한국형 DBMS 개발 어떻게 할 것인가 ?

김 형주 교수서울대학교 컴퓨터공학과객체지향시스템 연구실

1999 년 5 월

SNU OOPSLA Lab. 2

목차

History of DBMS DBMS 시장 동향 국내 DBMS 개발 동향

– Motivation

– Various Efforts

– SNU OOPSLA Lab.

국산 Software 의 개발– 지난 10 년간의 교훈– 우리의 현실– SW 분야를 위한 제안

SNU OOPSLA Lab. 3

DBMS 란 ?

방대한 양의 데이터를 편리하고 효율적으로 저장 , 검색할 수 있는 환경을 제공해 주는 시스템 소프트웨어

지원되어야 할 기능– 효율적인 스토리지 (storage) 관리– 동시성 제어 (concurrency control) 및 고장 회복 (recovery)

– 효율적인 질의 도구– 응용 프로그램 개발 환경

History of DBMS

SNU OOPSLA Lab. 4

naiveusers

applicationprogrammers

casualusers

databaseadministrator

applicationprograms

applicationprograms system

callssystemcalls queryquery database

schemedatabasescheme

filemanager

filemanager

data filesdata files

data dictionarydata dictionary

applicationprograms

object

applicationprograms

objectdatabasemanager

databasemanager

data manipulationlanguage

precompiler

data manipulationlanguage

precompilerquery

processorquery

processor data definitionlanguagecompiler

data definitionlanguagecompiler

DBMS

disk storage

DBMS Architecture

History of DBMS

SNU OOPSLA Lab. 5

계층형 및 네트워크 DBMS

초기의 DBMS 1970 년대 초기 이후 IMS (IBM), System/2000(MRA) DMS 1100 (Sperry), Total (Cincom), IDMS, IDS II

장점– 링크 (pointer) 를 통한 빠른 데이터 접근

단점– Weak Physical Data Dependence

History of DBMS

SNU OOPSLA Lab. 6

관계형 DBMS

1970 년대 후반에서 80 년대 초반– E.F.Codd, 1970 CACM Paper “The Relational Data Model”

선언적 ( 비절차적 ) 인 질의어 사용– 질의 최적화 (query optimization) 가 필요

System/R (IBM San Jose)– 1976

– 최초의 상업용 관계형 DBMS

Ingres (UC Berkely) – 1976

– 최초의 연구용 관계형 DBMS

History of DBMS

SNU OOPSLA Lab. 7

계층형 및 네트워크 DBMS 와의 비교

RDB 장점– 수학적 기반 (Relational Data Model)

– 사용의 편이성 (value based)

RDB 단점– 성능저하 ( 질의 최적화 기법으로 극복 )

• value base 연산• 조인

– Flat relation

• 계층형 및 네트웍 데이터 구조의 직접적 표현 불가

History of DBMS

SNU OOPSLA Lab. 8

관계형 DBMS 의 번성

1970 년대와 1980 년대 말 까지 최적의 관계형 데이터베이스 스키마를 구하기

위한 functional dependency theory 연구 성능향상을 위한 SQL 문 최적화 알고리즘 개발 동시성 제어 및 deadlock detection 알고리즘 연구 관계형 데이터 모델의 표현력을 높이기 위한

semantic 데이터 모델에 대한 연구 수행

History of DBMS

SNU OOPSLA Lab. 9

새로운 응용분야의 출현 (1980-85)

CAD/CASE/CAM 분야 인공 지능 분야

– 전문가 시스템 (expert systems)

Multimedia 분야– IMAGE, TEXT, AUDIO, VIDEO 등의 데이터 처리

Telecommunication Rich data model 과 데이터베이스 기능들이

요구됨

History of DBMS

SNU OOPSLA Lab. 10

객체지향 DBMS 의 등장

1985 년 ~ 1995 년 Research prototype

– ORION, POSTGRES, ENCORE/ObServer, AVANCE 등

Commercial Products:– O2, ObjectStore, Objectivity, Versant 등

ODMG-93

History of DBMS

SNU OOPSLA Lab. 11

객체지향 DBMS 특징

객체지향 데이터 모델 지원– 객체 (object), 객체 식별자 (object identity)– 클래스– 클래스 계층구조 , 계승 (inheritance)

Semantic 데이터 모델 확장– Composite object– Version

Persistent 프로그래밍 언어 Long-duration transaction Large object ODMG-93

History of DBMS

SNU OOPSLA Lab. 12

객체 관계형 DBMS 의 등장 배경

객체 DBMS 의 장점– 빈번한 동일 객체 접근 시 빠른 접근 제공 (object cache)

– 복잡한 데이터 모델 지원

객체 DBMS 의 제약 점– 효율적인 질의 처리 미비– 시스템의 안정성 미비

새로운 응용에 대한 지원 ( 복잡한 데이터 모델 등 ) 과 효율적인 질의 처리 요구됨

History of DBMS

SNU OOPSLA Lab. 13

객체 관계형 DBMS 의 시대개막

객체기능을 갖춘 관계형 DBMS 1996 년 , 상용 객체 관계형 DBMS 등장 ORDBMS 의 주요 기능

– LOB(large object) 지원– 사용자 정의 데이터 타입 지원 ( 객체 지원 )

– 타입 계승 지원– 사용자 정의 함수 및 저장 프로시저 지원– Application domain specific extension 지원– SQL 프로시저 확장– 룰 (rule)/ 트리거 (trigger) 시스템 지원

History of DBMS

SNU OOPSLA Lab. 14

DBMS 세계 시장 동향

관계형 DBMS - Oracle– 1997 년 70 억 $

– 1998 년 85 억 $

– 1999 년 100 억 $ (Orcale 8i: ORDBMS)

객체지향형 DBMS 전체 시장– 1997 년 2 억 $

– 1998 년 3 억 $ 내외

DBMS 시장 동향

SNU OOPSLA Lab. 15

DBMS 국내 시장 동향

관계형 DBMS– 92 년도 : 260 억원 (2,700 copy -- informix 110 억원 , Oracle 115 억원 )– 93 년도 : 310 억원 (1,800 copy -- informix 87 억원 , Oracle 117 억원 )– 94 년도 : 470 억원 (2,800 copy -- informix 160 억원 , Oracle 200 억원 )– 95 년도 : 600 억원 (3,200 copy -- informix 200 억원 , Oracle 300 억원 )– 96 년도 : 880 억원– 97 년도 : 1,200 억원 (Oracle 1000 억원 , …)– 98 년도 : IMF 로 상당히 고전 – 99 녀도 : ERP 와 EC 등의 강세 로 회복세

DBMS 시장 동향

SNU OOPSLA Lab. 16

한국형 DBMS 개발의 Motivation

88 올림픽 이후 Software 분야의 활성화 한국형 “ Something” 의 논리 DBMS seemed “EASY” SI 분야의 활성화에 따른 로열티의 문제 국내 전산학 Ph.D. 중 DB 분야 최다 인력

국내 DBMS 개발 동향

SNU OOPSLA Lab. 17

다양한 노력들

이름 개발연도 특징 개발기관 상품화KORED 1989 관계형 DBMS 인하대

IM 1990 관계형 DBMS KAIST

바다-I 1991 관계형 DBMS ETRI 대우통신코다 1992 관계형 DBMS 삼성전자 삼성전자

바다-II 1993 관계형 DBMS ETRI 대우통신SRP 1995 관계형 DBMS 서울대SOP 1995 객체지향 DBMS 서울대

Odysseus 1995 객체지향 DBMS KAIST

바다-III 1997 멀티미디어 DBMS ETRIOMEGA 1998 GIS 전용 OO DBMS KAIST

국내 DBMS 개발 동향

SNU OOPSLA Lab. 18

Fail, Fail and Another Fail !

국내 DBMS 개발 동향

SNU OOPSLA Lab. 19

SNU OOPSLA-Lab. 의 DBMS 개발 논리 SI 업체의 DBMS 개발팀 보유

– 최소 20~30 명의 연구원– 연구원 1 인당 6000 만원 / 년– 최소 1 년 예산 20 억원 소요

서울대 개발 후 Source Licensing( 컨소시엄 )– 대기업 5000 만원 / 년– 중소기업 3000 만원 / 년

30 명의 서울대 석 , 박사 연구원의 R&D– 향후 10 년 동안의 version-up

– 연구원들의 졸업 후 컨소시엄 업체에 진출

국내 DBMS 개발 동향

SNU OOPSLA Lab. 20

OOPSLA Lab. 소개

연혁– 1991. OOPSLA Lab. OPEN

– 1993. 2. 첫 석사 배출• 안 정호 , 이 강우 , 이

상원 , 조 은선– 1995. 3. 관계형 DBMS SRP

발표– 1995. 11. 객체지향 DBMS

SOP 발표– 1998. 8. 첫 박사 배출

• 안 정호 , 조 은선

연구원 현황

졸업생 현황

석사1 년

석사2 년

박사1 년

박사2 년

박사수료

6 명 6 명 4 명 3 명 10 명

배출 진학 취직 유학 기타

석사 32 20 7 2

박사 3 1 1

국내 DBMS 개발 동향

SNU OOPSLA Lab. 21

OOPSLA Lab. 연구 조직도

OOTechnology

OOTechnology

RelationalDatabase

RelationalDatabase

OODatabase

OODatabase

WWWWWW

MultimediaMultimedia

SoftwareEngineering

SoftwareEngineering

SRP

SOPSRP/OE

SOP/WE

SWeSS

VIRONSCARLETTIVRON

OO Case Tools

국내 DBMS 개발 동향

SNU OOPSLA Lab. 22

SNU OOPSLA Lab. 연구 활동

논문 발표 실적 ( 최근 3 년간 )– International journal paper : 2 ~4 articles/year

– International conference : 2 ~ 4 articles/year

– 정보과학회 논문지 : 10 편 / 년

Object technology web site(wwwoopsla.snu.ac.kr)– 각종 object technology 관련 article

– SRP source 공개– SOP source 공개

국내 DBMS 개발 동향

SNU OOPSLA Lab. 23

SRP (SNU RDBMS PLATFORM)

특징– 객체지향 개념에 기반하여

설계 및 구현– 객체지향 언어인 C++ 언어를

이용하여 구현 개발 일지

– 1991 년 개발 착수– 1994 년 프로토타입 완성– 1995 년 SRP 컨소시엄 구성– 1995 - 6 : 각종 프로젝트

수행을 통한 SRP 안정화– 1997 - 8 : 정통부 프로젝트를

통한 SRP 기능 제고

현황– 다중 사용자 환경 지원 : Multi-

Thread 형 RDBMS 서버– 클라이언트 / 서버 아키텍쳐– 레코드 단위 잠금 기능과 로깅

지원– LOB/View/Authorization/Auditing

지원– Windows 용 개발환경을 위한

DLL interface 지원– Static/Dynamic SQL 질의 최적화

기능 지원– 지원 플랫폼 : SunOS, Solaris,

Linux, HP-UX– 사용 도구 : GNU C++ compiler,

gdb, flex, bison, purify

국내 DBMS 개발 동향

SNU OOPSLA Lab. 24

SRP 내부 구조

Low- level storage systemLow- level storage system

File SystemFile System Transaction SystemTransaction System

SQL Evaluation SystemSQL Evaluation System

Disk Mgr LOB Disk Mgr

B+ treeStruct, Seq File

Page File

ThreadMgr

LogMgr

LockMgr

SQLEvaluator

SRP PhysicalRelational Operators

Volume

Multi-threaded SRP ServerSRP Client

User QueryUser Query

Parsing

Execution Block(Query Graph)

Execution Block(Query Graph)

Validation

SQL PlanSQL Plan

Optimization

Plan generation

Disk

국내 DBMS 개발 동향

SNU OOPSLA Lab. 25

SRP 시스템 규모국내 DBMS 개발

동향

모듈SRP 서버

SRP 클라이언트 모듈ESQL/C

QBESpatial QueryText RetrievalER-Modeler

계

클래스 수130140

384

257

50394

라인 수82,90030,70015,600

3,5005,5006,000

10,000153,200

SNU OOPSLA Lab. 26

SRP 컨소시움

연구 기간 : 1995.7~1996.6 참여 기업

– 엘지정보통신 , 현대정보기술 , 한국정보과학

연구 내용– SRP 성능향상 & 안정화– SRP 관련 기술 이전– Pilot 프로젝트 수행

• “SRP RDBMS 를 이용한 인사관리 프로그램”• “ 미래로 와 SRP 연동”• “IntraOffice 와 SRP 연동”

국내 DBMS 개발 동향

SNU OOPSLA Lab. 27

SRP 응용 프로젝트 (1)

“ 미래로 /DB 통합 소프트웨어를 위한 SRP 확장”– SRP 와 Windows 와의 연동– ODBC 를 이용한 응용

프로그램 개발 참여 기관

– 산학연 과제– ( 주 ) 한국 정보공학

국내 DBMS 개발 동향

Report Designer/Viewer(Windows 프로그램 )

SRP WINAPI (ODBC 클라이언트 모듈 )

SRP WINAPI 서버(ODBC 서버 모듈 )

SRP 서버

Unix

Windows

SNU OOPSLA Lab. 28

SRP 응용 프로젝트 (2)

“웹 기반 그룹웨어 개발” – SRP 와 웹의 연동– JAVA 와 JDBC 를 통한 웹 -

데이터베이스 응용 프로그램 개발

참여 기관– 통상 산업부 과제– 웹 인터네셔널 ( 현 ,

한국디지탈라인 )

국내 DBMS 개발 동향

Intra Office(Java Applet)

JDBC 클라이언트 모듈

JDBC 서버 모듈

SRP 서버

Unix

WebBrowser

SNU OOPSLA Lab. 29

SOP (SNU OODBMS PLATFORM)

특징– ODMG 표준 지원– 다중 사용자용 클라이언트 /

서버 구조 OODBMS

개발 일지– 1992 년 개발 시작– 1995. 11. 프로토타입 개발– 1995. 12. SOP 컨소시엄

구성– 1996 ~ 8. 프로젝트를 통한

SOP 안정화 , 기능 제고

주요 개발 내용– Soprano: 다중 사용자용

Client/Server 객체 저장 시스템 및 객체 관리자

– OQL 처리기 : ODMG OQL 객체 질의어 처리기

– LOD* 처리기 : ODMG C++ 바인딩 지원 OODB PL

– 객체 스키마 편집기 – Visual OQL 도구 : 그래픽 OQL

도구– OOER 모델링 도구 : DB 설계

도구– RDB 접근 라이브러리 – Multimedia GUI 도구

국내 DBMS 개발 동향

SNU OOPSLA Lab. 30

SOP 시스템의 구성

Visual OQL ToolVisual OQL Tool

Schema EditorSchema Editor

OOER ModelerOOER Modeler

ApplicationProgram

ApplicationProgram

MultimediaApplicationMultimediaApplication

TCP/IP

Soprano(Object Storage System)Soprano(Object Storage System)

SchemaManagerSchemaManager

OQLRun-time Library

OQLRun-time Library

SOP DBPLPreprocessorSOP DBPL

Preprocessor

RDB AccessLibrary

RDB AccessLibrary

Object Base Object Base

UNIXServer

국내 DBMS 개발 동향

SNU OOPSLA Lab. 31

SOP 시스템 규모국내 DBMS 개발

동향

모듈객체저장시스템 (Soprano)

OQL 처리기LOD* 처리기

Visual OQL 도구OOER 모델링 도구

RDB 접근 라이브러리멀티미디어 질의 처리기

계

클래스 수200

40230

30253025

680

라인 수80,00015,00050,00010,00016,000

6,00010,000

187,000

SNU OOPSLA Lab. 32

SOP 컨소시움

연구 기간 : 1996.1~1996.6 참여 기업

– LG 정보통신 , 미원정보통신

주요 활동 :– SOP 성능 향상 및 테스트– SOP 관련 기술 이전– Pilot 프로젝트

• “Web 을 이용한 인사정보 검색”• “SOP 를 근간으로 WTS 개발”

국내 DBMS 개발 동향

SNU OOPSLA Lab. 33

SOP 응용 프로젝트

WTS 프로젝트– SOP 와 WWW 연동– 웹 상에서의 멀티 페이지 트랜잭션 제공

– 스케줄링을 통한 성능 향상

– 패키지 / 컴포넌트 단위의 손쉬운 응용 개발

참여기관– 과기처 “특정연구” 사업– SNU OOPSLA Lab.,포스데이터 , 대교 컴퓨터 ,CSG LinkWare

국내 DBMS 개발 동향

웹서버

웹브라우저

SOP

전달자

WTS

대기자

패키지 프로세스

패키지 프로세스

SNU OOPSLA Lab. 34

SRP/OE(Object Extension)

RDBMS 들의 ORDBMS로의 발전 추세– SRP 시스템에 객체기능 추가

– SRP/SOP 개발 기술 기반

현재 진행중인 개발 내용– 사용자 정의 함수– SQL 프로시저

확장 (IF/WHILE/BLOCK 문 지원 )

– Stored 프로시저

SRP/OESRP/OE

국내 DBMS 개발 동향

SNU OOPSLA Lab. 35

SRP/OE 개발 계획

1 단계 (1999 년 )– LOB 개선– Stored procedure 제공– Web 지원을 위한 prototype

설계 2 단계 (2000 년 )

– UDT(User Defined Type)

– UDF(User Defined Function)

– Web 전용 UDF/Stored function 제공

– Web gateway 확장

3 단계 (2001 년 )– Procedural extension to SQL

– Java 를 이용한 UDF 작성 기능 제공

– UDT/UDF 에 대한 CORBA 접근 지원

– UDF 를 고려한 질의어 최적화 기능 제공

국내 DBMS 개발 동향

SNU OOPSLA Lab. 36

SOP/WE (Web Extension)

XML 저장장치로서의 ODBMS– 객체 지향 모델을 통한

데이터 저장– 구조적 데이터 접근이 가능– 문서 버전 지원– 높은 동시 사용성– 고속의 전문검색 (Full Text

Retrieval) 가능– 고속성 ( 조인을 사용하지 않음 )

CORBA 를 통한 분산 프로그램– Java client 와 서버의 통신– CORBA 객체에 대한 지속성– 신속한 객체 접근 가능– 3 계층 구조 프로그램 개발

자바애플릿

ODBMS서버

ODBMS서버

IIOP(CORBA)응용서버

(OODBMS클라이언트 )

응용서버(OODBMS

클라이언트 )

Middle Tier

국내 DBMS 개발 동향

SNU OOPSLA Lab. 37

SOP/WE 장점

객체지향 프로그램 언어(C++) 에 의한 웹 응용프로그램 개발 지원

사용자 정의 데이터 타입 지원

클라이언트 캐슁에 의한 고속의 데이터처리

웹서버웹서버

응용 서버

데이터베이스 서버

데이터 캐쉬

디스크디스크

웹서버웹서버

응용 서버

데이터베이스 서버

디스크디스크

RDBMS 를이용한 경우

ODBMS 를이용한 경우

데이터 캐쉬

국내 DBMS 개발 동향

SNU OOPSLA Lab. 38

지난 10 년간의 교훈 (1)

한국형 “ Something” 과 한국시장의 “대체효과”운운하는 것은 어리석다– 한국 IT 시장규모 < 미국 Bay Area IT 시장 규모– 큰 회사도 , 작은 벤처도 Silicon Valley 에서 Survival 하지 않으면 , 국내에서 잘 나가도 결국은 fail!

– 한국 시장 중요성의 강조 -> 망하는 지름길– 외국 SW 사서 쓰니 비싸다 , 대체하자 -> 잘못된 생각

국산 SW 의 개발

SNU OOPSLA Lab. 39

지난 10 년간의 교훈 (2)

Academic Perspective 와 Commercial Perspective 의 Gap 은 생각보다 훨씬 크다 !– 예 : SQL3 Support

– 예 : OR-DBMS 시장의 형성과 3 Big Giant 의 역할

대기업 도 system software 개발 에 소극적일수 밖에 없다

중소기업 이 system software 개발 에 덤비다간 망한다

국산 SW 의 개발

SNU OOPSLA Lab. 40

지난 10 년간의 교훈 (3)

선진 Major Vendor 의 벽은 정말 높다– Oracle : 4 만명 (world wide)

Outsourcing 은 중요한 전략이며 채택해야 할 전략이다– Oracle 1 year revenue : 85 억불– Oracle V.A.R. : 1 억불 매출 100 여개 업체

국산 SW 의 개발

SNU OOPSLA Lab. 41

우리의 현실

넌센스 1: – 국내 굴지의 모업체 , UniERP, UniWARE, UniCAD, UniPDM,

KWAVE, etc.

넌센스 2:– “ 초 , 중 , 고에 사용되는 Windows95, Word, Excel 등의 구입

비용이 만만치 않으니 “ PC 기반 SW 센터”를 통해 50% 기능만 있는 국산을 개발하여 대체합시다”

넌센스 3:– 정보통신 벤처를 2000 년까지 2 만개를 만들어 IMF 하의

국가 경제의 회생을 도모하고 … .

국산 SW 의 개발

SNU OOPSLA Lab. 42

우리의 현실 (2)

Fact (1): – Yahoo 주가 총액 (50 조 ), Amazon 주가총액 (30 조 )

– 삼성전자 주가총액 (15 조 ), 한국전력 주가총액 (20 조 )

– 일본 NTT 주가총액 200 조– 한국 전체 증시 주가 총액 200 조

Fact (2):– 삼성 그룹 부채 (30 조 ), 주가총액 (30 조 )

– 대우그룹 부채 (60 조 ), 주가 총액 (6 조 )

SNU OOPSLA Lab. 43

SW 분야를 위한 제안 (Suggestions!)

성공한 SW Product 와 SW Company 의 Critical Success factor 를 면밀히 고찰하자

Out-Sourcing 과 Strategic-Alliance 에 적극적으로 임하자 (벤처 , 대학 , 연구소도 )

경쟁력있는 SW Engineer 를 양성하자 벤쳐 , 대학 , 연구소 등 : Silicon-Valley 에

진출하자– 어느 때보다 좋은 여건– 도전적 과제

국산 SW 의 개발