단일 엔진의 한계를 넘어선 NodeDB의 진정한 Multi-Model 아키텍처

Context

범용 저장소 하나로 여러 데이터 모델을 처리하려는 기존 Multi-Model DB의 구조적 한계. 모델 간 특성 차이를 무시한 단순 확장 방식의 성능 저하 문제. 기능 추가 시 발생하는 복잡한 스티칭 작업과 관리 포인트 증가.

Technical Solution

• 워크로드 특성에 따라 Document, Strict, Graph, Vector, Columnar, Key-Value, Full-Text Search로 분리한 핵심 엔진 패밀리 설계
• 스키마 검증을 넘어 고정 필드 기대치와 전용 접근 패턴을 가진 Strict 전용 스토리지 경로 구축
• 인접 리스트 구조와 전용 탐색 경로를 갖춘 Graph 네이티브 엔진 구현
• ANN 경로 및 양자화 기술을 적용한 Vector 전용 인덱싱 체계 도입
• Time-Series 및 Spatial 모델을 Columnar 엔진의 특화 프로파일로 설계하여 스캔 성능과 압축 효율 최적화
• 각 모델의 특성을 이해하고 최적의 실행 경로를 결정하는 전용 Planner 도입

Key Takeaway

진정한 Multi-Model 구현은 인터페이스의 통합이 아닌 데이터 모델별 최적 엔진의 배치와 이를 조율하는 지능적인 Planner 설계에 있음.