DB / 데이터·
cloudflare-blog·
cloudflare-blog·Our billing pipeline was suddenly slow. The culprit was a hidden bottleneck in ClickHouse
#clickhouse#lock-contention#query-planner
DB / 데이터·
kakaopay·
kakaopay·수억 건의 데이터, 맛있게 쪼개 먹는 방법 (with. Partitioning)
문제수억 건의 거래 데이터를 단일 테이블에 넣으면 쿼리 / 인덱스 / 백업 모두 비효율적이 된다.
접근카카오페이가 DB 파티셔닝(range / list / hash) 을 선택 기준에 따라 적용. 파티션 키 마이그레이션, 인덱스 재구성, 운영 시 마주친 함정까지 정리.
결과대용량 쿼리 성능 개선 + 백업 / 보관 정책 효율화. 실측 성능 개선 데이터까지 공유.
읽음 (0)
이 글과 비슷한
- DB / 데이터·
AWS Korea·Amazon ElastiCache for Valkey의 CESC로 Interactive AI 스토리텔링 플랫폼 최적화하기
문제Interactive AI 스토리텔링 플랫폼 타닥(뷰컴즈) 이 실시간 이미지 생성 응답 3~5초, 비용 부담이 큼.
접근CESC(Context Enabled Semantic Caching) — 사용자 입력·월드 메타·캐릭터 상태를 벡터화해 ElastiCache for Valkey 에 저장. 유사 과거 요청 검색해 캐시 이미지 즉시 반환. Valkey GLIDE 클라이언트 하이브리드 검색 + LLM 검증으로 환각 방지.
결과캐시 적중 시 응답 100ms 미만(98% 단축). 전체 트래픽 35% 캐시 처리. 월 1,750만 원 생성 비용 절감.
#embedding#aws#valkey+2 - DB / 데이터·AWS Korea·
Aurora PostgreSQL에서 한국어 하이브리드 검색 구현하기: pg_bigm + pgvector로 만드는 한국어 특화 RAG
문제RAG 애플리케이션의 한국어 검색에서 벡터 검색만으론 고유명사·전문용어 누락과 조사 변화 매칭에 약하다.
접근Aurora PostgreSQL 에서 pg_bigm(바이그램 키워드 검색)과 pgvector(벡터 시맨틱 검색)를 RRF(Reciprocal Rank Fusion)로 결합한 하이브리드 검색을 구성.
결과두 방식의 약점이 상호 보완되어 한국어 RAG 의 검색 품질이 개선. 키워드·의미 검색을 한 DB 안에서 통합 운용 가능.
#rag#pgvector#hybrid-search+1