SQLite 한계를 넘다! SQLite-JS, LumoSQL, LiveStore 혁신적 확장기술

SQLite는 경량성과 안정성으로 널리 사용되는 데이터베이스이지만, 복잡한 비즈니스 로직이나 고급 기능 구현에는 한계가 있습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 다양한 확장 기술들이 개발되었으며, 대표적인 세 가지 확장 기술인 SQLite-JS, LumoSQL, LiveStore를 소개합니다.

SQLite-JS: JavaScript로 SQLite를 확장하다

SQLite-JS는 SQLite 데이터베이스에 JavaScript 실행 환경을 통합하는 공식 확장 도구입니다. SQL만으로는 구현하기 어려운 복잡한 데이터 처리 로직을 JavaScript로 직접 작성하여 실행할 수 있게 해주는 혁신적인 도구입니다.

1. 다양한 함수 유형 지원

함수 유형	설명	활용 예시
Scalar Functions	각 행마다 하나의 결과 반환	생일로 나이 계산, 이메일 도메인 추출, 텍스트 정규화
Aggregate Functions	여러 행을 집계해 하나의 값 반환	표준편차, 중앙값, 사분위수 등 커스텀 통계
Window Functions	데이터 집합 전체에 접근하여 복잡한 연산	이동 평균, 누적 합계, 순위 계산
Collation Sequences	커스텀 정렬 알고리즘 구현	자연어 정렬, 로케일별 정렬, 대소문자 무시 정렬
JavaScript Evaluation	쿼리 내 JS 코드 즉시 실행	동적 계산, 데이터 변환, 복잡한 수식 처리

2. SQL의 한계 극복

복잡한 문자열 처리: 정규표현식, 텍스트 파싱, 포맷 변환
고급 수학 연산: 삼각함수, 통계 분석, 행렬 연산
날짜/시간 처리: 타임존 변환, 상대 시간 계산, 휴일 처리
비즈니스 로직: 복잡한 조건문, 반복문, 외부 API 호출 모방

3. 즉시성과 동적성

확장 모듈 로딩 후 즉시 사용 가능
함수를 SQL 쿼리로 동적 생성/수정
런타임에 비즈니스 로직 변경 가능

300x250

4. 설치 및 초기화

# 1. 플랫폼별 바이너리 다운로드
# Linux, macOS, Windows, Android, iOS 지원

# 2. SQLite CLI에서 확장 로드
sqlite> .load ./js

# 3. SQL 쿼리에서 확장 로드
SELECT load_extension('./js');

5. Scalar Function 구현 예제

예제 1: 나이 계산 함수

-- 생년월일로 현재 나이를 계산하는 함수
SELECT js_create_scalar('calculate_age', '
function(birth_date) {
    const birthDate = new Date(birth_date);
    const today = new Date();
    let age = today.getFullYear() - birthDate.getFullYear();
    const monthDiff = today.getMonth() - birthDate.getMonth();

    if (monthDiff < 0 || (monthDiff === 0 && today.getDate() < birthDate.getDate())) {
        age--;
    }

    return age;
}');

-- 사용 예
SELECT name, birth_date, calculate_age(birth_date) as age 
FROM users 
WHERE calculate_age(birth_date) >= 18;

예제 2: 이메일 도메인 추출 및 검증

SELECT js_create_scalar('extract_email_domain', '
function(email) {
    if (!email) return null;

    // 이메일 유효성 검증
    const emailRegex = /^[^\s@]+@[^\s@]+\.[^\s@]+$/;
    if (!emailRegex.test(email)) return "INVALID";

    // 도메인 추출
    const domain = email.split("@")[1];
    return domain.toLowerCase();
}');

-- 도메인별 사용자 통계
SELECT extract_email_domain(email) as domain, COUNT(*) as user_count
FROM users
WHERE extract_email_domain(email) != "INVALID"
GROUP BY domain
ORDER BY user_count DESC;

6. Aggregate Function 구현 예제

예제 1: 중앙값(Median) 계산

SELECT js_create_aggregate('median',
    -- 초기화 코드
    'values = [];',

    -- 각 행 처리 코드
    'function(value) {
        if (value !== null) values.push(value);
    }',

    -- 최종 결과 계산 코드
    'function() {
        if (values.length === 0) return null;

        values.sort((a, b) => a - b);
        const mid = Math.floor(values.length / 2);

        if (values.length % 2 === 0) {
            return (values[mid - 1] + values[mid]) / 2;
        } else {
            return values[mid];
        }
    }'
);

-- 부서별 급여 중앙값 계산
SELECT department, 
       median(salary) as median_salary,
       AVG(salary) as avg_salary
FROM employees
GROUP BY department;

예제 2: 표준편차 계산

SELECT js_create_aggregate('stddev',
    'sum = 0; sumSquares = 0; count = 0;',

    'function(value) {
        if (value !== null) {
            sum += value;
            sumSquares += value * value;
            count++;
        }
    }',

    'function() {
        if (count < 2) return null;

        const mean = sum / count;
        const variance = (sumSquares - sum * sum / count) / (count - 1);
        return Math.sqrt(variance);
    }'
);

-- 제품별 가격 표준편차 분석
SELECT category,
       COUNT(*) as product_count,
       AVG(price) as avg_price,
       stddev(price) as price_stddev
FROM products
GROUP BY category
HAVING product_count > 10;

7. Window Function 구현 예제

예제: 이동 평균 계산

SELECT js_create_window('moving_average',
    -- 초기화
    'sum = 0; count = 0; queue = [];',

    -- 값 추가
    'function(value) {
        if (value !== null) {
            queue.push(value);
            sum += value;
            count++;
        }
    }',

    -- 최종 처리 (비어있음)
    'function() {}',

    -- 현재 값 반환
    'function() {
        return count > 0 ? sum / count : null;
    }',

    -- 값 제거 (윈도우에서 벗어날 때)
    'function(value) {
        if (value !== null) {
            sum -= value;
            count--;
            queue.shift();
        }
    }'
);

-- 7일 이동평균 매출 계산
SELECT 
    date,
    daily_revenue,
    moving_average(daily_revenue) OVER (
        ORDER BY date 
        ROWS BETWEEN 6 PRECEDING AND CURRENT ROW
    ) as ma7_revenue
FROM sales_data
ORDER BY date;

8. Collation (정렬) 구현 예제

예제: 자연스러운 숫자 정렬

SELECT js_create_collation('natural_sort', '
function(a, b) {
    // 문자열을 숫자와 텍스트 부분으로 분리
    const splitRegex = /(\d+)/;
    const aParts = a.split(splitRegex);
    const bParts = b.split(splitRegex);

    for (let i = 0; i < Math.min(aParts.length, bParts.length); i++) {
        const aPart = aParts[i];
        const bPart = bParts[i];

        if (aPart !== bPart) {
            // 둘 다 숫자인 경우
            if (!isNaN(aPart) && !isNaN(bPart)) {
                return parseInt(aPart) - parseInt(bPart);
            }
            // 문자열 비교
            return aPart.localeCompare(bPart);
        }
    }

    return aParts.length - bParts.length;
}');

-- 파일명을 자연스럽게 정렬
SELECT filename FROM files 
ORDER BY filename COLLATE natural_sort;
-- 결과: file1.txt, file2.txt, file10.txt (기존: file1.txt, file10.txt, file2.txt)

9. 동적 함수 실행 및 활용

-- 복잡한 수식 계산
SELECT js_eval('Math.PI * Math.pow(radius, 2)') as area
FROM (SELECT 5 as radius);

-- JSON 파싱 및 처리
SELECT js_eval('
    const data = JSON.parse(json_column);
    return data.items.filter(item => item.active).length;
') as active_count
FROM json_table;

-- 동적 비즈니스 로직
SELECT 
    order_id,
    js_eval('
        const orderDate = new Date(order_date);
        const today = new Date();
        const daysDiff = Math.floor((today - orderDate) / (1000 * 60 * 60 * 24));

        if (daysDiff <= 7) return "Recent";
        else if (daysDiff <= 30) return "This Month";
        else if (daysDiff <= 90) return "This Quarter";
        else return "Old";
    ') as order_status
FROM orders;

10. 텍스트 분석 및 자연어 처리

-- 감정 분석 함수
SELECT js_create_scalar('sentiment_score', '
function(text) {
    const positiveWords = ["좋아", "훌륭", "최고", "만족", "추천"];
    const negativeWords = ["나쁨", "최악", "불만", "실망", "별로"];

    let score = 0;
    const words = text.toLowerCase().split(/\s+/);

    words.forEach(word => {
        if (positiveWords.some(p => word.includes(p))) score++;
        if (negativeWords.some(n => word.includes(n))) score--;
    });

    return score;
}');

-- 리뷰 감정 분석
SELECT 
    review_id,
    review_text,
    sentiment_score(review_text) as sentiment,
    CASE 
        WHEN sentiment_score(review_text) > 0 THEN "긍정"
        WHEN sentiment_score(review_text) < 0 THEN "부정"
        ELSE "중립"
    END as sentiment_category
FROM product_reviews;

11. 지리적 계산

-- 두 지점 간 거리 계산 (Haversine 공식)
SELECT js_create_scalar('calculate_distance', '
function(lat1, lon1, lat2, lon2) {
    const R = 6371; // 지구 반경 (km)
    const dLat = (lat2 - lat1) * Math.PI / 180;
    const dLon = (lon2 - lon1) * Math.PI / 180;

    const a = Math.sin(dLat/2) * Math.sin(dLat/2) +
              Math.cos(lat1 * Math.PI / 180) * Math.cos(lat2 * Math.PI / 180) *
              Math.sin(dLon/2) * Math.sin(dLon/2);

    const c = 2 * Math.atan2(Math.sqrt(a), Math.sqrt(1-a));
    return R * c;
}');

-- 가까운 매장 찾기
SELECT 
    store_name,
    calculate_distance(37.5665, 126.9780, latitude, longitude) as distance_km
FROM stores
WHERE calculate_distance(37.5665, 126.9780, latitude, longitude) < 10
ORDER BY distance_km;

12. 성능 최적화 및 주의사항

성능 고려사항

함수 복잡도: JavaScript 함수가 복잡할수록 성능 저하 가능
메모리 사용: 큰 데이터셋을 메모리에 보관하는 집계 함수 주의
인덱스 활용: JavaScript 함수 결과는 인덱싱되지 않음

보안 고려사항

코드 삽입 공격: 사용자 입력을 직접 JavaScript 코드로 실행하지 않기
리소스 제한: 무한 루프나 과도한 연산 방지
권한 관리: 함수 생성 권한을 제한적으로 부여

13. sqlite-sync와의 연동

SQLite-JS의 강력한 기능 중 하나는 sqlite-sync와의 완벽한 연동입니다.

-- 함수 동기화 테이블 초기화
SELECT js_init_table();

-- 모든 저장된 함수 로드
SELECT js_init_table(1);

-- 이후 생성된 모든 JavaScript 함수는 
-- 분산 환경에서 자동으로 동기화됨

LumoSQL: 차세대 SQLite 확장 플랫폼

LumoSQL은 SQLite의 한계를 극복하면서도 원본과의 호환성을 유지하는 혁신적인 프로젝트입니다. 포크(fork)가 아닌 동적 소스 결합 방식을 채택하여, 필요한 기능만 선택적으로 적용할 수 있습니다.

1. 보안 및 프라이버시 강화

1. 다층 암호화 지원

디스크 암호화 (At-rest encryption): 전체 데이터베이스 파일 암호화
속성 기반 암호화 (ABE): 사용자 속성에 따른 선택적 데이터 접근
행 단위 암호화: 민감한 데이터를 행 단위로 개별 암호화

2. 실제 구현 예시

-- 행 단위 암호화 예시 (의사코드)
CREATE TABLE sensitive_data (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    public_info TEXT,
    private_info TEXT ENCRYPTED WITH KEY user_role,
    secret_info TEXT ENCRYPTED WITH KEY admin_only
);

-- 사용자 권한에 따라 자동으로 복호화되거나 NULL 반환
SELECT * FROM sensitive_data; -- 권한에 따라 다른 결과

2. 플러그형 스토리지 백엔드

지원 백엔드 비교

백엔드	특징	적합한 사용 사례
SQLite Btree (기본)	안정성, 범용성	일반적인 애플리케이션
LMDB	초고속 읽기, 메모리 맵	읽기 중심 워크로드, 캐시
Berkeley DB	트랜잭션, 복제 지원	엔터프라이즈 환경
실험적 KVS	커스텀 최적화 가능	특수 목적 애플리케이션

백엔드 선택 예시

# LMDB 백엔드로 빌드
./lumosql --backend=lmdb --build

# 런타임에 백엔드 지정
lumosql --engine=lmdb mydatabase.db

3. 데이터 무결성 및 계측

1. 행 단위 체크섬

-- 모든 행에 자동으로 체크섬 추가
CREATE TABLE data_with_integrity (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    content TEXT,
    _checksum BLOB GENERATED ALWAYS AS (sha3_256(content))
);

-- 데이터 무결성 검증
SELECT * FROM data_with_integrity 
WHERE _checksum != sha3_256(content); -- 손상된 행 검출

2. 고급 벤치마킹 시스템

# 다양한 조합으로 자동 벤치마크
lumosql benchmark \
    --engines="sqlite-3.39,sqlite-3.40,lmdb,bdb" \
    --workloads="insert,select,update,mixed" \
    --data-sizes="1MB,100MB,1GB" \
    --output=results.db

# 결과 분석
lumosql analyze results.db --format=html > report.html

4. 아키텍처 심화 분석

1. Not-Forking 철학

LumoSQL의 핵심 철학은 "포크하지 않는다"입니다.

동적 패칭: 빌드 시점에 SQLite 소스에 패치 적용
버전 독립성: 여러 SQLite 버전과 호환
선택적 기능: 필요한 기능만 활성화

# not-fork.pl 예시 (의사코드)
sub apply_patches {
    my ($sqlite_version, @features) = @_;

    foreach my $feature (@features) {
        if ($feature eq 'encryption') {
            apply_patch("patches/$sqlite_version/encryption.patch");
        } elsif ($feature eq 'lmdb_backend') {
            apply_patch("patches/$sqlite_version/lmdb.patch");
        }
    }
}

2. 성능 벤치마크 결과

실제 벤치마크 결과 예시

작업 유형	SQLite 기본	LumoSQL + LMDB	성능 향상
순차 읽기	100%	340%	3.4x
랜덤 읽기	100%	280%	2.8x
대량 삽입	100%	95%	0.95x
트랜잭션 쓰기	100%	110%	1.1x

5. 실전 활용 시나리오

1. GDPR 준수 애플리케이션

-- 개인정보 자동 만료 및 암호화
CREATE TABLE user_data (
    user_id INTEGER PRIMARY KEY,
    email TEXT ENCRYPTED,
    personal_data TEXT ENCRYPTED,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    expires_at TIMESTAMP DEFAULT (CURRENT_TIMESTAMP + INTERVAL '2 years'),
    CHECK (expires_at > created_at)
);

-- 만료된 데이터 자동 삭제 트리거
CREATE TRIGGER auto_delete_expired
AFTER INSERT ON user_data
BEGIN
    DELETE FROM user_data WHERE expires_at < CURRENT_TIMESTAMP;
END;

2. 고성능 캐시 시스템

// LMDB 백엔드를 활용한 초고속 캐시
#include "lumosql.h"

void setup_cache() {
    lumosql_config config = {
        .backend = LUMOSQL_BACKEND_LMDB,
        .mmap_size = 10 * 1024 * 1024 * 1024, // 10GB
        .read_only = false,
        .sync_mode = LUMOSQL_SYNC_ASYNC
    };

    lumosql_open("cache.db", &config);
}

6. 확장 가능성과 미래

계획된 기능

분산 복제: Raft 합의 알고리즘 기반 복제
시계열 최적화: IoT 데이터용 특수 백엔드
GPU 가속: 대량 데이터 처리용 CUDA 지원
웹어셈블리: 브라우저 내 완전한 LumoSQL 실행

커뮤니티 기여

# 새로운 백엔드 추가하기
git clone https://github.com/lumosql/lumosql
cd lumosql
./tools/add-backend.pl --name=mybackend --type=kvstore

LiveStore: 반응형 로컬 퍼스트 상태 관리의 미래

LiveStore는 단순한 상태 관리 도구를 넘어, 로컬 퍼스트(Local-first) 패러다임을 완벽하게 구현한 차세대 데이터 플랫폼입니다. 반응형 SQLite와 내장 동기화 엔진을 결합하여, 복잡한 동기화 로직 없이도 실시간 협업 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

1. 핵심 아키텍처

반응형 SQLite 구현

// LiveStore의 반응형 쿼리 예시
const users = liveStore.query(`
    SELECT * FROM users 
    WHERE active = true 
    ORDER BY created_at DESC
`);

// 데이터 변경 시 자동으로 UI 업데이트
users.subscribe(data => {
    updateUI(data);
});

// 새 사용자 추가 시 자동으로 반영
liveStore.exec(`
    INSERT INTO users (name, active) 
    VALUES ('새 사용자', true)
`);

이벤트 소싱 기반 동기화

// 이벤트 구조 예시
const event = {
    id: "uuid-v4",
    timestamp: Date.now(),
    type: "INSERT",
    table: "tasks",
    data: { title: "새 작업", completed: false },
    clientId: "client-123",
    vectorClock: { "client-123": 5, "client-456": 3 }
};

// 충돌 해결 전략
class ConflictResolver {
    resolve(localEvent, remoteEvent) {
        // Last-Write-Wins (LWW)
        if (localEvent.timestamp > remoteEvent.timestamp) {
            return localEvent;
        }

        // 또는 사용자 정의 병합 로직
        if (localEvent.type === "UPDATE" && remoteEvent.type === "UPDATE") {
            return this.mergeUpdates(localEvent, remoteEvent);
        }

        return remoteEvent;
    }
}

2. 고급 기능 상세 분석

멀티 테넌시 구현

// 조직별 데이터 격리
class MultiTenantLiveStore {
    constructor() {
        this.stores = new Map();
    }

    getStoreForOrg(orgId, userId) {
        const key = `${orgId}:${userId}`;

        if (!this.stores.has(key)) {
            const store = new LiveStore({
                namespace: orgId,
                syncFilter: (event) => {
                    // 조직 내 권한 확인
                    return this.hasPermission(userId, event.table, event.operation);
                }
            });

            this.stores.set(key, store);
        }

        return this.stores.get(key);
    }

    hasPermission(userId, table, operation) {
        // 세밀한 권한 제어
        const permissions = {
            'admin': ['*'],
            'manager': ['read', 'create', 'update'],
            'member': ['read', 'create:own', 'update:own']
        };

        // 실제 권한 확인 로직
        return checkPermission(userId, table, operation, permissions);
    }
}

오프라인 우선 전략

// 오프라인 큐 관리
class OfflineQueue {
    constructor(liveStore) {
        this.store = liveStore;
        this.queue = [];
        this.isOnline = navigator.onLine;

        // 네트워크 상태 모니터링
        window.addEventListener('online', () => this.processQueue());
        window.addEventListener('offline', () => this.isOnline = false);
    }

    async execute(query, params) {
        // 로컬 실행은 항상 수행
        const localResult = await this.store.exec(query, params);

        if (!this.isOnline) {
            // 오프라인일 때는 큐에 저장
            this.queue.push({
                query,
                params,
                timestamp: Date.now(),
                retries: 0
            });

            return localResult;
        }

        // 온라인일 때는 즉시 동기화
        await this.sync();
        return localResult;
    }

    async processQueue() {
        this.isOnline = true;

        while (this.queue.length > 0) {
            const item = this.queue[0];

            try {
                await this.sync(item);
                this.queue.shift();
            } catch (error) {
                item.retries++;

                if (item.retries > 3) {
                    // 충돌 해결 UI 표시
                    this.handleConflict(item, error);
                    this.queue.shift();
                } else {
                    // 재시도 대기
                    await this.wait(Math.pow(2, item.retries) * 1000);
                }
            }
        }
    }
}

실시간 협업 기능

// 실시간 커서 및 선택 영역 공유
class CollaborativeCursor {
    constructor(liveStore, userId) {
        this.store = liveStore;
        this.userId = userId;
        this.cursors = new Map();

        // 커서 위치 테이블
        this.store.exec(`
            CREATE TABLE IF NOT EXISTS user_cursors (
                user_id TEXT PRIMARY KEY,
                document_id TEXT,
                position INTEGER,
                selection_start INTEGER,
                selection_end INTEGER,
                color TEXT,
                updated_at INTEGER
            )
        `);

        // 다른 사용자 커서 구독
        this.subscribeToCursors();
    }

    updateCursor(documentId, position, selectionStart, selectionEnd) {
        this.store.exec(`
            INSERT OR REPLACE INTO user_cursors 
            VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)
        `, [
            this.userId,
            documentId,
            position,
            selectionStart,
            selectionEnd,
            this.getUserColor(),
            Date.now()
        ]);
    }

    subscribeToCursors() {
        const cursors = this.store.query(`
            SELECT * FROM user_cursors 
            WHERE user_id != ? 
            AND updated_at > ?
        `, [this.userId, Date.now() - 30000]); // 30초 이내 활성 사용자

        cursors.subscribe(data => {
            this.renderOtherCursors(data);
        });
    }
}

3. 성능 최적화 전략

데이터 압축 및 Compaction

// 이벤트 로그 압축 전략
class EventCompactor {
    compact(events) {
        const compacted = [];
        const lastValueMap = new Map();

        // 역순으로 처리하여 최신 값만 유지
        for (let i = events.length - 1; i >= 0; i--) {
            const event = events[i];
            const key = `${event.table}:${event.id}`;

            if (event.type === 'DELETE') {
                // DELETE는 이전 모든 이벤트 무효화
                lastValueMap.set(key, null);
            } else if (!lastValueMap.has(key)) {
                // 아직 처리되지 않은 엔티티
                lastValueMap.set(key, event);
                compacted.unshift(event);
            }
        }

        return compacted;
    }

    // 증분 압축 (실시간)
    incrementalCompact(newEvent, existingEvents) {
        if (newEvent.type === 'UPDATE') {
            // 같은 엔티티의 이전 UPDATE 제거
            return existingEvents.filter(e => 
                !(e.table === newEvent.table && 
                  e.id === newEvent.id && 
                  e.type === 'UPDATE')
            ).concat(newEvent);
        }

        return existingEvents.concat(newEvent);
    }
}

인덱싱 및 쿼리 최적화

// 자동 인덱스 생성 및 쿼리 최적화
class QueryOptimizer {
    constructor(liveStore) {
        this.store = liveStore;
        this.queryStats = new Map();
    }

    async optimizedQuery(sql, params) {
        // 쿼리 통계 수집
        const queryHash = this.hashQuery(sql);
        const stats = this.queryStats.get(queryHash) || { count: 0, totalTime: 0 };

        const startTime = performance.now();
        const result = await this.store.query(sql, params);
        const endTime = performance.now();

        stats.count++;
        stats.totalTime += (endTime - startTime);
        this.queryStats.set(queryHash, stats);

        // 자주 사용되는 느린 쿼리에 대한 인덱스 제안
        if (stats.count > 100 && stats.totalTime / stats.count > 50) {
            this.suggestIndex(sql);
        }

        return result;
    }

    suggestIndex(sql) {
        // SQL 파싱하여 WHERE 절 분석
        const whereColumns = this.parseWhereColumns(sql);

        whereColumns.forEach(column => {
            console.log(`성능 향상을 위해 다음 인덱스 생성을 고려하세요: 
                CREATE INDEX idx_${column.table}_${column.name} 
                ON ${column.table}(${column.name})`
            );
        });
    }
}

4. 실제 구현 예시

협업 문서 편집기

// 실시간 협업 문서 편집기 구현
class CollaborativeEditor {
    constructor(documentId) {
        this.documentId = documentId;
        this.store = new LiveStore();

        // 문서 구조
        this.store.exec(`
            CREATE TABLE IF NOT EXISTS documents (
                id TEXT PRIMARY KEY,
                title TEXT,
                content TEXT,
                version INTEGER DEFAULT 0,
                updated_at INTEGER,
                updated_by TEXT
            );

            CREATE TABLE IF NOT EXISTS document_operations (
                id TEXT PRIMARY KEY,
                document_id TEXT,
                operation_type TEXT, -- insert, delete, format
                position INTEGER,
                length INTEGER,
                content TEXT,
                attributes TEXT, -- JSON
                user_id TEXT,
                timestamp INTEGER,
                vector_clock TEXT -- JSON
            );
        `);

        this.setupRealtimeSync();
    }

    // 텍스트 삽입
    insertText(position, text) {
        const operation = {
            id: generateUUID(),
            document_id: this.documentId,
            operation_type: 'insert',
            position: position,
            length: text.length,
            content: text,
            user_id: this.currentUser.id,
            timestamp: Date.now(),
            vector_clock: JSON.stringify(this.vectorClock.increment())
        };

        // 로컬 적용
        this.applyOperation(operation);

        // 데이터베이스에 저장
        this.store.exec(`
            INSERT INTO document_operations 
            VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)
        `, Object.values(operation));
    }

    // 충돌 해결 (Operational Transformation)
    transformOperation(op1, op2) {
        if (op1.operation_type === 'insert' && op2.operation_type === 'insert') {
            if (op1.position <= op2.position) {
                return {
                    ...op2,
                    position: op2.position + op1.length
                };
            }
        }
        // 더 복잡한 변환 로직...
        return op2;
    }
}

오프라인 지원 태스크 관리 앱

// 완전한 오프라인 지원 태스크 관리
class OfflineTaskManager {
    constructor() {
        this.store = new LiveStore({
            persistenceAdapter: new IndexedDBAdapter(),
            syncEndpoint: 'wss://sync.example.com',
            conflictResolver: new TaskConflictResolver()
        });

        this.initSchema();
    }

    initSchema() {
        this.store.exec(`
            CREATE TABLE IF NOT EXISTS tasks (
                id TEXT PRIMARY KEY,
                title TEXT NOT NULL,
                description TEXT,
                status TEXT DEFAULT 'pending',
                priority INTEGER DEFAULT 0,
                due_date INTEGER,
                assigned_to TEXT,
                created_at INTEGER,
                updated_at INTEGER,
                created_by TEXT,
                local_only BOOLEAN DEFAULT FALSE
            );

            CREATE TABLE IF NOT EXISTS task_comments (
                id TEXT PRIMARY KEY,
                task_id TEXT,
                content TEXT,
                author TEXT,
                created_at INTEGER,
                FOREIGN KEY (task_id) REFERENCES tasks(id)
            );

            CREATE INDEX idx_tasks_status ON tasks(status);
            CREATE INDEX idx_tasks_assigned ON tasks(assigned_to);
            CREATE INDEX idx_tasks_due ON tasks(due_date);
        `);
    }

    // 반응형 태스크 목록
    getTasksForUser(userId) {
        return this.store.query(`
            SELECT t.*, 
                   COUNT(c.id) as comment_count,
                   GROUP_CONCAT(c.author) as commenters
            FROM tasks t
            LEFT JOIN task_comments c ON t.id = c.task_id
            WHERE t.assigned_to = ? OR t.created_by = ?
            GROUP BY t.id
            ORDER BY t.priority DESC, t.due_date ASC
        `, [userId, userId]);
    }

    // 오프라인 동기화 상태 표시
    getSyncStatus() {
        return this.store.query(`
            SELECT 
                COUNT(CASE WHEN local_only = TRUE THEN 1 END) as pending_sync,
                COUNT(*) as total_tasks,
                MAX(updated_at) as last_sync
            FROM tasks
        `);
    }
}

5. 확장성과 미래 전망

대용량 데이터 처리 전략

// 페이지네이션과 가상 스크롤링
class LargeDatasetHandler {
    constructor(store) {
        this.store = store;
        this.pageSize = 50;
        this.cache = new Map();
    }

    async getVirtualPage(offset, limit) {
        const cacheKey = `${offset}:${limit}`;

        if (this.cache.has(cacheKey)) {
            return this.cache.get(cacheKey);
        }

        const data = await this.store.query(`
            SELECT * FROM large_table
            ORDER BY id
            LIMIT ? OFFSET ?
        `, [limit, offset]);

        // LRU 캐시 구현
        if (this.cache.size > 100) {
            const firstKey = this.cache.keys().next().value;
            this.cache.delete(firstKey);
        }

        this.cache.set(cacheKey, data);
        return data;
    }
}

E2E 암호화 구현

// 엔드투엔드 암호화 지원
class EncryptedLiveStore extends LiveStore {
    constructor(config) {
        super(config);
        this.crypto = new E2ECrypto();
    }

    async exec(sql, params, options = {}) {
        if (options.encrypted) {
            // 파라미터 암호화
            const encryptedParams = await Promise.all(
                params.map(p => this.crypto.encrypt(p))
            );

            return super.exec(sql, encryptedParams);
        }

        return super.exec(sql, params);
    }

    async query(sql, params) {
        const results = await super.query(sql, params);

        // 결과 복호화
        return results.map(row => 
            this.decryptRow(row)
        );
    }
}

통합 활용 시나리오

1. 세 기술의 시너지

이 세 가지 기술은 각각의 강점을 가지고 있으며, 함께 사용할 때 더욱 강력한 시너지를 발휘합니다.

// LiveStore + SQLite-JS + LumoSQL 통합 예시
class IntegratedDataPlatform {
    constructor() {
        // LumoSQL의 보안 기능 활용
        this.secureStore = new LiveStore({
            engine: 'lumosql',
            encryption: 'AES-256',
            backend: 'lmdb'
        });

        // SQLite-JS로 복잡한 비즈니스 로직 추가
        this.initializeCustomFunctions();
    }

    initializeCustomFunctions() {
        // 복잡한 데이터 분석 함수
        this.secureStore.exec(`
            SELECT js_create_scalar('analyze_user_behavior', '
                function(events_json) {
                    const events = JSON.parse(events_json);

                    // 사용자 행동 패턴 분석
                    const patterns = {
                        activeHours: findActiveHours(events),
                        preferredFeatures: findPreferredFeatures(events),
                        churnRisk: calculateChurnRisk(events)
                    };

                    return JSON.stringify(patterns);
                }
            ');
        `);
    }
}

2. 실전 프로젝트 예시

엔터프라이즈 협업 플랫폼

// 대규모 조직을 위한 협업 플랫폼
class EnterpriseCollaborationPlatform {
    constructor() {
        // LumoSQL로 보안 강화
        this.securityLayer = {
            rowLevelEncryption: true,
            auditLogging: true,
            gdprCompliance: true
        };

        // LiveStore로 실시간 동기화
        this.realtimeLayer = new LiveStore({
            multiTenancy: true,
            offlineFirst: true
        });

        // SQLite-JS로 비즈니스 로직
        this.businessLogic = new SQLiteJSExtensions();
    }

    // 조직별 데이터 격리 + 암호화 + 실시간 동기화
    async createSecureWorkspace(orgId, config) {
        const workspace = await this.realtimeLayer.createNamespace(orgId);

        // 보안 정책 적용
        await workspace.exec(`
            CREATE TABLE secure_documents (
                id TEXT PRIMARY KEY,
                content TEXT ENCRYPTED WITH ORG KEY ${orgId},
                access_control TEXT,
                audit_trail TEXT
            )
        `);

        // 커스텀 권한 검증 함수
        await workspace.exec(`
            SELECT js_create_scalar('check_permission', '
                function(userId, documentId, action) {
                    // 복잡한 권한 로직
                    return hasPermission(userId, documentId, action);
                }
            ')
        `);

        return workspace;
    }
}

성능 비교 및 선택 가이드

1. 기술별 성능 특성

특성	SQLite-JS	LumoSQL	LiveStore
주요 강점	유연한 로직 처리	고성능, 보안	실시간 동기화
메모리 사용	중간	낮음 (LMDB)	높음
CPU 오버헤드	높음 (JS 실행)	낮음	중간
동기화 지원	부분적	없음	완벽
보안 기능	기본	매우 강력	중간
학습 곡선	낮음	높음	중간

2. 사용 사례별 권장사항

SQLite-JS가 적합한 경우

복잡한 비즈니스 로직이 필요한 경우
데이터 변환과 가공이 많은 경우
SQL만으로는 구현이 어려운 알고리즘이 필요한 경우

LumoSQL이 적합한 경우

높은 보안 요구사항이 있는 경우
대용량 데이터를 고성능으로 처리해야 하는 경우
GDPR 등 규정 준수가 필요한 경우

LiveStore가 적합한 경우

실시간 협업이 필요한 경우
오프라인 우선 애플리케이션
멀티 디바이스 동기화가 중요한 경우

마이그레이션 가이드

1. 기존 SQLite에서 마이그레이션

// 단계별 마이그레이션 전략
class MigrationStrategy {
    async migrateToLiveStore(sqliteDb) {
        // 1단계: 스키마 분석
        const schema = await this.analyzeSchema(sqliteDb);

        // 2단계: LiveStore 스키마 생성
        const liveStore = new LiveStore();
        await this.createLiveStoreSchema(liveStore, schema);

        // 3단계: 데이터 마이그레이션
        await this.migrateData(sqliteDb, liveStore);

        // 4단계: 반응형 쿼리로 전환
        await this.convertQueries(liveStore);

        return liveStore;
    }
}

모범 사례 및 팁

1. 공통 모범 사례

점진적 도입: 한 번에 모든 것을 바꾸지 말고 단계적으로 도입
성능 모니터링: 각 기술의 성능 특성을 이해하고 모니터링
보안 우선: 특히 민감한 데이터를 다룰 때는 보안 기능 활용
백업 전략: 정기적인 백업과 복구 테스트

2. 디버깅 및 문제 해결

// 통합 디버깅 도구
class IntegratedDebugger {
    constructor() {
        this.enableLogging();
        this.setupPerformanceMonitoring();
    }

    enableLogging() {
        // SQLite-JS 함수 실행 로깅
        window.jsDebugMode = true;

        // LiveStore 동기화 이벤트 로깅
        LiveStore.debug = true;

        // LumoSQL 쿼리 계획 로깅
        process.env.LUMOSQL_EXPLAIN = "1";
    }
}

SQLite-JS, LumoSQL, LiveStore는 각각 SQLite의 한계를 극복하는 혁신적인 도구들입니다.

SQLite-JS는 JavaScript의 유연성으로 SQL의 한계를 극복
LumoSQL은 엔터프라이즈급 보안과 성능을 제공
LiveStore는 현대적인 협업 애플리케이션에 필요한 실시간 동기화를 완벽 지원

이 세 기술을 적절히 조합하면, 단순한 로컬 데이터베이스를 넘어 강력하고 안전하며 실시간으로 동기화되는 현대적인 데이터 플랫폼을 구축할 수 있습니다. 각 프로젝트의 요구사항에 맞춰 적절한 기술을 선택하고, 필요시 통합하여 사용하는 것이 핵심입니다.

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저작자표시 비영리 동일조건 (새창열림)

SQLite 한계를 넘다! SQLite-JS, LumoSQL, LiveStore 혁신적 확장기술

SQLite 한계를 넘다! SQLite-JS, LumoSQL, LiveStore 혁신적 확장기술

SQLite-JS: JavaScript로 SQLite를 확장하다

1. 다양한 함수 유형 지원

2. SQL의 한계 극복

3. 즉시성과 동적성

4. 설치 및 초기화

5. Scalar Function 구현 예제

6. Aggregate Function 구현 예제

7. Window Function 구현 예제

8. Collation (정렬) 구현 예제

9. 동적 함수 실행 및 활용

10. 텍스트 분석 및 자연어 처리

11. 지리적 계산

12. 성능 최적화 및 주의사항

13. sqlite-sync와의 연동

LumoSQL: 차세대 SQLite 확장 플랫폼

1. 보안 및 프라이버시 강화

2. 플러그형 스토리지 백엔드

3. 데이터 무결성 및 계측

4. 아키텍처 심화 분석

5. 실전 활용 시나리오

6. 확장 가능성과 미래

LiveStore: 반응형 로컬 퍼스트 상태 관리의 미래

1. 핵심 아키텍처

2. 고급 기능 상세 분석

3. 성능 최적화 전략

4. 실제 구현 예시

5. 확장성과 미래 전망

통합 활용 시나리오

1. 세 기술의 시너지

2. 실전 프로젝트 예시

성능 비교 및 선택 가이드

1. 기술별 성능 특성

2. 사용 사례별 권장사항

마이그레이션 가이드

1. 기존 SQLite에서 마이그레이션

모범 사례 및 팁

1. 공통 모범 사례

2. 디버깅 및 문제 해결

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