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cloudflare-blog·Our billing pipeline was suddenly slow. The culprit was a hidden bottleneck in ClickHouse
#clickhouse#lock-contention#query-planner
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zigbang·MYSQL 인덱스 튜닝
문제인덱스가 걸려 있는데도 MySQL 쿼리 성능이 안 나오는 네 가지 상황을 다룬다. 손익 분기점, 범위 조건의 비효율, 랜덤 액세스 비용, 중복 인덱스 문제다.
접근EXPLAIN ANALYZE와 I/O 프로파일링으로 실행 계획을 분석하고, 국토부 부동산 실거래 200만 건으로 테스트했다. LIKE를 IN-LIST로 변환하고 커버링 인덱스를 추가하며 중복 인덱스를 통폐합한다.
결과테이블 액세스 I/O가 457,927에서 16,785로 약 3.7% 수준까지 줄었다. 중복 인덱스 정리로 쓰기 I/O는 199,677에서 80,328로 40% 수준으로 떨어졌다.
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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