QBE(Query by Example)는 관계형 데이터베이스를 위한 데이터베이스 질의 언어이다. 사용자가 명령, 예제 요소 및 조건을 입력하는 시각적 테이블을 사용하는 최초의 그래픽 질의 언어이다. QBE의 동기는 파서가 사용자의 작업을 SQL과 같은 데이터베이스 조작 언어로 표현된 문장으로 변환할 수 있다는 것이다. 내부적으로 실제로 실행되는 것은 이 문장이다. 적절히 포괄적인 프런트 엔드는 사용자가 SQL의 세부 사항을 기억해야 하는 부담을 최소화할 수 있으며, 최종 사용자(및 프로그래머)가 테이블과 열의 이름을 입력하는 대신 선택하여 테이블과 열을 선택하는 것이 더 쉽고 생산적이다.
QBE는 최종 사용자 개발 분야의 선구적인 작업을 대표하며, 연구 논문에서 이 주제의 초기 사례로 자주 인용된다. 이 용어는 또한 Zloof의 작업에서 영향을 받은 일반적인 기법을 가리키며, 검색 값이 있는 항목만 결과를 "필터링"하는 데 사용된다. 이는 소프트웨어 사용자가 질의 언어(예: SQL)를 알지 못해도 질의를 수행할 수 있는 방법을 제공한다. 소프트웨어는 사용자를 위해 질의를 자동으로 생성할 수 있다(일반적으로 내부적으로).
역사
QBE(Query by Example)는 1970년대 중반 IBM Research에서 Moshé M. Zloof가 SQL 개발과 병행하여 고안했으며, Edgar Codd의 관계형 데이터베이스 연구에 영향을 받았다. 처음에는 데이터 검색 목적으로만 제한되었지만, QBE는 나중에 삽입, 삭제, 업데이트 및 임시 테이블 생성과 같은 다른 작업을 허용하도록 확장되었다.
현재 QBE는 여러 관계형 데이터베이스 프런트 엔드에서 지원되며, 특히 Microsoft Access는 "Visual Query by Example"을 구현하고 Microsoft SQL Server Enterprise Manager도 지원한다. 또한 여러 객체 지향 데이터베이스(예: db4o)에서도 구현된다. QBE는 tableau query라는 논리적 형식에 기반을 두지만, SQL이 관계형 대수에 기반을 두는 것처럼 QBE는 여기에 몇 가지 확장을 추가한다.
예제
Suppliers and Parts 데이터베이스를 사용한 예제가 QBE가 어떻게 작동하는지 설명하기 위해 여기에 제공된다. 사용자는 시각적 테이블에 예제 값과 조건을 입력하여 일치하는 행을 검색한다.
일반적인 기법으로서
더 고급 버전의 QBE에는 "포함", "포함하지 않음", "시작", "보다 큼" 등과 같은 비교 연산자 옵션이 있으며, 종종 풀다운 메뉴를 통해 제공된다. 텍스트 비교의 또 다른 접근 방식은 하나 이상의 와일드카드 문자를 허용하는 것이다. 예를 들어, 특정 시스템에서 별표가 와일드카드 문자로 지정된 경우 "Rob*"를 사용하여 성을 검색하면 "Rob", "Robert", "Robertson", "Roberto" 등과 같은 성이 일치(매칭)된다.
표준 SQL에서 백분율 기호는 LIKE 절에서 와일드카드처럼 작동한다. 이 경우 QBE 양식 처리 소프트웨어는 별표를 백분율 기호로 변환한다. (별표는 SQL 외부에서 더 일반적인 와일드카드 규칙이므로, 여기서 양식은 더 사용자 친화적으로 만들려고 한다.)
QBE 소프트웨어는 SQL 삽입을 피하기 위해 주의해야 한다. 그렇지 않으면 교활한 사용자가 질의 양식 작성자가 의도한 것보다 더 깊이 데이터베이스에 침투할 수 있다.
정보 검색에서
정보 검색의 맥락에서 QBE는 다소 다른 의미를 가진다. 사용자는 문서 하나 또는 여러 문서를 제출하고 문서 데이터베이스에서 "유사한" 문서를 검색하도록 요청할 수 있다(여러 예제로 검색 참조). 유사성 검색은 문서 벡터 비교에 기반한다(Vector Space Model 참조). 이 접근 방식은 현대 인공 지능 시스템에 영향을 주었으며, 특히 유사성 기반 검색이 일반적인 머신 러닝 및 딥 러닝에서 그러하다.
유산 및 영향
QBE의 그래픽 접근 방식은 많은 데이터베이스 프런트 엔드와 최종 사용자 개발 도구에 영향을 주었다. 그 원리는 현대 시각적 질의 빌더와 복잡한 시스템을 위한 사용자 친화적 인터페이스 설계에서 볼 수 있다. 예제를 질의로 사용하는 개념은 생성형 AI 및 대규모 언어 모델에서 유사점을 가지며, 여기서 프롬프트나 예제가 출력 생성을 안내한다. Xerox PARC 및 MIT CSAIL에서의 인간-컴퓨터 상호작용 연구는 기술을 비전문가에게 접근 가능하게 만드는 유사한 아이디어를 기반으로 구축되었다.
같이 보기
- CRUD
- Microsoft Query by Example
- GraphQL, JSON 프런트 엔드를 위한 QBE
- QBIC