Distributed Database
분산 데이터베이스 시스템은 물리적으로 서로 다른 여러 개의 컴퓨터에 위치한 데이터베이스들을 사용자가 논리적으로는 마치 하나의 데이터베이스인 것 처럼 사용할 수 있는 시스템
- 분산 처리기 : 지리적으로 분산되어 있는 컴퓨터 시스템
- 분산 데이터베이스 : 지리적으로 분산되어 있는 지역 데이터베이스
- 통신 네트워크 : 지리적으로 분산된 처리기들을 연결시키는 네트워크
자원을 공유함으로써 논리적으로 하나의 시스템 기능을 할 수 있게 함
Advantage of Distributed Database
- 분산 데이터베이스는 새로운 노드를 첨가함으로써 기존 시스템 서비스를 중단시키지 않고도 쉽게 데이터 용량 확장 가능
- 각각의 데이터베이스는 물리적으로 독립성을 가지며 각 지역에서 자치적으로 관리할 수 있음
- 어느 한 사이트의 장애나 개별적인 통신 장애의 영향을 받는 범위가 축소되므로 전체 시스템의 신뢰성과 가용성을 높일 수 있음
- 데이터의 사용도에 따라 데이터의 위치를 효율적으로 분산시킴으로써 응답 시간과 통신 비용을 줄일 수 있음
Object-Oriented Database
객체지향형 데이터베이스는 객체지향형 데이터 모델을 기반으로 하여 데이터베이스를 이름, 속성, 메소드를 가지는 객체들의 집합으로 수성함
1990년대에 들어서 하드웨어와 소프트웨어의 발달로 데이터베이스에 복잡한 구조의 멀티미디어 데이터를 저장할 필요성이 요구되면서 이러한 데이터를 지원하기 위한 객체지향형 데이터베이스가 탄생하게 됨
Advantages of Object-Oriented Database
객체지향형 데이터베이스는 사용자 정의 데이터 유형을 지원하며 이 데이터 유형 간의 상속성을 이용하여 복잡한 정보를 보다 쉽게 모델링 할 수 있게 함
데이터를 객체로서 저장하기 때문에 Java, C++, Smalltalk 과 같은 객체지향 프로그래밍 언어로 작성된 응용 프로그램의 데이터 구조와 쉽게 호환이 되는 장점을 지님
객체지향형 데이터베이스 상용 제품 업체들의 컨소시엄인 ODMG는 1993년에 객체지향형 데이터베이스 관리 시스템을 위한 표준안을 처음 발표하였으며 현재는 1997년 개정된 ODMG 2.0을 사용하고 있음
역사가 비교접 짧은 객체지향형 데이터베이스는 데이터베이스의 기본적은 기능에 대한 지원이 아직 부족하기 때문에 현재까지는 관계형 데이터베이스만큼 널리 사용되고 있지는 않음
- 사용자 정의 데이터 유형과 상속성 지원
- 멀티미디어 데이터와 대용량 데이터를 위한 복잡한 모델링 쉽게 가능
- 관계형 데이터베이스 언어인 SQL의 확장된 표준 SQL-1999를 사용하여 데이터를 손쉽게 access 가능
- 향상된 트랜잭션 처리 및 안정성, 보안 등의 다양한 데이터베이스 기능 제공
Data Warehouse Overview
데이터 웨어하우스는 의사결정 지원을 위해 여러소스의 데이터를 수집해 전략적으로 통합하여 저장한 데이터 저장소
데이터 웨어하우스 내에는 기업의 여러 가지 주제 영역에 관련된 text, image, video, audio, and even special 데이터 등 다양한 유형의 모든 데이터가 포함됨
데이터 웨어하우스를 구축하기 위해서는 기존의 운영계 시스템을 비롯한 다양한 데이터 소스로부터 데이터를 추출하여 정제, 로드하는 과정이 필요하며 구축된 데이터 웨어하우스의 데이터를 이용하기 위해 효과적인 데이터 access 및 분석 방법이 필요함
Data Warehouse Terminology
- Data Mart
데이터 마트는 업무별 또는 부서별 정부 요구사항을 만족시키는 몇몇 주제 영역에 대한 데이터를 포함하는 소규모의 주제지향적 데이터 웨어하우스임
데이터 마트는 전사적 데이터 웨어하우스로부터 데이터를 추출하여 구축하거나 운영계 시스템으로부터 직접 데이터를 추출하여 구축할 수 있음
- OLAP
데이터 웨어하우스 내에 저장되어 있는 대규모의 다차원 데이터를 동적으로 분석, 통합하여 보고서를 만드는 과정
기본적은 OLAP 기능은 데이터베이스 자체에서 제공되기도 하며 보다 효율적으로 복잡한 분석을 위한 기능들을 제공하는 OLAP tool 을 사용할 수도 있음
- Data Mining
데이터 마이닝은 대량의 데이터로부터 관련된 정보를 발견하는 과정으로서 데이터로부터 체계적이고 자동적으로 통계적 규칙이나 패턴을 찾는 과정
Internet Computing Architecture
컴퓨팅 환경은 초기 메인프레임 환경에서 클라이언트 / 서버 환경으로 발전해 왔으며, 오늘날에는 작업 그룹이나 기업 단위를 뛰어넘어 전세계를 연결하는 인터넷 컴퓨팅 환경으로 급속하게 변화하고 있음
- Mainframe Architecture
중앙의 거대한 메인프레임 컴퓨터에 다수의 사용자들이 단지 입출력 기능만을 가지는 단말기로 접속하는 형태
응용 프로그램과 데이터베이스가 모두 메인프레임에 위치하기 때문에 중앙의 메인프레임 컴퓨터에 부하가 많음 - Client / Server Architecture
사용자 컴퓨터는 응용 프로그램만을 가지고 데이터베이스는 서버에 위치하는 형태
응용프로그램의 종류가 다양해지고 사용자와 서버의 수가 점점 늘어남에 따라 전체적인 시스템 구조가 복잡해지고 관리 비용이 많이 든다는 단점이 있음
- Internet Computing Arcitecture
응용 프로그램과 데이터베이스를 각각 애플리케이션 서버와 데이터 서버에 분리하여 위치시키고 사용자 컴퓨터는 UI만 담당하는 형태
사용자들은 단지 웹 브라우저만 설치되어 있으면 전세계 어디에서나 서버에 접속하여 애플리케이션을 실행하고 데이터를 사용할 수 있으며 애플리케이션과 데이터베이스가 서버에서 전문적이고 효과적으로 관리되므로 사용이 쉽고 관리 비용이 절감되는 장점이 있음
Database requirements in Internet computing
- 고성능의 트랜잭션 처리 능력 : 인터넷 환경에서 세계 어느 곳에서 언제나 시스템에 접속을 시도하고 처리할 수 있음
급증하는 정보 저장 및 자료 처리 요구에 효과적으로 대응할 수 있도록 쉽게 확장할 수 있는 기능 필요
- 시스템 가용성 및 안전성 : 인터넷 환경의 시스템은 1년 365일 24시간 서비스가 요구되는 경우가 많음
언제나 시스템 사용이 가능해야 하며 또한 파괴적인 의도의 시스템 접근을 차단할 수 있는 안전 지원 기능 필요 - 웹 응용 시스템과의 유연한 연동 : 현재 인터넷 환경의 주도적인 시스템 개발 언어인 Java로 개발된 프로그램을 수정 없이 데이터베이스 서버에서도 실행할 수 있다면 개발자의 부담을 상당히 줄여줄 수 있음 다양한 웹 응용 프로그램을 수행하는 애플리케이션 서버와도 쉽게 연동될 수 있어야 함
- 편리한 관리 지원 : 인터넷 환경에서 데이터베이스는 엄청나게 많은 데이터를 관리하게 되므로 이에 대한 백업, 복수, 시스템 최적화 등의 관리 업무가 큰 부담이 될 수 있음
보다 쉬운 관리 작업을 지원할 수 있는 기능 필요
E-business and Database
Ebusiness
인터넷 컴퓨팅 환경을 통해서 새로운 방식으로 수행되는 비즈니스
한 회사의 전산 시스템이 회사 안에서 발생되는 모든 업무 처리를 지원하고 그 결과 발생한 엄청난 양의 비즈니스 정보를 관리하게 됨
이러한 정보를 이용하여 다른 회사의 시스템과 직접 연결되어 상호 작용하기도 하고 고객들과 직접 연결되기도 함
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