KR101935249B1

KR101935249B1 - 스토어드 프로시져를 이용하여 플로우 기반의 프로세싱을 수행하기 위한 방법, 시스템, 및 장치

Info

Publication number: KR101935249B1
Application number: KR1020170104100A
Authority: KR
Inventors: 류홍수; 신현정; 강인규
Original assignee: 주식회사 티맥스데이터
Priority date: 2017-08-17
Filing date: 2017-08-17
Publication date: 2019-01-04
Also published as: US20190057130A1; US10977249B2

Abstract

본 개시 내용의 예시적인 일 실시예에 따라, 허브 모듈이 플로우 기반의 프로세싱을 수행하는 방법에 있어서, 적어도 하나의 태스크(task)를 포함하는 플로우(flow)를 수신하는 단계; 상기 수신된 플로우가 이전에 처리되지 않은 플로우인 경우에, DBMS 모듈로 하여금 상기 플로우에 기초하여 스토어드 프로시져(Stored procedure)를 생성하도록 허용하는 스토어드 프로시져 생성 허용 단계-상기 스토어드 프로시져는 플로우 쿼리(flow query), 메타 정보, 예외처리 정보 중 적어도 하나를 포함하며, 상기 메타 정보는 상기 플로우 쿼리의 수행시간, 실행결과, 사용자 정보를 포함함-; 및 상기 수신된 플로우가 이전에 처리된 플로우인 경우에, DBMS 모듈로 하여금 상기 이전에 처리된 플로우에 대응하는 상기 스토어드 프로시져를 호출하도록 허용하는 스토어드 프로시져 호출 허용 단계: 를 포함하는, 허브 모듈이 플로우 기반의 프로세싱을 수행하는 방법을 제공할 수 있다.

Description

스토어드 프로시져를 이용하여 플로우 기반의 프로세싱을 수행하기 위한 방법, 시스템, 및 장치{METHOD FOR PROCESSING BASED ON FLOW USING STORED PROCEDURE, SYSTEM AND APPARATUS}

본 발명은 데이터베이스 프로세싱에 관한 것으로, 구체적으로 데이터베이스 허브를 통한 플로우 기반의 프로세싱에 관한 것이다.

대용량 데이터 처리를 위해 서로 다른 종류이거나 분산된 데이터베이스(Database)들이 동시에 사용되는 경우가 빈번해지면서, 사용자 편의를 위한 데이터베이스 통합 및 가공에 대한 요구가 증가하고 있다.

데이터 가상화 플랫폼(Data Virtualization platform)은 다양한 데이터베이스를 통합 연계하여 사용자에게 의미 있는 분석결과를 도출할 수 있도록 지원하는 플랫폼이다. 데이터 가상화 플랫폼은 가상 데이터 통합(Virtual Data Consolidation), 유연한 데이터 분석을 위한 설계(Design for Flexible Data Analysis), 대용량 데이터 프로세싱 최적화를 제공한다.

데이터 가상화 플랫폼은 사용자로부터 다양한 태스크들을 조합한 플로우를 수신하여 처리할 수 있다. 데이터 가상화 플랫폼은 간단한 정보만을 포함하는 플로우를 분석하여 다양한 DBMS 모듈에서 데이터를 처리하기 위한 실행 계획(execution plan)을 생성할 수 있다. 또한, 데이터 가상화 플랫폼은 생성된 실행 계획을 실행하여, DBMS로부터 그 결과를 획득할 수 있다.

데이터 가상화 플랫폼은 이전에 처리되었던 플로우에 대해서도 다시 실행 계획을 생성하여, 불필요한 오버헤드(overhead)가 발생한다. 플로우에 포함되는 태스크가 많은 경우, 이러한 오버헤드는 현저하게 시스템 자원을 낭비한다. 따라서, 플로우를 효율적으로 처리하기위한 방법이 요구된다.

본 개시내용의 목적은, 플로우에 대하여 스토어드 프로시져(Stored procedure)를 생성하여, 플로우 기반의 프로세싱을 효율적으로 처리하기 위한 방법을 제시하기 위함이다.

본 개시 내용의 예시적인 다른 실시예에 따라, DBMS 모듈이 플로우 기반의 프로세싱을 수행하는 방법에 있어서, 허브 모듈로 하여금 적어도 하나의 태스크(task)를 포함하는 플로우(flow)를 수신하도록 하는 단계; 상기 수신된 플로우가 이전에 처리되지 않은 플로우인 경우에, 상기 플로우에 기초하여 스토어드 프로시져를 생성하는 스토어드 프로시져 생성 단계-상기 스토어드 프로시져는 플로우 쿼리, 메타 정보, 예외처리 정보 중 적어도 하나를 포함하며, 상기 메타 정보는 상기 플로우 쿼리의 수행시간, 실행결과, 사용자 정보를 포함함-; 및 상기 수신된 플로우가 이전에 처리된 플로우인 경우에, 상기 이전에 처리된 플로우에 대응하는 상기 스토어드 프로시져를 호출하는 스토어드 프로시져 호출 단계: 를 포함하는, DBMS 모듈이 플로우 기반의 프로세싱을 수행하는 방법을 제공할 수 있다.

본 개시된 내용에 의해 플로우에 대한 스토어드 프로시져가 생성되어, 플로우 기반의 프로세싱을 효율적으로 처리할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 허브 모듈이 플로우 기반의 프로세싱을 수행하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 허브 모듈에 의한 스토어드 프로시져 생성 허용 단계 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 허브 모듈에 의한 플로우 쿼리를 생성하는 단계를 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 DBMS 모듈이 플로우 기반의 프로세싱을 수행하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 DBMS 모듈에 의한 스토어드 프로시져 생성 단계 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 DBMS 모듈에 의한 허브 모듈로 하여금 플로우 쿼리를 생성하도록 허용하는 단계를 설명하기 위한 도면이다.
도 7a 내지 7c는 본 발명의 일 실시예에 따른 스토어드 프로시져를 이용하여 플로우 기반의 프로세싱을 수행하는 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 허브 모듈에 대한 예시적인 블록도를 도시한다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 DBMS 모듈에 대한 예시적인 블록도를 도시한다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따라 스토어드 프로시져를 이용하여 플로우 기반의 프로세싱을 수행하기 위한 방법을 구현하기 위한 예시적인 컴퓨팅 장치에 대한 블록도를 도시한다.

다양한 실시예들 및/또는 양상들이 이제 도면들을 참조하여 개시된다. 하기 설명에서는 설명을 목적으로, 하나 이상의 양상들의 전반적 이해를 돕기 위해 다수의 구체적인 세부사항들이 개시된다. 그러나, 이러한 양상(들)은 이러한 구체적인 세부사항들 없이도 실행될 수 있다는 점 또한 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 인식될 수 있을 것이다. 이후의 기재 및 첨부된 도면들은 하나 이상의 양상들의 특정한 예시적인 양상들을 상세하게 기술한다. 하지만, 이러한 양상들은 예시적인 것이고 다양한 양상들의 원리들에서의 다양한 방법들 중 일부가 이용될 수 있으며, 기술되는 설명들은 그러한 양상들 및 그들의 균등물들을 모두 포함하고자 하는 의도이다.

또한, 다양한 양상들 및 특징들이 다수의 디바이스들, 컴포넌트들 및/또는 모듈들 등을 포함할 수 있는 시스템에 의하여 제시될 것이다. 다양한 시스템들이, 추가적인 장치들, 컴포넌트들 및/또는 모듈들 등을 포함할 수 있다는 점 그리고/또는 도면들과 관련하여 논의된 장치들, 컴포넌트들, 모듈들 등 전부를 포함하지 않을 수도 있다는 점 또한 이해되고 인식되어야 한다.

본 명세서에서 사용되는 "실시예", "예", "양상", "예시" 등은 기술되는 임의의 양상 또는 설계가 다른 양상 또는 설계들보다 양호하다거나, 이점이 있는 것으로 해석되지 않을 수도 있다. 아래에서 사용되는 용어들 '컴포넌트', '모듈', '시스템', '인터페이스' 등은 일반적으로 컴퓨터 관련 엔티티(computer-related entity)를 의미하며, 예를 들어, 하드웨어, 하드웨어와 소프트웨어의 조합, 및 소프트웨어를 의미할 수 있다.

더불어, 용어 "또는"은 배타적 "또는"이 아니라 내포적 "또는"을 의미하는 것으로 의도된다. 즉, 달리 특정되지 않거나 문맥상 명확하지 않은 경우에, "X는 A 또는 B를 이용한다"는 자연적인 내포적 치환 중 하나를 의미하는 것으로 의도된다. 즉, X가 A를 이용하거나; X가 B를 이용하거나; 또는 X가 A 및 B 모두를 이용하는 경우, "X는 A 또는 B를 이용한다"가 이들 경우들 어느 것으로도 적용될 수 있다. 또한, 본 명세서에 사용된 "및/또는"이라는 용어는 열거된 관련 아이템들 중 하나 이상의 아이템의 가능한 모든 조합을 지칭하고 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

또한, "포함한다" 및/또는 "포함하는"이라는 용어는, 해당 특징 및/또는 구성요소가 존재함을 의미하지만, 하나 이상의 다른 특징, 구성요소 및/또는 이들의 그룹의 존재 또는 추가를 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다. 또한, 달리 특정되지 않거나 단수 형태를 지시하는 것으로 문맥상 명확하지 않은 경우에, 본 명세서와 청구범위에서 단수는 일반적으로 "하나 또는 그 이상"을 의미하는 것으로 해석되어야 한다.

본 발명의 실시를 위한 구체적인 내용을 설명하기에 앞서, 본 발명의 기술적 요지와 직접적 관련이 없는 구성에 대해서는 본 발명의 기술적 요지를 흩뜨리지 않는 범위 내에서 생략하였음에 유의하여야 할 것이다. 또한, 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어 또는 단어는 발명자가 자신의 발명을 최선의 방법으로 설명하기 위해 적절한 용어의 개념을 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야 할 것이다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 허브 모듈(2000)이 플로우 기반의 프로세싱을 수행하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.

본 발명의 일 실시 예에서, 허브 모듈(2000)이 플로우 기반의 프로세싱을 수행하는 방법은 적어도 하나의 태스크(task)를 포함하는 플로우(flow)를 수신하는 단계(100)를 포함할 수 있다.

태스크는 데이터를 분석하기 위한 연산일 수 있다. 구체적으로 설명하면, 태스크는 데이터베이스로부터 데이터를 추출하거나, 데이터를 가공하여 결과를 획득하기 위한 연산을 포함할 수 있다. 예를 들어, 태스크는 조인(Join), 필터(Filter), 소트(Sort), 파일라잇(FileWrite), 파일리드(FileRead) 등의 연산을 포함할 수 있다. 다만 이에 한정되지 않고, 태스크는 다양한 연산을 포함할 수 있고, 또한 다양한 방법들에 의해 생성될 수 있다.

플로우는 태스크들의 조합일 수 있다. 구체적으로 설명하면, 플로우는 데이터베이스로부터 데이터를 추출하는 태스크와, 추출된 데이터를 가공하는 태스크, 가공된 데이터를 일정한 조건으로 처리하는 태스크 등의 조합을 포함할 수 있다. 예를 들어, 공정 간에 이상 수율을 분석하여 공정 개선에 이용하기 위해서, 생산관리 시스템 데이터베이스로부터 공정 간 프로세스에 대한 데이터를 추출하는 태스크와, 장비 엔지니어링 시스템 데이터베이스로부터 장비의 온도/압력에 대한 데이터를 추출하는 태스크와, 추출된 두 데이터를 처리하여 이상온도/압력이 발생하는 공정을 추출하는 태스크 등이 조합된 플로우가 생성될 수 있다. 다만 이에 한정되지 않고, 플로우는 다양한 태스크의 조합을 포함할 수 있고, 다양한 방법들에 의해 생성될 수 있다.

사용자 편의를 위해, 사용자가 물리적 저장소인 데이터베이스나 테이블을 정확히 알지 못하는 경우에도 유용한 결과가 DBMS로부터 획득될 수 있도록, 플로우는 간단한 인터페이스에 의해 생성될 수 있다. 예를 들어, 플로우는 GUI 형태의 인터페이스에 의해 태스크를 생성하고 조합하는 방식으로 생성될 수 있다. 다만 이에 한정되지 않고, 플로우는 다양한 방법에 의해 생성될 수도 있다.

생성된 플로우는 플로우 쿼리(flow query)를 생성하는데 이용될 수 있다. 플로우는 사용자 편의를 위해 간단한 정보만을 이용하여 생성되므로, 플로우를 기초로 DBMS 모듈(3000)에서 처리될 수 있는 쿼리를 생성하는 단계가 필요하다. 따라서, 플로우는 DBMS 모듈(3000)에서 데이터를 처리하기 위해서 플로우 쿼리를 생성하는데 이용된다.

생성된 플로우는 플로우 쿼리를 생성하기 위해서 다양한 모듈로 송신될 수 있다. 예를 들어, 플로우는 허브 모듈(2000)에 송신되어, 플로우 쿼리를 생성하는데 이용될 수 있다. 다만 이에 한정되지 않고, 플로우는 다양한 방식으로 플로우 쿼리를 생성하는데 이용될 수 있다.

본 발명의 일 실시 예에서, 허브 모듈(2000)이 플로우 기반의 프로세싱을 수행하는 방법은 수신된 플로우가 이전에 처리되지 않은 플로우인 경우에, DBMS 모듈(3000)로 하여금 플로우에 기초하여 스토어드 프로시져(Stored procedure)를 생성하도록 허용하는 스토어드 프로시져 생성 허용 단계(110)를 포함할 수 있다.

구체적으로 설명하면, 허브 모듈(2000)에 의한 스토어드 프로시져 생성 허용 단계(110)는 플로우에 기초하여 플로우 쿼리(flow query)를 생성하는 단계(200), 생성된 플로우 쿼리를 DBMS 모듈(3000)에 송신하는 단계(210) 및 DBMS 모듈(3000)로 하여금 상기 플로우 쿼리에 기초하여 스토어드 프로시져를 생성하도록 하는 단계(220)를 포함할 수 있다.

이전에 처리되지 않은 플로우는 사용자에 의해 새로이 생성된 플로우일 수 있다. 이전에 처리되지 않은 플로우는 대응하는 플로우 쿼리가 생성되지 않은 플로우일 수 있다. 또한, 이전에 처리되지 않은 플로우는 대응하는 스토어드 프로시져가 생성되지 않은 플로우일 수 있다. 허브 모듈(2000)은 플로우에 포함되는 태스크들의 수 및 태스크의 종류, 플로우와 관련된 데이터베이스 및 플로우에 부여된 번호 등을 이용하여 수신된 플로우가 이전에 처리되지 않은 플로우인지 여부를 결정할 수 있다. 다만 이에 한정되지 않고, 이전에 처리되지 않은 플로우인지 여부를 결정하는 것은 다양한 방법에 의해 수행될 수 있다.

본 발명의 일 실시예에서, 허브 모듈(2000)에 의한 스토어드 프로시져 생성 허용 단계(110)는 플로우에 기초하여 플로우 쿼리를 생성하는 단계(200)를 포함할 수 있다. 수신된 플로우가 이전에 처리되지 않은 플로우인 경우에, 허브 모듈(2000)은 수신된 플로우를 분석하여 DBMS 모듈(3000)에서 플로우를 처리하기 위한 정보를 생성할 수 있다. 구체적으로 설명하면, 플로우는 사용자 편의를 위해 간단한 정보만으로 생성(예를 들어, 사용자 인터페이스를 이용하여 데이터 분석에 필요한 정보를 지정하고, 조건을 정의하는)되므로, 허브 모듈(2000)은 수신된 플로우를 분석하여 DBMS 모듈(3000)에서 처리가 가능한 쿼리를 생성할 수 있다. 허브 모듈(2000)은 이에 한정되지 않고, 플로우를 처리하기 위한 다양한 정보를 생성할 수 있다. 이러한 정보들은 플로우 쿼리로 지칭될 수 있고, DBMS 모듈(3000)에 송신되어, 스토어드 프로시져를 생성하는데 이용될 수 있다.

플로우 쿼리는 허브 모듈(2000)에 의해 플로우에 기초하여 생성되는 쿼리를 포함할 수 있다. 플로우 쿼리는 DBMS 모듈(3000)에서 데이터베이스로부터 데이터를 추출하고, 가공하는데 이용될 수 있다. 플로우 쿼리는 수신된 플로우에 대응하여 생성되어, 실제 DBMS 모듈(3000)에서 처리될 수 있는 SQL 형식의 쿼리일 수 있다. 플로우 쿼리는 데이터 정의 언어(Data Definition Language, DDL), 데이터 조작 언어(Data Manipulation Language, DML), 데이터 제어 언어(Data Control Language, DCL) 등을 포함할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에서, 허브 모듈(2000)에 의한 플로우 쿼리를 생성하는 단계(200)는, 적어도 하나의 태스크 각각에 대응하는 적어도 하나의 태스크 쿼리를 생성하는 단계(300), 적어도 하나의 태스크 쿼리 각각이 이전의 태스크 쿼리를 서브쿼리(subquery)로 함으로써 플로우 쿼리를 생성하는 단계(310)를 포함할 수 있다.

허브 모듈(2000)은 적어도 하나의 태스크 각각에 대응하는 적어도 하나의 태스크 쿼리를 생성할 수 있다. 태스크 쿼리는 DBMS 모듈(3000)에서 처리될 수 있는 쿼리일 수 있다. 예를 들어, 태스크가 생산관리 시스템 데이터베이스로부터 공정 간 프로세스에 대한 데이터를 추출하라는 태스크인 경우에, 상기 태스크에 대응하는 태스크 쿼리는 DBMS 모듈(3000)이 생산관리 시스템 데이터베이스로부터 공정간 프로세스에 대한 데이터를 추출하는 SQL 형식의 쿼리일 수 있다.

허브 모듈(2000)은 플로우에 포함된 쿼리 각각에 대응하는 태스크 쿼리를 생성하고, 생성된 태스크 쿼리에 기초하여 플로우 쿼리를 생성할 수 있다. 플로우에 포함되는 태스크는 데이터를 처리하도록 사용자에 의해 결정된 처리 순서를 가질 수 있다. 플로우 쿼리는 이러한 처리 순서에 따라 태스크 쿼리를 조합하여 생성될 수 있다. 예를 들어, 플로우 쿼리는 태스크 쿼리 각각이 이전의 태스크 쿼리를 서브쿼리(subquery)로 함으로써 하나의 쿼리로 생성될 수 있다. 여기서 서브쿼리로 한다는 것은 태스크 쿼리에 대응하는 어느 한 쿼리문이 이전의 태스크 쿼리에 대응하는 쿼리문을 From 절을 이용하여 포함하는 방법일 수 있다. 구체적으로 설명하면, 태스크 쿼리의 처리순서가 제 1 태스크 쿼리, 제 2 태스크 쿼리, 제 3 태스크 쿼리 순서라고 가정하자. 제 2 태스크 쿼리는 이전 태스크 쿼리인 제 1 태스크 쿼리를 서브쿼리로 하여 하나의 쿼리로 생성될 수 있다. 제 3 태스크 쿼리는 이전 태스크 쿼리인 제 2 태스크 쿼리를 서브쿼리로 하여 하나의 쿼리로 생성될 수 있다. 이러한 방식이 모든 태스크 쿼리에 적용되면, 플로우 쿼리가 하나의 쿼리로 생성될 수 있다. 다만 이에 한정되지 않고, 플로우 쿼리는 다양한 방법으로 생성될 수 있다.

본 발명의 일 실시예에서, 허브 모듈(2000)에 의한 스토어드 프로시져 생성 허용 단계(110)는 플로우 쿼리를 DBMS 모듈(3000)에 송신하는 단계(210)를 포함할 수 있다. 허브 모듈(2000)은 생성된 플로우 쿼리를 DBMS로 송신할 수 있다. DBMS에 송신된 플로우 쿼리는 데이터베이스로부터 데이터를 추출하고 가공하는데 이용될 수 있다. 플로우 쿼리는 스토어드 프로시져에 포함될 수 있고, 동일한 플로우에 대하여 다시 대응하는 플로우 쿼리를 생성하는 과정을 거치지않고 재사용될 수 있다.

본 발명의 일 실시예에서, 허브 모듈(2000)에 의한 스토어드 프로시져 생성 허용 단계(110)는 DBMS 모듈(3000)로 하여금 플로우 쿼리에 기초하여 스토어드 프로시져를 생성하도록 허용하는 단계(220)를 포함할 수 있다. 스토어드 프로시져는 플로우 쿼리, 메타 정보, 예외처리 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 메타정보는 스토어드 프로시져에 포함된 플로우 쿼리가 실행되는 경우에 생성되어, 스토어드 프로시져가 호출되는 경우에 업데이트될 수 있다. 메타정보는 플로우 쿼리의 수행시간, 실행 결과, 사용자 정보를 포함할 수 있고, 데이터베이스 이력 관리에 사용될 수 있다. 예외처리 정보는 스토어드 프로시져가 생성된 이후에 에러를 대비하기 위한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 예외처리 정보는 가상화 뷰(View)가 변경되어 에러가 발생하는 경우에 대한 처리 정보를 포함할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에서, 허브 모듈(2000)에 의한 스토어드 프로시져 생성 허용 단계(110)는 DBMS 모듈(3000)로 하여금 플로우 쿼리를 실행하도록 허용하는 단계를 포함할 수 있다. 허브 모듈(2000)이 플로우에 기초하여 플로우 쿼리를 생성하여 DBMS 모듈로 송신하고, DBMS 모듈(3000)이 생성된 플로우 쿼리를 수신하여 실행함으로써, 본 발명의 플로우 기반의 프로세싱이 효율적으로 처리될 수 있다. 구체적으로 설명하면, 허브 모듈(2000)이 플로우를 플로우 쿼리로 변환하고, DBMS 모듈(3000)이 플로우 쿼리를 실행함으로써, 허브 모듈(2000)과 DBMS 모듈간의 통신을 줄일 수 있다. 이와 달리, 허브 모듈(2000)이 플로우 쿼리를 실행하여 결과값을 DBMS 모듈(3000)로부터 획득하는 경우에, 데이터 처리가 비효율적일 수 있다. 구체적으로 설명하면, 허브 모듈(2000)에서 플로우 쿼리를 실행하는 경우에 데이터 처리 과정에서 분기를 결정하기 위해 임시 테이블에 중간결과를 저장하고 DBMS 모듈(3000)로부터 데이터를 요청하게 된다. 이렇게 두 모듈 간에 데이터를 주고 받는 과정에서 플로우 처리 시간이 증가하고 시스템 자원의 소비가 발생할 수 있다. 본 발명은 허브 모듈(2000)이 플로우 쿼리를 생성하고, DBMS 모듈(3000)이 플로우 쿼리를 실행하므로, 허브 모듈(2000)과 DBMS 모듈(3000) 사이의 통신을 줄이고 시스템 자원의 낭비를 줄일 수 있다.

본 발명의 일 실시 예에서, 허브 모듈(2000)이 플로우 기반의 프로세싱을 수행하는 방법은 수신된 플로우가 이전에 처리된 플로우인 경우에, DBMS 모듈(3000)로 하여금 상기 이전에 처리된 플로우에 대응하는 상기 스토어드 프로시져를 호출하도록 허용하는 스토어드 프로시져 호출 허용 단계(120)를 포함할 수 있다.

이전에 처리된 플로우는 대응하는 플로우 쿼리가 생성된 플로우일 수 있다. 또한, 이전에 처리된 플로우는 대응하는 스토어드 프로시져가 생성된 플로우일 수 있다. 허브 모듈(2000)은 플로우에 포함되는 태스크들의 수 및 태스크의 종류, 플로우와 관련된 데이터베이스 및 플로우에 부여된 번호 등을 이용하여 수신된 플로우가 이전에 처리된 플로우인지 여부를 결정할 수 있다. 다만 이에 한정되지 않고, 이전에 처리된 플로우인지 여부를 결정하는 것은 다양한 방법에 의해 수행될 수 있다.

허브 모듈(2000)은 수신된 플로우가 이전에 처리된 플로우인 경우에, DBMS 모듈(3000)로 하여금 이전에 처리된 플로우에 대응하는 스토어드 프로시져를 호출하도록 허용할 수 있다. 구체적으로 설명하면, 허브 모듈(2000)은 수신된 플로우가 이전에 처리된 플로우인 경우에, 이전에 수행되었던 과정들을 재사용하기 위해 DBMS 모듈(3000)로 하여금 스토어드 프로시져를 호출하도록 허용할 수 있다. 예를 들면, 스토어드 프로시져에 포함된 플로우 쿼리는 수신된 플로우를 처리하기 위해 재사용될 수 있고, 따라서 플로우를 수신할 때마다 플로우 쿼리를 생성하는 오버헤드를 줄일 수 있다. 스토어드 프로시져는 다양한 저장 매체에 저장되었다가 호출될 수 있다. 예를 들어, 스토어드 프로시져는 DBMS 모듈을 포함하는 장치의 메모리 상에 저장되었다가 호출될 수 있다. 다만 이에 한정되지 않고, 스토어드 프로시져는 다양한 방법으로 저장되어 호출 될 수 있다.

스토어드 프로시져에 포함되는 메타 정보는 스토어드 프로시져가 호출되어 플로우 쿼리가 실행되는 경우에 업데이트될 수 있다. 상술한 바와 같이, 메타 정보는 스토어드 프로시져가 생성되는 경우에 생성되어 스토어드 프로시져에 포함될 수 있다. 스토어드 프로시져는 다시 호출되어 사용될 수 있으므로, 이러한 이력 관리를 위해 메타 정보는 업데이트될 수 있다. 메타 정보는 스토어드 프로시져 호출 허용 단계(120)에서 업데이트되거나, 스토어드 프로시져 호출 허용 단계(120)가 종료된 후에 별도의 단계에서 업데이트될 수 있다. 다만 이에 한정되지 않고 메타 정보는 플로우 퀴리가 재실행되는 경우에 다양한 방법에 의해 업데이트될 수 있다.

스토어드 프로시져에 포함되는 플로우 쿼리는 플로우 쿼리에 포함된 변수를 이용하여 유연하게 사용될 수 있다. 예를 들어, 필터에 관련된 변수를 조절하여 필터링 되는 데이터를 조절할 수 있다. 다만 이에 한정되지 않고, 플로우 쿼리는 변수를 이용하여 다양한 방법으로 사용될 수 있다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 허브 모듈(2000)에 의한 스토어드 프로시져 생성 허용 단계(110) 설명하기 위한 도면이다.

허브모듈은 수신된 플로우가 이전에 처리되지 않은 플로우인 경우에 DBMS 모듈(3000)로 하여금 플로우에 기초하여 스토어드 프로시져를 생성하도록 허용할 수 있다. 자세히 설명하면, 허브 모듈(2000)에 의한 스토어드 프로시져 생성 허용 단계(110)는 다음과 같은 단계를 포함할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에서, 허브 모듈(2000)에 의한 플로우 쿼리를 생성하는 단계(200)는, 적어도 하나의 태스크 각각에 대응하는 적어도 하나의 태스크 쿼리를 생성하는 단계, 적어도 하나의 태스크 쿼리 각각이 이전의 태스크 쿼리를 서브쿼리로 함으로써 플로우 쿼리를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

허브 모듈(2000)은 플로우에 포함된 쿼리 각각에 대응하는 태스크 쿼리를 생성하고, 생성된 태스크 쿼리에 기초하여 플로우 쿼리를 생성할 수 있다. 플로우에 포함되는 태스크는 데이터를 처리하도록 사용자에 의해 결정된 처리 순서를 가질 수 있다. 플로우 쿼리는 이러한 처리 순서에 따라 태스크 쿼리를 조합하여 생성될 수 있다. 예를 들어, 플로우 쿼리는 태스크 쿼리 각각이 이전의 태스크 쿼리를 서브쿼리로 함으로써 하나의 쿼리로 생성될 수 있다. 여기서 서브쿼리로 한다는 것은 태스크 쿼리에 대응하는 어느 한 쿼리문이 이전의 태스크 쿼리에 대응하는 쿼리문을 From 절을 이용하여 포함하는 방법일 수 있다. 구체적으로 설명하면, 태스크 쿼리의 처리순서가 제 1 태스크 쿼리, 제 2 태스크 쿼리, 제 3 태스크 쿼리 순서라고 가정하자. 제 2 태스크 쿼리는 이전 태스크 쿼리인 제 1 태스크 쿼리를 서브쿼리로 하여 하나의 쿼리로 생성될 수 있다. 제 3 태스크 쿼리는 이전 태스크 쿼리인 제 2 태스크 쿼리를 서브쿼리로 하여 하나의 쿼리로 생성될 수 있다. 이러한 방식이 모든 태스크 쿼리에 적용되면, 플로우 쿼리가 하나의 쿼리로 생성될 수 있다. 다만 이에 한정되지 않고, 플로우 쿼리는 다양한 방법으로 생성될 수 있다.

본 발명의 일 실시예에서, 허브 모듈(2000)에 의한 스토어드 프로시져 생성 허용 단계(110)는 DBMS 모듈(3000)로 하여금 플로우 쿼리에 기초하여 스토어드 프로시져를 생성하도록 허용하는 단계(220)를 포함할 수 있다. 스토어드 프로시져는 플로우 쿼리, 메타 정보, 예외처리 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 메타정보는 스토어드 프로시져에 포함된 플로우 쿼리가 실행되는 경우에 생성되어, 스토어드 프로시져가 호출되는 경우에 업데이트될 수 있다. 메타정보는 플로우 쿼리의 수행시간, 실행 결과, 사용자 정보를 포함할 수 있고, 데이터베이스 이력 관리에 사용될 수 있다. 예외처리 정보는 스토어드 프로시져가 생성된 이후에 에러를 대비하기 위한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 예외처리 정보는 가상화 뷰가 변경되어 에러가 발생하는 경우에 대한 처리 정보를 포함할 수 있다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 허브 모듈(2000)에 의한 플로우 쿼리를 생성하는 단계를 설명하기 위한 도면이다.

본 발명의 일 실시예에서, 허브 모듈(2000)에 의한 플로우 쿼리를 생성하는 단계(200)는, 적어도 하나의 태스크 각각에 대응하는 적어도 하나의 태스크 쿼리를 생성하는 단계(300), 적어도 하나의 태스크 쿼리 각각이 이전의 태스크 쿼리를 서브쿼리로 함으로써 플로우 쿼리를 생성하는 단계(310)를 포함할 수 있다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 DBMS 모듈(3000)이 플로우 기반의 프로세싱을 수행하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.

본 발명의 일 실시 예에서, DBMS 모듈(3000)이 플로우 기반의 프로세싱을 수행하는 방법은 허브 모듈(2000)로 하여금 적어도 하나의 태스크를 포함하는 플로우를 수신하도록 허용하는 단계(400)를 포함할 수 있다.

상술한 바와 같이, 태스크는 데이터를 분석하기 위한 연산일 수 있다. 구체적으로 설명하면, 태스크는 데이터베이스로부터 데이터를 추출하거나, 데이터를 가공하여 결과를 획득하기 위한 연산을 포함할 수 있다. 예를 들어, 태스크는 조인(Join), 필터(Filter), 소트(Sort), 파일라잇(FileWrite), 파일리드(FileRead) 등의 연산을 포함할 수 있다. 다만 이에 한정되지 않고, 태스크는 다양한 연산을 포함할 수 있고, 또한 다양한 방법들에 의해 생성될 수 있다.

상술한 바와 같이, 플로우는 태스크들의 조합일 수 있다. 구체적으로 설명하면, 플로우는 데이터베이스로부터 데이터를 추출하는 태스크와, 추출된 데이터를 가공하는 태스크, 가공된 데이터를 일정한 조건으로 처리하는 태스크 등의 조합을 포함할 수 있다. 예를 들어, 공정 간에 이상 수율을 분석하여 공정 개선에 이용하기 위해서, 생산관리 시스템 데이터베이스로부터 공정 간 프로세스에 대한 데이터를 추출하는 태스크와, 장비 엔지니어링 시스템 데이터베이스로부터 장비의 온도/압력에 대한 데이터를 추출하는 태스크와, 추출된 두 데이터를 처리하여 이상온도/압력이 발생하는 공정을 추출하는 태스크 등이 조합된 플로우가 생성될 수 있다. 다만 이에 한정되지 않고, 플로우는 다양한 태스크의 조합을 포함할 수 있고, 다양한 방법들에 의해 생성될 수 있다.

생성된 플로우는 플로우 쿼리를 생성하는데 이용될 수 있다. 플로우는 사용자 편의를 위해 간단한 정보만을 이용하여 생성되므로, 플로우를 기초로 DBMS 모듈(3000)에서 처리될 수 있는 쿼리를 생성하는 단계가 필요하다. 따라서, 플로우는 DBMS 모듈(3000)에서 데이터를 처리하기 위해서 플로우 쿼리를 생성하는데 이용된다.

따라서, 생성된 플로우는 플로우 쿼리를 생성하기 위해서 다양한 모듈로 송신될 수 있다. 예를 들어, 플로우는 허브 모듈(2000)에 송신되어, 플로우 쿼리를 생성하는데 이용될 수 있다. 다만 이에 한정되지 않고, 플로우는 다양한 방식으로 플로우 쿼리를 생성하는데 이용될 수 있다.

본 발명의 일 실시 예에서, DBMS 모듈(3000)이 플로우 기반의 프로세싱을 수행하는 방법은 수신된 플로우가 이전에 처리되지 않은 플로우인 경우에, 플로우에 기초하여 스토어드 프로시져를 생성하는 스토어드 프로시져 생성 단계(410)를 포함할 수 있다.

구체적으로 설명하면, DBMS 모듈(3000)에 의한 스토어드 프로시져 생성 단계(410)는 허브 모듈(2000)로 하여금 플로우에 기초하여 플로우 쿼리를 생성하도록 허용하는 단계(500), 생성된 플로우 쿼리를 허브 모듈(2000)로부터 수신하는 단계(510) 및 플로우 쿼리에 기초하여 스토어드 프로시져를 생성하는 단계(520)를 포함할 수 있다.

상술한 바와 같이, 이전에 처리되지 않은 플로우는 사용자에 의해 새로이 생성된 플로우일 수 있다. 이전에 처리되지 않은 플로우는 대응하는 플로우 쿼리가 생성되지 않은 플로우일 수 있다. 또한, 이전에 처리되지 않은 플로우는 대응하는 스토어드 프로시져가 생성되지 않은 플로우일 수 있다. DBMS 모듈(3000)은 허브 모듈(2000)로 하여금 플로우에 포함되는 태스크들의 수 및 태스크의 종류, 플로우와 관련된 데이터베이스 및 플로우에 부여된 번호 등을 이용하여 수신된 플로우가 이전에 처리되지 않은 플로우인지 여부를 결정하도록 허용할 수 있다. 다만 이에 한정되지 않고, 이전에 처리되지 않은 플로우인지 여부를 결정하는 것은 다양한 방법에 의해 수행될 수 있다.

본 발명의 일 실시예에서, DBMS 모듈(3000)에 의한 스토어드 프로시져 생성 단계는 허브 모듈(2000)로 하여금 플로우에 기초하여 플로우 쿼리를 생성하도록 허용하는 단계(500)를 포함할 수 있다. 수신된 플로우가 이전에 처리되지 않은 플로우인 경우에, DBMS 모듈(3000)은 허브 모듈(2000)로 하여금 수신된 플로우를 분석하여 DBMS 모듈(3000)에서 플로우를 처리하기 위한 정보를 생성하도록 허용할 수 있다. 구체적으로 설명하면, 플로우는 사용자 편의를 위해 간단한 정보만으로 생성(예를 들어, 사용자 인터페이스를 이용하여 데이터 분석에 필요한 정보를 지정하고, 조건을 정의하는)되므로, DBMS 모듈(3000)은 허브 모듈(2000)로 하여금 수신된 플로우를 분석하여 DBMS 모듈(3000)에서 처리가 가능한 쿼리를 생성하도록 허용할 수 있다. 다만 이에 한정되지 않고, DBMS 모듈(3000)은 허브 모듈(2000)로 하여금 플로우를 처리하기 위한 다양한 정보를 생성하도록 허용할 수 있다. 이러한 정보들은 플로우 쿼리로 지칭될 수 있고, DBMS 모듈(3000)로 송신되어, 스토어드 프로시져를 생성하는데 이용될 수 있다.

상술한 바와 같이, 플로우 쿼리는 허브 모듈(2000)에 의해 플로우에 기초하여 생성되는 쿼리를 포함할 수 있다. 플로우 쿼리는 DBMS 모듈(3000)에서 데이터베이스로부터 데이터를 추출하고, 가공하는데 이용될 수 있다. 플로우 쿼리는 수신된 플로우에 대응하여 생성되어, 실제 DBMS 모듈(3000)에서 처리될 수 있는 SQL 형식의 쿼리일 수 있다. 플로우 쿼리는 데이터 정의 언어(Data Definition Language, DDL), 데이터 조작 언어(Data Manipulation Language, DML), 데이터 제어 언어(Data Control Language, DCL) 등을 포함할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에서, DBMS 모듈(3000)에 의한 플로우 쿼리를 생성하도록 허용하는 단계(500)는, 허브 모듈(2000)로 하여금 적어도 하나의 태스크 각각에 대응하는 적어도 하나의 태스크 쿼리를 생성하도록 허용하는 단계(600), 허브 모듈(2000)로 하여금 적어도 하나의 태스크 쿼리 각각이 이전의 태스크 쿼리를 서브쿼리로 함으로써 플로우 쿼리를 생성하도록 허용하는 단계(610)를 포함할 수 있다.

DBMS 모듈(3000)은 허브 모듈(2000)로 하여금 적어도 하나의 태스크 각각에 대응하는 적어도 하나의 태스크 쿼리를 생성하도록 허용할 수 있다. 태스크 쿼리는 DBMS 모듈(3000)에서 처리될 수 있는 쿼리일 수 있다. 예를 들어, 태스크가 생산관리 시스템 데이터베이스로부터 공정 간 프로세스에 대한 데이터를 추출하라는 태스크인 경우에, 상기 태스크에 대응하는 태스크 쿼리는 DBMS 모듈(3000)이 생산관리 시스템 데이터베이스로부터 공정간 프로세스에 대한 데이터를 추출하는 SQL 형식의 쿼리일 수 있다.

DBMS 모듈(3000)은 허브 모듈(2000)로 하여금 플로우에 포함된 쿼리 각각에 대응하는 태스크 쿼리를 생성하고, 생성된 태스크 쿼리에 기초하여 플로우 쿼리를 생성하도록 허용할 수 있다. 플로우에 포함되는 태스크는 데이터를 처리하도록 사용자에 의해 결정된 처리 순서를 가질 수 있다. 플로우 쿼리는 이러한 처리 순서에 따라 태스크 쿼리를 조합하여 생성될 수 있다. 예를 들어, 플로우 쿼리는 태스크 쿼리 각각이 이전의 태스크 쿼리를 서브쿼리로 함으로써 하나의 쿼리로 생성될 수 있다. 여기서 서브쿼리로 한다는 것은 태스크 쿼리에 대응하는 어느 한 쿼리문이 이전의 태스크 쿼리에 대응하는 쿼리문을 From 절을 이용하여 포함하는 방법일 수 있다. 구체적으로 설명하면, 태스크 쿼리의 처리순서가 제 1 태스크 쿼리, 제 2 태스크 쿼리, 제 3 태스크 쿼리 순서라고 가정하자. 제 2 태스크 쿼리는 이전 태스크 쿼리인 제 1 태스크 쿼리를 서브쿼리로 하여 하나의 쿼리로 생성될 수 있다. 제 3 태스크 쿼리는 이전 태스크 쿼리인 제 2 태스크 쿼리를 서브쿼리로 하여 하나의 쿼리로 생성될 수 있다. 이러한 방식이 모든 태스크 쿼리에 적용되면, 플로우 쿼리가 하나의 쿼리로 생성될 수 있다. 다만 이에 한정되지 않고, 플로우 쿼리는 다양한 방법으로 생성될 수 있다.

본 발명의 일 실시예에서, DBMS 모듈(3000)에 의한 스토어드 프로시져 생성 단계는 플로우 쿼리를 허브 모듈(2000)로부터 수신하는 단계(510)를 포함할 수 있다. DBMS 모듈(3000)은 허브 모듈(2000)에서 생성된 플로우 쿼리를 수신할 수 있다. DBMS 모듈(3000)에 수신된 플로우 쿼리는 데이터베이스로부터 데이터를 추출하고 가공하는데 이용될 수 있다. 플로우 쿼리는 스토어드 프로시져에 포함될 수 있고, 동일한 플로우에 대하여 다시 대응하는 플로우 쿼리를 생성하는 과정을 거치지않고 재사용될 수 있다.

본 발명의 일 실시예에서, DBMS 모듈에 의한 스토어드 프로시져 생성 단계(410)는 수신된 플로우 쿼리에 기초하여 스토어드 프로시져를 생성하는 단계(520)를 포함할 수 있다. 스토어드 프로시져는 플로우 쿼리, 메타 정보, 예외처리 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 메타정보는 스토어드 프로시져에 포함된 플로우 쿼리가 실행되는 경우에 생성되어, 스토어드 프로시져가 호출되는 경우에 업데이트될 수 있다. 메타정보는 플로우 쿼리의 수행시간, 실행 결과, 사용자 정보를 포함할 수 있고, 데이터베이스 이력 관리에 사용될 수 있다. 예외처리 정보는 스토어드 프로시져가 생성된 이후에 에러를 대비하기 위한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 예외처리 정보는 가상화 뷰가 변경되어 에러가 발생하는 경우에 대한 처리 정보를 포함할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에서, DBMS 모듈(3000)에 의한 스토어드 프로시져 생성 단계(410)는 수신된 플로우 쿼리를 실행하는 단계를 포함할 수 있다. 허브 모듈(2000)이 플로우에 기초하여 플로우 쿼리를 생성하여 DBMS 모듈로 송신하고, DBMS 모듈(3000)이 생성된 플로우 쿼리를 수신하여 실행함으로써, 본 발명의 플로우 기반의 프로세싱이 효율적으로 처리될 수 있다. 구체적으로 설명하면, 허브 모듈(2000)이 플로우를 플로우 쿼리로 변환하고, DBMS 모듈(3000)이 플로우 쿼리를 실행함으로써, 허브 모듈(2000)과 DBMS 모듈간의 통신을 줄일 수 있다. 이와 달리, 허브 모듈(2000)이 플로우 쿼리를 실행하여 결과값을 DBMS 모듈(3000)로부터 획득하는 경우에, 데이터 처리가 비효율적일 수 있다. 구체적으로 설명하면, 허브 모듈(2000)에서 플로우 쿼리를 실행하는 경우에 데이터 처리 과정에서 분기를 결정하기 위해 임시 테이블에 중간결과를 저장하고 DBMS 모듈(3000)로부터 데이터를 요청하게 된다. 이렇게 두 모듈 간에 데이터를 주고 받는 과정에서 플로우 처리 시간이 증가하고 시스템 자원의 소비가 발생할 수 있다. 본 발명은 허브 모듈(2000)이 플로우 쿼리를 생성하고, DBMS 모듈(3000)이 플로우 쿼리를 실행하므로, 허브 모듈(2000)과 DBMS 모듈(3000) 사이의 통신을 줄이고 시스템 자원의 낭비를 줄일 수 있다.

본 발명의 일 실시 예에서, DBMS 모듈(3000)이 플로우 기반의 프로세싱을 수행하는 방법은 허브 모듈(2000)에 수신된 플로우가 이전에 처리된 플로우인 경우에, 이전에 처리된 플로우에 대응하는 스토어드 프로시져를 호출하는 스토어드 프로시져 호출 단계(420)를 포함할 수 있다.

상술한 바와 같이, 이전에 처리된 플로우는 대응하는 플로우 쿼리가 생성된 플로우일 수 있다. 또한, 이전에 처리된 플로우는 대응하는 스토어드 프로시져가 생성된 플로우일 수 있다. DBMS 모듈(3000)은 허브 모듈(2000)로 하여금 플로우에 포함되는 태스크들의 수 및 태스크의 종류, 플로우와 관련된 데이터베이스 및 플로우에 부여된 번호 등을 이용하여 수신된 플로우가 이전에 처리된 플로우인지 여부를 결정하도록 허용할 수 있다. 다만 이에 한정되지 않고, 이전에 처리된 플로우인지 여부를 결정하는 것은 다양한 방법에 의해 수행될 수 있다.

DBMS 모듈(3000)은 허브 모듈(2000)에 수신된 플로우가 이전에 처리된 플로우인 경우에, 이전에 처리된 플로우에 대응하는 스토어드 프로시져를 호출할 수 있다. 구체적으로 설명하면, DBMS 모듈(3000)은 허브 모듈(2000)에 수신된 플로우가 이전에 처리된 플로우인 경우에, 이전에 수행되었던 과정들을 재사용하기 위해 스토어드 프로시져를 호출할 수 있다. 예를 들면, 스토어드 프로시져에 포함된 플로우 쿼리는 수신된 플로우를 처리하기 위해 재사용될 수 있고 따라서 플로우를 수신할 때마다 플로우 쿼리를 생성하는 오버헤드를 줄일 수 있다. 스토어드 프로시져는 다양한 저장 매체에 저장되었다가 호출될 수 있다. 예를 들어, 스토어드 프로시져는 DBMS 모듈을 포함하는 장치의 메모리 상에 저장되었다가 호출될 수 있다. 다만 이에 한정되지 않고, 스토어드 프로시져는 다양한 방법으로 저장되어 호출 될 수 있다.

스토어드 프로시져에 포함되는 메타 정보는 스토어드 프로시져가 호출되어 플로우 쿼리가 실행되는 경우에 업데이트될 수 있다. 상술한 바와 같이, 메타 정보는 스토어드 프로시져가 생성되는 경우에 생성되어 스토어드 프로시져에 포함될 수 있다. 스토어드 프로시져는 다시 호출되어 사용될 수 있으므로, 이러한 이력 관리를 위해 메타 정보는 업데이트될 수 있다. 메타 정보는 스토어드 프로시져 호출 단계(420)에서 업데이트되거나, 스토어드 프로시져 호출 단계(40)가 종료된 후에 별도의 단계에서 업데이트될 수 있다. 다만 이에 한정되지 않고 메타 정보는 플로우 쿼리가 재실행되는 경우에 다양한 방법에 의해 업데이트될 수 있다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 DBMS 모듈(3000)에 의한 스토어드 프로시져 생성 단계 설명하기 위한 도면이다.

DBMS 모듈(3000)은 허브모듈에 수신된 플로우가 이전에 처리되지 않은 플로우인 경우에 플로우에 기초하여 스토어드 프로시져를 생성할 수 있다. 자세히 설명하면, DBMS 모듈(3000)에 의한 스토어드 프로시져 생성 단계(410)는 다음과 같은 단계를 포함할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에서, DBMS 모듈(3000)에 의한 스토어드 프로시져 생성 단계(410)는 허브 모듈(2000)로 하여금 플로우에 기초하여 플로우 쿼리를 생성하도록 허용하는 단계(500)를 포함할 수 있다. 수신된 플로우가 이전에 처리되지 않은 플로우인 경우에, DBMS 모듈(3000)은 허브 모듈(2000)로 하여금 수신된 플로우를 분석하여 DBMS 모듈(3000)에서 플로우를 처리하기 위한 정보를 생성하도록 허용할 수 있다. 구체적으로 설명하면, 플로우는 사용자 편의를 위해 간단한 정보만으로 생성(예를 들어, 사용자 인터페이스를 이용하여 데이터 분석에 필요한 정보를 지정하고, 조건을 정의하는)되므로, DBMS 모듈(3000)은 허브 모듈(2000)로 하여금 수신된 플로우를 분석하여 DBMS 모듈(3000)에서 처리가 가능한 쿼리를 생성하도록 허용할 수 있다. 다만 이에 한정되지 않고, DBMS 모듈(3000)은 허브 모듈(2000)로 하여금 플로우를 처리하기 위한 다양한 정보를 생성하도록 허용할 수 있다. 이러한 정보들은 플로우 쿼리로 지칭될 수 있고, DBMS 모듈(3000)에 송신되어, 스토어드 프로시져를 생성하는데 이용될 수 있다.

본 발명의 일 실시예에서, 플로우 쿼리를 생성하도록 허용하는 단계(500)는, 허브 모듈(2000)로 하여금 적어도 하나의 태스크 각각에 대응하는 적어도 하나의 태스크 쿼리를 생성하도록 허용하는 단계(610), 허브 모듈(2000)로 하여금 적어도 하나의 태스크 쿼리 각각이 이전의 태스크 쿼리를 서브쿼리로 함으로써 플로우 쿼리를 생성하도록 허용하는 단계(620)를 포함할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에서, DBMS 모듈(3000)에 의한 스토어드 프로시져 생성 단계(410)는 플로우 쿼리를 허브 모듈(2000)로부터 수신하는 단계(510)를 포함할 수 있다. DBMS 모듈(3000)은 허브 모듈(2000)에서 생성된 플로우 쿼리를 수신할 수 있다. DBMS 모듈(3000)에 수신된 플로우 쿼리는 데이터베이스로부터 데이터를 추출하고 가공하는데 이용될 수 있다. 플로우 쿼리는 스토어드 프로시져에 포함될 수 있고, 동일한 플로우에 대하여 다시 대응하는 플로우 쿼리를 생성하는 과정을 거치지않고 재사용될 수 있다.

본 발명의 일 실시예에서, DBMS 모듈에 의한 스토어드 프로시져 생성 단계는 수신된 플로우 쿼리에 기초하여 스토어드 프로시져를 생성하는 단계를 포함할 수 있다. 스토어드 프로시져는 플로우 쿼리, 메타 정보, 예외처리 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 메타정보는 스토어드 프로시져에 포함된 플로우 쿼리가 실행되는 경우에 생성되어, 스토어드 프로시져가 호출되는 경우에 업데이트될 수 있다. 메타정보는 플로우 쿼리의 수행시간, 실행 결과, 사용자 정보를 포함할 수 있고, 데이터베이스 이력 관리에 사용될 수 있다. 예외처리 정보는 스토어드 프로시져가 생성된 이후에 에러를 대비하기 위한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 예외처리 정보는 가상화 뷰가 변경되어 에러가 발생하는 경우에 대한 처리 정보를 포함할 수 있다.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 DBMS 모듈(3000)에 의한 허브 모듈로 하여금 플로우 쿼리를 생성하도록 허용하는 단계(510)를 설명하기 위한 도면이다.

본 발명의 일 실시예에서, 플로우 쿼리를 생성하도록 허용하는 단계(510)는, 허브 모듈(2000)로 하여금 적어도 하나의 태스크 각각에 대응하는 적어도 하나의 태스크 쿼리를 생성하도록 허용하는 단계(600), 허브 모듈(2000)로 하여금 적어도 하나의 태스크 쿼리 각각이 이전의 태스크 쿼리를 서브쿼리로 함으로써 플로우 쿼리를 생성하도록 허용하는 단계(610)를 포함할 수 있다.

도 7a 내지 7c는 본 발명의 일 실시예에 따른 스토어드 프로시져를 이용하여 플로우 기반의 프로세싱을 수행하는 시스템을 설명하기 위한 도면이다.

도 7a 내지 7c에서 도시되는 바와 같이, 시스템은 사용자 단말(1000) 및 데이터베이스 서버(3100)를 포함할 수 있고, 경우에 따라 데이터베이스 허브 장치(2100)를 포함할 수 있다. 상기 사용자 단말(1000), 데이터베이스 허브 장치(2100) 및 데이터베이스 서버(3100)는 임의의 네트워크(미도시)에 의해 서로 연결될 수 있다.

도 7a 내지 7c에서 도시되는 바와 같이, 사용자 단말(1000)은 네트워크를 통하여 통신하기 위한 매커니즘을 갖는 데이터베이스 시스템에서의 노드(들)를 의미할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(1000)은 PC, 랩탑 컴퓨터, 워크스테이션, 단말 및/또는 네트워크 접속성을 갖는 임의의 전자 디바이스를 포함할 수 있다. 또한, 사용자 단말(1000)은 에이전트(Agent), API(Application Programming Interface) 및 플러그-인(Plug-in) 중 적어도 하나에 의해 구현되는 임의의 서버를 포함할 수도 있다. 또한, 사용자 단말(1000)은 애플리케이션 소스 및/또는 클라이언트 애플리케이션을 포함할 수 있다.

사용자 단말(1000)은 프로세서 및 메모리를 포함하여, 임의의 데이터를 처리 및 저장할 수 있는 임의의 엔티티일 수 있다. 또한, 도 7a 내지 7c에서의 사용자 단말(1000)은 데이터베이스 서버(3100)를 사용하거나 데이터베이스 서버(3100)와 통신하는 사용자와 관련될 수 있다. 이러한 예시에서, 사용자 단말(1000)은 허브 모듈(2000)을 통해 데이터베이스 서버(3100)로 쿼리를 발행할 수 있다. 일 예시에서, 사용자 단말(1000)은 허브 모듈(2000)을 통해 데이터베이스 서버(3100)로 컴파일링되어 재기록된 쿼리를 전달할 수 있다.

사용자 단말(1000)은 플로우를 생성하기 위한 인터페이스를 제공할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(1000)은 GUI 형태의 플로우를 생성하기 위한 인터페이스를 제공할 수 있다. 또한, 사용자 단말(1000)은 도 7b에 도시된 바와 같이 허브 모듈을 포함할 수 있다.

데이터베이스 서버(3100)는, 예를 들어, 마이크로프로세서, 메인프레임 컴퓨터, 디지털 프로세서, 휴대용 디바이스 및 디바이스 제어기 등과 같은 임의의 타입의 컴퓨터 시스템 또는 컴퓨터 디바이스를 포함할 수 있다. 이러한 데이터베이스 서버(3100)는 DBMS 모듈(3000) 및 영구 저장 매체(persistent storage)를 포함할 수 있다. 또한, 데이터 베이스 서버(3000)는 7a에 도시된 바와 같이 허브 모듈(2000)을 포함할 수 있다.

데이터베이스 허브 장치(2100)는 도 7c에 도시된 바와 같이 허브 모듈(2000)을 포함할 수 있다. 허브 모듈(2000)이 데이터베이스 허브 장치(2100)에 포함되는 경우에, 허브 모듈은 데이터베이스 허브 장치(2100)에 포함된 네트워크(미도시)를 통해 사용자 단말(1000) 및 데이터베이스 서버(3100)와 연결될 수 있다.

도 7a 내지 7c에서는 1개의 데이터베이스 서버 및 4개의 사용자 단말을 예시적으로 도시하고 있으나, 이보다 많은 데이터베이스 서버들(관리 장치들) 및 사용자 단말들 또한 본 발명의 범위에 포함될 수 있다는 점이 당해 출원 분야에 있어서 통상의 지식을 가진 자에게 명백할 것이다.

도 7a 내지 7c에서는 도시되지 않았지만, 사용자 단말(1000), 데이터 베이스 허브 장치(2100) 및 데이터베이스 서버(3100)는 버퍼 캐시를 포함하는 하나 이상의 메모리를 포함할 수 있다. 또한, 도 7a 내지 7c에서는 도시되지 않았지만, 사용자 단말(1000), 데이터 베이스 허브 장치(2100) 및 데이터베이스 서버(3100)는 하나 이상의 프로세서를 포함할 수 있다. 따라서, 허브 모듈(2000) 및 DBMS 모듈(3000)은 상기 메모리 상에서 상기 프로세서에 의하여 동작될 수 있다.

여기서, 메모리는 동적 램(DRAM, dynamic random access memory), 정적 램(SRAM, static random access memory) 등의 랜덤 액세스 메모리(RAM)와 같은, 프로세서가 직접 접근하는 주된 저장 장치로서 전원이 꺼지면 저장된 정보가 순간적으로 지워지는 휘발성(volatile) 저장 장치를 의미할 수 있지만, 이들로 한정되는 것은 아니다. 이러한 메모리는 프로세서에 제어에 의하여 동작 될 수 있다. 메모리는 데이터 값을 포함하는 데이터 테이블(data table)을 임시로 저장할 수 있다. 상기 데이터 테이블은 데이터 값을 포함할 수 있으며, 본 개시내용의 일 실시예에서 상기 데이터 테이블의 데이터 값은 메모리로부터 영구 저장 매체에 기록될 수 있다. 추가적인 양상에서, 메모리는 버퍼 캐시를 포함하며, 상기 버퍼 캐시의 데이터 블록에는 데이터가 저장될 수 있다. 상기 데이터는 백그라운드 프로세스에 의하여 영구 저장 매체에 기록될 수 있다.

영구 저장 매체는, 예를 들어 자기(magnetic) 디스크, 광학(optical) 디스크 및 광자기(magneto-optical) 저장 디바이스뿐만 아니라 플래시 메모리 및/또는 배터리-백업 메모리에 기초한 저장 디바이스와 같은, 임의의 데이터를 지속적으로 할 수 있는 비-휘발성(non-volatile) 저장 매체를 의미한다. 이러한 영구 저장 매체는 다양한 통신 수단을 통하여 데이터베이스 서버(3100)의 프로세서 및 메모리와 통신할 수 있다. 추가적인 실시예에서, 이러한 영구 저장 매체는 데이터베이스 서버(3100) 외부에 위치하여 데이터베이스 서버(3100)와 통신가능할 수도 있다. 또한, 도 7a 내지 도7c에서는 하나의 영구저장매체 및 하나의 DBMS만을 도시하였으나, 하나의 영구 저장 매체에 복수의 DBMS가 접속된 형태 또는 복수의 영구 저장 매체를 포함하는 형태 또한 본 발명의 권리 범위에 포함될 수 있다.

DBMS 모듈(3000)은 데이터베이스 서버(3100)에서 필요한 데이터를 검색, 삽입, 수정 및/또는 삭제 등과 같은 동작들을 수행하는 것을 허용하기 위한 프로그램으로서, 전술한 바와 같이, 데이터베이스 서버(3100)의 메모리에서 프로세서에 의하여 구현될 수 있다.

사용자 단말(1000)과 데이터베이스 서버(3100)들은 네트워크(미도시)를 통하여 서로 통신할 수 있다. 또한, 시스템이 데이터베이스 허브 장치(2100)를 포함하는 경우, 사용자 단말(1000)과 데이터베이스 서버(3100) 또는 데이터베이스 허브 장치(2100)들은 네트워크(미도시)를 통하여 서로 통신할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 네트워크는 공중전화 교환망(PSTN:Public Switiched Telephone Network), xDSL(x Digital Subscriber Line), RADSL(Rate Adaptive DSL), MDSL(Multi Rate DSL), VDSL(Very High Speed DSL), UADSL(Universal Asymmetric DSL), HDSL(High Bit Rate DSL) 및 근거리 통신망(LAN) 등과 같은 다양한 유선 통신 시스템들을 사용할 수 있다.

또한, 본 명세서에서 제시되는 네트워크는 CDMA(Code Division Multi Access), TDMA(Time Division Multi Access), FDMA(Frequency Division Multi Access), OFDMA(Orthogonal Frequency Division Multi Access), SC-FDMA(Single Carrier-FDMA) 및 다른 시스템들과 같은 다양한 무선 통신 시스템들을 사용할 수 있다. 추가적으로, 네트워크는 데이터베이스 링크(dblink)를 포함할 수 있으며, 이에 따라 복수의 데이터베이스 서버들은 이러한 데이터베이스 링크를 통해 서로 통신하여 다른 데이터베이스 관리 장치로부터의 데이터를 가져올 수 있다. 본 명세서에서 설명된 기술들은 위에서 언급된 네트워크들뿐만 아니라, 다른 네트워크들에서도 사용될 수 있다.

도 8은 본 발명의 실시예에 따른 허브 모듈에 대한 예시적인 블록도를 도시한다.

도 8에서 도시되는 바와 같이, 허브 모듈(2000)은, 플로우 수신 허용부(800), 스토어드 프로시져 생성 허용부(810) 및 스토어드 프로시져 호출 허용부(820)를 포함할 수 있다. 도 8에서 도시되는 허브 모듈(2000)의 컴포넌트들은 예시적인 것이며, 이 중 일부가 생략될 수 있거나 또는 추가적인 컴포넌트들이 존재할 수도 있다.

플로우 수신 허용부(800)는 적어도 하나의 태스크(task)를 포함하는 플로우(flow)를 수신할 수 있다.

스토어드 프로시져 생성 허용부(810)는 수신된 플로우가 이전에 처리되지 않은 플로우인 경우에, DBMS 모듈(3000)로 하여금 상기 플로우에 기초하여 스토어드 프로시져를 생성하도록 허용할 수 있다.

스토어드 프로시져 호출 허용부(820)는 수신된 플로우가 이전에 처리된 플로우인 경우에, DBMS 모듈(3000)로 하여금 상기 이전에 처리된 플로우에 대응하는 상기 스토어드 프로시져를 호출하도록 허용할 수 있다.

도 9는 본 발명의 실시예에 따른 DBMS 모듈에 대한 예시적인 블록도를 도시한다.

도 9에서 도시되는 바와 같이, DBMS 모듈(2000)은, 플로우 수신 허용부(900), 스토어드 프로시져 생성부(910) 및 스토어드 프로시져 호출부(920)를 포함할 수 있다. 도 9에서 도시되는 DBMS 모듈(3000)의 컴포넌트들은 예시적인 것이며, 이 중 일부가 생략될 수 있거나 또는 추가적인 컴포넌트들이 존재할 수도 있다.

플로우 수신 허용부(900)는 허브 모듈(2000)로 하여금 적어도 하나의 태스크를 포함하는 플로우를 수신하도록 허용할 수 있다.

스토어드 프로시져 생성부(910)는 수신된 플로우가 이전에 처리되지 않은 플로우인 경우에, 플로우에 기초하여 스토어드 프로시져를 생성할 수 있다.

스토어드 프로시져 호출부(920)는 수신된 플로우가 이전에 처리된 플로우인 경우에, 이전에 처리된 플로우에 대응하는 상기 스토어드 프로시져를 호출할 수 있다.

도 10은 본 발명의 일 실시예에 따라 스토어드 프로시져를 이용하여 플로우 기반의 프로세싱을 수행하기 위한 방법을 구현하기 위한 예시적인 컴퓨팅 장치에 대한 블록도를 도시한다.

본 발명이 일반적으로 하나 이상의 서버 내의 컴퓨터 또는 프로세서 상에서 실행될 수 있는 특징들과 관련하여 전술되었지만, 당업자라면 본 발명이 기타 프로그램 모듈들과 결합되어 및/또는 하드웨어와 소프트웨어의 조합으로서 구현될 수 있다는 것을 잘 알 것이다.

일반적으로, 프로그램 모듈은 특정의 태스크를 수행하거나 특정의 추상 데이터 유형을 구현하는 루틴, 프로그램, 컴포넌트, 데이터 구조, 기타 등등을 포함한다. 또한, 당업자라면 본 발명의 방법이 단일-프로세서 또는 멀티프로세서 컴퓨터 시스템, 미니컴퓨터, 메인프레임 컴퓨터는 물론 퍼스널 컴퓨터, 핸드헬드 컴퓨팅 장치, 마이크로프로세서-기반 또는 프로그램가능 가전 제품, 기타 등등(이들 각각은 하나 이상의 연관된 장치와 연결되어 동작할 수 있음)을 비롯한 다른 컴퓨터 시스템 구성으로 실시될 수 있다는 것을 잘 알 것이다.

본 발명의 설명된 실시예들은 또한 어떤 태스크들이 통신 네트워크를 통해 연결되어 있는 원격 처리 장치들에 의해 수행되는 분산 컴퓨팅 환경에서 실시될 수 있다. 분산 컴퓨팅 환경에서, 프로그램 모듈은 로컬 및 원격 메모리 저장 장치 둘 다에 위치할 수 있다.

컴퓨터는 통상적으로 다양한 컴퓨터 판독가능 매체를 포함한다. 컴퓨터에 의해 액세스 가능한 매체는 그 어떤 것이든지 컴퓨터 판독가능 매체가 될 수 있고, 이러한 컴퓨터 판독가능 매체는 휘발성 및 비휘발성 매체, 일시적(transitory) 및 비일시적(non-transitory) 매체, 이동식 및 비-이동식 매체를 포함한다. 제한이 아닌 예로서, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 판독가능 저장 매체 및 컴퓨터 판독가능 전송 매체를 포함할 수 있다.

컴퓨터 판독가능 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보를 저장하는 임의의 방법 또는 기술로 구현되는 휘발성 및 비휘발성 매체, 일시적 및 비-일시적 매체, 이동식 및 비이동식 매체를 포함한다. 컴퓨터 판독가능 저장 매체는 RAM, ROM, EEPROM, 플래시 메모리 또는 기타 메모리 기술, CD-ROM, DVD(digital video disk) 또는 기타 광 디스크 저장 장치, 자기 카세트, 자기 테이프, 자기 디스크 저장 장치 또는 기타 자기 저장 장치, 또는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있고 원하는 정보를 저장하는 데 사용될 수 있는 임의의 기타 매체를 포함하지만, 이에 한정되지 않는다.

컴퓨터 판독가능 전송 매체는 통상적으로 반송파(carrier wave) 또는 기타 전송 메커니즘(transport mechanism)과 같은 피변조 데이터 신호(modulated data signal)에 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터등을 구현하고 모든 정보 전달 매체를 포함한다. 피변조 데이터 신호라는 용어는 신호 내에 정보를 인코딩하도록 그 신호의 특성들 중 하나 이상을 설정 또는 변경시킨 신호를 의미한다. 제한이 아닌 예로서, 송수신(통신) 매체는 유선 네트워크 또는 직접 배선 접속(direct-wired connection)과 같은 유선 매체, 그리고 음향, RF, 적외선, 기타 무선 매체와 같은 무선 매체를 포함한다. 상술된 매체들 중 임의의 것의 조합도 역시 컴퓨터 판독가능 전송 매체의 범위 안에 포함되는 것으로 한다.

도 10에서는 본 발명의 스토어드 프로시져를 이용하여 플로우 기반의 프로세싱을 수행하기 위한 방법을 구현하기 위한 컴퓨팅 장치(1002)를 포함하는 본 발명의 여러가지 측면들을 구현하는 예시적인 환경이 나타내어져 있으며, 컴퓨팅 장치(1002)는 처리 장치(1004), 시스템 메모리(1006) 및 시스템 버스(1008)를 포함한다. 시스템 버스(1008)는 시스템 메모리(1006)(이에 한정되지 않음)를 비롯한 시스템 컴포넌트들을 처리 장치(1004)에 연결시킨다. 처리 장치(1004)는 다양한 상용 프로세서들 중 임의의 프로세서일 수 있다. 듀얼 프로세서 및 기타 멀티프로세서 아키텍처도 역시 처리 장치(1004)로서 이용될 수 있다.

시스템 버스(1008)는 메모리 버스, 주변장치 버스, 및 다양한 상용 버스 아키텍처 중 임의의 것을 사용하는 로컬 버스에 추가적으로 상호 연결될 수 있는 몇가지 유형의 버스 구조 중 임의의 것일 수 있다. 시스템 메모리(1006)는 판독 전용 메모리(ROM)(1010) 및 랜덤 액세스 메모리(RAM)(1012)를 포함한다. 기본 입/출력 시스템(BIOS)은 ROM, EPROM, EEPROM 등의 비휘발성 메모리(1010)에 저장되며, 이 BIOS는 시동 중과 같은 때에 컴퓨팅 장치(1002) 내의 구성요소들 간에 정보를 전송하는 일을 돕는 기본적인 루틴을 포함한다. RAM(1012)은 또한 데이터를 캐싱하기 위한 정적 RAM 등의 고속 RAM을 포함할 수 있다.

컴퓨팅 장치(1002)는 또한 내장형 하드 디스크 드라이브(HDD)(1014)(예를 들어, EIDE, SATA)이 내장형 하드 디스크 드라이브(1014)는 또한 적당한 섀시(도시 생략) 내에서 외장형 용도로 구성될 수 있음), 자기 플로피 디스크 드라이브(FDD)(1016)(예를 들어, 이동식 디스켓(1018)으로부터 판독을 하거나 그에 기록을 하기 위한 것임), 및 광 디스크 드라이브(1020)(예를 들어, CD-ROM 디스크(1022)를 판독하거나 DVD 등의 기타 고용량 광 매체로부터 판독을 하거나 그에 기록을 하기 위한 것임)를 포함한다. 하드 디스크 드라이브(1014), 자기 디스크 드라이브(1016) 및 광 디스크 드라이브(1020)는 각각 하드 디스크 드라이브 인터페이스(1024), 자기 디스크 드라이브 인터페이스(1026) 및 광 드라이브 인터페이스(1028)에 의해 시스템 버스(1008)에 연결될 수 있다. 외장형 드라이브 구현을 위한 인터페이스(1024)는 USB(Universal Serial Bus) 및 IEEE 1394 인터페이스 기술 중 적어도 하나 또는 그 둘 다를 포함한다.

이들 드라이브 및 그와 연관된 컴퓨터 판독 가능 저장 매체는 데이터, 데이터 구조, 컴퓨터 실행가능 명령어, 기타 등등의 비휘발성 저장을 제공한다. 컴퓨팅 장치(1002)의 경우, 드라이브 및 매체는 임의의 데이터를 적당한 디지털 형식으로 저장하는 것에 대응한다. 상기에서의 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에 대한 설명이 HDD, 이동식 자기 디스크, 및 CD 또는 DVD 등의 이동식 광 매체를 언급하고 있지만, 당업자라면 집 드라이브(zip drive), 자기 카세트, 플래쉬 메모리 카드, 카트리지, 기타 등등의 컴퓨터에 의해 판독 가능한 다른 유형의 매체도 역시 예시적인 운영 환경에서 사용될 수 있으며 또 임의의 이러한 매체가 본 발명의 방법들을 수행하기 위한 컴퓨터 실행가능 명령어를 포함할 수 있다는 것을 잘 알 것이다.

운영 체제(1030), 하나 이상의 애플리케이션 프로그램(1032), 기타 프로그램 모듈(1034) 및 프로그램 데이터(1036)를 비롯한 다수의 프로그램 모듈이 드라이브 및 RAM(1012)에 저장될 수 있다. 여기서 프로그램 모듈(1034)은 허브 모듈(2000)을 포함할 수 있다. 또한, 프로그램 모듈(1034)은 DBMS 모듈(3000)을 포함할 수 있다. 운영 체제, 애플리케이션, 모듈 및/또는 데이터의 전부 또는 그 일부분이 또한 RAM(1012)에 캐싱될 수 있다. 본 발명이 여러가지 상업적으로 이용 가능한 운영 체제 또는 운영 체제들의 조합에서 구현될 수 있다는 것을 잘 알 것이다.

사용자는 하나 이상의 유선/무선 입력 장치, 예를 들어, 키보드(1038) 및 마우스(1040) 등의 포인팅 장치를 통해 컴퓨팅 장치(1002)에 명령 및 정보를 입력할 수 있다. 기타 입력 장치(도시 생략)로는 마이크, IR 리모콘, 조이스틱, 게임 패드, 스타일러스 펜, 터치 스크린, 기타 등등이 있을 수 있다. 이들 및 기타 입력 장치가 종종 시스템 버스(1008)에 연결되어 있는 입력 장치 인터페이스(1042)를 통해 처리 장치(1004)에 연결되지만, 병렬 포트, IEEE 1394 직렬 포트, 게임 포트, USB 포트, IR 인터페이스, 기타 등등의 기타 인터페이스에 의해 연결될 수 있다.

모니터(1044) 또는 다른 유형의 디스플레이 장치도 역시 비디오 어댑터(1046) 등의 인터페이스를 통해 시스템 버스(1008)에 연결된다. 모니터(1044)에 부가하여, 컴퓨터는 일반적으로 스피커, 프린터, 기타 등등의 기타 주변 출력 장치(도시 생략)를 포함한다.

컴퓨팅 장치(1002)는 유선 및/또는 무선 통신을 통한 원격 컴퓨터(들)(1048) 등의 하나 이상의 원격 컴퓨터로의 논리적 연결을 사용하여 네트워크화된 환경에서 동작할 수 있다. 원격 컴퓨터(들)(1048)는 워크스테이션, 서버 컴퓨터, 라우터, 퍼스널 컴퓨터, 휴대용 컴퓨터, 마이크로프로세서-기반 오락 기기, 피어 장치 또는 기타 통상의 네트워크 노드일 수 있으며, 일반적으로 컴퓨팅 장치(1002)에 대해 기술된 구성요소들 중 다수 또는 그 전부를 포함하지만, 간략함을 위해, 메모리 저장 장치(1050)만이 도시되어 있다. 도시되어 있는 논리적 연결은 근거리 통신망(LAN)(1052) 및/또는 더 큰 네트워크, 예를 들어, 원거리 통신망(WAN)(1054)에의 유선/무선 연결을 포함한다. 이러한 LAN 및 WAN 네트워킹 환경은 사무실 및 회사에서 일반적인 것이며, 인트라넷 등의 전사적 컴퓨터 네트워크(enterprise-wide computer network)를 용이하게 해주며, 이들 모두는 전세계 컴퓨터 네트워크, 예를 들어, 인터넷에 연결될 수 있다.

LAN 네트워킹 환경에서 사용될 때, 컴퓨팅 장치(1002)는 유선 및/또는 무선 통신 네트워크 인터페이스 또는 어댑터(1056)를 통해 로컬 네트워크(1052)에 연결된다. 어댑터(1056)는 LAN(1052)에의 유선 또는 무선 통신을 용이하게 해줄 수 있으며, 이 LAN(1052)은 또한 무선 어댑터(1056)와 통신하기 위해 그에 설치되어 있는 무선 액세스 포인트를 포함하고 있다. WAN 네트워킹 환경에서 사용될 때, 컴퓨팅 장치(1002)는 모뎀(1058)을 포함할 수 있거나, WAN(1054) 상의 통신 서버에 연결되거나, 또는 인터넷을 통하는 등, WAN(1054)을 통해 통신을 설정하는 기타 수단을 갖는다. 내장형 또는 외장형 및 유선 또는 무선 장치일 수 있는 모뎀(1058)은 직렬 포트 인터페이스(1042)를 통해 시스템 버스(1008)에 연결된다. 네트워크화된 환경에서, 컴퓨팅 장치(1002)에 대해 설명된 프로그램 모듈들 또는 그의 일부분이 원격 메모리/저장 장치(1050)에 저장될 수 있다. 도시된 네트워크 연결이 예시적인 것이며 컴퓨터들 사이에 통신 링크를 설정하는 기타 수단이 사용될 수 있다는 것을 잘 알 것이다.

컴퓨팅 장치(1002)는 무선 통신으로 배치되어 동작하는 임의의 무선 장치 또는 개체, 예를 들어, 프린터, 스캐너, 데스크톱 및/또는 휴대용 컴퓨터, PDA(portable data assistant), 통신 위성, 무선 검출 가능 태그와 연관된 임의의 장비 또는 장소, 및 전화와 통신을 하는 동작을 한다. 이것은 적어도 Wi-Fi 및 블루투스 무선 기술을 포함한다. 따라서, 통신은 종래의 네트워크에서와 같이 미리 정의된 구조이거나 단순하게 적어도 2개의 장치 사이의 애드혹 통신(ad hoc communication)일 수 있다.

Wi-Fi(Wireless Fidelity)는 유선 없이도 인터넷 등으로의 연결을 가능하게 해준다. Wi-Fi는 이러한 장치, 예를 들어, 컴퓨터가 실내에서 및 실외에서, 즉 기지국의 통화권 내의 아무 곳에서나 데이터를 전송 및 수신할 수 있게 해주는 셀 전화와 같은 무선 기술이다. Wi-Fi 네트워크는 안전하고 신뢰성 있으며 고속인 무선 연결을 제공하기 위해 IEEE 802.6(a,b,g, 기타)이라고 하는 무선 기술을 사용한다. 컴퓨터를 서로에, 인터넷에 및 유선 네트워크(IEEE 802.3 또는 이더넷을 사용함)에 연결시키기 위해 Wi-Fi가 사용될 수 있다. Wi-Fi 네트워크는 비인가 2.4 및 5 GHz 무선 대역에서, 예를 들어, 6Mbps(802.6a) 또는 54 Mbps(802.6b) 데이터 레이트로 동작하거나, 양 대역(듀얼 대역)을 포함하는 제품에서 동작할 수 있다.

본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 여기에 개시된 실시예들과 관련하여 설명된 다양한 예시적인 논리 블록들, 모듈들, 프로세서들, 수단들, 회로들 및 알고리즘 단계들이 전자 하드웨어, (편의를 위해, 여기에서 "소프트웨어"로 지칭되는) 다양한 형태들의 프로그램 또는 설계 코드 또는 이들 모두의 결합에 의해 구현될 수 있다는 것을 이해할 것이다. 하드웨어 및 소프트웨어의 이러한 상호 호환성을 명확하게 설명하기 위해, 다양한 예시적인 컴포넌트들, 블록들, 모듈들, 회로들 및 단계들이 이들의 기능과 관련하여 위에서 일반적으로 설명되었다. 이러한 기능이 하드웨어 또는 소프트웨어로서 구현되는지 여부는 특정한 애플리케이션 및 전체 시스템에 대하여 부과되는 설계 제약들에 따라 좌우된다. 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 각각의 특정한 애플리케이션에 대하여 다양한 방식들로 설명된 기능을 구현할 수 있으나, 이러한 구현 결정들은 본 발명의 범위를 벗어나는 것으로 해석되어서는 안 될 것이다.

여기서 제시된 다양한 실시예들은 방법, 장치, 또는 표준 프로그래밍 및/또는 엔지니어링 기술을 사용한 제조 물품(article)으로 구현될 수 있다. 용어 "제조 물품"은 임의의 컴퓨터-판독 가능 장치로부터 액세스 가능한 컴퓨터 프로그램, 캐리어, 또는 매체(media)를 포함한다. 예를 들어, 컴퓨터-판독 가능 매체는 자기 저장 장치(예를 들면, 하드 디스크, 플로피 디스크, 자기 스트립, 등), 광학 디스크(예를 들면, CD, DVD, 등), 스마트 카드, 및 플래쉬 메모리 장치(예를 들면, EEPROM, 카드, 스틱, 키 드라이브, 등)를 포함하지만, 이들로 제한되는 것은 아니다. 용어 "기계-판독 가능 매체"는 명령(들) 및/또는 데이터를 저장, 보유할 수 있는 다양한 다른 매체를 포함하지만, 이들로 제한되는 것은 아니다.

제시된 프로세스들에 있는 단계들의 특정한 순서 또는 계층 구조는 예시적인 접근들의 일례임을 이해하도록 한다. 설계 우선순위들에 기반하여, 본 발명의 범위 내에서 프로세스들에 있는 단계들의 특정한 순서 또는 계층 구조가 재배열될 수 있다는 것을 이해하도록 한다. 첨부된 방법 청구항들은 샘플 순서로 다양한 단계들의 엘리먼트들을 제공하지만 제시된 특정한 순서 또는 계층 구조에 한정되는 것을 의미하지는 않는다.

제시된 실시예들에 대한 설명은 임의의 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 이용하거나 또는 실시할 수 있도록 제공된다. 이러한 실시예들에 대한 다양한 변형들은 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명백할 것이며, 여기에 정의된 일반적인 원리들은 본 발명의 범위를 벗어남이 없이 다른 실시예들에 적용될 수 있다. 그리하여, 본 발명은 여기에 제시된 실시예들로 한정되는 것이 아니라, 여기에 제시된 원리들 및 신규한 특징들과 일관되는 최광의의 범위에서 해석되어야 할 것이다.

Claims

허브 모듈이 플로우 기반의 프로세싱을 수행하는 방법에 있어서,
적어도 하나의 태스크(task)를 포함하는 플로우(flow)를 수신하는 단계;
상기 수신된 플로우가 이전에 처리되지 않은 플로우인 경우에, DBMS 모듈로 하여금 상기 플로우에 기초하여 스토어드 프로시져(Stored procedure)를 생성하도록 허용하는 스토어드 프로시져 생성 허용 단계-상기 스토어드 프로시져는 플로우 쿼리(flow query), 메타 정보, 예외처리 정보 중 적어도 하나를 포함하며, 상기 메타 정보는 상기 플로우 쿼리의 수행시간, 실행결과, 사용자 정보를 포함함-; 및
상기 수신된 플로우가 이전에 처리된 플로우인 경우에, DBMS 모듈로 하여금 상기 이전에 처리된 플로우에 대응하는 상기 스토어드 프로시져를 호출하도록 허용하는 스토어드 프로시져 호출 허용 단계:
를 포함하고,
상기 스토어드 프로시져 생성 허용 단계는:
상기 플로우에 기초하여 상기 플로우 쿼리(flow query)를 생성하는 단계;
상기 생성된 플로우 쿼리를 DBMS 모듈로 송신하는 단계;
상기 DBMS 모듈로 하여금 상기 플로우 쿼리에 기초하여 스토어드 프로시져를 생성하도록 허용하는 단계; 및
상기 DBMS 모듈로 하여금 상기 플로우 쿼리를 실행하도록 허용하는 단계;
를 포함하는,
허브 모듈이 플로우 기반의 프로세싱을 수행하는 방법.
삭제
제 1 항에 있어서,
상기 플로우 쿼리를 생성하는 단계는;
상기 적어도 하나의 태스크 각각에 대응하는 적어도 하나의 태스크 쿼리(Task query)를 생성하는 단계;
상기 적어도 하나의 태스크 쿼리 각각이 이전의 태스크 쿼리를 서브쿼리(subquery)로 함으로써 상기 플로우 쿼리를 생성하는 단계;
를 포함하는,
허브 모듈이 플로우 기반의 프로세싱을 수행하는 방법.
삭제
제 1 항에 있어서,
상기 메타 정보는:
상기 스토어드 프로시져가 호출되는 경우에 업데이트되는,
허브 모듈이 플로우 기반의 프로세싱을 수행하는 방법.
DBMS 모듈이 플로우 기반의 프로세싱을 수행하는 방법에 있어서,
허브 모듈로 하여금 적어도 하나의 태스크를 포함하는 플로우를 수신하도록 허용하는 단계;
상기 수신된 플로우가 이전에 처리되지 않은 플로우인 경우에, 상기 플로우에 기초하여 스토어드 프로시져를 생성하는 스토어드 프로시져 생성 단계-상기 스토어드 프로시져는 플로우 쿼리, 메타 정보, 예외처리 정보 중 적어도 하나를 포함하며, 상기 메타 정보는 상기 플로우 쿼리의 수행시간, 실행결과, 사용자 정보를 포함함-; 및
상기 수신된 플로우가 이전에 처리된 플로우인 경우에, 상기 이전에 처리된 플로우에 대응하는 상기 스토어드 프로시져를 호출하는 스토어드 프로시져 호출 단계:
를 포함하고,
상기 스토어드 프로시져 생성 단계는:
상기 허브 모듈로 하여금 상기 플로우에 기초하여 플로우 쿼리를 생성하도록 허용하는 단계;
상기 생성된 플로우 쿼리를 상기 허브 모듈로부터 수신하는 단계;
상기 수신된 플로우 쿼리에 기초하여 스토어드 프로시져를 생성하는 단계; 및
상기 수신된 플로우 쿼리를 실행하는 단계;
를 포함하는,
DBMS 모듈이 플로우 기반의 프로세싱을 수행하는 방법.
삭제
제 6 항에 있어서,
플로우 쿼리를 생성하도록 허용하는 단계는:
상기 허브 모듈로 하여금 상기 적어도 하나의 태스크 각각에 대응하는 적어도 하나의 태스크 쿼리를 생성하도록 허용하는 단계;
상기 허브 모듈로 하여금 상기 적어도 하나의 태스크 쿼리 각각이 이전의 태스크 쿼리를 서브쿼리로 함으로써 상기 플로우 쿼리를 생성하도록 허용하는 단계;
를 포함하는,
DBMS 모듈이 플로우 기반의 프로세싱을 수행하는 방법.
삭제
제 6 항에 있어서,
상기 메타 정보는:
상기 스토어드 프로시져가 호출되는 경우에 업데이트되는,
DBMS 모듈이 플로우 기반의 프로세싱을 수행하는 방법.