Why OODB에 대한 연구?

 

▶ Why OODB에 연구?

 

1. 새로운 데이터 타입의 등장:

RDB는 기본적으로 텍스트 데이터(문자, 숫자, 날짜)를 관리하도록 설계되었습니다. 하지만, 컴퓨터 기술 발전과 함께 영상, 이미지, 음성 등 다양한 형식의 데이터가 등장했습니다. RDB는 이러한 새로운 데이터 타입을 효율적으로 관리하기 어려웠습니다.

 

2. 객체 지향 프로그래밍의 등장:

객체 지향 프로그래밍은 데이터와 기능을 하나의 객체로 묶어 관리하는 프로그래밍 패러다임입니다. 객체 지향 프로그래밍은 데이터베이스 개발에도 영향을 미쳤고, OODB는 객체 지향 프로그래밍 개념을 기반으로 설계되었습니다.

 

3. RDB의 한계:

RDB는 다음과 같은 한계를 가지고 있습니다.

• 복잡한 데이터 구조 표현 어려움: 객체 지향 프로그래밍에서 사용되는 복잡한 데이터 구조를 표현하기 어렵습니다.
• 객체 지향 프로그래밍과의 불일치: 객체 지향 프로그래밍 패러다임과 RDB의 데이터 모델은 서로 일치하지 않습니다.
• 성능 저하: 객체 지향 프로그래밍에서 필요한 기능을 구현하기 위해 RDB를 사용하면 성능이 저하될 수 있습니다.

4. OODB의 장점:

OODB는 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다.

• 복잡한 데이터 구조 표현 가능: 객체 지향 프로그래밍에서 사용되는 복잡한 데이터 구조를 표현할 수 있습니다.
• 객체 지향 프로그래밍과의 일치: 객체 지향 프로그래밍 패러다임과 OODB의 데이터 모델은 서로 일치하여 객체 지향 프로그래밍 개발을 용이하게 합니다.
• 성능 향상: OODB에서 객체 지향 프로그래밍에서 필요한 기능을 직접 지원하여 성능을 향상시킬 수 있습니다.

5. OODB 연구의 결과:

OODB 연구는 다음과 같은 결과를 가져왔습니다.

• 다양한 OODB 모델 개발: ODMG (Object Database Management Group) 표준 등 다양한 OODB 모델들이 개발되었습니다.
• OODB DBMS 개발: OODB 모델을 기반으로 하는 다양한 OODB DBMS들이 개발되었습니다.
• 객체 지향 프로그래밍 개발 용이화: OODB는 객체 지향 프로그래밍 개발을 용이하게 하여 많은 분야에서 활용되었습니다.

6. 영상과 이미지 데이터 관리:

OODB는 영상과 이미지 같은 새로운 데이터 타입을 효율적으로 관리할 수 있습니다. OODB는 다음과 같은 기능을 제공하여 영상과 이미지 데이터 관리를 용이하게 합니다.

• 객체 지향 데이터 모델: 영상과 이미지 데이터를 객체로 표현하여 관리할 수 있습니다.
• 복잡한 데이터 구조 표현: 영상과 이미지 데이터와 관련된 복잡한 데이터 구조를 표현할 수 있습니다.
• 성능 향상: 영상과 이미지 데이터 검색 및 처리 속도를 향상시킬 수 있습니다.

7. OODB의 현황:

OODB는 RDB에 비해 상대적으로 덜 사용되고 있지만, 다음과 같은 분야에서 활발하게 활용되고 있습니다.

• 멀티미디어 데이터 관리: 이미지, 영상, 음성 등 멀티미디어 데이터를 관리하는 데 적합합니다.
• CASE 도구: 소프트웨어 개발 과정을 지원하는 도구이며, OODB를 사용하여 다양한 정보를 관리합니다.
• 지리 정보 시스템 (GIS): GIS는 지리 공간 정보를 관리하는 시스템이며, OODB를 사용하여 공간 정보를 관리합니다.