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PostgreSQL 17 출시: 성능과 개발자 경험의 새로운 지평을 열다 데이터베이스 업계에서 선두를 달리는 PostgreSQL이 버전 17로 업데이트되었습니다. 이번 릴리스는 성능 향상부터 개발자 편의 기능까지 다양한 개선 사항을 포함하고 있어 많은 이들의 관심을 받고 있습니다. 이번 블로그에서는 PostgreSQL 17의 주요 특징과 변경 사항을 상세히 살펴보겠습니다.1. 시스템 전반의 성능 향상Vacuum 프로세스의 메모리 사용량 개선메모리 사용량 최대 20배 감소: Vacuum 프로세스의 내부 메모리 구조를 최적화하여 메모리 효율성을 크게 높였습니다.워크로드 처리 능력 향상: 메모리 사용량이 감소함에 따라 시스템 리소스를 다른 작업에 더 많이 할당할 수 있어 전체적인 워크로드 처리 능력이 향상됩니다.I/O 계층의 지속적인 개선쓰기 처리량 최대 2배 증가: Write-A..
FAISS 벡터 데이터베이스: 고차원 데이터 유사성 검색의 혁신적 해법 1. FAISS의 탄생 배경과 특징**FAISS(Facebook AI Similarity Search)**는 Facebook AI Research 팀에 의해 개발된 라이브러리로, 고차원 벡터 데이터에서 유사성 검색과 클러스터링을 빠르고 효율적으로 처리하기 위해 탄생했습니다. 딥러닝 분야에서는 이미지, 텍스트, 음성 등의 데이터가 벡터로 변환되어 사용되며, 이 대규모 벡터 데이터를 빠르게 처리하는 것이 필수적입니다. FAISS는 특히 이러한 대용량 고차원 벡터에 대해 효율적인 유사성 검색을 가능하게 하는 도구입니다2. FAISS의 주요 특징 및 우수성FAISS의 우수성은 다음과 같은 특징에서 두드러집니다.고성능 유사성 검색: FAISS는 벡터 데이터에서 가장 가까운 이웃 벡터를 효과적으로 찾아내는 Near..
넷플릭스의 키-값 데이터 추상화 기술, 데이터 혁신을 이끄는 핵심! 넷플릭스는 전 세계 수백만 명의 사용자가 매끄럽게 스트리밍 서비스를 이용할 수 있도록 대규모의 견고한 백엔드 인프라를 운영하고 있습니다. 그 중심에는 확장성과 고가용성을 자랑하는 Apache Cassandra와 같은 분산형 NoSQL 데이터베이스가 있습니다. 그러나 다양한 데이터베이스의 도입과 사용사례 증가로 인해 복잡성이 커지면서 개발자들이 데이터 저장소를 효율적으로 활용하는 데 어려움을 겪었습니다.이를 해결하기 위해 넷플릭스는 키-값(Key-Value, KV) 데이터 추상화 계층을 도입하였습니다. 이 기술은 데이터 액세스를 간소화하고 다양한 서비스가 최적의 데이터 저장소를 사용할 수 있도록 지원합니다. 이번 블로그에서는 넷플릭스의 KV 추상화 기술과 그 핵심 요소들을 살펴보겠습니다.1. 넷플릭스의 키..
효율적인 메시징 솔루션! Oracle AQ(Advanced Queueing)의 개념과 활용법 1. Oracle AQ(Advanced Queueing)란?**Oracle AQ(Advanced Queueing)**는 Oracle 데이터베이스에서 제공하는 강력한 메시징 및 대기열 관리 시스템입니다. 분산된 애플리케이션 간의 비동기 통신을 지원하며, 메시지를 안전하게 저장하고 처리하는 역할을 합니다. AQ는 메시지의 송수신을 위해 Queue Table(대기열 테이블)을 사용하여 데이터베이스 내에서 트랜잭션을 관리하고, 메시지 전달의 안정성을 보장합니다.2. Oracle AQ의 장점트랜잭션 관리: AQ는 데이터베이스 트랜잭션과 통합되어 메시지 전송과 데이터 업데이트를 함께 처리할 수 있습니다. 이를 통해 메시지 송수신 중 발생할 수 있는 오류를 방지할 수 있습니다.비동기 통신: 애플리케이션 간의 비동기 ..
Oracle Stored Procedure, 꼭 알아야 할 데이터베이스의 필수 개념과 활용법 1. Oracle Stored Procedure란?Oracle에서 **Stored Procedure(저장 프로시저)**는 데이터베이스에 미리 저장된 SQL과 PL/SQL 블록을 말합니다. 이는 반복적으로 사용되는 SQL 쿼리와 비즈니스 로직을 하나의 프로시저로 작성하고, 필요할 때마다 호출할 수 있는 구조입니다. 마치 프로그래밍 언어의 함수처럼 동작하지만, 데이터베이스에서 동작하는 특성을 가지고 있습니다.간단히 말해, Stored Procedure는 사전에 정의된 SQL 명령어들이 모여 하나의 작업 단위로 실행되는 프로그램입니다. 이를 통해 특정한 작업을 효율적이고 일관되게 수행할 수 있습니다.2. Stored Procedure의 장점Stored Procedure를 도입할 때의 장점은 여러 가지가 있습니..
Pinecone 벡터 데이터베이스: AI 시대의 필수 도구 AI가 빠르게 발전하면서 대규모 데이터를 효율적으로 처리하고 저장할 수 있는 기술에 대한 수요가 높아지고 있습니다. Pinecone은 이러한 요구에 부응하기 위해 탄생한 벡터 데이터베이스로, 특히 AI 응용 프로그램에서 필수적인 인프라로 자리 잡고 있습니다. 이번 블로그에서는 Pinecone이 무엇인지, 그리고 왜 벡터 데이터베이스로 주목받고 있는지, 도입 시 기대할 수 있는 장점과 활용 사례를 알아보겠습니다.1. Pinecone이란 무엇인가?Pinecone은 대규모 데이터를 처리하는 AI 파운데이션 모델에서 벡터 임베딩 데이터를 저장하고 검색할 수 있는 벡터 데이터베이스입니다. 전통적인 데이터베이스는 관계형 데이터를 저장하지만, AI의 발전으로 벡터 임베딩과 같은 비정형 데이터 처리가 필수적이 되면서 ..
AI 시대를 선도하는 5가지 인기 벡터 데이터베이스: Chroma, Pinecone, Weaviate, Faiss, Qdrant의 특징과 활용 벡터 데이터베이스란 무엇인가?벡터 데이터베이스는 다차원 데이터를 벡터로 저장하고 검색할 수 있는 특수한 형태의 데이터베이스입니다. 벡터는 데이터의 특징이나 속성을 여러 차원으로 표현한 값들로 구성되어 있습니다. 이러한 벡터들은 텍스트, 이미지, 오디오, 영상과 같은 비정형 데이터를 기계 학습 모델이나 임베딩 기법을 통해 변환하여 생성됩니다. 예를 들어, 단어 임베딩은 단어를 벡터로 변환하여 의미적으로 유사한 단어들이 벡터 공간에서 가까운 위치에 위치하도록 합니다.벡터 데이터베이스의 필요성전통적인 관계형 데이터베이스(RDBMS)는 구조화된 데이터를 저장하고 처리하는 데 적합하지만, 비정형 데이터나 고차원 데이터를 처리하는 데 한계가 있습니다. AI와 머신러닝이 발전함에 따라 이미지 인식, 자연어 처리, 추..
OpenSearch로 벡터 데이터베이스 구축하기: LLM 어플리케이션의 새로운 가능성 OpenSearch로 벡터 데이터베이스 구축하기최근 벡터 데이터베이스가 LLM(대형 언어 모델) 어플리케이션에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 벡터는 다차원 공간에서 특정 점을 나타내는 수치 집합이며, 문장의 의미를 효과적으로 표현할 수 있는 방식으로 자주 사용됩니다. 이와 같은 벡터 데이터베이스를 사용하면 문장 간 유사성을 비교하거나 의미론적 검색을 구현할 수 있어 자연어 처리(NLP) 및 추천 시스템에 많은 이점을 제공합니다.이번 블로그에서는 OpenSearch를 활용해 벡터 데이터베이스를 구축하고, 이를 LLM 어플리케이션에 적용하는 방법을 알아보겠습니다. 코드 예시와 설정 파일을 제공하니 쉽게 따라 하실 수 있을 겁니다.OpenSearch를 벡터 데이터베이스로 사용하는 이유OpenSearch는 벡..