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JDBC(Java Database Connectivity)는 그간의 명성에도 불구하고, JDBC 프로그래밍 방법은 다소 덜 시뮬레이팅 된다. IBM은 자바 컬렉션, 데이터베이스 캐시, 관계형 데이터베이스에 쿼리할 때 통합된 언어인 pureQuery로 JDBC 프로그래밍의 어려움을 해결한다.
자바는 매우 보편적인 개발 언어이고, 대부분의 애플리케이션 개발자들은 자바로 애플리케이션을 개발한다. 그러나 자바를 이용해 개발하는 작업은 매력적이지 못하다.
JDBC를 사용해 애플리케이션을 만들 경우 자바 데이터 접근 객체(DAO) 레이어를 만들고, CRUD(만들기, 변경하기, 업데이트, 삭제하기) SQL 기능 처리 등 많은 단계를 필요로 한다. 더욱이 자바 개발에 필요한 도구와 데이터베이스 CRUD 기능에 필요한 두 가지 각각의 도구 세트들이 필요하다.
IBM은 pureQuery(이전 코드명 ‘JKINQ’)로 두 가지 도구세트를 하나의 도구 세트로 만족시키고 있다. PureQuery는 고성능 데이터 접근 플랫폼으로 개발도구, API, 자바 애플리케이션 개발과 자바 애플리케이션 위한 향상된 런타임을 포함한다. IBM는 데이터에 접근하는 애플리케이션 개발과 관리 업무를 간소화하기 위해 pureQuery를 고안했다.
PureQuery는 <그림 1>에서 나타나는 것과 같이 애플리케이션 수명 주기 개발, 배치, 관리 및 단계 조절 등을 커버한다.

<그림 1> preQuery 아키텍처 개요

pureQuery 도구, API, 런타임 환경은 데이터베이스 내에 있는 데이터와 인 메모리(in-memory) 자바 객체에 접근한다. pureQuery는 IBM의 일반 데이터베이스 애플리케이션 개발 및 관리 플랫폼인 IBM 데이터 스튜디오 툴셋의 구성요소로 자바 접근성을 향상시킨다. PureQuery가 자바와 쿼리언어를 통합하기 때문에 JDBC 프로그래밍을 필요로 하지 않는다.

데이터 접근 API의 문제
자바 개발자들은 JDBC에서부터 JPA(Java Persistence Architecture)까지 애플리케이션을 설치할 경우 다양한 자바 데이터 API를 선택해 사용한다. 이 경우 API는 크게 직접적인 SQL 접근과 관리된 객체(managed objects)로 분류한다. 각각의 분류에 대한 옹호자와 비판자들이 있으며 <그림 2>에서 각각의 장단점을 요약해 놓았다.

<그림 2> 자바 개발의 두 가지 접근

직접적인 SQL 접근은 이해하기 쉽다. 이 접근은 이미 발생된 SQL를 제어함으로써 성능을 향상시킨다. 그러나 JDBC 개발 과정에는 많은 시간이 소요된다. 직접적인 SQL 접근 방법을 사용하는 경우 자바 프로그래머들은 JDBC에서부터 자바 객체까지 결과 세트를 도출해야 하며, 구문을 만들고 매개변수를 통합해야 하기 때문이다. 개발자들은 최적의 성능을 위해 JDBC API와 배칭 등과 같은 기능을 마스터해야 한다. 어떤 개발자들은 JDBC 성능을 향상시키기 위해 SQLJ를 고려하지만 이 방법을 사용할 경우 개발자들은 데이터 접근 레이어를 재작성해야 한다.
JDBC 개발의 많은 시간 소요로 객체관계형 매핑(Object Relational Mapping) 프레임워크가 만들어졌다. 이 프레임워크는 데이터 접근 추상 레이어를 제공한다. ORM은 데이터 접근 레이어를 만들기 위한 초기 업무가 적다.
그러나 ORM는 문제가 발생한 SQL를 제한적으로 통제한다. 런타임 성능문제를 진단할 경우 또 다른 레이어를 추가해야 한다. 개발자들이 SQL를 데이터베이스에 보내는 것을 더 이상 통제할 수 없기 때문에 튜닝과 진단도 어렵다.
그 결과 SQL를 변화시키고 어떤 애플리케이션을 통해 SQL를 보낼지 결정의 어려움이 있다.
IBM은 pureQuery를 만들어 이런 접근법의 한계를 완화시켰다. PureQuery는 자바 편집기에 SQL 인텔리전스를 제공한다. PureQuery는 또 다른 SQL 언어가 아니라 자바 컬렉션, 데이터 캐시, 관계형 데이터베이스에도 단정적으로 쿼리할 수 있는 언어이다.
PureQuery를 포함한 자바 편집기는 개발자들에게 자바에서 갖고 있는 것과 같은 수준의 SQL 코드완성, 유효성, 실행 보조 능력을 갖고 있는 통합된 SQL 편집기이다. IBM은 PureQuery뿐만 아니라 JPA에도 지원을 강화하는 작업을 하고 있다.

PureQuery 전격 해부
PureQuery는 데이터 서버를 위한 자바 데이터 접근 애플리케이션 개발과 개발수명 주기(개발, 배치, 관리, 문제 해결) 전반에 관한 자바 객체를 단순화한다. PureQuery 런타임 작업은 JDBC 드라이버를 가진 데이터베이스에서 작동하고 모든 버전의 DB2와 IDS(INFMIX Dynamic Server)를 통합하는 도구를 추가했다. PureQuery와 JAP(J2EE 표준)나 Spring 및 iBatis 같은 오픈소스 프로젝트에서 선택해 사용할 수 있다. PureQuery는 최근 발표된 Project Zero 이니셔티브(http://projectzero.org)와 zero.data(http://www.projectzero.org/wiki/bin/view/Community/DataDesign)에 있는 기술을 기반으로 통합될 수 있다. PureQuery 기술은 SQL 편집을 자바개발환경에서 작동된다.
간단히 말하면, PureQuery는 자바관련 데이터 접근 프로그래밍 업무를 쉽게 한다. 개발수명 주기 초반에 문제를 발견할 수 있으며, 데이터베이스 뒷단에서부터 애플리케이션 소스까지 연결해 주는 환경을 제공한다. 똑같은 자바 API를 통해 정적이고 동적인 SQL를 사용할 수 있다. 정적 SQL 지원으로 런타임 문제 판별과 조절 기능을 향상시킨다. DB2 DBA는 애플리케이션 성능, 애플리케이션 관리, 애플리케이션 접근 보안 측면에서 정적 SQL 접근의 많은 장점을 갖고 있다. 
PureQuery는 어떤 데이터 접근 타입이든 구현을 단순화하고 통합한다. EJB2, JPA, Spring, Ibatis 등과 같은 특정 API를 사용하기 보다는 데이터에 접근하기 위해 현존하는 몇 개의 API를 사용해 구현을 용이하게 하다. PureQuery를 가지고 자바에서 직접 데이터 접근 코드를 기록할 수 있다. 쿼리를 승인하기 위해 디자인 타임 구조론, 스키마 확인, 코드 완성/도움 같은 더 나은 도구를 지원한다.
IBM 데이터 스튜디오 솔루션은 반복적인 JDBC와 객체 구조 작업을 자동화한다. 예를 들어 PureQuery의 SQL 인텔리전스는 개발 과정 중에 SQL 구문을 완성할 수 있다.

SQL 편집기 통합 <그림3>은 다음을 통해 의미와 구조의 유효성에 대한 포괄적인 지원을 한다.
?* 디자인 타임 컴파일
?* 인텔리전스 내용 지원
?* 구조론 채색(Syntax colorization)

<그림 3> PureQuery와 IBM 데이터 스튜디오에서 만들어진 SQL 인텔리전스 때문에 SQL 구문을 더 쉽게 완성할 수 있다

자바 편집기에서 SQL를 직접 테스팅하는 것은 생산성을 향상시킨다. 데이터베이스 서버에 의해 SQL를 더 빠르게 테스트 할 수 있으며 오류는 자바프로그래밍 오류와 같이 경고로 나타난다.
PureQuery를 가진 SQL 사이클은 자바 편집- 컴파일- 디버그 개발 주기에서 더욱 생산적이다. 쿼리 열이 제대로 갖춰졌는지, 에러가 발생하는지를 알기 위한 런타임 시간까지 기다릴 필요가 없다. <그림 4>는 이클립스 자바 퍼스펙티브(Eclipse Java Perspective)에서 PureQuery가 SQL 오류를 어떻게 표시하는지 보여주고 있다.
이 도구 통합은 자바개발자들이 코드를 작성할 때, 상호작용, 인텔리전스 코드 지원과 즉각적인 SQL 에러 인식 기능을 제공하기 때문에 자바 프로그래머들의 생산성을 향상시킨다. 또한 PureQuery는 개발자들이 관리되지 않은 인 메모리 객체를 쿼리할 수 있도록 한다. 복사나 저장 없이도 원래 객체를 쿼리 할 수 있다. 이들 객체는 데이터 서버 쿼리에서 가져온 결과와 임의로 합쳐질 수 있는데 이는 PureQuery가 완전한 표준 SQL을 사용하기 때문이다. 예를 들어