DuckDB 기반 Columnar 엔진으로 1,000만 행 데이터 2초 내 처리

Context

대규모 데이터셋 기반의 BI 분석 시 발생하는 높은 지연 시간과 AI 에이전트의 데이터 처리 한계 직면. 기존 Row-based 처리 방식의 성능 병목으로 인한 실시간 의사결정 지원 불가 상황.

Technical Solution

• Columnar Vectorized Execution Engine 채택을 통한 데이터 스캔 최적화
• DuckDB 통합으로 인메모리 분석 처리 속도 극대화
• Generative AI와 분석 데이터베이스 간의 인터페이스 설계를 통한 자연어 쿼리 변환
• 대량 데이터셋의 효율적 조회를 위한 Vectorized 처리 로직 구현
• 데이터 추출과 분석 단계를 분리한 AI BI Agent 아키텍처 설계

Impact

• 10M-row 데이터셋 처리 속도 2초 미만으로 단축

Key Takeaway

대규모 데이터 분석 에이전트 설계 시 LLM의 추론 능력보다 하위 분석 엔진의 Vectorized 처리 성능이 전체 응답 속도를 결정하는 핵심 요소임.