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저자: 홍성용 / 단국대 컴퓨터공학과 대학원


DBMS(DataBase Management System)는 데이터베이스 관리 시스템으로서, 최근 정보화 사회를 맞이하여 급증하고 있는 정보를 효율적으로 저장하고, 원하는 정보를 빠르게 검색할 수 있는 시스템을 말한다. DBMS는 크게 상용 목적으로 개발한 시스템과 연구 목적으로 개발한 시스템으로 나눌 수 있다. 보통 연구 목적으로 개발한 DBMS는 상용 DBMS의 기반 기술이 되며, 연구의 목적과 성과에 따라 상용 DBMS로 전환되는 경우가 많다.

현재까지의 DBMS는 말 그대로 데이터를 안전하게 저장하고 관리하며, 검색 속도를 높이기 위한 인덱스(index) 기술을 중심으로 발전해왔다. 그 활용 예로 도서관 정보, 신문 기사, 증권 정보 등을 들 수 있다. 또한 이러한 DBMS의 제공 형태도 다양하여, 인터넷을 통하여 제공되기도 하고 천리안 등의 BBS를 이용하거나 CD-ROM과 같은 대용량 매체에 저장되어 유통되기도 한다. 현재까지 개발된 국내/외 DBMS를 살펴보면 다음과 같다(자료출처: 한국데이터베이스 진흥센터).

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■ 오라클(Oracle)

객체 관계 DBMS로, 오라클 9i는 데이터 웨어하우징(data warehousing), CRM 분석 기법 등을 제공한다.

■ IBM DB2

객체 관계 DBMS로, DB2 Universal Database는 확장성, 신뢰성, 유연성, 사용 편의성, 성능, 그리고 가용성을 갖춘, 강력한 e-비즈니스 기반 솔루션을 제공한다.

■ IBM 인포믹스(Informix)

객체 관계 DBMS로, 인포믹스 제품은 데이터 웨어하우징, 분석, 의사 결정 지원, 웹 컨텐츠 전달이나 디지털 매체 라이브러리의 필름, 사운드, 사진, 텍스트 전송 등 언제, 어디서나 모든 정보를 효율적으로 관리할 수 있도록 제공한다.

■ MS SQL 서버 2000

관계 DBMS로 OLAP, 데이터 마이닝(data mining), English Query 등을 지원한다.

■ 오디세우스

카이스트(KAIST)에서 개발한 정보 검색용 객체 관계형 멀티미디어 DBMS다.

■ JCDatabase

자바로 작성된 file-based Database 시스템으로서, 간단하면서 강력한 기능을 제공한다.

■ ConceptBase

다중 사용자를 지원하는 deductive object manager로서 주로 개념적인 모델링과 디자인 등의 분야에서 coordination 등에 적합한 DBMS다.

■ Ma-Verick(Open source multivalue DBMS)

오픈 소스 RDBMS로, 자료를 저장하는 방식이 일반 RDBMS와는 달리 하나의 필드에 여러 개의 필드를 저장할 수 있다.

■ McKoi SQL Database(Open source Java SQL database system)

자바로 개발된 만큼 자바 애플리케이션 내에 내장(embedding)하기 편하다.

■ Object Design

객체 지향 DBMS(ObjectStore DBMS)다.

■ Palladium

Automatic Location Information database를 관리하기 위한 실시간(real-time) DBMS다.

■ Polyhedra

event-driven, 실시간 응답(real-time response)에 상당한 신뢰성을 제공하는 실시간 RDBMS다.

■ QED(Quadcap Embeddable Database)

순수하게 자바로 작성된 데이터베이스로서, 트랜잭션(transaction), 데이터 무결성(data integrity), 실패 복구(failure recovery), SQL 92 + SQL 3, JDBC 2.0 등을 지원하며 상당한 완성도를 가진다.

■ Speedy main meomry DBMS

Open source main memory DBMS다.

■ Tomato

자바2로 코딩된 오픈 소스의 RDBMS다.

■ hsql Database Engine

자바로 만들어진 RDBMS 엔진이며, SQL92 subset을 지원하며, memory and disk-based table을 사용한다.

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이외에도 많은 DBMS가 개발되고 있으며, 앞으로도 계속 만들어져 나갈 것이다.

그럼, 현재까지 발전해온 DBMS에 기반해 미래형 DBMS를 추론해 보자. 현재의 상용 DBMS가 발전해 온 기술을 살펴보면, DBMS 자체로서의 발전보다는 DBMS에서 데이터를 분석하고 응용하여 활용하거나 새로운 지식을 도출해 의사 결정을 할 수 있는 지능형 DBMS로 발전해 나가고 있다. 이러한 발전 경향은 데이터 마이닝과 같은 기술을 현재의 상용 DBMS에서 모두 수용하고 있다는 사실만 봐도 알 수 있다. 그렇다면 데이터 마이닝이란 무엇인가? 간단히 말하면, 기존의 데이터로부터 여러 가지(연관 규칙, 분류, 의사결정 트리, 신경망 학습 등)의 알고리즘을 적용하여 분석하고, 새로운 지식이나 정보를 도출해 내는 기법을 말한다. 즉, 내가 알지 못했던 정보나 지식을 데이터베이스 시스템이 스스로 처리하여, 새로운 결정을 지원할 수 있는 DBMS를 말한다.

또한, 데이터 자체의 분류 성격으로 보면 텍스트 중심의 DBMS보다는 멀티미디어 데이터를 저장 관리하기 위한 DBMS쪽으로 흘러가고 있다. 즉, 이미지, 사운드, 동영상과 같은 BLOB(Binary Large OBject) 형태의 데이터를 검색 가능하게 하고, 좀더 효율적인 검색을 위한 인덱싱 기법은 아직도 많은 연구를 하고 있다. 이러한 멀티미디어 DBMS의 발전으로 최근 들어 지리 정보 DBMS와 실시간 동영상 서비스 DBMS 같은 전용 DBMS가 개발되고 있다. 기존의 RDBMS 시장이 ORDBMS 시장으로 바뀌고 있는 것이다.

미래의 DBMS 역시 이처럼 여러 가지의 측면에서 다양한 형태로 발전해 나갈 것이다. 몇 가지의 형태로 나누어 DBMS의 미래를 예측해 보자.

첫번째로 검색 기법에 따른 발전이다. 예를 들면, 과거나 현재의 검색 기법은 단순히 인덱스나 데이터에 대한 매칭을 이용한 검색 기법이다. 이보다 좀더 발전한 형태라고 한다면, 자연어 검색 기법을 들 수 있지만, 실제 자연어 검색 기술도 어느 정도의 한계가 있다. 어쨌든 이러한 검색 기법에 기초해 생각한다면 DBMS 자체가 사용자의 검색 의도를 정확히 판단하고, 검색의 의미성을 분석하여 결과를 제시해 줄 수 있는 지능형 DBMS가 생겨날 것이다. 예를 들면, ‘저렴한 빨간색 가방을 찾아라!’라는 검색어가 있다면 DBMS는 ‘저렴하다’라는 단어의 뜻(semantics)을 이해해서 검색을 하는 것이다.

두번째로 검색 기법의 발전에 따른 사용자 인터페이스(interface)의 발전이다. 현재는 텍스트를 입력하거나, 샘플 이미지, 동영상을 입력하여 검색을 하고 있지만, 미래의 DBMS는 음성 인식, 윤각 인식 등을 통해 데이터를 저장하고, 검색할 것이다. 즉, 인간과 DBMS가 대화하는 형태로 데이터를 조작하고, 관리하게 된다고 볼 수 있다.

세번째로 저장되는 데이터의 용량에 따른 DBMS의 발전이다. 지금의 DBMS 용량은 대략 수십 GB에서 수 TB 단위이지만, 점점 VOD 서비스나 대용량 데이터의 사용이 증가하면서 대용량 데이터 관리의 필요성은 커질 것이다. 따라서 대량의 데이터를 관리할 수 있는 수 TB에서 수백~수천 TB 이상의 데이터를 관리하고 검색할 수 있는 DBMS의 발전은 필수적이라고 말 할 수 있다.

지금까지 살펴본 단일 시스템을 기준으로 한 DBMS 외에도 인터넷을 고려한 DBMS를 생각해 볼 수 있다. 세계는 네트워크 등을 통해 하나로 통합되고 있으며, 이에 따라 인터넷상에 존재하는 데이터 역시 하나로 통합되고 있다. 그렇다면, DBMS는 어떻게 변할까? 바로 표준을 고려한 데이터간의 인식성이 높아질 것이다. 쉽게 말하면, 영어로 표현된 ‘data’나 한국어로 표현된 ‘데이터’를 같은 의미로 해석하고 인식하며, 표준화된 정보를 전송해 줄 수 있어야 한다. 이러한 웹 환경을 ‘시맨틱 웹(semantic web)’이라고 부르며, 표준화된 지식 기반 시스템을 온톨로지(ontology)라고 말한다. 그래서 최근에는 시맨틱 웹에 관련한 연구가 활발히 진행되고 있다.

이 외에도 모바일 DBMS나 메모리 DBMS와 같은 분야도 미래형 DBMS의 한 형태다. 또한 이러한 현실적인 DBMS 말고도 상상 속의 DBMS를 생각해 볼 수도 있다. 예를 들어, 현실 속의 시간을 DBMS에 저장할 수 있다면, 아마도 과거, 현재, 미래를 저장 관리할 수 있지 않을까? 그렇다면 ‘진정한 미래의 DBMS는 타임머신이 될 수도 있겠다’라는 엉뚱한 생각을 해 보기도 한다.

필자가 말하고 싶은 것은 ‘우리의 생각이 현실로 만들어져 가고 있다는 것이다’. 미래의 DBMS는 바로 당신이 만들어 가고 있으며, 우리의 기술은 생각하는 속도만큼이나 빠르게 진행해 나가고 있다는 것을 잊지 말기 바란다.