KR20170059604A - 콜렉션 다이어그램 기반형 문서 db 설계 시스템 및 그에 사용되는 정보처리장치 - Google Patents

콜렉션 다이어그램 기반형 문서 db 설계 시스템 및 그에 사용되는 정보처리장치 Download PDF

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Abstract

본 발명은 문서 DB(Document DB(Database)) 설계할 사용자 설정 명령을 입력받는 사용자 인터페이스부, 상기 입력된 사용자 설정 명령에 따라 설계된 문서 DB를 저장하는 저장부 및, 상기 입력된 사용자 설정 명령에 따라 빅데이터를 문서 DB(Document DB(Database))의 콜렉션 기반에 따라 콜렉션 다이어그램의 도형으로 시각화하여 문서 DB설계하는 제어부를 포함하고, 상기 제어부는 상기 빅데이터를 콜렉션(Collection), 도큐먼트(Document), 계층형 도큐먼트(Tree Structure) 단위의 데이터 구조 타입(type)으로 구분하여 사용자 설정 명령에 따라 어느 하나의 데이터 구조 타입으로 데이터 구조를 제1 작도하고, 상기 각 데이터 구조 간 데이터 성격을 링크(Link), 임베디드(Embedded), 트리(Tree) 링크 유형으로 표현하여 사용자 설정 명령에 따라 데이터 성격을 제2 작도하는 동작을 기반으로 콜렉션 다이어그램(Collection Diagram)을 생성하여, 빅데이터를 도형으로 시각화해서 문서 DB설계하는 것을 특징으로 하는 콜렉션 다이어그램 기반형 문서 DB 설계 정보처리장치 및 그에 사용되는 문서 DB 설계 방법에 관한 것으로, 문서 DB(Document DB)를 구축할 수 있는 콜렉션 다이어그램(Collection Diagram)을 작도하여, 쉽게 간편하게 설계해서 MongoDB 내에 구축하고 수 많은 컬렉션과 도큐멘트를 이용한 DB 구축을 보다 체계적으로 수행한다.

Description

콜렉션 다이어그램 기반형 문서 DB 설계 시스템 및 그에 사용되는 정보처리장치{System for planning document databse based in collection diagram and apparatus used in it}
본 발명은 콜렉션 다이어그램 기반형 문서 DB(database) 설계 시스템 및 그에 사용되는 정보처리장치(협의의, '서버')에 관한 것이다.
스마트폰, 스마트패드, 노트북 등 휴대성이 뛰어난 전자기기들이 일반화되면서 사용자들은 페이스북(Facebook), 트위터(Twitter)와 같은 다양한 SNS(Social Network Service)에 쉽게 접근할 수 있게 되었으며, 인터넷 속도의 향상으로 이와 함께 영화, TV 컨텐츠, 음악 등 다수의 대용량 멀티미디어 콘텐츠가 인터넷을 통해 쉽게 업로드 및 다운로드할 수 있게 되었다. 그 결과, 서버 시스템에서 관리해야 하는 데이터의 양은 기하급수적으로 증가하게 되었고, 그 결과 생산되는 데이터 역시 하루에 수백 기가바이트에서 많게는 수십 테라바이트를 넘어서게 되었다. 이렇게 폭발적으로 증가하는 데이터를 효율적으로 저장하고 빠르게 처리하여 가치있는 정보를 추출할 수 있도록 새로운 기술들이 등장하게 되었고 이를 빅데이터 기술로 불리어지고 있다. 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.
빅데이터 관련 여러 기술들은 구글이 2003년 GFS(Google File System), 2004년 맵리듀스(MapReduce), 2006년 빅테이블(BigTable)을 발표하면서 구글의 검색서비스에 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. MapReduce와 BigTable은 분산 컴퓨팅 환경에서 대용량 데이터를 분석하고 저장하기 위한 기술로써 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.
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.
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 저장할 때 정규화 과정을 거치게 되기 때문에 데이터의 중복성을 최소화를 할 수 있다. 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 처리하는데 매우 비효율적인 구조를 가지고 있다. 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.
NoSQL은 Not Only SQL이라는 뜻으로 SQL를 대체하기 위해 나온 데이터베이스가 아니라 SQL에 적합하지 않는 데이터를 처리하기 위해 더 많은 선택 사항을 제공하려고 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. 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 성능의 합친 하나의 가상 머신을 만드는 것으로 분산 시스템을 가능하게 한다.
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.
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 접어들어서야 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~수 백대의 서버를 관제할 수 있는 모니터링 툴이 반드시 필요하다.
MongoDB에 대한 원천 기술을 개발 및 지원하고 있는 MongoDB inc.에서는 기본적으로 MongoDB를 관리 및 모니터링 할 수 있는 툴을 기본적으로 제공한다. 하지만, 온라인으로 MongoDB inc 의 리모트 서버로 접속하여 데이터를 분석 및 가공 처리하기 때문에 데이터의 유출 등과 같은 보안 문제로 인해 국내 기업들이 꺼리고 있어 그 활용도에 많은 문제점과 의문점이 있다. 또한 국내외 3rd Party에 의해 툴들이 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, 국내와를 통틀어 Design 툴 기술을 제공하고 있는 제품은 아직까지는 없는 것이 현실이다.
본 발명은 상기한 문제점을 해결하기 위해 개발된 것으로, 수 많은 컬렉션과 도큐멘트를 이용한 DB 구축을 보다 체계적으로 수행하기 위해서는 도형으로 작도할 수 있는 설계 툴이 반드시 필요한 점을 해결할 수 있도록 하는 콜렉션 다이어그램 기반형 문서 DB 설계 시스템 및 그에 사용되는 정보처리장치를 제공하는데 그 목적이 있다.
이러한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 콜렉션 다이어그램 기반형 문서 DB 설계 정보처리장치는,
문서 DB(Document DB(Database)) 설계할 사용자 설정 명령을 입력받는 사용자 인터페이스부, 상기 입력된 사용자 설정 명령에 따라 설계된 문서 DB를 저장하는 저장부 및, 상기 입력된 사용자 설정 명령에 따라 빅데이터를 문서 DB(Document DB(Database))의 콜렉션 기반에 따라 콜렉션 다이어그램의 도형으로 시각화하여 문서 DB설계하는 제어부를 포함하고, 상기 제어부는 상기 빅데이터를 문서기반 DB의 데이터 저장 논리 구조인 콜렉션(Collection), 상기 콜렉션을 구성하는 논리 단위인 도큐먼트(Document), 상기 콜렉션을 구성하는 논리 단위 중 계층형 데이터의 표현 구조인 계층형 도큐먼트(Tree Structure) 단위의 데이터 구조 타입(type)으로 구분하여 사용자 설정 명령에 따라 어느 하나의 데이터 구조 타입으로 데이터 구조를 제1 작도하고, 상기 각 데이터 구조 간 데이터 성격을 콜렉션 간 독립적 업무 상관 관계를 가진 콜렉션을 연결하는 관계 구조인 링크(Link), 콜렉션 중 종속적 업무 상관 관계를 가진 콜렉션을 연결하는 관계 구조인 임베디드(Embedded), 콜렉션 중 계층적 업무 상관 관계를 가진 콜렉션을 연결하는 관계 구조인 트리(Tree) 링크 유형으로 표현하여 사용자 설정 명령에 따라 데이터 성격을 제2 작도하는 동작을 기반으로 콜렉션 다이어그램(Collection Diagram)을 생성하여, 빅데이터를 도형으로 시각화해서 문서 DB설계하는 것을 특징으로 한다.
상기 빅데이터를 콜렉션(Collection), 도큐먼트(Document), 계층형 도큐먼트(Tree Structure) 단위의 데이터 구조 타입(type)으로 구분하여 사용자 설정 명령에 따라 어느 하나의 데이터 구조 타입으로 데이터 구조를 제1 작도하고, 상기 각 데이터 구조 간 데이터 성격을 링크(Link), 임베디드(Embedded), 트리(Tree) 링크 유형으로 표현하여 사용자 설정 명령에 따라 데이터 성격을 제2 작도하는 동작을 기반으로 콜렉션 다이어그램(Collection Diagram)을 생성하여, 빅데이터를 도형으로 시각화해서 문서 DB설계하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 상기 데이터 구조를 제1 작도하는 것은 사용자 설정 명령에 상응하여 콜렉션 아이디(ID)와 필드(Field)로 콜렉션을 작도하거나, 사용자 설정 명령에 상응하여 도큐먼트 아이디(ID)와 필드(field)로 도큐먼트를 작도하며 또는, 사용자 설정 명령에 상응하여 설정 3가지 트리 구조(parent, ancestors, Chiledren) 형식에 콜렉션이나 또는, 도큐먼트의 사용자 지정 필드를 각기 연결하여 계층형 도큐먼트를 작도해서, 데이터 구조를 제1 작도하는 것을 특징으로 한다.
그리고, 상기 데이터 성격을 제2 작도하는 것은 사용자 설정 명령에 상응하여 콜렉션의 아이디 정보로 된 주 형식과 콜렉션의 필드 정보로 된 부 형식으로 콜렉션 간에만 연결해서 링크 데이터 성격을 작도하거나, 사용자 설정 명령에 상응하여 도큐먼트의 필드 정보로 된 주 형식과 콜렉션의 필드 정보로 된 부 형식으로 콜렉션을 도큐먼트에 임베디드하거나 또는, 도큐먼트를 다른 도큐먼트에 임베디드하여 임베디드 데이터 성격을 작도하여, 데이터 성격을 제2 작도하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 상기 제어부는 상기 설계된 콜렉션 다이어그램을 사용자 설명 명령에 상응하여 사용자 비즈니스 영역에 해당하는 도메인명, 서버명, DB명으로 사용자 지정 서버의 해당 DB에 어사인(Assign)하여, 문서 DB설계하는 것을 특징으로 한다.
그리고, 상기 제어부는 상기 콜렉션의 오더(order), 사이즈(size), 프라이스(price), 프로모_코드(promo_code) 정보를 포함한 인덱스 정보와 인덱스 유형 정보를 등록하고, 사용자 설명 명령에 상응하여 지정받은 콜렉션의 오더(order), 사이즈(size), 프라이스(price), 프로모_코드(promo_code) 정보를 포함한 인덱스 정보와 인덱스 유형 정보로 콜렉션의 인덱스를 작도하여, 문서 DB설계하는 것을 특징으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위한 또 다른 본 발명에 따른 콜렉션 다이어그램 기반형 문서 DB 설계 정보처리장치에 사용되는 문서 DB 설계 방법은,
대용량의 빅데이터를 문서 DB(Document DB(Database)) 설계하는 문서 DB 설계 정보처리장치에 구비되고, 상기 문서 DB 설계를 처리하는 제어부의 문서 DB 설계 방법에 있어서, 상기 빅데이터를 문서기반 DB의 데이터 저장 논리 구조인 콜렉션(Collection), 상기 콜렉션을 구성하는 논리 단위인 도큐먼트(Document), 상기 콜렉션을 구성하는 논리 단위 중 계층형 데이터의 표현 구조인 계층형 도큐먼트(Tree Structure) 단위의 데이터 구조 타입(type)으로 구분하여 사용자 설정 명령에 상응하는 타입으로 데이터 구조를 제1 작도하여, 제1 작도정보를 생성하는 단계, 상기 각 데이터 구조 간 데이터 성격을 콜렉션 간 독립적 업무 상관 관계를 가진 콜렉션을 연결하는 관계 구조인 링크(Link), 콜렉션 중 종속적 업무 상관 관계를 가진 콜렉션을 연결하는 관계 구조인 임베디드(Embedded), 콜렉션 중 계층적 업무 상관 관계를 가진 콜렉션을 연결하는 관계 구조인 트리(Tree) 링크 유형으로 표현하여 사용자 설정 명령에 상응하는 유형으로 데이터 성격을 제2 작도하여, 제2 작도정보를 생성하는 단계 및, 상기 생성된 작도정보를 기반으로 콜렉션 다이어그램을 작성하여, 상기 빅데이터를 도형으로 시각화해서 문서 DB설계하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 상기 제1 작도정보를 생성하는 단계는 사용자 설정 명령에 상응하여 콜렉션 아이디(ID)와 필드(Field)로 콜렉션을 작도하거나, 사용자 설정 명령에 상응하여 도큐먼트 아이디(ID)와 필드(field)로 도큐먼트를 작도하며 또는, 사용자 설정 명령에 상응하여 설정 3가지 트리 구조(parent, ancestors, Chiledren) 형식에 콜렉션이나 또는, 도큐먼트의 사용자 지정 필드를 각기 연결하여 계층형 도큐먼트를 작도해서, 제1 작도정보를 생성하는 것을 특징으로 한다.
그리고, 상기 제2 작도정보를 생성하는 단계는 사용자 설정 명령에 상응하여 콜렉션의 아이디 정보로 된 주 형식과 콜렉션의 필드 정보로 된 부 형식으로 콜렉션 간에만 연결해서 링크 데이터 성격을 작도하거나, 사용자 설정 명령에 상응하여 도큐먼트의 필드 정보로 된 주 형식과 콜렉션의 필드 정보로 된 부 형식으로 콜렉션을 도큐먼트에 임베디드하거나 또는, 도큐먼트를 다른 도큐먼트에 임베디드하여 임베디드 데이터 성격을 작도하여, 제2 작도정보를 생성하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 상기 빅데이터를 도형으로 시각화해서 문서 DB설계하는 단계 후, 상기 설계된 콜렉션 다이어그램을 사용자 설명 명령에 상응하여 사용자 비즈니스 영역에 해당하는 도메인명, 서버명, DB명으로 사용자 지정 서버의 해당 DB에 어사인(Assign)하여, 문서 DB설계하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
그리고, 상기 콜렉션의 오더(order), 사이즈(size), 프라이스(price), 프로모_코드(promo_code) 정보를 포함한 인덱스 정보와 인덱스 유형 정보를 등록하고, 사용자 설명 명령에 상응하여 지정받은 콜렉션의 오더(order), 사이즈(size), 프라이스(price), 프로모_코드(promo_code) 정보를 포함한 인덱스 정보와 인덱스 유형 정보로 콜렉션의 인덱스를 작도하여, 문서 DB설계하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명은 새로운 트렌드의 데이터 저장기술인 NoSQL 기술 및 솔루션을 국내 업체로써 조기에 확보할 수 있고, 해당 기술의 특허출원으로 NoSQL 기술의 조기 확보를 통해 다양한 솔루션의 개발이 가능하며, 소프트웨어, 하드웨어, 네트워크, 스토리지 기술 등 NoSQL 관련 기술의 파급 효과가 예상되는 기술적 측면의 효과가 있다. 그리고, 새로운 비즈니스 영역을 만들고 있는 빅데이터 솔루션 시장의 확장은 신규 일자리를 창출할 수 있기 때문에 정부 차원에서 양성하고 있는 빅데이터 전문 인력 고용에 이바지할 수 있고, 관련 경쟁 제품들은 대부분 미국에서 개발되어 도입되고 있기 때문에 해외 기술에 대한 의존도가 매우 높은 것이 현실이지만 본 모니터링 툴의 개발로 SW 수입 대체 효과를 높일 수 있으며, 국내 운영 환경에 맞는 저비용 고품질 컨설팅 및 24시간 장애 대응 서비스를 수행할 수 있으며 기업들의 운영, 유지보수를 위한 비용을 절감할 수 있는 경제/산업적 측면 효과가 있다. 또한, 국산 SW의 해외 진출을 통해 국위를 선양하여 시장을 주도할 수 있다.
도 1은 본 발명에 따른 콜렉션 다이어그램 기반형 문서 DB 설계 시스템의 구성을 도시한 도면
도 2는 본 발명에 따른 콜렉션 다이어그램 기반형 문서 DB 설계 정보처리장치에 사용되는 문서 DB 설계 방법을 순서대로 도시한 도면
도 3은 본 발명에 따른 문서 DB 설계 툴 화면정의서를 도시한 도면
도 4는 본 발명에 따른 콜렉션 다이어그램 구성요소(예를 들어, 데이터 구조) 간 연결 관계를 정리한 도면
도 5는 본 발명에 따른 콜렉션 다이어그램의 특정 DB 어사인(Assign) 동작을 도시한 도면
도 6은 본 발명에 따른 콜렉션의 인덱스(Indexes) 작도 동작을 도시한 도면
도 7은 본 발명에 따른 콜렉션의 인덱스 유형 작도 동작을 도시한 도면
우선적으로, 본 발명에 사용되는 용어를 정의한다.
1. 콜렉션 :
문서기반 DB에서 데이터를 저장하는 하나의 논리적 구조
2. 도큐먼트 :
문서기반 DB에 생성되어 있는 하나의 콜렉션을 구성하는 논리적 단위
3. 계층형 도큐먼트 :
문서기반 DB에 생성되어 있는 하나의 콜렉션을 구성하는 논리적 단위 중에 계층형 데이터를 표현하는 구조
4. 링크 :
문서기반 DB에 생성되어 있는 여러 개의 콜렉션들 중에 독립적 업무 상관 관계를 가지고 있는 콜렉션을 연결하는 관계 구조
5. 임베디드 :
문서기반 DB에 생성되어 있는 여러 개의 콜렉션들 중에 종속적 업무 상관 관계를 가지고 있는 콜렉션을 연결하는 관계 구조
6. 트리 링크 :
문서기반 DB에 생성되어 있는 여러 개의 콜렉션들 중에 계층적 업무 상관 관계를 가지고 있는 콜렉션을 연결하는 관계 구조
도 1은 본 발명에 따른 콜렉션 다이어그램 기반형 문서 DB 설계 시스템의 구성을 도시한 도면이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 문서 DB 설계 시스템은 콜렉션 다이어그램 기반형 문서 DB 설계 정보처리장치(100) 및, 상기 문서 DB 설계 정보처리장치(100)에 의해 설계된 콜렉션 다이어그램과 연동하여 자신의 DB를 운용하는 연동 서버(200)를 포함한다.
콜렉션 다이어그램 기반형 문서 DB 설계 정보처리장치(100)는 멀티미디어 대용량의 빅데이터(예를 들어, 영화, TV 콘텐츠, 음악 등 다수의 대용량 멀티미디어 콘텐츠의 대용량 빅데이터 등)를 콜렉션 다이어그램(Collection Diagram) 도형으로, 시각화해서 문서 DB설계하는 것이다. 그리고, 상기 콜렉션 다이어그램 기반형 문서 DB 설계 정보처리장치(100)는 설계된 콜렉션 다이어그램을 사용자 설명 명령에 상응하여 사용자 비즈니스 영역에 해당하는 도메인명, 서버명, DB명으로 사용자 지정 서버의 해당 DB에 어사인(Assign)한다.
연동 서버(200)는 상기 콜렉션 다이어그램 기반형 문서 DB 설계 정보처리장치(100)에 의해 어사인(Assign)된 콜렉션 다이어그램과 연동해서 자신의 특정 DB를 운용한다. 상기 연동 서버(200)는 예를 들어, 상기 콜렉션 다이어그램 기반으로 멀티미디어 콘텐츠 등의 대용량의 빅데이터를 사용 관리하는 서버로 된 것이다.
도 1에 도시된 본 발명에 따른 문서 DB 설계 정보처리장치는 문서 DB(Document DB(Database)) 설계할 사용자 설정 명령을 입력받는 사용자 인터페이스부(101), 상기 입력된 사용자 설정 명령에 따라 설계된 문서 DB를 저장하는 DB 저장부(102), 및 상기 입력된 사용자 설정 명령에 따라 빅데이터를 문서 DB(Document DB(Database))의 콜렉션 기반에 따라 콜렉션 다이어그램의 도형으로 시각화하여 문서 DB설계하는 제어부(103)를 포함한다.
사용자 인터페이스부(101)는 문서 DB(Document DB(Database)) 문서 DB 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 문서 DB 설계할 각종 사용자 설정 명령을 입력받는다.
DB 저장부(102)는 사용자 설정 명령에 따라 설계된 문서 DB를 저장한다. 특히, 상기 제어부(103)의 제어하에, 본 발명에 따라 콜렉션 다이어그램의 도형으로 시각화하여 설계된 문서 DB를 저장한다.
제어부(103)는 멀티미디어 대용량의 빅데이터(예를 들어, 영화, TV 콘텐츠, 음악 등 다수의 대용량 멀티미디어 콘텐츠의 대용량 빅데이터 등)를 문서 DB(Document DB(Database)) 설계하는 문서 DB 설계 정보처리장치에 구비된 것이다. 상기 제어부(103)는 문서 DB 설계를 처리하는 기존의 제어부를 이용하거나 또는, 별도로 본 발명에 따른 문서 DB 설계를 처리할 제어부를 구성한다. 그리고, 상기 제어부(103)는 대용량의 빅데이터를 콜렉션, 도큐먼트, 계층형 도큐먼트 단위의 데이터 구조 타입(type)으로 구분하여 사용자 설정 명령에 상응하는 타입으로 데이터 구조를 제1 작도하여, 제1 작도정보를 생성한다. 예를 들어, 사용자 설정 명령에 상응하여 콜렉션 아이디(ID)와 필드(Field)로 콜렉션을 작도하거나, 사용자 설정 명령에 상응하여 도큐먼트 아이디(ID)와 필드(field)로 도큐먼트를 작도하며 또는, 사용자 설정 명령에 상응하여 설정 3가지 트리 구조(parent, ancestors, Chiledren) 형식에 콜렉션이나 또는, 도큐먼트의 사용자 지정 필드를 각기 연결하여 계층형 도큐먼트를 작도해서, 제1 작도정보를 생성한다. 그리고, 상기 제어부(103)는 상기 각 데이터 구조 간 데이터 성격을 링크, 임베디드, 트리 링크 유형으로 표현하여 사용자 설정 명령에 상응하는 유형으로 데이터 성격을 제2 작도하여, 제2 작도정보를 생성한다. 예를 들어, 사용자 설정 명령에 상응하여 콜렉션의 아이디 정보로 된 주 형식과 콜렉션의 필드 정보로 된 부 형식으로 콜렉션 간에만 연결해서 링크 데이터 성격을 작도하거나, 사용자 설정 명령에 상응하여 도큐먼트의 필드 정보로 된 주 형식과 콜렉션의 필드 정보로 된 부 형식으로 콜렉션을 도큐먼트에 임베디드하거나 또는, 도큐먼트를 다른 도큐먼트에 임베디드하여 임베디드 데이터 성격을 작도하여, 제2 작도정보를 생성한다. 그래서, 상기 생성된 작도정보 구체적으로는, 제1, 2 작도정보를 기반으로 콜렉션 다이어그램을 작성하여, 대용량의 빅데이터를 도형으로 시각화해서 문서 DB설계한다. 한편, 상기 제어부(103)는 상기 빅데이터를 도형으로 시각화해서 문서 DB설계하는 단계 후, 상기 설계된 콜렉션 다이어그램을 사용자 설명 명령에 상응하여 사용자 비즈니스 영역에 해당하는 도메인명, 서버명, DB명으로 사용자 지정 서버의 해당 DB에 어사인(Assign)하여, 문서 DB설계한다. 그리고, 상기 제어부(103)는 상기 콜렉션의 오더(order), 사이즈(size), 프라이스(price), 프로모_코드(promo_code) 정보를 포함한 인덱스 정보와 인덱스 유형 정보를 등록하고, 사용자 설명 명령에 상응하여 지정받은 콜렉션의 오더(order), 사이즈(size), 프라이스(price), 프로모_코드(promo_code) 정보를 포함한 인덱스 정보와 인덱스 유형 정보로 콜렉션의 인덱스를 작도하여, 문서 DB설계한다.
표시부(104)는 상기 제어부(103)의 제어하에, 사용자 설정 명령에 상응하여 본 발명에 따른 콜렉션 다이어그램 기반형 문서 DB 설계 툴 사용자 인터페이스(User Interface)를 표시한다.
통신 I/F(interface)(105)는 각종 연동 서버와 통신 인터페이스하는 것이다. 즉, 본 발명에 따른 콜렉션 다이어그램 기반형 문서 DB 설계 정보처리장치에 의해 어사인(Assign)된 콜렉션 다이어그램과 연동해서 자신의 특정 DB를 운용하는 각종 연동 서버와 통신 인터페이스하는 것이다.
도 2는 본 발명에 따른 콜렉션 다이어그램 기반형 문서 DB 설계 정보처리장치에 사용되는 문서 DB 설계 방법을 순서대로 도시한 도면이다.
도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 문서 DB 설계 방법은 멀티미디어 대용량의 빅데이터(예를 들어, 영화, TV 콘텐츠, 음악 등 다수의 대용량 멀티미디어 콘텐츠의 대용량 빅데이터 등)를 콜렉션, 도큐먼트, 계층형 도큐먼트 단위의 데이터 구조 타입(type)으로 구분하여 사용자 설정 명령에 상응하는 타입으로 데이터 구조를 제1 작도하여(S201), 제1 작도정보를 생성한다.
구체적으로는, 사용자 설정 명령에 상응하여 콜렉션 아이디(ID)와 필드(Field)로 콜렉션을 작도하거나, 사용자 설정 명령에 상응하여 도큐먼트 아이디(ID)와 필드(field)로 도큐먼트를 작도하며 또는, 사용자 설정 명령에 상응하여 설정 3가지 트리 구조(parent, ancestors, Chiledren) 형식에 콜렉션이나 또는, 도큐먼트의 사용자 지정 필드를 각기 연결하여 계층형 도큐먼트를 작도해서, 제1 작도정보를 생성한다.
다음, 상기 각 데이터 구조 간 데이터 성격을 링크, 임베디드, 트리 링크 유형으로 표현하여 사용자 설정 명령에 상응하는 유형으로 데이터 성격을 제2 작도하여(S202), 제2 작도정보를 생성한다.
예를 들어, 사용자 설정 명령에 상응하여 콜렉션의 아이디 정보로 된 주 형식과 콜렉션의 필드 정보로 된 부 형식으로 콜렉션 간에만 연결해서 링크 데이터 성격을 작도하거나, 사용자 설정 명령에 상응하여 도큐먼트의 필드 정보로 된 주 형식과 콜렉션의 필드 정보로 된 부 형식으로 콜렉션을 도큐먼트에 임베디드하거나 또는, 도큐먼트를 다른 도큐먼트에 임베디드하여 임베디드 데이터 성격을 작도하여, 제2 작도정보를 생성한다.
그런 다음, 상기 생성된 작도정보(구체적으로는, 제1, 2 작도정보)를 기반으로 콜렉션 다이어그램을 작성하여, 상기 빅데이터를 도형으로 시각화해서 문서 DB설계한다.
이때, 상기 콜렉션의 오더(order), 사이즈(size), 프라이스(price), 프로모_코드(promo_code) 정보를 포함한 인덱스 정보와 인덱스 유형 정보를 등록하고, 사용자 설명 명령에 상응하여 지정받은 콜렉션의 오더(order), 사이즈(size), 프라이스(price), 프로모_코드(promo_code) 정보를 포함한 인덱스 정보와 인덱스 유형 정보로 콜렉션의 인덱스를 작도하여, 문서 DB설계한다.
그리고, 상기 빅데이터를 도형으로 시각화해서 문서 DB설계한 다음, 상기 설계된 콜렉션 다이어그램을 사용자 설명 명령에 상응하여 사용자 비즈니스 영역에 해당하는 도메인명, 서버명, DB명으로 사용자 지정 서버의 해당 DB에 어사인(Assign)한다(S203).
그렇게 하여, 사용자 지정 서버는 어사인(Assign)된 콜렉션 다이어그램과 연동해서 자신의 특정 DB를 운용한다.
상기 연동 서버는 예를 들어, 멀티미디어 콘텐츠 등의 대용량의 빅데이터를 사용 관리하는 서버로 된 것이고, 본 발명에 따라 설계된 콜렉션 다이어그램 기반으로 대용량의 빅데이터를 사용 관리한다.
이상과 같이, 본 발명은 문서 DB(Document DB)를 구축할 수 있는 콜렉션 다이어그램(Collection Diagram)을 작도하여, 쉽게 간편하게 설계해서 MongoDB 내에 구축하고 수 많은 컬렉션과 도큐멘트를 이용한 DB 구축을 보다 체계적으로 수행한다.
도 3은 본 발명에 따른 문서 DB 설계 툴 화면정의서를 도시한 도면이다.
도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 문서 DB 설계 툴 화면정의서는 대용량의 빅데이터를 콜렉션, 도큐먼트, 계층형 도큐먼트 단위의 데이터 구조 타입으로 구분하여 사용자 설정 명령에 따라 어느 하나의 데이터 구조 타입으로 데이터 구조를 작도하는 설계 툴 구성과, 각 데이터 구조 간 데이터 성격을 링크, 임베디드, 트리 링크 유형으로 표현하여 사용자 설정 명령에 따라 데이터 성격을 작도하는 설계 툴 구성으로 된 것이다.
그리고, 사용자 키 조작에 따라 입력받은 콜렉션 아이디(ID)와 필드(Field)로 콜렉션을 작도하거나 사용자 입력 도큐먼트 아이디(ID)와 필드(field)로 도큐먼트를 작도하며, 또는, 설정 3가지 트리 구조(parent, ancestors, Chiledren) 형식에 콜렉션이나 또는, 도큐먼트의 사용자 지정 필드를 각기 연결하여 계층형 도큐먼트를 작도하는 설계 툴 구성을 포함하여 된 것이다.
또는, 사용자 입력 콜렉션의 아이디 정보로 된 주 형식과 콜렉션의 필드 정보로 된 부 형식으로 콜렉션 간에만 연결해서 링크 데이터 성격을 작도하거나, 사용자 입력 도큐먼트의 필드 정보로 된 주 형식과 콜렉션의 필드 정보로 된 부 형식으로 콜렉션을 도큐먼트에 임베디드하거나 또는, 도큐먼트를 다른 도큐먼트에 임베디드하여 임베디드 데이터 성격을 작도하는 설계 툴 구성을 포함하여 된 것이다.
도 4는 본 발명에 따른 콜렉션 다이어그램 구성요소(예를 들어, 데이터 구조) 간 연결 관계를 정리한 도면이다.
도 4에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 콜렉션 다이어그램은 콜렉션과 도큐먼트, 계층형 도큐먼트는 모두 "주"가 되는 형식을 가질 수 있다. 그리고, 콜렉션은 다른 콜렉션과 도큐먼트, 계층형 도큐먼트를 "종"으로 가질 수 있으며, 도큐먼트는 콜렉션과 다른 도큐먼트, 계층형 도큐먼트를 "종"으로 가질 수 있다. 또한, 콜렉션은 다른 전체 데이터 구조와 링크, 임베디드, 트리 링크의 연결 관계를 가질 수 있고, 도큐먼트는 다른 도큐먼트와 임베디드의 연결 관계를 가질 수 있으며, 계층형 도큐먼트와 트리 링크의 연결 관계를 가질 수 있고, 그 이외는 불가능하다.
도 5는 본 발명에 따른 콜렉션 다이어그램의 특정 DB 어사인(Assign) 동작을 도시한 도면이다.
도 5에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 설계된 콜렉션 다이어그램은 사용자 입력 사용자 비즈니스 영역에 해당하는 도메인명, 서버명, DB명으로 사용자 지정 서버의 해당 DB에 어사인(Assign)한다. 그리고, 현재 작업중인 또는, 설계된 현재 콜렉션 다이어그램을 특정 서버의 특정 DB에 어사인(assign)하기 위해 특정 DB를 계층구조로 찾아 들어간다. 상기 사용자 지정 서버는 어사인(Assign)된 콜렉션 다이어그램과 연동해서 자신의 특정 DB를 운용하는데 예를 들어, 멀티미디어 콘텐츠 등의 대용량 빅데이터 DB를 운용하는 서버로 된 것이다.
도 6은 본 발명에 따른 콜렉션의 인덱스(Indexes) 작도 동작을 도시한 도면이고, 도 7은 본 발명에 따른 콜렉션의 인덱스 유형 동작을 도시한 도면이다.
도 6과 도 7에 도시된 바와 같이, 본 발명은 콜렉션의 오더(order), 사이즈(size), 프라이스(price), 프로모_코드(promo_code) 정보를 포함한 인덱스 정보와 인덱스 유형 정보(예를 들어, 텍스트 인덱스, 2D 인덱스, 2D-Sphere Index, geoHeyStack Index)를 등록하고, 사용자 설명 명령에 상응하여 지정받은 콜렉션의 오더(order), 사이즈(size), 프라이스(price), 프로모_코드(promo_code) 정보를 포함한 인덱스 정보와 인덱스 유형 정보로 콜렉션의 인덱스를 작도한다.
* 도면의 주요 부호에 대한 부호의 설명 *
100 : 콜렉션 다이어그램 기반형 데이터베이스 설계 정보처리장치
101 : 사용자 인터페이스부 102 : DB 저장부
103 : 제어부 104 : 표시부
105: 통신 I/F 200 : 연동 서버

Claims (10)

  1. 문서 DB(Document DB(Database)) 설계할 사용자 설정 명령을 입력받는 사용자 인터페이스부;
    상기 입력된 사용자 설정 명령에 따라 설계된 문서 DB를 저장하는 저장부; 및,
    상기 입력된 사용자 설정 명령에 따라 빅데이터를 문서 DB(Document DB(Database))의 콜렉션 기반에 따라 콜렉션 다이어그램의 도형으로 시각화하여 문서 DB설계하는 제어부;
    를 포함하고,
    상기 제어부는 상기 빅데이터를 문서기반 DB의 데이터 저장 논리 구조인 콜렉션(Collection), 상기 콜렉션을 구성하는 논리 단위인 도큐먼트(Document), 상기 콜렉션을 구성하는 논리 단위 중 계층형 데이터의 표현 구조인 계층형 도큐먼트(Tree Structure) 단위의 데이터 구조 타입(type)으로 구분하여 사용자 설정 명령에 따라 어느 하나의 데이터 구조 타입으로 데이터 구조를 제1 작도하고, 상기 각 데이터 구조 간 데이터 성격을 콜렉션 간 독립적 업무 상관 관계를 가진 콜렉션을 연결하는 관계 구조인 링크(Link), 콜렉션 중 종속적 업무 상관 관계를 가진 콜렉션을 연결하는 관계 구조인 임베디드(Embedded), 콜렉션 중 계층적 업무 상관 관계를 가진 콜렉션을 연결하는 관계 구조인 트리(Tree) 링크 유형으로 표현하여 사용자 설정 명령에 따라 데이터 성격을 제2 작도하는 동작을 기반으로 콜렉션 다이어그램(Collection Diagram)을 생성하여, 빅데이터를 도형으로 시각화해서 문서 DB설계하는 것을 특징으로 하는 콜렉션 다이어그램 기반형 문서 DB 설계 정보처리장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 데이터 구조를 제1 작도하는 것은,
    사용자 설정 명령에 상응하여 콜렉션 아이디(ID)와 필드(Field)로 콜렉션을 작도하거나, 사용자 설정 명령에 상응하여 도큐먼트 아이디(ID)와 필드(field)로 도큐먼트를 작도하며 또는, 사용자 설정 명령에 상응하여 설정 3가지 트리 구조(parent, ancestors, Chiledren) 형식에 콜렉션이나 또는, 도큐먼트의 사용자 지정 필드를 각기 연결하여 계층형 도큐먼트를 작도해서, 데이터 구조를 제1 작도하는 것을 특징으로 하는 콜렉션 다이어그램 기반형 문서 DB 설계 정보처리장치.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 데이터 성격을 제2 작도하는 것은,
    사용자 설정 명령에 상응하여 콜렉션의 아이디 정보로 된 주 형식과 콜렉션의 필드 정보로 된 부 형식으로 콜렉션 간에만 연결해서 링크 데이터 성격을 작도하거나, 사용자 설정 명령에 상응하여 도큐먼트의 필드 정보로 된 주 형식과 콜렉션의 필드 정보로 된 부 형식으로 콜렉션을 도큐먼트에 임베디드하거나 또는, 도큐먼트를 다른 도큐먼트에 임베디드하여 임베디드 데이터 성격을 작도하여, 데이터 성격을 제2 작도하는 것을 특징으로 하는 콜렉션 다이어그램 기반형 문서 DB 설계 정보처리장치.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 제어부는
    상기 설계된 콜렉션 다이어그램을 사용자 설명 명령에 상응하여 사용자 비즈니스 영역에 해당하는 도메인명, 서버명, DB명으로 사용자 지정 서버의 해당 DB에 어사인(Assign)하여, 문서 DB설계하는 것을 특징으로 하는 콜렉션 다이어그램 기반형 문서 DB 설계 정보처리장치.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 제어부는
    상기 콜렉션의 오더(order), 사이즈(size), 프라이스(price), 프로모_코드(promo_code) 정보를 포함한 인덱스 정보와 인덱스 유형 정보를 등록하고, 사용자 설명 명령에 상응하여 지정받은 콜렉션의 오더(order), 사이즈(size), 프라이스(price), 프로모_코드(promo_code) 정보를 포함한 인덱스 정보와 인덱스 유형 정보로 콜렉션의 인덱스를 작도하여, 문서 DB설계하는 것을 특징으로 하는 콜렉션 다이어그램 기반형 문서 DB 설계 정보처리장치.
  6. 대용량의 빅데이터를 문서 DB(Document DB(Database)) 설계하는 문서 DB 설계 정보처리장치에 구비되고, 상기 문서 DB 설계를 처리하는 제어부의 문서 DB 설계 방법에 있어서,
    상기 빅데이터를 문서기반 DB의 데이터 저장 논리 구조인 콜렉션(Collection), 상기 콜렉션을 구성하는 논리 단위인 도큐먼트(Document), 상기 콜렉션을 구성하는 논리 단위 중 계층형 데이터의 표현 구조인 계층형 도큐먼트(Tree Structure) 단위의 데이터 구조 타입(type)으로 구분하여 사용자 설정 명령에 상응하는 타입으로 데이터 구조를 제1 작도하여, 제1 작도정보를 생성하는 단계;
    상기 각 데이터 구조 간 데이터 성격을 콜렉션 간 독립적 업무 상관 관계를 가진 콜렉션을 연결하는 관계 구조인 링크(Link), 콜렉션 중 종속적 업무 상관 관계를 가진 콜렉션을 연결하는 관계 구조인 임베디드(Embedded), 콜렉션 중 계층적 업무 상관 관계를 가진 콜렉션을 연결하는 관계 구조인 트리(Tree) 링크 유형으로 표현하여 사용자 설정 명령에 상응하는 유형으로 데이터 성격을 제2 작도하여, 제2 작도정보를 생성하는 단계; 및,
    상기 생성된 작도정보를 기반으로 콜렉션 다이어그램을 작성하여, 상기 빅데이터를 도형으로 시각화해서 문서 DB설계하는 단계;
    를 포함하는 콜렉션 다이어그램 기반형 문서 DB 설계 정보처리장치에 사용되는 문서 DB 설계 방법.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 제1 작도정보를 생성하는 단계는,
    사용자 설정 명령에 상응하여 콜렉션 아이디(ID)와 필드(Field)로 콜렉션을 작도하거나, 사용자 설정 명령에 상응하여 도큐먼트 아이디(ID)와 필드(field)로 도큐먼트를 작도하며 또는, 사용자 설정 명령에 상응하여 설정 3가지 트리 구조(parent, ancestors, Chiledren) 형식에 콜렉션이나 또는, 도큐먼트의 사용자 지정 필드를 각기 연결하여 계층형 도큐먼트를 작도해서, 제1 작도정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 콜렉션 다이어그램 기반형 문서 DB 설계 정보처리장치에 사용되는 문서 DB 설계 방법.
  8. 제 6 항에 있어서,
    상기 제2 작도정보를 생성하는 단계는,
    사용자 설정 명령에 상응하여 콜렉션의 아이디 정보로 된 주 형식과 콜렉션의 필드 정보로 된 부 형식으로 콜렉션 간에만 연결해서 링크 데이터 성격을 작도하거나, 사용자 설정 명령에 상응하여 도큐먼트의 필드 정보로 된 주 형식과 콜렉션의 필드 정보로 된 부 형식으로 콜렉션을 도큐먼트에 임베디드하거나 또는, 도큐먼트를 다른 도큐먼트에 임베디드하여 임베디드 데이터 성격을 작도하여, 제2 작도정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 콜렉션 다이어그램 기반형 문서 DB 설계 정보처리장치에 사용되는 문서 DB 설계 방법.
  9. 제 6 항에 있어서,
    상기 빅데이터를 도형으로 시각화해서 문서 DB설계하는 단계 후,
    상기 설계된 콜렉션 다이어그램을 사용자 설명 명령에 상응하여 사용자 비즈니스 영역에 해당하는 도메인명, 서버명, DB명으로 사용자 지정 서버의 해당 DB에 어사인(Assign)하여, 문서 DB설계하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 콜렉션 다이어그램 기반형 문서 DB 설계 정보처리장치에 사용되는 문서 DB 설계 방법.
  10. 제 6 항에 있어서,
    상기 콜렉션의 오더(order), 사이즈(size), 프라이스(price), 프로모_코드(promo_code) 정보를 포함한 인덱스 정보와 인덱스 유형 정보를 등록하고, 사용자 설명 명령에 상응하여 지정받은 콜렉션의 오더(order), 사이즈(size), 프라이스(price), 프로모_코드(promo_code) 정보를 포함한 인덱스 정보와 인덱스 유형 정보로 콜렉션의 인덱스를 작도하여, 문서 DB설계하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 콜렉션 다이어그램 기반형 문서 DB 설계 정보처리장치에 사용되는 문서 DB 설계 방법.
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