DB (21) 썸네일형 리스트형 텍스트 임베딩을 저장하는 최고의 방법: Parquet와 Polars 활용하기 📌 임베딩 데이터를 저장하는 최적의 방법은?최근 AI 기술의 발전과 함께 텍스트 임베딩(Text Embeddings) 이 점점 더 중요한 역할을 하고 있습니다.임베딩은 텍스트 데이터를 고차원 벡터로 변환한 것으로, 이를 활용하면 유사한 의미를 가진 텍스트를 쉽게 비교 하거나 빠르게 검색할 수 있는 기능 을 구현할 수 있습니다.하지만 한 가지 문제점이 있습니다."임베딩 데이터를 효과적으로 저장하고 빠르게 검색하려면 어떻게 해야 할까?"많은 사람들은 CSV, Pickle, Numpy 배열 같은 방법을 사용하지만, 이 방법들은 저장 공간을 많이 차지하고 속도도 비효율적입니다.더 좋은 방법은 없을까요?이 글에서는 Parquet 파일과 Polars 라이브러리를 활용한 최적의 임베딩 저장 방법 을 소개합니다.이를.. PostgreSQL에서 그래프 데이터베이스로 pgRouting 활용하기 🔎 PostgreSQL에서 pgRouting을 그래프 데이터베이스로 활용하는 방법PostgreSQL은 강력한 관계형 데이터베이스이지만, 일부 확장을 활용하면 그래프 데이터베이스로도 활용할 수 있습니다. 그중 하나가 바로 pgRouting입니다.pgRouting은 일반적으로 최단 경로 탐색에 사용되지만, 사실상 기본적인 그래프 기능을 제공하여 다양한 응용이 가능합니다. 특히 전용 그래프 데이터베이스(Neo4j, Apache AGE) 없이도 간단한 그래프 구조를 구현하고 활용할 수 있습니다.이 블로그에서는 pgRouting의 개념과 활용법을 살펴보고, GIS(지리정보 시스템) 외에도 태스크 스케줄링, 서버 리소스 할당, 추천 시스템 등 다양한 비(非)GIS 활용 사례를 알아보겠습니다.📌 pgRouting.. Rust로 다시 태어난 SQLite: Limbo 프로젝트를 소개합니다 SQLite는 많은 개발자들에게 사랑받는 내장형 데이터베이스입니다. 하지만 SQLite의 닫힌 개발 모델과 C 언어의 메모리 안정성 문제를 보완하기 위해 Turso 팀은 새로운 도전을 시작했습니다. 오늘은 SQLite를 Rust로 완전히 재구현한 Limbo 프로젝트를 소개합니다.SQLite를 왜 다시 구현했을까?SQLite는 강력하고 널리 사용되지만, 몇 가지 단점이 있었습니다.테스트와 유지보수의 어려움: SQLite의 테스트 스위트는 폐쇄적이고, 코드 기반은 메모리 안정성을 보장하지 않는 C로 작성되었습니다.새로운 기능 추가의 어려움: SQLite의 구조상 대규모 변경이나 혁신적인 기능을 추가하는 것이 까다로웠습니다.그래서 처음에는 SQLite를 포크하여 libSQL을 개발했습니다. libSQL은 12.. 2025년에 주목해야 할 7가지 데이터베이스: 기술 혁신을 탐구하다 데이터베이스 기술은 끊임없이 발전하며, 새로운 방식으로 문제를 해결하거나 효율성을 높이는 다양한 접근법이 등장하고 있습니다. 이번 블로그에서는 2025년에 시간을 들여 깊이 탐구할 가치가 있는 7가지 데이터베이스를 소개합니다. 이 데이터베이스들은 특정 기술적 필요에 따라 최적화된 특징을 가지며, 세계적인 기업들이 실제로 사용 중인 사례도 포함하고 있습니다.1. PostgreSQL: “기본” 데이터베이스의 정점PostgreSQL은 흔히 "기본 데이터베이스로 사용하라"는 말이 있을 정도로 널리 인정받는 기술입니다.주요 특징ACID 준수 및 클라이언트-서버 모델 지원확장성: TimescaleDB(시계열 데이터 처리), AGE(그래프 데이터 지원) 등의 풍부한 확장 기능유선 프로토콜: 다양한 서비스에서 Post.. 실시간 데이터 동기화의 핵심! Change Data Capture (CDC) 알아보기 데이터가 빠르게 변화하는 오늘날, 기업은 최신 정보를 빠르게 반영하기 위해 다양한 기술을 사용합니다. 그중 Change Data Capture (CDC)는 데이터를 변경 사항을 감지하고 추적하여 이를 실시간으로 전파하는 중요한 디자인 패턴입니다. 이 글에서는 CDC가 무엇인지, 어떻게 동작하는지, 그리고 사용 시 주의해야 할 점들을 함께 알아보겠습니다.CDC란 무엇인가요?Change Data Capture(CDC)는 데이터베이스의 변경 사항을 실시간으로 감지하고 이를 다른 시스템에 전달하는 기술입니다. 데이터베이스에 새로운 데이터가 추가되거나, 기존 데이터가 수정 혹은 삭제될 때 이를 포착하여 다른 시스템에서 사용할 수 있도록 하여 데이터 일관성을 유지할 수 있습니다. 특히 데이터 웨어하우징, 실시간 분.. Prepared Statement란 무엇인가? Prepared Statement(프리페어드 스테이트먼트)은 데이터베이스 쿼리를 실행할 때, 쿼리를 미리 준비하고 실행할 때 필요한 값만 바인딩하여 사용하는 방식입니다. 일반적으로 SQL 쿼리를 실행할 때와 달리, Prepared Statement는 SQL 구문과 데이터 값을 분리하여 처리합니다. 이러한 방식은 SQL Injection 공격을 예방하고, 반복적인 쿼리 실행 성능을 향상시키는 등 여러 가지 장점을 제공합니다.Prepared Statement는 어떻게 동작하는가?Prepared Statement는 두 단계로 동작합니다:쿼리 준비(Preparation): 데이터베이스에 실행할 쿼리 템플릿을 미리 전송하고, SQL 구문을 컴파일하여 준비합니다. 이 단계에서 SQL 구문과 데이터 값이 분리되며, .. 고성능 NoSQL 솔루션 ScyllaDB, Cassandra보다 빠른 이유는? ScyllaDB는 최근 NoSQL 데이터베이스 시장에서 주목받고 있는 고성능 분산형 데이터 관리 솔루션입니다. ScyllaDB는 Apache Cassandra와 완벽하게 호환되며, 그보다 월등히 높은 성능을 제공하는 것으로 알려져 있습니다. 2016년 이스라엘의 스타트업에 의해 처음 출시된 ScyllaDB는 성능과 확장성 면에서 Cassandra의 한계를 극복하고자 설계되었습니다. Cassandra는 애플, 넷플릭스 등 대규모 서비스에서 사용되는 인기 있는 NoSQL 솔루션이지만, ScyllaDB는 이를 기반으로 혁신적인 개선을 이뤄내면서 더욱 빠르고 효율적인 데이터 처리를 가능하게 합니다. 본 글에서는 ScyllaDB의 주요 특징과 성능을 고찰하고, Cassandra와의 차이점을 심도 있게 분석하겠습니.. DuckDB: 개인용 DataLake로 데이터 분석 혁명을 시작해보세요 현대 데이터 분석의 패러다임은 급격한 변화를 겪고 있으며, 이러한 변화의 중심에는 DuckDB가 자리하고 있습니다. 특히 Google의 Jordan Tigani가 'big data is dead'라고 선언한 이후, DuckDB는 데이터 분석과 OLAP(Online Analytical Processing)에 최적화된 오픈 소스 인메모리 SQL 데이터베이스로서 주목받기 시작했습니다. DuckDB는 단순한 설치와 서버 없는 운영이 가능하며, 애플리케이션 내에서 데이터를 직접 처리할 수 있어 개인용 DataLake의 이상적인 선택지로 자리잡고 있습니다. 이 글에서는 DuckDB의 주요 특징, 기술적 우수성, 그리고 다양한 사용 사례를 심도 있게 논의하고자 합니다.DuckDB란?DuckDB는 C++로 구현된 오픈.. 이전 1 2 3 다음
