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PostgreSQL의 PL/pgSQL 튜토리얼 – 1 : 소개 및 첫번째 사용자 정의 함수

안녕하세요, GIS Developer 김형준입니다. GIS 프로젝트를 진행하면서 PostgreSQL을 많이 사용하게 되는데요. 프로젝트에서 PostgreSQL를 사용하면서 점진적으로 더 나은 개발 방법을 찾게되었고, 더 나은 개발 생산성과 개발하고자 하는 시스템의 안정성과 퍼포먼스를 위해 Trigger와 Stored Procedure를 도입하게 되었습니다.

이 글은 Stored Procedure에 대한 강좌 형식으로 정리하는 글입니다. PostgreSQL는 프로그래밍 언어를 이용해 함수를 직접 만들어 실행하기 위해 PL/pgSQL이라는 언어를 제공합니다. 이 PL/pgSQL를 활용한다는 것이 바로 Stored Procedure를 사용한다는 것이고, 이를 이용해 Trigger를 사용할 수 있는 발판이 됩니다.

PL/pgSQL은 PostgreSQL을 보다 편리하고 빠른 응답성을 제공받기 위해 사용할 수 있을 뿐만 아니라 데이터베이스 자체의 기능을 확장할 수 있는 기반을 제공합니다. PostgreSQL의 Stored Procedure 개발을 위한 언어가 비단 PL/pgSQL만 가능한 것은 아닌데요, 특히 C언어를 통해서도 개발이 가능하지만, 이 글에서는 PL/pgSQL에만 집중하도록 하겠습니다.

먼저 PostgreSQL의 Stored Procedure를 사용하면 얻을 수 있는 장점을 정리하면 다음과 같습니다.

  • 여러개의 SELECT나 UPDATE, INSERT 등과 같은 Query 문을 Stored Procedure 문을 통해 하나로 묶어 실행함으로써 서버와 클라이언트 간의 Round Trip의 개수를 줄여 줍니다. 이러한 Round Trip을 줄이면 불필요한 네트워크 통신 횟수를 줄여 더 빠르게 DBMS 연산 결과를 얻을 수 있습니다.
  • SELECT나 UPDATE, INSERT, DELETE 문 등을 Java의 JDBC 등을 이용해 실행하게 되면, Query 문을 해석하고 실행하기에 앞서 많은 준비가 필요한데요. Stored Procedure는 이미 컴파일되어 DBMS 단에서 바로 실행할 수 있도록 준비되어 있어 그 실행 속도가 매우 빠르며, 함수 호출 시 인자만을 변경하여 빠르고 쉽게 재활용이 가능합니다.

PostgreSQL의 장점이 있다면, 단점도 있겠지요. 단점을 언급해 본다면 다음과 같습니다.

  • Stored Procedure를 C나 PL/pgSQL과 같은 프로그래밍 언어로 개발해야 하므로 특별환 스킬을 요구하고, 문제 발생시 디버깅이 어렵습니다.
  • Stored Procedure는 표준인 SQL과는 다르게 DBMS 마다 다르므로 DBMS가 변경되면 해당 DBMS에 맞게 Stored Procedure를 다시 개발해야 합니다.

자, 이제 PL/pgSQL을 이용해 간단한 Stored Procedure를 만들어 보도록 하겠습니다. 사용자 정의 함수를 만들기 위해서는 CREATE FUNCTION 문을 사용하는데요. 그 문법은 아래와 같습니다.

CREATE FUNCTION function_name(param1 type, param2 type)
 RETURNS return_type AS
BEGIN
 -- code
END;
LANGUAGE language_name;

위의 코드를 좀더 상세히 설명하면 function_name은 함수의 이름이고 param1 type과 param2 type는 함수의 인자를 의미합니다. 여기서는 2개이고 인자의 이름은 param1, param2이며, 인자명 바로 뒤에는 인자의 타입이 옵니다. return_type에는 이 함수의 반환값의 타입을 의미합니다. BEGIN과 END 사이의 — code에 이 함수가 실행할 코드를 입력하면 됩니다. 그리고 마지막으로 language_name에는 이 함수에 대한 프로그래밍 언어가 무엇인지를 나타내는데, 여기서 우리는 PL/pgSQL 언어를 사용하므로 항상 plpgsql이 됩니다.

이제 Stored Procedure를 만들기 위한 CREATE FUNCTION 구문에 대한 문법을 모두 살펴보았으므로, 실제 간단한 함수를 만들어 보겠습니다.

만들고자 하는 함수는 2개의 정수를 입력받아 합한 결과를 반환해 주는 함수입니다. 

CREATE FUNCTION add(a INTEGER, b INTEGER)
RETURNS INTEGER AS
$$ BEGIN
    RETURN a+b;
END; $$
LANGUAGE PLPGSQL;

위의 코드를 pgAdmin 툴에서 입력하고 실행하면 functions에 add라는 함수가 새롭게 추가된 것을 볼 수 있습니다.

위의 그림은 실제 위의 add 함수를 pgAdmin에서 입력하고 실행하여 새로운 Function을 등록한 모든 내용을 담고 있습니다. 위의 그림에서 (1)은 함수를 생성하기 위한 CREATE FUNCTION을 입력하고 (2)는 함수를 생성하도록 입력된 CREATE FUNCTION 문을 실행하고 (3)은 그 실행 결과이며 (4)는 등록에 성공했을때 추가되는 add 함수입니다.

이렇게 추가된 add 함수는 다음처럼 실행해 그 결과를 볼 수 있습니다.

이상으로 PostgreSQL에서 Stored Procedure의 소개와 장단점에 대해 알아봤고, PG/pgSQL을 이용해 간단한 사용자 정의 함수를 만들어 보았습니다.

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FingerEyes-Xr for HTML5와 GeoService-Xr를 활용한 설비 공간정보시스템

특화된 GIS 시스템 개발을 견고하고 빠르게 개발할 수 있는 GIS 엔진으로써, FingerEyes-Xr과 GeoService-Xr을 활용해 설비를 관리하는 GIS 시스템을 개발하고 있습니다.

다양한 기능 중 웹에서 공간 데이터를 SHP 파일로 바로 내보내기하여 저장할 수 있는 기능에 대해 소개합니다.

공간서버인 GeoService-Xr이 접근(Access)하는 공간 데이터가 저장된 DBMS로부터 SHP 파일을 다운로드할 수 있는 방법은 단지 URL의 호출만으로 이루어집니다. 즉, 공간 데이터에 대한 레이어의 고유 식별자가 ecl_alts_main이라고 하고, SHP 파일로 저장할 영역의 범위를 MBR로써, 각각 MinX, MinY, MaxX, Max라고 한다면 아래의 URL을 호출하면 SHP 파일을 압축 파일로 바로 다운로드 받을 수 있습니다.

http://localhost/Xr?gdownload|ecl_alts_main|MinX|MinY|MaxX|MaxY

아래의 화면은 SHP 파일을 저장하는 기능에 대한 실제 화면입니다. 레이어를 관리하는 UI에서 바로 원하는 레이어를 SHP 파일이나 KML로 저장할 수 있도록 하였습니다.

위의 UI 중 SHP 파일로 저장하기 원하는 레이어 명 옆의 SHP 버튼을 클릭하면 아래와 같이 웹브라우저에서 흔히 볼 수 있는 다운로드가 시작됩니다.

다운로드를 위한 URL 호출을 통해 클라이언트 측에 다운로드를 받기 위해 JavaScript 코드를 간단히 설명하겠습니다. 먼저 주요 줄기를 언급하면 iframe의 src 속성에 url을 지정하면 되는데요. 이를 위해서 해당 웹 페이지에 다음과 같이 숨겨진 iframe을 추가합니다.

var iframe = $('');
iframe.appendTo(this._containerDiv);

그리고 SHP 파일을 저장하는 버튼에 대한 클릭 이벤트에 다음과 같은 코드가 필요합니다.

function onDownloadSHPClick(event) {
    var layerId = $(this).attr('layerId');
    var cm = g_map.coordMapper();
    var mbr = cm.viewportMBR();
    var iframe = $("#downloadFrame");
    var url = mg_MapLayers.GIS_HTTP_SERVER + '/Xr?gdownload|' + layerId + '|' + mbr.minX + '|' + mbr.minY + '|' + mbr.maxX + '|' + mbr.maxY;
    
    iframe.attr("src", url);

위의 코드 중 실제 의미 있는 부분은 5~8번 코드입니다.

이상으로 FingerEyes-Xr과 GeoService-Xr을 이용하여 GIS 시스템에서 공간 데이터를 바로 SHP 파일로 저장할 수 있는 기능과 JavaScript 코드에 대해 살펴 보았습니다.

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태양광 설비 관리를 위한 현장지원시스템 개발에 앞서서 …

태양광 설비를 관리하는 현장지원시스템을 모바일 GIS 엔진인 BlackPoint-Xr를 이용해 개발하게 되었습니다.

아래의 화면은 Mr.Tiler-Xr에서 드론으로 촬영한 영상 이미지를 배경도로 하고, 태양광과 관련된 설비인 태양광 어레이(Array)와 모듈(Module) 그리고 접속함, 인버터, 분전반, 배전반 등에 대한 설비를 표시한 것입니다.

Mr.Tiler-Xr은 수치지도를 이용해 배경지도를 디자인하고 타일맵으로 가공할 수 있는 툴이면서, 공간 데이터를 편집할 수 있는 기능도 제공합니다. 저는 개인적으로 GIS 시스템 개발을 위해 제공받은 SHP 파일이나 항공영상을 Mr.Tiler-Xr를 통해 살펴봅니다.

이 글은 현장지원 앱의 개발에 앞서 태양광 설비의 관리 업무에서 개발에 필요한 최소한의 지식을 얻기 위해 몇가지 설비를 간략하게 서술식으로 정리한 것입니다.

“태양광 모듈은 태양광 셀로 구성이 되는데요. 셀 1개가 생성하는 전압은 0.5V~0.6V이며, 전류는 4A~8A입니다. 또한 여러개의 모듈을 하나의 어레이로 단위로 구성합니다. 그리고 태양광발전소에 설치되는 분전반, 인버터, 분전반, 배전반은 생산된 전류를 모으고, 과전류가 발생하면 전류를 차단시키며 직류를 교류로, 또 교류를 직류르 변환하는 역활과 저압과 고압으로 변성하는 역활 등을 담당하는 장치들입니다.”

추후 태양광 설비 관리를 위한 현장지원시스템 개발이 완료되면 블로그를 통해 다시 소개해 드리도록 하겠습니다.

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[Java] 우선순위 큐(Priority Queue) 활용 예제코드

자바에서 제공하는 컨테이너(Container) 중 어떤 데이터에 대해 우선순위 값을 부여하고, 이 우선순위를 기준으로 자동으로 정렬되어, 우선순위에 따라 데이터를 꺼내어 사용할 수 있는 우선순위 큐에 대한 예제 코드를 정리합니다.

먼저 우선순위 값을 갖는 데이터에 대한 타입 정의가 필요합니다. 아래처럼 Node라는 클래스를 추가해 타입을 정의합니다.

package tstPriorityQueue;

public class Node implements Comparable<Node> {
	private String UUID;
	private String parentUUID;
	private double G;
	private double H;
	
	public Node(String UUID, double G, double H) {
		this.UUID = UUID;
		this.parentUUID = null;
		this.G = G;
		this.H = H;
	}
	
	public double getF() { return G + H; }
	public double getG() { return G; }
	public double getH() { return H; }
	public String getNode() { return UUID; }
	public String getParentNode() { return parentUUID; }
	
	public void setG(double v) { G = v; }
	public void setH(double v) { H = v; }
	public void setParentNode(String v) { parentUUID = v; }
	
	@Override
	public int compareTo(Node target) {
	    if (this.getF() > target.getF()) {
            return 1;
        } else if (this.getF() < target.getF()) {
            return -1;
        }

	    return 0;
	}
	
	public String toString() {
		return UUID + '(' + getF() + ')';
	}
}

위의 클래스에서 중요한 부분은 우선순위값을 얻기 위한 getF() 함수입니다. 이 함수는 데이터의 상대적인 크기의 비교를 위한 인터페이스인 Comparable 구현할 때 사용되는 함수인데요. 바로 compareTo 라는 함수로써, 위의 경우에는 우선순위값이 작은 것을 먼저 꺼내어 사용하겠다는 정의입니다.

실제로, 위의 Node 클래스에 대한 타입으로 정의된 데이터를 컨테이너에 넣고, 사용하는 코드는 아래와 같습니다.

package tstPriorityQueue;

import java.util.PriorityQueue;

public class EntryMain {

	public static void main(String[] args) {
		// Create items
		Node node1 = new Node("423182c4-edb5-11e6-bc64-92361f002671", 1.0, 5.1);
		Node node2 = new Node("42318742-edb5-11e6-bc64-92361f002671", 1.0, 2.4);
		Node node3 = new Node("42318878-edb5-11e6-bc64-92361f002671", 1.0, 3.8);
		Node node4 = new Node("42318968-edb5-11e6-bc64-92361f002671", 1.0, 6.2);
		Node node5 = new Node("42318a3a-edb5-11e6-bc64-92361f002671", 1.0, 4.5);
		
		// Create priority queue
		PriorityQueue<Node> pQueue = new PriorityQueue<Node>();
		
		// Add items to queue
		pQueue.offer(node1); // same code as pQueue.add(node1)
		pQueue.offer(node2);
		pQueue.offer(node3);
		pQueue.offer(node4);
		pQueue.offer(node5);
		
		// Get items from queue
		while(!pQueue.isEmpty()) {
			Node node = pQueue.poll();
			System.out.println(node);
		}
	}

}

데이터를 5개 생성해서, 우선순위 큐 저장소에 저장하고 최종적으로 26번 코드를 통해 5개의 데이터를 우선순위에 따라 꺼내어 화면에 표시합니다. 그 결과는 아래와 같습니다.

42318742-edb5-11e6-bc64-92361f002671(3.4)
42318878-edb5-11e6-bc64-92361f002671(4.8)
42318a3a-edb5-11e6-bc64-92361f002671(5.5)
423182c4-edb5-11e6-bc64-92361f002671(6.1)
42318968-edb5-11e6-bc64-92361f002671(7.2)

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[C++] binary_search 정리

메모리 기반의 방대한 데이타가 있다고 가정을 할 때.. 이 데이터 목록 중 어떤 데이타가 존재하는지의 여부를 가장 빠르게 검색해주는 방식이 binary_search인데요. 이 STL 함수를 정리해 봅니다.

먼저 메모리 기반의 방대한 데이터를 준비해 봅니다.

#include <iostream>
#include <list>
#include <algorithm>
#include <iterator>

using namespace std;

int main()
{
    list<int> values{ 1, 2, 8, 7 ,6, 5, 4, 1, 9, 3, 5, 6, 7 };

}

데이타가 몇개 되지 않지만 방대하다고 칩시다. binary_search를 사용하기 위해서는 먼저 데이터가 정렬되어 있어야 합니다. 내림차순으로 정렬하는 코드를 추가하면.. 다음과 같습니다.

#include <iostream>
#include <list>
#include <algorithm>
#include <iterator>

using namespace std;

int main()
{
    list<int> values{ 1, 2, 8, 7 ,6, 5, 4, 1, 9, 3, 5, 6, 7 };
    auto predicate = [](int a, int b) { return a > b; };
    values.sort(predicate);

    copy(values.begin(), values.end(), ostream_iterator<double>{ std::cout, " "});
    cout << endl;
}

람다 함수로 내림차순 정렬을 위한 기준으로 삼았습니다. 그리고 잘 정렬되었는지 콘솔에 표시해 보았구요. 이제 binary_search 함수를 사용하기 위한 데이터 덩어리가 준비 되었고, 다음처럼 데이터 덩어리중 값 5가 존재하는지의 여부를 검색하는 코드는 다음과 같습니다.

#include <iostream>
#include <list>
#include <algorithm>
#include <iterator>

using namespace std;

int main()
{
    list<int> values{ 1, 2, 8, 7 ,6, 5, 4, 1, 9, 3, 5, 6, 7 };
    auto predicate = [](int a, int b) { return a > b; };
    values.sort(predicate);

    copy(values.begin(), values.end(), ostream_iterator<double>{ std::cout, " "});
    cout << endl;

    int wanted{ 5 };
    bool bSearched = binary_search(begin(values), end(values), wanted, predicate);
    if (bSearched) {
        cout << "Found !" << endl;
    } else {
        cout << "Not found." << endl;
    }
}