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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..
[REDIS] Redis 클러스터에서 첫 노드에 데이터가 없을 때: 다른 노드가 어떻게 데이터를 찾아내는가? Redis 클러스터는 분산 환경에서 데이터를 효율적으로 저장하고 관리하기 위해 설계된 강력한 시스템입니다. 하지만 클러스터 구성을 처음 접하는 개발자들에게는 데이터 조회 시 특정 노드에 데이터가 없을 경우 Redis가 어떻게 이를 처리하는지 궁금할 수 있습니다. 이번 블로그에서는 클라이언트가 데이터가 없는 노드에 접근했을 때 Redis 클러스터가 어떻게 다른 노드에서 데이터를 찾아오는지에 대해 알아보겠습니다.1. Redis 클러스터의 데이터 분산 구조Redis 클러스터는 데이터를 여러 노드에 분산하여 저장합니다. 각 데이터 키는 특정 해시 슬롯에 매핑되며, 이 슬롯들은 클러스터 내 여러 노드에 분배됩니다. 즉, 각 노드는 자신이 관리하는 슬롯에 해당하는 데이터를 저장하고 있습니다.2. 클라이언트의 데이터..
[Graph DB] 그래프 데이터베이스란 무엇인가? Graph DB(그래프 데이터베이스)는 데이터 구조가 그래프 형태로 표현되는 데이터베이스입니다. 여기서 그래프는 정점(노드)와 간선(엣지)으로 구성되어 있으며, 정점은 개체(Entity)를, 간선은 개체들 간의 관계(Relationship)를 나타냅니다. 이러한 데이터 모델링 방식은 특히 복잡한 관계를 효과적으로 표현하고 관리할 수 있어 다양한 분야에서 사용됩니다.사용 사례소셜 네트워크 분석:사용자의 친구 관계, 팔로우/팔로워 관계, 좋아요 등의 상호작용을 그래프 구조로 모델링하여 사용자 간의 연결 및 영향력을 분석할 수 있습니다.예: Facebook, LinkedIn추천 시스템:사용자와 아이템 간의 상호작용을 그래프 형태로 표현하여, 사용자 취향에 맞는 아이템을 추천하는 알고리즘에 활용됩니다.예: Am..
[데이터베이스] 샤딩(Sharding)이란 무엇인가? 샤딩(Sharding)은 데이터베이스나 블록체인 시스템에서 데이터의 처리를 효율적으로 하기 위해 데이터를 여러 개의 작은 단위로 나누는 기술을 말합니다. 이를 통해 시스템의 확장성과 성능을 향상시킬 수 있습니다.샤딩의 주요 개념은 데이터베이스를 수평적으로 분할하여 각 샤드(Shard)가 전체 데이터의 일부만을 저장하고 처리하게 만드는 것입니다. 예를 들어, 대규모 데이터베이스에서 특정 사용자 그룹을 하나의 샤드에, 다른 사용자 그룹을 다른 샤드에 저장함으로써 데이터베이스의 부하를 분산시킬 수 있습니다.샤딩은 왜 필요한가?딩이 필요한 이유는 주로 데이터베이스나 블록체인 시스템의 확장성과 성능을 향상시키기 위해서입니다. 다음은 샤딩이 필요한 주요 이유들입니다:확장성(Scalability): 데이터베이스나 블..
[Vector Database] 벡터 데이터베이스란 무엇인가? 벡터 데이터베이스(Vector Database)는 벡터 형식의 데이터를 저장, 쿼리하고 분석하는데 특화된 데이터베이스입니다. 벡터는 공간상의 점을 나타내는데 사용되며, 각 벡터는 다차원 공간에서의 위치를 나타냅니다. 이러한 데이터베이스는 주로 유사성 검색(similarity search)과 같은 작업에서 사용됩니다. 예를 들어, 이미지, 오디오, 텍스트와 같은 다양한 유형의 벡터 데이터를 저장하고, 이를 기반으로 유사한 항목을 검색하거나 분석하는 데 활용됩니다.벡터 데이터베이스는 어떻게 사용되나요? 유사성 검색(Similarity Search): 벡터 데이터베이스는 유사한 항목을 검색하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 이미지나 오디오와 같은 다양한 유형의 벡터 데이터를 저장하고, 이를 기반으로 사용자가 입..

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