서버구축 (WEB,DB)399 728x90 Pandas보다 빠르고, SQL만큼 쉬운 실시간 분석 DB, DuckDB 강력 도구 DuckDB: 데이터 분석의 판도를 바꾼 혁신적인 분석형 데이터베이스DuckDB는 내장형 분석 데이터베이스(embedded analytical database)로, SQLite의 철학을 분석 워크로드에 적용한 오픈소스 프로젝트입니다. 2019년 네덜란드의 CWI(Centrum Wiskunde & Informatica) 연구소에서 시작되어, 현재는 DuckDB Labs를 통해 개발되고 있습니다.핵심 특징1. 컬럼 지향 저장 구조행 단위가 아닌 컬럼 단위로 데이터를 저장하여 분석 쿼리에 최적화압축률이 높고 메모리 효율적2. 벡터화된 쿼리 실행CPU의 SIMD(Single Instruction, Multiple Data) 명령어를 활용한 번에 여러 데이터를 병렬 처리3. 제로 카피 통합Pandas DataFr.. 2025. 6. 20. SQLite 한계를 넘다! SQLite-JS, LumoSQL, LiveStore 혁신적 확장기술 SQLite는 경량성과 안정성으로 널리 사용되는 데이터베이스이지만, 복잡한 비즈니스 로직이나 고급 기능 구현에는 한계가 있습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 다양한 확장 기술들이 개발되었으며, 대표적인 세 가지 확장 기술인 SQLite-JS, LumoSQL, LiveStore를 소개합니다.SQLite-JS: JavaScript로 SQLite를 확장하다SQLite-JS는 SQLite 데이터베이스에 JavaScript 실행 환경을 통합하는 공식 확장 도구입니다. SQL만으로는 구현하기 어려운 복잡한 데이터 처리 로직을 JavaScript로 직접 작성하여 실행할 수 있게 해주는 혁신적인 도구입니다.1. 다양한 함수 유형 지원함수 유형설명활용 예시Scalar Functions각 행마다 하나의 결과 반환생일로 .. 2025. 6. 14. AI 시대의 핵심 인프라, 벡터 DB 운영 Milvus 중심 자가 구축 실무 가이드 벡터 데이터베이스란?벡터 데이터베이스는 고차원 벡터 데이터를 저장하고 유사성 검색을 수행하는 특수한 데이터베이스입니다. AI/ML 애플리케이션에서 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등의 비정형 데이터를 벡터로 변환하여 저장하고, 코사인 유사도, 유클리드 거리 등을 통해 의미적으로 유사한 데이터를 빠르게 검색할 수 있습니다.벡터 데이터베이스의 핵심 구성 요소벡터 임베딩(Vector Embedding): 비정형 데이터를 수치 벡터로 변환인덱싱 시스템: 고차원 벡터의 빠른 검색을 위한 색인 구조유사성 측정: 벡터 간의 거리/유사도 계산 알고리즘저장 엔진: 대용량 벡터 데이터의 효율적 저장쿼리 엔진: 벡터 검색 및 필터링 처리주요 벡터 데이터베이스 솔루션 비교1. 오픈소스 솔루션Milvus특징클라우드 네이티브 .. 2025. 5. 30. PostgreSQL 18 주요 핵심 기능과 PgDog 프로젝트 최신 동향 분석 PostgreSQL 18이 베타 단계에 진입하면서 데이터베이스 커뮤니티의 관심이 집중되고 있습니다. 이번 버전은 특히 성능과 개발자 경험 측면에서 획기적인 개선을 담고 있으며, PgDog와 같은 관련 프로젝트도 PostgreSQL 생태계를 더욱 풍부하게 만들고 있습니다. PostgreSQL 18의 주요 기능과 PgDog 프로젝트의 동향입니다.PostgreSQL 18 개요PostgreSQL Global Development Group은 2025년 5월 8일에 PostgreSQL 18 Beta 1을 공식 발표했습니다. 현재 베타 테스트 중이며, 정식 출시 전까지 일부 기능에 변경이 있을 수 있습니다. 이미 Amazon RDS Database Preview Environment에서 PostgreSQL 18 B.. 2025. 5. 25. SQLite 활용한 다중 테넌시와 데이터 관리 최적화 및 안정적 백업 전략 SQLite는 파일 기반의 경량 데이터베이스로, 특히 다수의 소규모 데이터를 관리하는 시나리오에서 뛰어난 성능을 발휘합니다. SQLite를 활용한 다중 테넌시 아키텍처, 데이터베이스 복사 및 백업 최적화, 그리고 Litestream을 통한 데이터 안정성 강화 방법입니다.테넌트별 데이터베이스 아키텍처의 장점과 과제테넌트별 데이터베이스 아키텍처란?테넌트별 데이터베이스 아키텍처는 애플리케이션의 데이터를 독립적인 사용자 또는 그룹(테넌트) 단위로 분리하여, 각 테넌트마다 별도의 데이터베이스를 할당하는 패턴입니다. 이 아키텍처는 특히 소규모 테넌트가 다수인 환경에서 SQLite와 같은 서버리스 데이터베이스와 잘 어울립니다.주요 장점강력한 데이터 격리테넌트 간 데이터 유출 및 오염을 원천적으로 차단합니다.예: "J.. 2025. 5. 24. 이전 1 2 3 4 ··· 80 다음 728x90 728x90
