DBMS(Database Management System)는 다수의 사용자들이 데이터베이스에 접근하여 손쉽게 데이터를 사용할 수 있도록 해주는 소프트웨어 시스템이다. 오라클(Oracle)을 선두로 한 상용서비스들과 MySQL을 중심으로 하는 오픈소스 DBMS가 있다. MySQL이 오라클에 인수된 이후 MariaDB가 발표되어 수요가 증가하고 있으며, 기존 SQL과 다른 성격의 NoSQL DBMS들도 상황에 따라 관심이 늘어나고 있는 추세이다. 동일한 형태의 대용량 데이터들을 바탕으로 오픈소스 DBMS간 실제 성능비교분석이 필요함에 따라 본고에서는 오픈소스DBMS의 MariaDB와 문서중심(Document-Centric) 데이터베이스인 MongoDB간의 성능비교분석을 연구하였고, 나아가 그에 따른 결과를 바탕으로한 빅데이터관련 데이터베이스관리시스템을 제안하고자 한다.
최근에 공간 데이타의 수집 방법이 발전하면서 다양한 산업과 연구 분야에서 공간 데이터가 생성되고 유통 및 활용되고 있다. 이러한 대용량의 공간 데이타를 효율적으로 처리하기 위하여 ESRI의 ArcSDE, Oracle의 Oracle Spatial과 같은 기존 DBMS를 확장하는 연구들이 활발히 진행되고 있다. 그러나 이러한 상용 DBMS의 확장을 사용 시에는 추가적인 비용이 발생하고, 사용되는 공간 데이터 타입과 공간 연산자들이 서로 상이함으로 인해 상호운용성의 문제를 초래하고 있다. 따라서 본 논문에서는 OGC(Open Geospatial Consortium)에서 제시한 "SQL을 위한 심플 피쳐 명세(Simple Features Specification for SQL)"의 표준 인터페이스를 지원하는 OpenGIS 공간 인터페이스를 Oracle 상에서 개발하였다. OpenGIS 공간 인터페이스는 "SQL을 위한 심플 피쳐 명세"에서 제시한 모든 데이타 타입과 공간 연산자를 지원하기 때문에 사용자는 추가적인 비용 없이 본 논문에서 개발한 OpenGIS 공간 인터페이스를 사용하여 Oracle의 대용량 공간 데이타를 효율적으로 처리할 수 있다. 또한, 성능 평가를 통해 OpenGIS 공간 인터페이스가 Oracle Spatial보다 응답 시간 측면에서 우수한 성능을 보임을 입증하였다.
XML은 웹에서 구조화된 정보나 반-구조화된 정보를 교환하고 저장하는데 있어서 하나의 표준 마크업 언어로 채택되고 있는 추세이다. 웹을 통한 정보교환에 있어서, XML 메시지의 소스 데이터는 Legacy 데이터베이스에 저장되어 있기 때문에 XML 응용과 데이터베이스 시스템과의 원활한 연계가 요구되어진다. 이를 위하여 Oracle8i와 9i 및 Informix 그리고 SQL2000과 같은 DBMS들은 XML을 취급하기 위하여 자신의 DBMS들을 확장하고 있다. 그러나 이러한 방법은 플랫폼-종속적이며 DBMS-종속적이다. 따라서 원활한 XML 응용과 데이터베이스 시스템과의 연계를 위해서는 플랫폼-독립적이며 DBMS-독립적인 연계방안이 요구된다. 이에 따라 본 논문에서는 XML응용과 기존의 데이터베이스 시스템과의 원활한 연계를 위하여. XML DTD를 토대로 관계형 데이터베이스 스키마를 설계하기 위한 미들웨어 컴포넌트를 설계하였다.
데이터베이스라 하면 어렴풋이 어떻다하는 것은 알 것이다. 그러나 데이터베이스를 제작하는 툴 즉 데이터베이스 관리시스템(DBMS)은 직접 접해본 적은 거의 없을 것이다. 접한다 해도 과연 이 프로그램이 DBMS인지 또는 DBMS라 할지라도 어떻게 다루는지 모르고 지나치는 경우가 많을 것이다. 그리고 데이터베이스를 구축하고 프로그램을 선택할 때 DBMS에 대한 자료가 없어서 망설이는 경우도 있을 것이다. 또한 국내에 유통되는 국내외 제작한 많은 DBMS들이 있다. 이 많은 DBMS들 중에서 내가 필요로 하는 것은 어떤 제품인지 판가름하기는 좀 곤란할 것이다. 이러한 독자들의 고민을 조금이나마 해소하기 위해서 본지에서는 매월 1개 제품을 선택하여 소개하고자 한다. 지난호 사이베이스에 이어 두번째로 오라클을 게재하고자 한다. 이번에 게재되는 ORACLE은 지난 9월에 선보인 ORACLEWORKGROUP/20000과 ORACLE 7 데이터베이스 관리시스템 R7.1을 소개하고자 한다.
데이터스트림 관리시스템(DSMS)의 많은 응용분야에서는 단순한 실시간 스트림 데이터의 효율적인 처리뿐만 아니라 기존의 DBMS와 결합하여 데이터마이닝이나 데이터웨어하우징 같은 고급 서비스를 사용자에게 제공하는 것을 요구하고 있다. 본 논문에서는 고급 서비스를 위하여 DSMS와 DBMS를 결합한 시스템의 성능평가를 위한 도구를 개발하였다. 기존 연구 개발된 대표적인 DSMS와 DBMS를 결합하여 네트워크 모니터링 스트림 데이터를 기반으로 통합된 시스템의 성능평가를 수행하였다. 통합된 시스템의 평가를 위하여 JAVA로 통합 시스템 성능 평가 툴을 개발하였으며, 개발 된 툴을 이용하여 DSMS(STREAM, Coral8)와 DBMS(MySQL, Oracle10g)를 결합한 시스템의 성능평가를 수행하였다
최근 개인 휴대폰의 대중화에 따라 기존의 유선 인터넷 환경과 휴대폰 서비스가 결합된 무선 인터넷서비스가 각광을 받고 있다. 현재 웹을 기반으로 WAP 인터페이스를 제공하는 회사들은 디스크 기반DBMS를 사용한다. 데이터의 전송 속도가 유선 상에 비해 떨어지고 회선이 불안정한 무선 인터넷의 특성상, 응답 시간이 느릴 결우 사용자는 서비스 이용에 큰 불편을 느낄 수밖에 없고, 이용상에 오류가 생길 가능성이 높아진다. 이에 비추어 볼 때 응답 시간은 기존의 유선 인터텟 서비스에 비해 더욱 중요한 요소로 작용한다. 디스크 기반 DBMS는 이와 같은 요구 조건을 만족하지 못한다. 그에 반해 구조가 간단하면서 높은 성능을 낼 수 있는 메인 메모리 DBMS는 무선 인터넷 서비스에 적합한 환경을 제공한다. 본 논문에서는 2세대 고성능 메인 메모리 DBMS인 P*TIME을 이용하여 무선 인터넷 서버를 구현하고, 그 성능을 상용 DRDBMS인 Oracle을 이용했을 때의 성능과 비교 분석해 본다. WML, WML Script, JSP를 이용하여 PIMS 서비스를 구현해 본 결과, 동시 접속자 수가 늘어남에 따라 Oracle과 P*TIME의 성능 차이는 더욱 크게 벌어져 동시 접속자 수가 50명일 경우 P*TIME이 100배 이상의 성능을 보였다.
최근 3차원 실내 외 공간정보데이터 모델에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 이러한 데이터 모델을 기반으로 구축된 3차원 공간데이터는 양이 방대하고 비교적 복잡한 구조를 갖는다. 따라서 이를 효과적으로 저장 및 관리, 응용하기 위해서는 DBMS를 활용하는 것이 유리하다. 이러한 필요에 의해 Gep-DBMS에서 데이터를 저장하고 응용하는 연구가 많이 이루어지고 있는데 Oosterom, Arens 등이 3차원 건물, 지표의 Geometry와 Topology를 DBMS에 저장하는 방법을 연구하였다. 본 논문은 GML3 기반의 3차원 도시 모델의 저장 및 교환을 위한 포맷인 CityGML 1.0을 따르는 구조로 데이터를 데이터베이스에 저장하였으며, 상용 DBMS인 Oracle Spatial 11g를 사용하였다.
KOSPI 200 index options market has the highest trading volume in the global options markets. The risk and return structure of options contracts are very complex. Volatility complicates options trading because volatility plays a central role in options pricing process. This study develops a trading system for KOSPI 200 index options trading using KOSPI 200 volatility index. We design a database system to handle the complex options information such as price, volume, maturity, strike price, and volatility using Oracle DBMS. We then develop options trading strategies to test how the volatility index is related to the prices of complicated options trading strategies. Back test procedure is presented with PL/SQL of Oracle DBMS. We simulate the suggested trading system using historical data set of KOSPI 200 index options from December 2008 to April 2012.
관계형 DBMS 질의 최적화기는 기본적으로 통계정보(statistics), 선택도(selectivity), 카디널리티(cardinality), 비용(cost) 순으로 특정 실행 계획(Execution Plan)의 수행비용을 예측한다. 질의 최적화기가 최적의 실행 계획을 선택하는데 있어서 정확한 통계정보 유지와 올바른 선택도 그리고 카디널리티 예측이 무엇 보다 중요하다. 이 논문에서는 관계형 DBMS의 질의 최적화기가 비용을 계산하는 과정에서 발생할 수 있는 오류의 종류와 원인을 밝히고 각각의 오류에 대한 해결 방안을 진단 도구를 통하여 제시하도록 하겠다. 질의 최적화기의 오류로 인해 발생하는 잘못된 선택도와 카디널리티 예측을 인지하고 사용자에게 적절한 해결책을 제시한 후 실행 계획이 어떻게 바뀌었는지, 성능이 얼마나 향상되었는지를 확인하기 위해 진단 도구를 개발하고 그 결과를 분석하였다. 실험을 통해 본 논문에서 제시하는 질의 최적화기의 오류로 인한 문제를 가시적으로 확인할 수 있었으며, 부정확한 통계정보 유지와 잘못된 선택도 예측으로 인해 발생하는 문제가 어느 정도 해결된 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 정보보안 담당자의 분석 업무 부하를 줄이고, 신속한 정보유출 감지를 위해 로그 데이터를 이용한 통합모니터링 관리시스템을 구현을 제안한다. 이를 위해 개별 보안시스템(MSSQL)에서 발생하는 대용량의 로그 데이터를 통합모니터링 관리시스템(ORACLE)으로 전송하는 이(異)기종 DBMS간의 전송 모듈을 개발하고, 전송된 로그 데이터를 일자별, 개인별로 수치화하는 방법에 대해 연구하고, 수치화된 데이터를 이용해 정보유출 징후감지 시 악의적인 사용자에 대한 검사와 조치 방법에 대해 연구했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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