LumoSQL - SQLite 기능 확장 및 대체용 스토리지 백엔드 프로젝트

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

데이터베이스 개발

대상자

• 소프트웨어 개발자, 시스템 아키텍트
• SQLite 기반 시스템에서 보안, 성능, 프라이버시 강화가 필요한 엔지니어
• 중급~고급 수준의 데이터베이스 설계/구현 경험자

핵심 요약

• 비포크 방식의 동적 소스 결합으로 SQLite 업스트림과의 변화 추적이 용이
• LMDB, Berkeley DB, KVS 엔진 등 플러그형 백엔드 엔진 지원
• 행 단위 암호화, 속성 기반 암호화(ABE), SHA3 해시 기반 벤치마크 식별 등 보안/무결성 기능 강화

섹션별 세부 요약

1. 프로젝트 개요 및 접근 방식

• SQLite 대체 백엔드로 하드포크 대신 동적 소스 결합 방식 채택
• 점진적 확장 가능: SQLite 기능 중 필요한 부분만 개별 적용
• 다중 백엔드 지원: 기본 SQLite Btree, LMDB, Berkeley DB 활용 가능

2. 보안 및 프라이버시 기능

• At-rest encryption, 행 단위 암호화로 데이터 무결성 강화
• 사용자별 행 복호화 권한 관리 지원
• GDPR 등 프라이버시 요구 충족 위한 기능 구현

3. 벤치마킹 도구 및 성능 분석

• SHA3 해시로 각 벤치마크 run 식별, 재현성 및 데이터 분석 용이
• SQLite/LMDB/BDB 버전별 조합 벤치마크 수행, 결과 자동 DB 저장

4. 빌드 시스템 및 오픈소스 정보

• not-forking Perl 툴 기반 빌드·조합·벤치마크 자동화
• MIT 라이선스로 NLNet Foundation 지원, Linux(x86, ARM, RISC-V), BSD 지원

5. 아키텍처적 의의 및 역사

• 2013년 LMDB 기반 포팅 실험이 시작점
• SQLite 성능 개선을 벤치마크로 입증
• 향후 KVS 아키텍처 실험, 업스트림 반영 시도 등 확장 예정

결론

• 보안/프라이버시 기능이 필요한 시스템에서 LumoSQL 백엔드 도입 권장
• SHA3 해시 기반 벤치마크 식별 기능을 활용한 성능 최적화 전략 수립 필요
• LMDB, KVS 엔진 실험을 통해 다양한 아키텍처 적합성 검증 후 도입 권장