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2025. 1. 20. PM 5:00:53

데이터베이스 쿼리 최적화: LLVM IR을 활용한 성능 향상

이 문서는 데이터베이스 쿼리 처리의 성능을 최적화하는 새로운 접근 방식에 대해 설명합니다. 저자는 뉴욕 택시 데이터셋을 예제로 사용하여 전통적인 쿼리 실행 방식과 새로운 최적화 기법을 비교합니다.

기존 쿼리 처리 방식의 한계

기존의 데이터베이스 쿼리 처리 방식은 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다:
  • 힙 메모리에 연산자 트리를 할당
  • 각 튜플에 대해 반복적으로 연산 수행
  • Volcano 옵티마이저 기반의 접근 방식
  • 성능 저하의 주요 원인: 빈번한 힙 할당과 함수 호출

성능 측정 결과

기존 방식으로 뉴욕 택시 데이터셋에서 팁/운임 비율의 합계를 계산한 결과:
  • 평균 실행 시간: 340-347 마이크로초
  • 성능 개선의 여지가 있음을 시사

최적화 접근 방식

저자는 다음과 같은 최적화 전략을 제안합니다:
  • 힙 할당 최소화
  • 데이터에 직접 연산 수행
  • LLVM IR을 활용한 저수준 최적화
  • Rust의 Inkwell 라이브러리 활용

주요 목표

  • 쿼리 실행 성능 향상
  • 메모리 접근 오버헤드 감소
  • 컴파일 시간 최적화

기술적 접근 방법

  • LLVM IR(중간 표현) 활용
  • JIT(Just-In-Time) 컴파일 기법 사용
  • Rust 언어의 안전한 인터페이스 활용

기대 효과

  • 더 빠른 데이터 처리
  • 리소스 효율적 활용
  • 쿼리 성능의 획기적 개선
키워드 : 데이터베이스 최적화, LLVM IR, 쿼리 성능, Rust, 저수준 최적화

참고 자료

  • HyPer: 효율적인 쿼리 엔진 논문
  • Volcano 옵티마이저 연구
  • 데이터베이스 시스템 설계 원리
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