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linux버전 CUBRID 기본 설치 디렉터리 바꾸기
10.1 버전 부터 linux 용 버전인 CUBRID-10.x.x.xxxx-d56a158-Linux.x86_64.sh를 설치하면 기본 설치 디렉터리가 예전과 다르게 엄청 길어진다. 아래의 그림과 같이 보이게 된다. 유지관리나 해당 콘솔에서 작업을 할 때 디렉터리명이 길어지면 상당히 불편하다. 이전 버전과 같이 CUBRID로 설치 되게 설치 패키지를 수정해 보자. 일단 linux용 버전의 패키지.sh 파일의 구조는 다음과 같다. vi로 열어보면 상단 shell script + 하단 tar with gzip 으로 구성 되어 있다. 그래서 일단 스크립트 부분과 tar+gz 부분을 분리해 보자. 스크립트 소스 네에는 다음과 같은 힌트가 있다. 518 519 520 521 522 523 524 525 526 527 528 529 530 531 532 533 # take the archive portion of this file and pipe it to tar # the NUMERIC parameter in this command should be one more # than the number of lines in this header file # there are tails which don't understand the "-n" argument, e.g. on SunOS # OTOH there are tails which complain when not using the "-n" argument (e.g. GNU) # so at first try to tail some file to see if tail fails if used with "-n... -
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CUBRID Internal: B+ 트리의 노드(=페이지)와 노드 분할 방법
목차 1. 개요 2. B+ 트리의 노드(= 페이지) 2.1. 오버플로 노드 (BTREE_OVERFLOW_NODE) 2.2. PAGE_OVERFLOW 페이지 3. 노드 분할 3.1. 노드 분할이 발생하는 경우 3.1.1. 새로운 키가 입력되는 경우 3.1.2. 기존 키의 크기가 증가하는 경우 3.1.3. 기존 레코드에 테이블 레코드의 OID가 추가되는 경우 3.1.4. 기존 레코드에 MVCC 아이디가 추가되는 경우 3.2. 사용자가 키를 입력하는 패턴에 따라 달라지는 노드 분할 #1 3.2.1. 시나리오 #1 - 1부터 27까지 오름차순으로 증가하는 패턴으로 키를 입력하는 경우 3.2.2. 시나리오 #2 - 1부터 27까지 불규칙 패턴으로 키를 입력하는 경우 3.2.3. 비교 결과 4. 똑똑하게 노드 분할하기 4.1. 사용자가 키를 입력하는 패턴에 따라 달라지는 노드 분할 #2 4.1.1. 오름차순으로 증가하는 패턴으로 키를 입력하는 경우 4.1.2. 내림차순으로 감소하는 패턴으로 키를 입력하는 경우 4.1.3. 불규칙 패턴으로 키를 입력하는 경우 5. 루트 노드 → 브랜치 노드 → 리프 노드 순서의 노드 분할 6. 참고 개요 큐브리드는 B+ 트리 인덱스를 사용하고 있습니다. B+ 트리 인덱스는 새로운 키가 입력되거나 기존 레코드가 변경될 때, B+ 트... -
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[CUBRID INSIDE] External Sort
External Sort DBMS는 다양한 상황에서 데이터를 정렬합니다. 사용자 요청으로 ORDER BY 절을 통해 정렬하기도 하고, UNION 절이나 DISTINCT 키워드가 사용되었을 때 중복데이터를 제거하기 위해 데이터를 정렬합니다. 그리고 sort merge join과 인덱스 생성시에도 데이터를 정렬합니다. 이렇듯 DBMS에서 정렬은 여러 상황에서 많이 사용되고 있습니다. CUBRID는 어떻게 데이터를 정렬하고 있을까요? external_sort.c 파일을 분석한 내용을 공유합니다. Merge Sort external sort의 기본이 되는 merge sort부터 살펴보겠습니다. merge sort는 데이터를 분할하고 합병을 반복하면서 정렬하는 알고리즘입니다. 정렬이 필요한 데이터를 분할하는데 분할된 조각을 run이라고 합니다. 분할이 완료되면 두 개의 run을 합병합니다. 위 그림은 분할 이후 합병하는 과정을 나타낸 것입니다. 합병을 진행하면 정렬된 새로운 run이 생성됩니다. 합병을 계속 진행하여 한 개의 run이 남을 때까지 반복하면 데이터 정렬이 완료됩니다. 그렇다면 두 run의 합병은 어떻게 진행이 될까요? depth 2의 두 run이 합병되는 과정을 살펴보겠습니다. 위 그림처럼 정렬이 진행됩니다. 두 run이 정렬되... -
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JPA와 CUBRID 연동 가이드
JPA? JPA는 자바의 ORM 기술 표준으로 인터페이스의 모음입니다. 표준 명세를 구현한 구현체들(Hibernate, EclipseLink, DataNucleus)이 있고, JPA 표준에 맞춰 만들면 사용자는 언제든 원하는 구현체를 변경하며 ORM 기술을 사용할 수 있습니다. 이번 CUBRID 연동 가이드에서는 대표적으로 많이 사용하는 Hibernate를 사용하여 작성했습니다. 버전 정보 SpringBoot: 2.7.8 Hibernate: 5.6.14.Final Java: 11 CUBRID: 11.0.10, 11.2.2 JPA와 CUBRID 연동 1) 라이브러리 설정 Maven 프로젝트에 JPA(Hibernate), CUBRID JDBC 라이브러리를 넣기 위해 pom.xml에 설정을 합니다. CUBRID JDBC를 받기 위해 repository도 같이 추가해야 합니다. 2) JPA 설정 필요한 라이브러리를 다 받은 뒤 JPA 설정 파일인 persistence.xml에 설정을 해줘야 합니다. 해당 파일은 표준 위치가 정해져 있기 때문에 /resources/META-INF/ 밑에 위치해야 합니다. DBMS 연결 시 필요한 정보와 JPA 옵션들을 설정해 줍니다. 기본적으로 driver, url, user, password를 설정하고, 방언(dialect)도 필수적으로 설정해야 합니다. DBMS가 제공하는 SQL 문법과 함수들이 조금씩 다르기 때문에 JPA가 어떤 DBMS... -
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ANTLR, StringTemplate를 사용해서 PL/SQL을 CUBRID Java SP로 변환하기
ANTLR, StringTemplate를 사용해서 PL/SQL을 CUBRID Java SP로 변환하기 CUBRID DBMS(이하 'CUBRID')는 PL/SQL을 지원하지 않습니다. PL/SQL 문법으로 함수나 서브 프로그램을 만들어서 해왔던 작업들을 CUBRID에서 하려면 Java Stored Function/Procedure(이하 'Java SP')으로 변환해야 합니다. 데이터베이스 개발자나 관리자, 엔지니어는 PL/SQL 문법에는 친숙하지만 프로그래밍 언어에는 친숙하지 않은 경우가 대부분입니다. 또한 어플리케이션 개발은 사용하는 DBMS에 따라 달라지는 부분이 거의 없지만 PL/SQL을 Java SP로 변환하는 것은 새로운 시스템을 개발하는 느낌을 받아서 어려움을 느끼는 것 같습니다. 그래서 PL/SQL 을 Java SP 쉽게 변환하는 방법에 대해서 찾아보던 중 ANTLR에 대해서 알게 되었습니다. ANTLR는 파서를 만드는 도구입니다. 전세계에 있는 컨트리뷰터들로부터 도움을 받아서 다양한 프로그래밍 언어들의 파싱할 수 있도록 문법 파일들을 지원하고 있습니다. 공식 홈페이지에서는 ANTLR에 대해서 아래와 같이 소개하고 있습니다. "ANTLR (ANother Tool for Language Recognition)은 구조화 된 텍스트 또는 이진 파일을 읽고, 처... -
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[CUBRID inside] HASH SCAN Method
- HASH SCAN Hash Scan은 hash join을 하기 위한 스캔 방법입니다. view 혹은 계층형 질의에서 Hash Scan이 적용되고 있습니다. view와 같은 부질의가 inner로써 조인될 경우 인덱스 스캔을 사용할 수 없는데, 이 경우 많은 데이터를 반복 조회 하게 되면서 성능 저하가 발생됩니다. 이때 Hash Scan이 사용됩니다. 위 그림은 인덱스가 없는 상황에서의 Nested Loop join과 Hash Scan의 차이를 보여줍니다. NL join의 경우 OUTER의 Row수만큼 INNER의 전체 데이터를 스캔합니다. 이에 반해 Hash Scan은 해시 자료구조 빌드 시 INNER 데이터를 한번 스캔하고, 조회시 OUTER를 한번 스캔합니다. 그렇기 때문에 상대적으로 매우 빠르게 원하는 데이터를 조회할 수 있습니다. 여기서는 Hash Scan의 내부 구조를 프로그램 개발 진행 과정의 흐름으로 작성하였습니다. - IN-MEMORY HASH SCAN CUBRID의 Hash Scan은 데이터양에 따라서 in-memory, hybrid, file hash의 자료 구조를 사용하고 있습니다. 먼저 in-memory 구조부터 살펴보겠습니다. memory의 장점은 random access시 성능 저하가 없다는 점입니다. 하지만 단점은 메모리 크기가 한정되어 있다는 것입니다. 단점 때문에 모든... -
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Visual Studio Code 소개
시작하며 Visual Studio Code (이하 VSCode) 는 마이크로소프트에서 오픈소스로 개발하고 있는 코드 에디터입니다. VSCode는 활용하기에 따라 메모장과 비슷한 기능을 하기도, IDE(통합 개발 환경) 로써의 기능을 하기도 합니다. 이미 많은 개발자들이 VSCode를 사용하고 있습니다. 그러나 VSCode의 사용이 낯선 개발자들을 위해 이 글에서는 VSCode의 기본적인 사용 방법을 소개드리려고 합니다. 설치 및 시작 VSCode는 공식 웹 사이트(https://code.visualstudio.com)에서 자신의 운영체제에 맞는 버전을 다운로드 받아 설치할 수 있습니다. 설치하고 난 뒤 VSCode를 실행하면 다음과 같은 화면을 마주할 수 있습니다. 이제, 수정하고 싶은 파일을 VSCode 내부로 끌어다 놓거나, Open File, Open Folder 를 통해 파일 및 폴더를 열어 로컬에 있는 코드를 개발할 수 있습니다. 하지만 VSCode의 성능을 온전히 이용하려면 확장(Extension)을 설치하여 응용하는 것을 추천합니다. 확장 (Extensions) 확장은 다음 버튼을 누르거나 Ctrl+Shift+X 를 입력하여 확장 탭에 진입할 수 있습니다. 초기에는 확장이 설치되지 않은 상태인데, Search Extensions in Marketplace 라고 적혀... -
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dblink를 이용한 remote-server materialized view 기능
Materialized View Materialized View(이하 MView) 이것은 말 그대로 View의 일종으로 일반 View는 논리적인 스키마인데 반해, MView는 물리적 스키마입니다. 논리적 스키마는 실제 데이터가 데이터베이스에 저장되어 있지 않고 데이터를 가져오기 위한 SQL질의만 저장되어 있다라는 것이고, 물리적 스키마 혹은 테이블이라는 것은 셀제 데이터가 데이터베이스에 저장되어 있다라는 것입니다. MView는 필요한 결과를 가져오는 질의가 빈번하게 자주 사용 될 경우, 질의 실행 시간 속도 향상을 위해 데이터베이스 테이블을 만들어 저장해 두는 것으로 실행 비용이 많이 드는 조인이나, Aggregate Function을 미리 처리하여 필요할 때 테이블을 조회 하도록 하는 것 입니다. 예를 들면 대용량의 데이터를 COUNT, SUM, MIN, MAX, AVG 처럼 자주 사용되는 Aggregate Function 실행 속도를 향상을 위해서, 질의 실행 결과을 데이터베이스 테이블로 생성해 두는 벙법입니다. 즉, 자주사용되는 View의 결과를 데이터베이스에 저장해서 질의 실행 속도를 향상시키는 개념입니다. 이번 글에서는 일반적인 MView와 더불어 현재 작업 중인 데이터베이스 로컬 서버가 아닌 원격지(remote) ... -
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CUBRID Internal: Disk Manager #1: 볼륨 헤더(Volume Header)와 섹터 테이블(Sector Table)
이전글: CUBRID Internal: 큐브리드의 저장공간관리 (DIsk Manager, File Manager) 볼륨은 어떻게 관리될까? - 볼륨 헤더(Volume Header)와 섹터 테이블(Sector Table) - 앞선 글에서 디스크 매니저(Disk Manager)가 섹터의 예약(reservation)을 관리한다고 이야기하였다. 이번 글에서는 볼륨 내의 섹터들이 어떻게 관리되는지에 대한 구체적인 이야기와 이를 위해 볼륨이 어떻게 구성되어 있는지를 다룬다. 여기서 다루어지는 볼륨의 구조는 그대로 non-volatile memory (SSD, HDD 등)에 쓰여진다. 볼륨 구조 디스크 매니저의 가장 큰 역할은 파일생성과 확장을 위해 섹터들을 제공해주는 것이다. 이를 위해 각 볼륨은 파일들에 할당해줄 섹터들과 이를 관리하기 위한 메타(meta)데이터로 이루어져 있다. 메타데이터들이 저장된 페이지를 볼륨의 시스템 페이지(System Page)라고 하며, 볼륨에 대한 정보와 각 섹터들의 예약 여부를 담고 있다. 시스템 페이지는 다음과 같이 두가지로 분류할 수 있다. 볼륨 헤더 페이지 (Volume Header Page, 이하 헤더 페이지): 페이지 크기, 볼륨 내 섹터의 전체/최대 섹터, 볼륨 이름 등, 볼륨에 대한 정보를 지니고 있는 페이지 섹터 테이... -
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CUBRID의 개발 문화: CUBRID DBMS 프로젝트 빌드 가이드와 빌드 시스템 개선
시작하며 이전 포스팅에서 CUBRID의 개발 문화: CUBRID DBMS는 어떻게 개발되고 있을까? 라는 주제로 블로그 글을 작성했었던 기억이 납니다. 날짜를 들여다보니 2021년 4월 29일에 작성되었으니 코로나 팬데믹을 이겨내고 CUBRID에서 여러 프로젝트를 진행하느라 시간이 훌쩍 지나갔네요. 그 사이 CUBRID는 11.2 (elderberry) 버전 릴리즈를 지나 11.3 (fig) 버전 릴리즈를 앞두고 있습니다. 이번에도 마찬가지로 [CUBRID의 개발 문화]라는 말머리를 가지고 CUBRID DBMS 프로젝트 빌드에 대한 이야기를 해보려고 합니다. 이전 포스팅의 ‘CUBRID DBMS는 어떻게 개발되고 있을까?’에서 소개했던 개발 프로세스와 프로젝트 기여 가이드의 내용과 조금 주제가 달라보일 수 있는데, 프로젝트 빌드에 대한 내용이 어떻게 개발 문화로까지 이어질 수 있는지 소개해 드리려고 합니다. 빌드 준비하기 누군가 코드를 기여하려고 할 때 빌드는 가장 먼저 해야 하는 첫 발걸음이면서, 동시에 제일 첫 번째로 마주하는 어려움입니다. 먼저 개발 환경에서 프로젝트를 빌드하기 위해서 여러 도구와 라이브러리를 설치하고, 프로젝트의 빌드 방법을 알아야 합니다. 이 때 기여하려...