KR20180135428A - 데이터베이스 애플리케이션을 위한 최적화 기법 - Google Patents

Abstract

본 개시내용의 일 실시예에 따라서, 인코딩된 명령들을 포함하는 컴퓨터-판독가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램이 개시된다. 상기 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터 시스템의 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행되는 경우, 상기 하나 이상의 프로세서들로 하여금 데이터베이스 애플리케이션을 위한 최적화(optimization) 동작들을 수행하도록 하며, 상기 동작들은: 애플리케이션 소스(application source)로부터 바인드 파라미터(bind parameter)를 포함하는 쿼리를 수신하는 동작; 상기 수신된 쿼리에 포함된 상기 바인드 파라미터에 대한 정보를 획득하는 동작; 및 상기 획득된 바인드 파라미터에 대한 정보를 힌트 정보로서 상기 수신된 쿼리 내에 반영시킴으로써, 상기 수신된 쿼리를 재기록(rewriting)하는 동작;을 포함할 수 있다.

Description

데이터베이스 애플리케이션을 위한 최적화 기법 {OPTIMIZATION TECHNIQUE FOR DATABASE APPLICATION}

본 개시내용은 컴퓨터 분야에 관한 것으로서, 보다 구체적으로, 데이터베이스 애플리케이션의 최적화에 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 알고리즘들(또는 플랜들)이 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 존재할 수 있다.

데이터베이스 애플리케이션을 작성하는 경우, 애플리케이션에서 사용될 변수 값을 전달하는 형태인 바인드 파라미터(또는 바인드 변수(bind variable))의 사용이 빈번하게 발생된다. 더불어, 불특정 다수가 사용하는 OLTP 환경에서 한정된 데이터베이스 리소스를 활용하기 위해서는 이러한 바인드 파라미터의 사용이 필수적으로 고려된다. 기존의 기술에서는 바인드 파라미터를 포함하는 쿼리가 인입되는 경우, SQL 컴파일러에서의 최적화를 도모하기 위하여 이하의 기법들을 수행해 왔었다.

첫번째 방식으로 바인드 피킹(bind peeking) 기법이 존재한다. 이는 쿼리가 실행되는 런타임 도중에 바인드 변수에 대한 값이 최초로 결정되는 시점까지 기다린 이후에 최적화를 수행하게 된다. 따라서, 바인드 피킹 방식은 쿼리가 최초로 실행되는 경우의 실제로 바인딩(binding)되는 값(value)을 기초로 하여 실행 플랜(execution plan)을 수립(즉, 이후의 바인딩 변수의 값에 대해서는 고려하지 않음)하기 때문에, 바인딩 변수의 값이 최초 실행 되는 시점으로 한정될 수 밖에 없다. 이러한 바인드 피킹 방식의 경우, 전체적인 바인딩 값을 고려하지 않고 극히 일부의 바인딩 값을 가지고 최적화를 수행하기 때문에, 이후의 바인딩 값을 고려하지 않게 된다. 따라서, 바인드 피킹 방식은 최적화에 대한 정확성에 있어서 단점을 보유하고 있다.

두번째 방식으로 적응형 커서 공유(adaptive cursor sharing) 기법이 존재한다. 적응형 커서 공유 기법은 바인드 파라미터와 비교되는 컬럼(column)의 값의 범위에 따라 실행 플랜을 재생성하는 방식이다. 이러한 방식은 런타임 환경에서 바인드 변수 값의 최초 실행에 따라 실행 플랜이 결정된 이후, 새로운 바인드 변수 값이 사용됨에 따라 실행 플랜을 다시 생성해야 하기 때문에(즉, 바인드 변수 값의 분포에 따라 서로 다른 실행 플랜이 생성됨), 시스템 오버헤드(overhead)가 발생된다는 단점이 존재한다. 더불어, 본 방식에 대해서 예컨대, 비교와 같은 특정 쿼리에서만 적용될 수 있다는 추가적인 단점이 또한 존재한다.

따라서, 쿼리를 처리하기 위한 최적화된 실행 플랜을 보다 효율적으로 생성하기 위한 당업계의 니즈가 존재한다.

본 개시내용의 목적은, 전술한 당업계에서의 수요를 충족시키기 위해, 데이터베이스 애플리케이션의 효율적인 최적화를 달성하기 위함이다.

본 개시내용의 목적은, DBMS에서의 쿼리 처리 시간을 축소시키기 위함이다.

본 개시내용의 목적은, 데이터베이스 애플리케이션을 최적화하는데 있어서 성능 저하를 방지하기 위함이다.

본 개시내용의 일 실시예에 따라서, 인코딩된 명령들을 포함하는 컴퓨터-판독가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램이 개시된다. 상기 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터 시스템의 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행되는 경우, 상기 하나 이상의 프로세서들로 하여금 데이터베이스 애플리케이션을 위한 최적화(optimization) 동작들을 수행하도록 하며, 상기 동작들은: 바인드 파라미터(bind parameter)를 포함하는 쿼리를 수신하는 동작; 상기 수신된 쿼리에 포함된 상기 바인드 파라미터에 대한 정보를 획득하는 동작; 및 상기 획득된 바인드 파라미터에 대한 정보를 힌트 정보로서 상기 수신된 쿼리 내에 반영시킴으로써, 상기 수신된 쿼리를 재기록(rewriting)하는 동작을 포함할 수 있다. 본 개시내용의 일 실시예에서, 상기 동작들은 예를 들어, 데이터베이스 서버의 애플리케이션 컴파일러에서 수행될 수 있다. 본 개시내용의 다른 실시예에서, 상기 동작들은 사용자 단말의 애플리케이션 컴파일러에서 수행될 수 있다.

본 개시내용의 일 실시예에 따라서, 인코딩된 명령들을 포함하는 컴퓨터-판독가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램이 개시된다. 상기 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터 시스템의 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행되는 경우, 상기 하나 이상의 프로세서들로 하여금 데이터베이스 애플리케이션을 위한 최적화 동작들을 수행하도록 하며, 상기 동작들은: 바인드 파라미터를 포함하는 쿼리를 수신하는 것에 응답하여 획득된 상기 바인드 파라미터에 대한 정보를 기초로 하여 생성된 재기록된 쿼리를 사용자 단말로부터 수신하는 동작 ― 상기 재기록된 쿼리는 상기 바인드 파라미터에 대한 정보가 힌트 정보의 형태로 반영됨 ―; 및 상기 재기록된 쿼리 내에 반영된 힌트 정보를 기초로 하여, 상기 애플리케이션 소스로부터의 상기 쿼리에 대한 최적화된 물리적 플랜을 생성하는 동작을 포함할 수 있다. 본 개시내용의 일 실시예에서, 상기 동작들은 예를 들어, 데이터베이스 서버의 SQL 컴파일러에서 수행될 수 있다.

본 개시내용의 일 실시예에 따라서, 데이터베이스 애플리케이션에 대한 최적화 동작을 구현하기 위한 데이터베이스 서버가 개시된다. 상기 데이터베이스 서버는 애플리케이션 소스로부터 바인드 파라미터를 포함하는 쿼리를 수신하는 통신 모듈; 및 상기 수신된 쿼리에 포함된 상기 바인드 파라미터에 대한 정보를 획득하고, 그리고 상기 획득된 바인드 파라미터에 대한 정보를 힌트 정보로서 상기 수신된 쿼리 내에 반영시킴으로써 상기 수신된 쿼리를 재기록하는 제 1 컴파일링 모듈을 포함할 수 있다.

본 개시내용의 일 실시예에 따라서, 데이터베이스 애플리케이션에 대한 최적화 동작을 구현하기 위한 사용자 단말(user terminal)이 개시된다. 상기 사용자 단말은: 애플리케이션 소스로부터 바인드 파라미터를 포함하는 쿼리를 입력받아 쿼리에 포함된 상기 바인드 파라미터에 대한 정보를 획득하고, 상기 획득된 바인드 파라미터에 대한 정보를 힌트 정보로서 상기 쿼리 내에 반영시킴으로써, 상기 쿼리를 재기록하고, 그리고 상기 재기록된 쿼리를 데이터베이스 서버 내의 SQL 컴포넌트가 판독할 수 있는 형태로 변경함으로써 실행 코드를 생성하는 제 1 컴파일링 모듈; 및 상기 생성된 실행 코드를 상기 데이터베이스 서버로 전달하는 통신 모듈;을 포함할 수 있다. 본 발명의 추가적인 실시예에서, 상기 사용자 단말에 포함된 컴포넌트들의 적어도 일부분은 데이터베이스 서버로 통합될 수 있다.

본 개시내용의 일 실시예에 따라 데이터베이스 애플리케이션의 효율적인 최적화가 달성될 수 있다.

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

본 개시내용의 일 실시예에 따라, 데이터베이스 애플리케이션을 최적화하는데 있어서 성능 저하가 방지될 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 개시내용의 일 실시예에 따라 데이터베이스 서버 및 사용자 단말을 포함하는 시스템에 대한 개략도를 도시한다.
도 2는 본 개시내용의 일 실시예에 따른 사용자 단말의 예시적인 블록도를 도시한다.
도 3은 본 개시내용의 일 실시예에 따른 데이터베이스 서버의 예시적인 블록도를 도시한다.
도 4는 본 개시내용의 일 실시예에 따른 사용자 단말(또는 데이터베이스 서버)의 제 1 컴파일링 모듈에 대한 예시적인 블록도를 도시한다.
도 5는 본 개시내용의 일 실시예에 따른 제 2 컴파일링 모듈에 대한 예시적인 블록도를 도시한다.
도 6은 본 개시내용의 일 실시예에 따라 데이터베이스 애플리케이션을 위한 최적화 기법에 대한 개략적인 표현을 도시한다.
도 7은 본 개시내용의 일 실시예에 따라 데이터베이스 애플리케이션을 위한 최적화 기법의 예시적인 순서도를 도시한다.
도 8은 본 개시내용의 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 하나 이상의 장치들, 단말들, 서버들, 디바이스들, 컴포넌트들 및/또는 모듈들 등을 포함할 수 있는 시스템에 의하여 제시될 것이다. 다양한 시스템들이, 추가적인 장치들, 단말들, 서버들, 디바이스들, 컴포넌트들 및/또는 모듈들 등을 포함할 수 있다는 점 그리고/또는 도면들과 관련하여 논의된 장치들, 단말들, 서버들, 디바이스들, 컴포넌트들, 모듈들 등의 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, 이는 하드웨어, 하드웨어와 소프트웨어의 조합, 또는 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 개시내용에서의 컴퓨터 판독가능 매체는, 컴퓨터 판독가능 저장 매체 및 컴퓨터 판독가능 전송 매체를 포함할 수 있다. 본 발명의 일 양상에 따르면, 컴퓨터 판독가능 저장 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. 또한, 컴퓨터 판독가능 전송 매체는 캐리어 웨이브(예컨대, 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 임의의 전송 가능한 형태의 매체를 포함할 수 있다. 추가적으로, 이러한 컴퓨터 판독가능 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.

본 개시내용에서, 애플리케이션 소스는: 클라이언트 또는 데이터베이스 내부에서 수행되는 프로그램의 원시코드로서, 쿼리를 포함하는 프로그래밍 언어로 개발자 또는 사용자 등에 의해 작성될 수 있다. 애플리케이션 소스는 예를 들어, PL/SQL, SQLJ, EmbededSQL 및/또는 client library를 사용한 프로그래밍 언어로 작성될 수 있다.

본 개시내용에서, 쿼리(query)는 데이터베이스 서버에서의 처리를 요청하는 임의의 요청 또는 명령을 의미하며, 예를 들어, DML(Data Manipulation Language), DDL(Data Definition Language) 및/또는 PL/SQL 등을 포함할 수 있다. 또한, 본 개시내용에서의 쿼리는 사용자/개발자 등으로부터 발행되는 임의의 요청을 의미할 수 있다. 또한, 쿼리는 사용자 단말 및/또는 데이터베이스 서버에 인입되고 사용자 단말 및/또는 데이터베이스 서버에서 처리되는 임의의 요청을 의미할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 단말(110) 및 데이터베이스 서버(120)를 포함하는 예시적인 시스템에 대한 개략도를 도시한다.

도 1에서 도시되는 바와 같이, 시스템은 사용자 단말(110) 및 데이터베이스 서버(120)를 포함할 수 있다. 상기 사용자 단말(110) 및 데이터베이스 서버(120)는 임의의 네트워크(미도시)에 의해 서로 연결될 수 있다. 본 명세서에서의 데이터베이스 관리 장치는 데이터베이스 관리 장치와 상호 교환 가능하게 사용될 수도 있다.

도 1에서 도시되는 바와 같이, 사용자 단말(110)은 네트워크를 통하여 통신하기 위한 매커니즘을 갖는 데이터베이스 시스템에서의 노드(들)를 의미할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(110)은 PC, 랩탑 컴퓨터, 워크스테이션, 단말 및/또는 네트워크 접속성을 갖는 임의의 전자 디바이스를 포함할 수 있다. 또한, 사용자 단말(110)은 에이전트(Agent), API(Application Programming Interface) 및 플러그-인(Plug-in) 중 적어도 하나에 의해 구현되는 임의의 서버를 포함할 수도 있다. 또한, 사용자 단말(110)은 애플리케이션 소스 및/또는 클라이언트 애플리케이션을 포함할 수 있다.

사용자 단말(110)은 프로세서 및 메모리를 포함하여, 임의의 데이터를 처리 및 저장할 수 있는 임의의 엔티티일 수 있다. 또한, 도 1에서의 사용자 단말(110)은 데이터베이스 서버(120)를 사용하거나 데이터베이스 서버(120)와 통신하는 사용자와 관련될 수 있다. 이러한 예시에서, 사용자 단말(110)은 데이터베이스 서버(120)로 쿼리를 발행할 수 있다. 일 예시에서, 사용자 단말(110)은 데이터베이스 서버(120)로 컴파일링되어 재기록된 쿼리를 전달할 수 있다. 일례로, 사용자 단말(110)은 개발자 등에 의해 프로그래밍 언어로 작성된 애플리케이션 소스를 수신받을 수 있다. 또한, 예를 들어, 사용자 단말(110)은 애플리케이션 소스를 컴파일링하여 클라이언트 애플리케이션을 생성할 수 있다. 예를 들어, 생성된 클라이언트 애플리케이션은 데이터베이스 서버(120)로 전달된 후 최적화되어 실행될 수 있다.

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

도 1에서는 도시되지 않았지만, 데이터베이스 서버(120)는 버퍼 캐시를 포함하는 하나 이상의 메모리를 포함할 수 있다. 또한, 도 1에서는 도시되지 않았지만, 데이터베이스 서버(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 제어에 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 개시내용의 일 실시예에서 상기 데이터 테이블의 데이터 값은 메모리로부터 영구 저장 매체(140)에 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 매체(140)에 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 서버(120)의 프로세서 및 메모리와 통신할 수 있다. 추가적인 실시예에서, 이러한 영구 저장 매체(140)는 데이터베이스 서버(120) 외부에 위치하여 데이터베이스 서버(120)와 통신가능할 수도 있다. 또한, 도 1에서는 하나의 영구저장매체 및 하나의 DBMS만을 도시하였으나, 하나의 영구 저장 매체에 복수의 DBMS가 접속된 형태 또는 복수의 영구 저장 매체를 포함하는 형태 또한 본 발명의 권리 범위에 포함될 수 있다.

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

사용자 단말(110)과 데이터베이스 서버(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 서버들은 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 개시내용의 일 실시예에 따른 사용자 단말의 예시적인 블록도를 도시한다. 도 2에서 도시되는 바와 같이, 사용자 단말(110)은 제 1 컴파일링 모듈(201), 통신 모듈(203) 및 저장 모듈(205)을 포함할 수 있다. 도 2에서 도시되는 모듈들은 예시적인 것이며, 상기 모듈들 중 일부가 생략될 수 있거나 또는 추가적인 모듈이 상기 사용자 단말(110)에 포함될 수도 있다. 본 개시내용의 추가적인 실시예에서, 상기 사용자 단말(110)의 제 1 컴파일링 모듈(201)은 데이터베이스 서버(120)에 통합될 수도 있다.

본 개시내용의 일 실시예에서, 제 1 컴파일링 모듈(201)은 애플리케이션 컴파일러(application compiler)로 지칭될 수 있다. 상기 제 1 컴파일링 모듈(201)은, 클라이언트로부터 발행된 쿼리를 수신하는 것에 응답하여, 쿼리에 대한 Syntax를 체크할 수 있으며, Parse Tree를 생성할 수 있으며, 요약(abstract) Syntax Tree를 생성할 수 있으며, 그리고 시멘틱(semantic)을 확인할 수 있다. 여기서, 상기 쿼리는 ESQL, PL/SQL 등과 같은 언어를 사용하는 애플리케이션 프로그램 또는 C, C++, Java DB Client Library 등을 사용하는 애플리케이션 프로그램에서 사용되는 SQL과 관련된 임의의 언어 표현을 포함할 수 있다. 상기 쿼리는 바인드 파라미터(또는 바인드 변수)를 포함할 수 있거나 또는 이와 연관될 수 있다.

제 1 컴파일링 모듈(201)은 SQL과 무관한 최적화(optimization)을 수행하는 컴파일러를 지칭할 수 있다. 제 1 컴파일링 모듈(201)은 수신된 쿼리에 대한 데이터 흐름 분석(Dataflow Analysis) 및 절차 간 분석(Inter Procedural Analysis) 중 적어도 하나를 수행할 수 있다. 제 1 컴파일링 모듈(201)은 전술한 분석을 통하여 상기 바인드 파라미터에 대한 범위(range) 정보를 획득할 수 있다. 상기 획득된 바인드 파라미터에 대한 정보는 정적인(static) 값으로 표현될 수 있다.

제 1 컴파일링 모듈(201)은 획득된 바인드 파라미터에 대한 범위 정보를 힌트 형태로 생성하여, 수신된 쿼리에 이를 반영할 수 있다. 따라서, 제 1 컴파일링 모듈(201)은 수신된 쿼리에 힌트 정보를 반영함으로써 상기 수신된 쿼리를 재기록(rewriting)할 수 있다.

제 1 컴파일링 모듈(201)은 재기록된 쿼리를 SQL 컴포넌트가 판독할 수 있는 형태로 변경함으로써 실행 코드를 생성할 수 있다.

본 개시내용의 일 실시예에서, 제 1 컴파일링 모듈(201)에 의해 수행되는 동작들은 본 시스템에서의 컴파일링 스테이지(stage)에서 수행될 수 있다. 또한, 제 2 컴파일링 모듈(301)에 의해 수행되는 동작들은 본 시스템에서의 런타임 스테이지에서 수행될 수 있다. 예를 들어, 제 1 컴파일링 모듈(201)이 사용자 단말(110)에 포함되는 경우, 컴파일링 스테이지는 사용자 단말(110) 측에서 발생될 수 있다. 또한, 제 1 컴파일링 모듈(201)이 데이터베이스 서버(120)에 포함되는 경우, 컴파일링 스테이지는 데이터베이스 서버(120) 측에서 발생될 수 있다.

통신 모듈(203)은 사용자로부터 발행된 임의의 쿼리를 수신 또는 입력받을 수 있다. 쿼리는 데이터베이스 서버에서의 처리를 요청하는 임의의 요청 또는 명령을 의미하며, 예를 들어, DML(Data Manipulation Language), DDL(Data Definition Language), PL/SQL, 및/또는 ESQL 등을 포함할 수 있다. 이러한 쿼리는 바인드 파라미터를 포함하거나 이와 연관될 수 있다.

통신 모듈(203)은, 데이터베이스 서버(120) 또는 다른 사용자 단말과의 통신 기능을 제공할 수 있다. 예를 들어, 통신 모듈(203)은 수신된 쿼리에 대한 컴파일링 결과를 데이터베이스 서버(120)로 전송할 수 있다. 또한, 통신 모듈(203)은 앞서 설명된 임의의 네트워크 및/또는 데이터베이스 링크를 사용하여, 데이터베이스 서버(120) 또는 다른 사용자 단말과 통신할 수 있다. 본 개시내용의 일 실시예에서, 통신 모듈(203)은, 제 1 컴파일링 모듈(201)에 의해 컴파일링되어 재기록된 쿼리 또는 재기록된 쿼리에 대한 실행 코드를 제 2 컴파일링 모듈(301) 또는 데이터베이스 서버(120)로 전달할 수 있다. 본 개시내용의 추가적인 양상에서, 통신 모듈(203)은 제 1 컴파일링 모듈(201)에서 처리된 재기록된 쿼리(머신 코드) 및 사용자로부터 입력/수신된 소스 코드를 함께 데이터베이스 서버(120) 또는 제 2 컴파일링 모듈(301)로 전달할 수도 있다.

저장 모듈(205)은 사용자 단말(110)의 테스크 수행과 관련하여 저장되는 임의의 데이터를 임시로 또는 영구적으로 저장할 수 있다. 저장 모듈(205)은 데이터의 처리와 관련된 임의의 쿼리 또는 요청을 관리 및 저장할 수 있다. 예를 들어, 저장 모듈(205)은 개발자에 의해 작성되어 입력된(또는 수신된) 애플리케이션 소스를 저장할 수 있다. 예를 들어, 저장 모듈(205)은 클라이언트 애플리케이션을 저장할 수 있다.

다른 예시로, 저장 모듈(205)은 데이터 및 인덱스 테이블 등을 저장할 것을 결정할 수 있다. 또한, 저장 모듈(205)은 데이터 및/또는 인덱스 테이블에 대한 저장 위치를 결정할 수도 있다. 예를 들어, 저장 모듈(205)은 데이터에 대하여 데이터 테이블 상에서의 저장 위치를 결정할 수 있다. 다른 예시로, 저장 모듈(205)은 데이터에 대하여 영구 저장 매체 상의 저장 위치를 결정할 수도 있다. 저장 모듈(205)은 사용자 단말(110)에서 처리되어 저장되는 임의의 데이터를 일시적 또는 영구적으로 저장할 수 있다.

도 3은 본 개시내용의 일 실시예에 따른 데이터베이스 서버의 예시적인 블록도를 도시한다.

도 3에서 도시되는 바와 같이, 데이터베이스 서버(120)는 제 2 컴파일링 모듈(301), 통신 모듈(303) 및 저장 모듈(305)을 포함할 수 있다. 도 3에서 도시되는 모듈들은 예시적인 것이며, 상기 모듈들 중 일부가 생략될 수 있거나 또는 추가적인 모듈이 상기 데이터베이스 서버(120)에 포함될 수도 있다.

본 개시내용의 추가적인 실시예에서, 사용자 단말(110)의 제 1 컴파일링 모듈(201)은 데이터베이스 서버(120)에 통합될 수도 있다. 이러한 경우, 데이터베이스 서버(120) 내에서 제 1 컴파일링 동작(컴파일링 스테이지) 및 제 2 컴파일링 동작(런타임 스테이지)이 수행될 수 있다.

본 개시내용의 일 실시예에 따라, 제 2 컴파일링 모듈(301)은 SQL 컴파일러(SQL compiler)로 지칭될 수 있다. 상기 제 2 컴파일링 모듈(301)은, 제 1 컴파일링 모듈(201)에 의해 수행된 컴파일링 동작, 쿼리 재기록 동작 및 실행 코드 생성 동작에 따라 수신된 재기록되어 변환된 쿼리의 힌트 정보를 기초로 하여, 수신된 쿼리에 대해 최적화된 실행 플랜(optimized execution plan)을 결정할 수 있다.

제 2 컴파일링 모듈(301)은 상기 재기록된 쿼리 내에 반영된 힌트 정보를 분석함으로써, 상기 수신된 쿼리에 포함된 바인드 파라미터에 대한 값 정보를 획득할 수 있다. 제 2 컴파일링 모듈(301)은 획득된 바인드 파라미터에 대한 값 정보에 기초하여, 상기 수신된 쿼리에 대한 최적화된 실행 플랜을 결정할 수 있다.

제 2 컴파일링 모듈(301)은 사전결정된 룰(rule) 정보 및 플랜을 수행하는데 소요되는 비용 정보 중 적어도 하나에 기초하여, 상기 재기록된 쿼리에 대한 논리적 플랜(logical plan)을 생성하고, 그리고 상기 재기록된 쿼리 내에 반영된 힌트 정보를 기초로 하여, 상기 생성된 논리적 플랜에 대응되는 최적화된 물리적 플랜(physical plan)을 상기 최적화된 실행 플랜으로서 결정할 수 있다.

제 2 컴파일링 모듈(301)은 입력/수신된 쿼리에 대한 Syntax, Semantic을 확인하고, 식별자(Identifier)를 해석하고 그리고 View inline 동작을 수행할 수 있다.

제 2 컴파일링 모듈(301)에서 수행되는 최적화 동작은 Expression 최적화로 지칭될 수도 있으며, 이를 통하여 보다 정교한 Cardinality를 분석할 수 있으며 최적화된 물리적 플랜을 생성하여, 런타임에서 실행되는 쿼리의 최적화를 도모할 수 있다.

이러한 제 2 컴파일링 모듈(301)에서 수행되는 동작들은 데이터베이스 서버(120)의 런타임 스테이지에서 수행될 수 있다.

통신 모듈(303)은, 사용자 단말(110) 또는 다른 데이터베이스 서버와의 통신 기능을 제공할 수 있다. 예를 들어, 통신 모듈(303)은 수신된 쿼리에 대한 제 2 컴파일링 결과를 사용자 단말(110)로 전송할 수 있다. 또한, 통신 모듈(303)은 앞서 설명된 임의의 네트워크 및/또는 데이터베이스 링크를 사용하여, 사용자 단말(110) 또는 다른 데이터베이스 서버와 통신할 수 있다. 본 개시내용의 일 실시예에서, 통신 모듈(303)은, 제 2 컴파일링 모듈(301)에 의해 컴파일링되어 생성된 최적화된 물리적 플랜에 대해 수행된 쿼리의 처리 결과를 사용자 단말(110)로 전달할 수 있다.

저장 모듈(305)은 데이터베이스 서버(120)의 테스크 수행과 관련하여 저장되는 임의의 데이터를 저장할 수 있다. 저장 모듈(305)은 데이터의 처리와 관련된 임의의 요청을 관리 및 저장할 수 있다. 예를 들어, 저장 모듈(305)은 데이터 및 인덱스 테이블 등을 저장할 것을 결정할 수 있다. 또한, 저장 모듈(305)은 데이터 및/또는 인덱스 테이블에 대한 저장 위치를 결정할 수도 있다. 예를 들어, 저장 모듈(305)은 데이터에 대하여 데이터 테이블 상에서의 저장 위치를 결정할 수 있다. 다른 예시로, 저장 모듈(305)은 데이터에 대하여 영구 저장 매체 상의 저장 위치를 결정할 수도 있다. 저장 모듈(305)은 데이터베이스 서버(120)에서 처리되어 저장되는 임의의 데이터를 일시적 또는 영구적으로 저장할 수 있다. 저장 모듈(305)은 제 2 컴파일링 결과에 따라 생성된 실행 플랜에 대한 정보를 메타 데이터로서 저장할 수 있다. 또한, 저장 모듈(305)은 제 2 컴파일링 결과에 따라 실행 플랜에 대해 실행된 쿼리 처리 결과를 저장할 수 있다.

본 개시내용의 다른 실시예에서, 저장 모듈(305)은 제 1 컴파일링 결과에 따라 생성된 바인드 파라미터에 대한 정보 및/또는 재기록된 쿼리에 대한 정보를 저장할 수도 있다. 이러한 경우, 제 2 컴파일링 모듈은 저장 모듈에 저장된 해당 정보를 리트리브함으로써, 최적화된 실행 플랜을 결정할 수 있다.

도 4는 본 개시내용의 일 실시예에 따른 사용자 단말(또는 데이터베이스 서버)의 제 1 컴파일링 모듈에 대한 예시적인 블록도를 도시한다.

도 4에서 도시되는 바와 같이, 제 1 컴파일링 모듈(201)은, 파서(401), 시멘틱 체커(403), 제 1 최적화기(405) 및 코드 생성기(407)를 포함할 수 있다. 도 4에서 도시되는 제 1 컴파일링 모듈(201)의 컴포넌트들은 예시적인 것이며, 이 중 일부가 생략될 수 있거나 또는 추가적인 컴포넌트들이 존재할 수도 있다.

파서(401)는 수신된 쿼리에 대한 Syntax를 체크하고, Parse Tree를 생성할 수 있다. 시멘틱 체커(403)는 Abstract Syntax 트리를 생성하고 Semantic을 확일 할 수 있다.

제 1 최적화기(405)는 SQL과 무관한 컴파일링 최적화를 수행할 수 있다. 제 1 최적화기(405)는 수신된 쿼리에 대한 데이터 흐름 분석(Dataflow Analysis) 및 절차 간 분석(Inter Procedural Analysis) 중 적어도 하나를 수행함으로써, 상기 바인드 파라미터에 대한 범위(range) 정보를 획득할 수 있다. 이러한 분석들을 통해 제 1 최적화기(405)는 쿼리에 포함된 바인드 파라미터에 대한 정적인(static) 값 정보를 획득할 수 있다.

데이터 흐름 분석은 네이티브 코드에 표현된 데이터의 정의와 흐름에 대한 패턴을 데이터 흐름 다이어그램(Data Flow Diagram)으로 표현하여 분석하는 기법으로서, 네이티브 코드가 컴파일링되는 도중에 특정 위치에서의 데이터에 적용될 제약 조건(Constraint condition) 등을 결정할 수 있다.

절차간 분석은 절차간 최적화(interprocedural optimization)으로 지칭될 수 있으며, 이는 컴퓨터 프로그래밍에서 사용되는 컴파일러 기법들의 컬랙션(collection)을 의미하며, 반복되어 사용되는 함수들을 포함하는 프로그램에서의 성능을 증대시키기 위한 정적인 분석 기법이다. 이러한 분석을 통하여 함수, 코드 내의 모든 경로를 분석하여 시스템 장애, 성능 관련 오류, 파일 등의 상호 호출 관계 등에서 비롯되는 오류 등을 찾아낼 수 있다.

제 1 최적화기(405)는 획득된 바인드 파라미터에 대한 정보를 수신된 쿼리 내에 힌트 형태로 반영시킬 수 있다. 제 1 최적화기(405)는 수신된 쿼리에 바인드 파라미터에 대한 정보를 추가시킬 수 있다. 이러한 동작을 통해, 제 1 최적화기(405)는 수신된 쿼리를 재기록할 수 있다.

제 1 최적화기(405)는 네이티브 컴파일링의 기능을 수행할 수 있다. 예를 들어, 사용자로부터 입력된 PL/SQL 소스 코드에 대한 네이티브 컴파일링을 통하여 데이터베이스 서버(120)가 인식할 수 있는 실행 코드(예컨대, 머신 코드)를 생성할 수 있다. 이러한 경우, SQL 쿼리만으로 처리하기 어려운, 조건문, 반복문, 변수의 선언 또는 예외 처리 등을 네이티브 컴파일링 프로세스를 통하여 처리할 수 있다. 예를 들어, 사용자로부터 입력된 ESQL 소스 코드의 경우, 전위(pre) 컴파일링 또는 C 컴파일링을 통해 제 1 최적화기(405)에 의해 컴파일링될 수 있다.

코드 생성기(407)는 제 1 최적화기(405)에 의해 재기록된 쿼리를 제 2 최적화기(405)(즉, 데이터베이스 서버(120))가 인식할 수 있는 형태의 실행 코드로 변환할 수 있다.

도 5는 본 개시내용의 일 실시예에 따른 제 2 컴파일링 모듈에 대한 예시적인 블록도를 도시한다.

도 5에서 도시되는 바와 같이, 제 2 컴파일링 모듈(301)은, 파서(501), 변환기(503), 제 2 최적화기(505) 및 실행기(507)를 포함할 수 있다. 도 5에서 도시되는 제 2 컴파일링 모듈(301)의 컴포넌트들은 예시적인 것이며, 이 중 일부가 생략될 수 있거나 또는 추가적인 컴포넌트들이 존재할 수도 있다.

파서(501)는 수신된 쿼리에 대한 Syntax 및 Semantic 정보를 확인할 수 있다. 예를 들어, Syntax 확인과 관련하여, Inline view, Subquery, Outer Join, Connect By, Updatable Join View, Partitioned Table, Cube/Rollup, Analytic Functions, Merge Into, Hint, Materialized View 등이 체크될 수 있다.

Semantic 정보를 확인하는 것과 관련하여, 파서(501)는 데이터베이스 객체들을 식별할 수 있으며, 권한(privilege)을 확인할 수 있다. 또한, 파서(501)는 수신된 쿼리에 대한 논리적 실행 플랜을 생성할 수 있다. 상기 논리적 실행 플랜은 트리 구조로 생성될 수 있다. 또한, 파서(501)는 데이터베이스 객체들에 대한 식별자들을 확인하고 View inline 동작 등을 수행할 수 있다.

변환기(503)는 파서(501)에 의해 생성된 논리적 실행 플랜을 보다 좋은 또는 다른 논리적 플랜으로 변경할 수 있다. 변경된 논리적 플랜에 대한 처리 결과는 파서(501)에 의해 생성된 논리적 플랜에 따른 처리 결과와 동일하다. 즉, 변환기(503)은 수행시간이 짧아질 수 있는 방식의 논리적 플랜을 생성할 수 있으며 또는 최적화기(505)에서 보다 많은 물리적 실행 플랜을 고려할 수 있는 플랜을 생성할 수도 있다. 또한, 변환기(503)은 사전결정된 룰(rule) 정보 및 플랜을 수행하는데 소요되는 비용 정보 중 적어도 하나에 기초하여, 상기 재기록된 쿼리에 대한 논리적 플랜을 생성할 수도 있다.

예를 들어, 변환기(503)에서 처리될 수 있는 특징들은: Join Elimination, Outer-join Simplification, View Merging, Subquery Unnesting, Subquery Elimination, Aggregation subquery Elimination, Orderby Elimination 및/또는 Subquery Coaleascing 등을 포함할 수 있다.

최적화기(505)는 변환기(503)에서 생성된 논리적 실행 플랜으로부터 수행시간이 가장 짧게 걸릴 것으로 예상되는 물리적 실행 플랜을 생성할 수 있다. 예를 들어, 최적화기(505)는 각각의 논리적 실행 플랜의 노드에 대하여 실행기(507)에서 실제로 수행해야할 작업들을 결정하고 그리고 작업들의 수행 순서를 결정할 수 있다. 이러한 최적화기(505)는 비용-기반 최적화를 수행할 수 있으며, 여기에서의 비용은 I/O 및 CPU(또는 GPU)의 처리 비용을 포함할 수 있다.

본 개시내용의 일 실시예에서, 최적화기(505)는 힌트로서 받은 바인드 파라미터에 대한 정보를 기반으로 최적의 물리적 실행 플랜을 생성할 수 있다. 최적화기(505)는 재기록된 쿼리 내에 반영된 힌트 정보를 기초로 하여, 상기 수신된 쿼리에 포함된 상기 바인드 파라미터에 대한 값 정보(또는 범위 정보)를 획득하고, 그리고 상기 획득된 바인드 파라미터에 대한 값 정보(또는 범위 정보)에 기초하여, 상기 수신된 쿼리에 대한 최적화된 물리적 실행 플랜을 결정할 수 있다.

실행기(507)는 최적화기(505)에 의해 생성된 물리적 실행 플랜에 따라 명시된 작업들을 실제로 수행할 수 있다. 수행된 결과 데이터는 최종적으로 사용자 단말(110) 또는 사용자 측으로 전달될 수 있다.

도 6은 본 개시내용의 일 실시예에 따라 데이터베이스 애플리케이션을 위한 최적화 기법에 대한 개략적인 표현을 도시한다.

도 6에서 도시되는 도면은 예시적인 것일 뿐, 일부의 단계가 생략될 수 있거나 또는 추가적인 단계가 존재할 수도 있다.

도 6에서 도시되는 바와 같이, 애플리케이션 소스(601)로부터 발행된 쿼리는 SQL(602)을 포함할 수 있다. 여기에서의 애플리케이션 소스(601)는 클라이언트, 사용자 등을 지칭하거나 또는 이들에 의해 조작되는 애플리케이션 프로그램, 컴퓨터 장치, 사용자 단말 등을 의미할 수 있다.

애플리케이션 소스(601)로부터 발행된 쿼리는 제 1 컴파일링 모듈(603)의 제 1 최적화기(604)를 통하여 애플리케이션 바이너리(605)로 변환될 수 있다.

애플리케이션 바이너리(605)는 제 2 컴파일링 모듈(607)에서 처리할 수 있는 형태의 언어를 포함할 수 있다. 애플리케이션 바이너리(605)는 애플리케이션 소스(601)로부터 발행된 SQL에 힌트 정보가 반영된 재기록된 SQL(606)을 포함할 수 있다.

제 2 컴파일링 모듈(607)의 제 2 최적화기(608)는 재기록된 SQL(606)을 기초로 하여 최적화된 물리적 실행 플랜(609)을 생성할 수 있다.

본 개시내용의 일 실시예에서, 하나의 테이블의 99%는 성별 남자인 경우에 대한 값을 포함하며, 1%는 성별 여자인 경우에 대한 값을 포함한다고 가정한다. 이러한 경우, 기존의 기법인 바인드 피킹(Bind Peeking) 기법을 사용하는 경우, 최초로 인입되는 바인드 파라미터의 값으로 전체 실행 플랜이 고정적으로 결정될 수 있다. 전술한 가정 하에서는, 바인드 파라미터의 값이 성별 여자인 경우에는 인덱스 스캔을 수행하는 것이 바람직하며, 바인드 파라미터의 값이 성별 남자인 경우에는 전체(full) 스캔을 수행하는 것이 바람직하다. 본 개시내용의 일 실시예에 따른 방식의 경우, 바인드 파라미터의 값(예컨대, 성별 정보)이 컴파일링 스테이지에서 사전분석된 이후에 힌트 형식으로 데이터베이스 서버의 제 2 컴파일링 모듈로 전달되기 때문에, 데이터베이스 서버의 제 2 컴파일링 모듈은 힌트 정보에 따라 바인드 파라미터에 의해 표현되는 성별 정보가 여자인 경우 인덱스 스캔에 대한 실행 플랜을 생성하고 성별 정보가 남자인 경우 전체 스캔에 대한 실행 플랜을 생성할 수 있다. 따라서, 보다 효율적이고 정확한 실행 플랜이 생성될 수 있다.

본 개시내용의 일 실시예에서, 제 1 컴파일링 프로세스를 통하여 바인드 파라미터의 정보를 SQL 힌트로서 생성하기 때문에, 바인드 파라미터가 포함된 쿼리에 대한 정확한 Selectivity가 계산될 수 있다. 기존의 기법인 적응형 커서 공유(Adaptive Cursor Sharing) 기법을 사용하는 경우와 비교할 때, 본 개시내용에 따른 실시예는 별도의 서브플랜을 찾는 오버헤드가 발생되지 않는다는 장점이 존재한다.

본 개시내용의 일 실시예에서, 애플리케이션 소스로부터 발행된 쿼리가 이하의 내용을 포함한다고 가정한다:

Select decode (:B1 < 10, :B1*10, :B1*20) from tbl1;

이러한 쿼리의 경우 기존의 기법인 적응형 커서 공유 기법을 적용할 수 없다. 하지만, 본 개시내용에 따른 기법을 통하여 제 1 컴파일링 모듈을 거쳐 수신된 쿼리는 이하와 같이 재기록될 수 있다:

Select :B1*10 FROM TBL1;

Select :B1*20 FROM TBL1;

따라서, 본 개시내용의 일 실시예에 따르면, 바인드 파아미터의 값 정보를 힌트 정보로 획득함으로써 Cardinality 예측의 정확성이 달성될 수 있으며, 기존의 타 기법들에 비하여 런타임 오버헤드가 줄어들기 때문에 데이터베이스의 성능이 증대된다는 장점이 존재한다. 본 개시내용에 따른 기법은 ESQL, PL/SQL 등과 같은 삽입된(embedded) SQL 언어로 애플리케이션 프로그램을 최적화시키는 경우, 그리고 C, C++, Java DB 클라이언트 라이브러리 등을 사용하는 애플리케이션 프로그램을 최적화시키는 경우 등에 적용될 수 있다.

도 7은 본 개시내용의 일 실시예에 따라 데이터베이스 애플리케이션을 위한 최적화 기법의 예시적인 순서도를 도시한다.

도 7에서 도시되는 도면은 예시적인 것일 뿐, 일부의 단계가 생략될 수 있거나 또는 추가적인 단계가 존재할 수도 있다.

도 7에서 도시되는 바와 같이, 사용자 단말(110)은 바인드 파라미터를 포함하는 쿼리를 사용자로부터 입력/수신 받을 수 있다(701). 그리고나서, 사용자 단말(110)은 데이터 흐름 분석 및 절차간 분석 중 적어도 하나의 분석을 수행함으로써, 수신된 쿼리에 포함된 바인드 파라미터에 대한 정보를 컴파일링 스테이지에서 획득할 수 있다(703).

사용자 단말(110)은 획득된 바인드 파라미터에 대한 정보를 힌트 정보로서 상기 수신된 쿼리 내에 반영시킴으로써 쿼리를 재기록할 수 있다(705). 사용자 단말(110)은 재기록된 쿼리를 네이티브 컴파일링함으로써 데이터베이스 서버(예컨대, 제 2 컴파일링 모듈)가 실행할 수 있는 실행 코드로 변환할 수 있다(707).

데이터베이스 서버(120)는 재기록된 쿼리 내에 반영된 힌트 정보를 기초로 하여, 수신된 쿼리에 대한 최적화된 실행 플랜을 결정할 수 있다(709).

전술한 바와 같이, 도 7에서의 단계 701 내지 707이 사용자 단말(110)에서 수행되는 것으로 기술되었으나, 해당 단계들은 데이터베이스 서버(120)에 통합되어 데이터베이스 서버(120)에 의해 수행될 수도 있다.

도 8은 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, 본 명세서에서의 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 판독가능 저장 매체 및 컴퓨터 판독가능 전송 매체를 포함할 수 있다.

컴퓨터 판독가능 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 판독가능 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.

컴퓨터 판독가능 전송 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, 컴퓨터 판독가능 전송 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 전송 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 예를 들어, 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 저장 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 저장 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 저장 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. 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 (1)

1. 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 데이터베이스 애플리케이션을 위한 최적화(optimization) 동작들을 수행하도록 하며, 상기 동작들은:
   바인드 파라미터(bind parameter)를 포함하는 쿼리를 수신하는 동작; 및
   상기 수신된 쿼리에 포함된 상기 바인드 파라미터에 대한 정보를 획득하는 동작;
   을 포함하는,
   컴퓨터-판독가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.

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