 순서를 반영하는 숫자인 단계, 및
- 업데이트를 액티브 이미지 저장소의 액티브 이미지(AI, 230) 안으로 로딩하는 단계로서, 마스터 파일(210)에서 각 업데이트의 데이터 기록의 일관된 세트를 검색하는 단계(533); 상기 커밋 식별자에 의하여 명시된 순서로, 각 업데이트를 액티브 이미지(230) 안으로 연속적으로 전파함으로써 액티브 이미지(230)와 마스터 파일(210)을 동기화하는 단계(535); 및 데이터 기록의 각 대응 세트가 상기 액티브 이미지(230)에 의하여 커밋된 때, 액티브 이미지(230) 안으로 각 업데이트의 전파를 완료하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 베이스 시스템.
제1항 내지 제8항 중 어느 한 방법에 따른 데이터 베이스 시스템 안에 대용량 업데이트를 집적하는 방법을 구동하는 하나 이상의 컴퓨터로부터 나오는 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드 수단을 포함하는, 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장 매체(201) 상에 저장된 컴퓨터 프로그램 제품.