#쿼리 최적화

4B 모델 학습으로 Postgres보다 81% 빠른 쿼리 플랜 생성

쿼리 옵티마이저의 핵심 과제인 조인 순서 결정(join ordering)은 NP-hard 문제로 알려져 있지만, 실행 시간이라는 명확한 기준이 있어 검증이 쉽습니다. 저자는 4B 파라미터의 소형 오픈 모델을 SFT와 에이전틱 강화학습(RL)로 후훈련(post-training)하여 Postgres 기본 옵티마이저보다 빠른 쿼리 플랜을 생성하는 실험을 수행했습니다. 그 결과 조인이 많은 113개 쿼리에서 평균 44.7%의 지연 시간 감소를 달성했으며, 일부 쿼리에서는 최대 81% 빠른 플랜을 생성했습니다.

데이터베이스 설계의 기본 전제를 깨는 에이전트 AI

기존 데이터베이스는 인간이 작성하고 검토한 예측 가능한 쿼리를 처리한다는 암묵적인 전제하에 설계되었습니다. 그러나 스스로 추론하여 비정형 쿼리를 생성하고 무자비하게 쓰기 작업을 수행하는 에이전트 AI는 이 전제를 완전히 깨버립니다. 이 글은 개발자들이 에이전트로 인한 데이터베이스 장애를 막기 위해 세션 타임아웃 설정 및 소프트 삭제(Soft Delete) 도입 등 어떤 조치를 취해야 하는지 실무적인 관점에서 조언합니다.