긍정적 사고, 음식의 절제, 규칙적인 운동

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음성인식 API는 어떻게 사용하는가?  SKTelecom NUGU

이 포스팅은 RNNs(Recurrent Neural Networks), 특히 RNNs의 한 종류인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 설명하는 포스팅입니다.

RNNs은 글, 유전자, 손글씨, 음성 신호, 센서가 감지한 데이타, 주가 등 배열(sequence, 또는 시계열 데이터)의 형태를 갖는 데이터에서 패턴을 인식하는 인공 신경망 입니다.

RNNs은 궁극의 인공 신경망 구조라고 주장하는 사람들이 있을 정도로 강력합니다. RNNs은 배열 형태가 아닌 데이터에도 적용할 수 있습니다. 예를 들어 이미지에 작은 이미지 패치(필터)를 순차적으로 적용하면 배열 데이터를 다루듯 RNNs을 적용할 수 있습니다.

RNNs은 배열에 등장했던 패턴을 ‘기억’할 수 있는 능력이 있습니다. 이 부분은 사람의 기억과 기억력에 비유하면 아주 간결하게 설명할 수 있어서 종종 RNNs을 사람의 뇌처럼 취급합니다.

• 일반적인 인공 신경망 (Feedforward Networks)
• RNNs (Recurrent Neural Networks)
• BPTT:Backpropagation Through Time (시간을 거슬러 가는 backprop)
• 그라디언트 안정화 문제
• Long Short-Term Memory Units (LSTM)
• 다양한 시간 단위의 시계열 데이터 분석
• 예제 코드
• 학습자료

if(window.console!=undefined) console.log.bind()

<script type="text/javascript">
if(window.console!=undefined){
    setTimeout(console.log.bind(console,"%cTISTORY","font:8em Arial;color:#EC6521;font-weight:bold"),0);
    setTimeout(console.log.bind(console,"%c  나를 표현하는 블로그","font:2em sans-serif;color:#333;"),0);
}
</script>

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Node.js, Express, MongoDB를 이용하여 REST API 만들기  http://mobicon.tistory.com/197

원문 : http://coenraets.org/blog/2012/10/creating-a-rest-api-using-node-js-express-and-mongodb/

Installing Node.js

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MySQL 클론의 역습 – 1 (MariaDB 편)  https://mariadb.org/

https://embian.wordpress.com/2013/06/26/mysql-%ED%81%B4%EB%A1%A0%EC%9D%98-%EC%97%AD%EC%8A%B5-1-mariadb-%ED%8E%B8/

사실 이 글의 제목을 처음에는 “MySQL의 형제들” 이었다.

source가 fork된것이니 형제보다는 부모 자식 관계가 더 맞지 않을까 생각되서, “MySQL의 자식들”이라고 제목을 바꾸었다가 어감이 좋지 않아서 MySQL의 창시자가 자신의 첫째딸 이름을 따서 MySQL이라고 작명한 것에 착안해 “MySQL의 딸들”이라고 바꾸었다.

그런데, 그만 코드가 복제되서 다시 분화된 것인데 이것을 부모 자식간이라고 해야 하나 형제간이라고 해야 하나 쓸데없는 고민에 빠져버렸다.

결국, 장고 끝에 제목은 “MySQL 클론의 역습”이라고 결정했다. (그런데 실제로 MySQL과 클론들끼리 정말 싸우지는 않는다. 심지어 그들 간은 사이가 좋아 보이기 까지 한다.)

헛소리는 여기까지 하고 본문으로 들어가 보자. ^^;

우리나라에서 DB라고 하면 Oracle 아니면, MySQL이다. 특히 웹서비스 환경은 MySQL이 현재까지도 대세라고 할 수 있다.

최근들어 NoSQL이니 BigData니 하는 새로운 페러다임과 프로그램들이 등장하면서 광풍의 조짐이 보이고는 있지만, 여전히 사용함에 있어서는 제한적이고 진입장벽이 만만치가 않다.

아직까지 DB의 메인스트림은 RDBMS이고, 새로운 웹 프로젝트가 진행되면, 당연하듯 DBMS로는 MySQL이 거론되곤 한다.

사실 좀 지루했었다.

뭔가 MySQL이 아닌 새로운 것을 만지고 싶었을 뿐이었다.

그래서 어떤 프로젝트에서 Postfix를 도입해 볼까 하다가 MySQL에 익숙한 엔지니어들과 개발자들의 반대에 부딛혀야 했고,  본인 스스로도 딱히 그 프로젝트에서 Postfix를 써야 할 당위성을 찾기도 힘들어서 포기한적이 있다.

최근 모바일 게임 관련 프로젝트를 진행하면서 MySQL에서 fork된 몇가지 DBMS들을 만져볼 수 있게 되었다. 이해 당사자도 적고, 약간 도전적인 프로젝트이다 보니 아무런 태클 없이 혼자서 자유롭게 DBMS를 선택할 수 있는 기회였다.

이 글은  그 때 research 했던 MySQL fork program 들에 대한 간단한 소개 글이다.

MySQL이 Oracle에 편입된 후, MySQL의 향후 운명에 대한 우려의 목소리가 많아졌다.

이러한 우려 속에서 MySQL의 대안을 찾으려는 움직임이 많아지고 있는데, 그것들 중 대표적인 것으로 MySQL에서 fork된 프로젝트들을 꼽고 싶다.

이 글에서는 MySQL fork 프로젝트들 중 가장 많이 알려진 세가지 프로젝트에 대해서 정리 하려고 한다.

1. MariaDB

MariaDB 의 주요 개발자는 Michael Monty Widenius라는 사람으로 MySQL을 개발했던 사람이고, 그 MySQL을 Sun에 10억 달러(약 1조원)에 매각하면서 핀란드 10대 부자중 한 명이 된 사람이기도 하다.

하지만 MySQL을 인수했던 Sun이 다시 Oracle로 인수되자, Monty Program AB이라는 회사를 설립하고 MySQL의 소스를 기반으로 MySQL과 완벽하게 호환이 되는 DBMS를 개발 하는데, 이것이 MariaDB이다.

MySQL, MariaDB 둘 다 Monty의 딸 이름을 따서 만들었는데 MySQL은 첫째 딸, MariaDB는 둘째딸의 이름에서 따론 것이라고 한다.(딸바보인가보다)

MariaDB는 MySQL의 소스를 가져다 만들기도 했지만, 목표자체가 MySQL을 완벽하게 대체하는 것이다 보니, 기존 MySQL과 완벽하게 호환이 된다.

프로그램의 룩앤필도 거의 똑같고 지원하는 함수들도 모두 일치하며 심지어 파일 이름들도 그대로 MySQL의 것을 가져다 쓰고 있다.

개발자들이 그냥 보기에는 이게 MariaDB인지 MySQL인지 모를 정도이다. (Client의 프롬프트가 “MariaDB” 로 뜨는 것 말고는 정말 똑같다.)

당연히 php-mysql 이라던지, jdbc-mysql-connector같은 기존 db connection library도 그대로 사용할 수 있기 때문에 실제로 개발자들은 MySQL에서 MariaDB로 DB 서버가 바뀐다고 해도 전혀 소스코드 수정이 필요없으며, 추가적인 DBMS에 대한 학습도 거의 필요가 없다.

즉, MySQL을 다룰줄 아는 개발자라면 MariaDB의 진입장벽은 거의 없는 수준이라고 할 수 있다.

하지만, MySQL을 완벽하게 대체한다는 사실만으로 기존에 MySQL을 잘 사용하던 사람들이 막연한 불안감이나 새로운 프로그램에 대한 단순한 호기심만으로 MariaDB로 갈아타지는 않을 것이다.

그럼 MySQL 대신 MariaDB를 썼을 때 얻을 수 있는 잇점들은 어떤 것이 있을까?

첫번째 장점은 월등히(?) 빠른 쿼리 타임을 들 수 있다.

인터넷이 돌아다니는 다양한 퍼포먼스 테스트 결과를 보면 전반적인 쿼리 성능이 MySQL에 비해 좋은 것을 알 수 있다.

특히, sub query나 join query 같은 경우 따로 MariaDB의 특징으로 소개할 만큼 성능 향상이 있다.

그리고 본인이 직접 테스트한 결과에서는 Partitioning table에 대한 select 쿼리 결과가 특히 눈길을 끌었는데, 자세한 테스트한 결과는 따로 추가 글을 작성할 예정이다.

두번째 장점은 다양한 추가 기능들이다.

이 글에서는 다양한 추가 기능들중 몇가지만 소개하고자 한다.

1. Microseconds in MariaDB

테이블을 생성할 때 시간관련 자료형에 정밀도를 설정 할 수 있다.

CREATE TABLE example(

col_microsec DATETIME(6),

col_millisec TIME(3)

);

정밀도는 0부터 6까지 설정할 수 있으며, 설정된 값만큼의 microseconds가 출력된다.

SELECT CURTIME(4);

–>10:11:12.3456

2. Microseconds Precision Processlist

INFORMATION_SCHEMA.PROCESSLIST 테이블에 TIME_MS 컬럼이 추가 되었다.

processlist를 볼때 MySQL에서는 실행타임이 초단위까지 밖에 나오지 않았다면 MariaDB에서는 microseconds 단위까지 확인 할 수 있다.

3. Table Elimination

여러개의 table 조인으로 구성된 쿼리의 경우, 사용하기 편하기 view table을 따로 구성하기도 하는데, view table에서 특정 컬럼을 select할 경우 실제로 조인된 table들중 쿼리에 필요 없는 테이블이 발생할 수 있다.

MariaDB는 이런 경우 자동으로 쿼리에 필요 없는 테이블을 조인쿼리에서 제거해주는 기능을 가지고 있다. (이 특징은 성능 향상쪽에 가까운것 같기도 하다.)

4. Virtual Column

다음의 테이블 스키마를 보자.

create table table1 (

-> a int not null,

-> b varchar(32),

-> c int as (a mod 10) virtual,

-> d varchar(5) as (left(b,5)) persistent);

table1의 c 컬럼은 가상컬럼이다. 실제로 storage에 저장되지 않고 query 실행시간에 계산되어 출력된다.

table1의 d 컬럼은 실제로 storage에 저장이 되는 가상컬럼으로, insert나 update 때 계산되어 저장 되는 컬럼이다.

더 많은 추가 기능들이 있는데, 추가기능에 대한 설명은 여기에서 확인 할 수 있다.

한가지 주의할 점은 MariaDB의 추가 기능들을 사용할 경우 혹시라도 부득이하게 MySQL로 돌아가야 될 경우 호환이 안될 수도 있다는 점을 유의해야 한다.

마지막으로 MariaDB는 다양한 Storage Engine을 지원한다.

1. Aria

Aria 엔진은 MyISAM과 호환되면서 추가적으로 Transactional기능이 추가된 Engine이다.

2. XtraDB

InnoDB의 대체 Engine으로 다음에 설명할 Percona사에서 개발한 Storage Engine이다.

3. PBXT

일반적인 목적의 transactional storage engine으로 현재 더이상 maintaine 되지 않고 있어서 MariaDB에 기본 탑제되어 있지 않지만, 필요한 경우 재컴파일을 통해 사용할 수 있다.

4. FederatedX

Federated Storage Engine의 fork engine으로 Federated engine은 원격 서버의 table에 접근해서 Insert, Update, Delete, Select 를 할 수 있도록 해주는 engine이다.

5. OQGRAPH

Open Query Graph storage engine의 약자로 트리나 그래프 형태로 출력될 수 있도록 데이터를 저장하는 engine이다.

6. IBMDB2I

MySQL 5.1.55에서 빠졌던 엔진인데, MariaDB에서는 아직까지 지원하고 있다.

7. SphinxSE

Full Text Search Engine 으로 Full Text Search가 필요한 경우 사용할 수 있을 듯 하다.

8. Cassandra in MariaDB-10.0

NoSQL DBMS인 Cassandra cluster에 MariaDB를 통해 접근 할 수 있도록 10.0 버전에 추가되었다.

3가지 측면에서 MariaDB의 장점에 대해서 설명했는데, 개인적으로는 첫번째 장점인 성능 향상 만으로도 MariaDB를 쓰는 이유는 충분한 것 같다.

본인 입장에서는 추가 기능의 필요성은 아직까지 피부로 와닿지 않았고, 추후 MySQL이나 Percona로 전환해야 될지도 모르는 이슈 때문에 전혀 고려대상이 되지는 못했다.

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