Spatial DB(공간 데이터베이스)가 필요한 이유?

  혹시 아래 나열된 서비스나 시스템을 사용해보신 적이 있으신가요?

버스정보시스템(버스 실시간 도착 알림)
차량 네비게이션 시스템
지하철 앱
지도 앱
차량 호출 서비스
가까운 상점 찾기
지역 쿠폰 수신
SNS 등록(장소 정보 입력)
...

 

  위 서비스/시스템을 한 번이라도 사용하신 적이 있다면 직/간접적으로 공간 데이터와 조우하신 겁니다.

  공간 데이터란 말 그대로 이 세상에 존재하는 위치 및 영역을 X, Y 좌표로 표현한 데이터입니다.
  예를 들어, 내가 지금 서 있는 위치(점), 지하철 노선(선), 건물 영역(다각형) 등을 X, Y 좌표(예: 경도, 위도)로 표현할 수 있습니다. 이러한 공간 데이터를 활용하여 위와 같은 위치 기반 서비스가 제공될 수 있는 겁니다.

  스마트 폰 없이는 살 수 없는 시대를 살아가고 있는 우리는 매일 공간 데이터를 소비하고 생산하며 살아가고 있습니다. 매일매일 생산되고 있는 대용량의 공간 데이터. 생산되는 데이터의 양이 증가될수록 데이터를 관리하는 기술 또한 발전이 필요합니다. 공간 데이터도 마찬가지입니다. 일반적인 데이터(숫자, 문자, 날짜)와는 표현 방식이나 연산 방식이 상이하기 때문에 별도의 저장/관리 기술이 필요로 합니다.

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  우선, 일반 RDBMS에서 공간 데이터를 저장하고 연산하는 방법을 살펴보도록 하겠습니다.

  선이나 다각형 데이터는 연속된 점 좌표로 구성됩니다. 이러한 다수의 점 좌표를 일반 RDBMS에서 저장하는 방법은 두 가지가 존재합니다.
  1) 좌표 엔터티를 별도로 생성하고, 하나의 좌표를 하나의 로우로 저장. 좌표를 구별할 수 있는 별도의 식별자가 필요함.
  2) 점 좌표 구분자를 사용하여 하나의 문자열로 저장

  아래 ERD는 상점 정보와 상점이 위치한 건물의 정보를 저장하기 위한 엔터티를 보여주고 있습니다.
  왼쪽은 1) 번 방식으로 설계한 ERD이며, 오른쪽은 2) 번 방식으로 설계한 ERD입니다.

상점 엔터티와 건물 엔터티

  1)번 방식으로 설계한 엔터티 중에서 좌표 값을 저장하는 건물영역좌표에는 아래와 같이 좌표 정보가 저장될 것입니다.  

  위와 같이 좌표 값을 저장하기 위한 하위 엔터티를 생성하는 것은 추가적인 저장 공간을 필요로 합니다. 그리고 하나의 건물영역좌표가 다수의 로우로 표현되기에 다수의 블록에 분산되어 저장될 가능성이 높습니다. 이는 관련 테이블 액세스 시 블록 액세스가 증가되어 성능 부하가 존재할 수 있게 됩니다.

 

  2) 번 방식으로 설계한 엔터티 중에서 좌표 값을 저장하는 건물에는 아래와 같이 좌표 정보가 저장될 것입니다. 연속된 점 좌표를 콤마(,)를 이용하여 구분해 공간 데이터를 저장하고 있습니다.

  위 데이터를 이용해 공간 연산을 하기 위해서는 문자열 형태(x1 y1, x2 y2, … xn yn)인 좌표 값을 점 좌표(x, y)로 변환하는 작업이 선행되어야 합니다.

  아래 사용자 위치에서 가까운 순서대로＇GAS STATION＇목록을 조회하는 SQL (Oracle)을 살펴보겠습니다. 

WITH BLDS AS (
     SELECT S.STORE_ID
          , S.STORE_NM
          , B.BLD_ID
          , B.BLD_ADDR
          , B.BLD_AREA_CRD
       FROM STORE S
          , BLD B
      WHERE S.STORE_TYPE = 'GAS STATION'
        AND S.BLD_ID = B.BLD_ID
)
SELECT STORE_ID
     , STORE_NM
     , BLD_ID
     , BLD_ADDR
     , DIST 
  FROM (
        SELECT STORE_ID
             , STORE_NM
             , BLD_ID
             , BLD_ADDR
             , DIST
             , ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY BLD_ID ORDER BY DIST) CRD_RN
          FROM (
                SELECT STORE_ID
                     , STORE_NM
                     , BLD_ID
                     , BLD_ADDR
                     , SQRT(ABS(POWER(REGEXP_SUBSTR(BLD_CRD, '[^ ]+', 1, 1) - :USER_X_CRD, 2))+ ABS(POWER(REGEXP_SUBSTR(BLD_CRD, '[^ ]+', 1, 2) - :USER_Y_CRD, 2))) AS DIST
                  FROM (
                        SELECT STORE_ID
                             , STORE_NM
                             , BLD_ID
                             , BLD_ADDR
                             , BLD_CRD_SEQ
                             , REGEXP_SUBSTR(BLD_AREA_CRD, '[^,]+', 1, BLD_CRD_SEQ) AS BLD_CRD
                          FROM BLDS
                             , (SELECT LEVEL AS BLD_CRD_SEQ
                                  FROM DUAL
                               CONNECT BY LEVEL <= ( SELECT MAX( LENGTH(BLD_AREA_CRD) - LENGTH(REPLACE(BLD_AREA_CRD, ',', ''))) + 1 FROM BLDS ) ) L
                     ) A
                 WHERE BLD_CRD IS NOT NULL
             ) B
     ) C
 WHERE C.CRD_RN = 1
 ORDER BY DIST;

  건물영역좌표(BLD_AREA_CRD)를 다수의 로우로 변경하기 위해 CONNECT BY LEVEL을 사용해 카테시안조인을 하였습니다. 그리고 점 좌표를 콤마(,) 기준으로 분리하기 위해 정규식인 REGEXP_SUBSTR 함수를 사용하였습니다.
  위와 같은 방식으로 쿼리를 작성하다 보니 가독성이 떨어지고 공간 연산을 위한 수식이 복잡해집니다.

 

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  그럼 공간 데이터베이스에서 공간 데이터를 저장하고 연산하는 방법을 살펴보겠습니다.

  아래 ERD는 건물영역의 좌표 값을 POLYGON 데이터 타입인 건물Polygon 속성에 저장하는 건물 엔터티를 보여주고 있습니다.

  건물 엔터티에는 아래와 같이 데이터가 저장될 것입니다.

 

  그리고 두 공간 객체 간의 거리를 계산하는 ST_DISTANCE 함수를 사용하여, 사용자 위치에서 가까운 순서대로＇GAS STATION＇목록을 조회하는 SQL (MySQL)을 살펴보겠습니다. 

SELECT S.STORE_ID
     , S.STORE_NM
     , B.BLD_ID
     , B.BLD_ADDR
     , B.BLD_POLYGON
     , ST_DISTANCE(B.BLD_POLYGON, POINT(@USER_X_CRD, @USER_Y_CRD) ) DIST
  FROM STORE S
     , BLD B
 WHERE S.STORE_TYPE = 'GAS STATION'
   AND S.BLD_ID = B.BLD_ID
 ORDER BY DIST;

  일반 RDBMS에서의 예와 비교하여 쿼리가 단순해지고 가독성이 좋아진 것을 확인하실 수 있습니다. 또한, 다양한 공간 함수를 제공하여 복잡한 연산도 쉽게 처리가 가능합니다.