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SingleStore 9.1 Float16 벡터 타입 실습 가이드 안녕하세요 에이플랫폼입니다. 이전 글에서는 SingleStore 9.1에서 새롭게 도입된 Float16 벡터 타입이 벡터 저장 공간과 검색 성능 측면에서 어떤 이점을 제공하는지 살펴보았습니다. (이전 글: SingleStore 9.1 Float16 벡터 타입 지원)​이번 글에서는 F16과 F32 벡터 테이블을 생성하는 방법, 저장 공간과 검색 성능을 측정하는 쿼리, ANN 인덱스 생성 및 검색 예제, 그리고 기존 F32 벡터 컬럼을 F16으로 마이그레이션하는 절차를 순서대로 살펴봅니다.테스트 데이터 및 환경 구성테스트는 http://corpus-texmex.irisa.fr/의 GIST 1M 데이터셋으로 수행했습니다. 이 데이터 셋은 960차원의 벡터 100만 개를 포함합니다. GIST 1M 벡터를 각각 .. 2026. 7. 1.
SingleStore 9.1 Float16 벡터 타입 지원 안녕하세요 에이플랫폼입니다. 최근 LLM의 확산으로 머신러닝, 의미 기반 검색, 생성형 AI 애플리케이션에서 벡터 검색의 중요성이 크게 부각되고 있습니다. 하지만 벡터 데이터베이스에 저장되는 데이터가 많아질수록 메모리 사용량과 저장 공간은 곧 비용 문제로 이어집니다. 임베딩 벡터들은 수백 개에서 수천 개의 부동소수점 값으로 구성되기 때문에, 데이터 규모가 커질수록 필요한 리소스도 함께 커집니다. 이 문제를 줄이는 방법 중 하나는 벡터를 구성하는 각 요소(element)의 정밀도를 낮추는 것입니다.벡터 유사도 검사의 경우 벡터 요소의 정밀도에 민감하지 않기 때문에, 32-bit float 대신 16-bit float로 벡터를 저장하고 처리하는 방식을 충분히 고려할 수 있습니다. 또한 Intel과 ARM 명.. 2026. 6. 29.
MCP(Model Context Protocol) 완벽 활용법: SingleStore로 구축하는 최강의 AI 데이터 에이전트 안녕하세요 에이플랫폼 입니다.최근 AI 에이전트 기술이 비약적으로 발전하면서, 단순히 학습된 지식을 읊는 수준을 넘어 기업의 실제 데이터를 실시간으로 분석하고 활용하려는 시도가 늘고 있습니다. 하지만 늘 한계로 지적되었던 점이 있습니다. 바로 "LLM(거대언어모델)이 어떻게 보안을 유지하면서 파편화된 데이터베이스에 안전하고 효율적으로 접근할 것인가?"라는 문제였습니다.이러한 고민을 해결하기 위해 탄생한 것이 바로 MCP(Model Context Protocol)입니다.왜 데이터베이스 액세스에 MCP가 필요할까요?기존에는 데이터베이스의 쿼리 결과를 복사해서 AI 채팅창에 붙여넣는 번거로운 과정을 거쳐야 했습니다. 하지만 MCP는 AI 어시스턴트가 외부 도구와 상호작용하는 방식을 표준화합니다. 덕분에 사용자.. 2026. 5. 8.
[SingleStore] 노드 포트 변경 가이드: ALTER NODE 기능 활용법 (v9.0.17+) 안녕하세요 에이플랫폼 입니다.SingleStore 클러스터를 운영하다 보면 네트워크 환경 변화나 정책에 따라 노드의 호스트나 포트를 변경해야 하는 상황이 종종 발생하곤 하죠. 하지만 기존에는 리프를 제거하고(Remove Leaf), 노드를 삭제하고(Delete), 다시 생성해서(Create), 리프로 추가하는(Add Leaf) 번거로운 과정을 거쳐야만 했습니다. "단순히 정보만 바꾸고 싶은 건데..." 하는 아쉬움이 있으셨을 텐데요.드디어 SingleStore 9.0.17 버전부터는 이런 고민을 싹 해결해 줄 'ALTER NODE' 기능이 강화되었습니다! 이제는 노드를 유지한 채 메타데이터만 슥 수정하는 방식으로 훨씬 스마트하게 작업할 수 있게 되었는데요. 운영 효율을 수직 상승시켜 줄 새로운 절차와 주.. 2026. 4. 28.
External Function 활용 단일 트랜잭션 임베딩 구축 안녕하세요 에이플랫폼 입니다.최근 RAG(검색 증강 생성)나 AI 기반의 벡터 검색 서비스를 구축하는 기업들이 정말 많아졌습니다. 그런데 이 시스템을 직접 개발하다 보면 묘하게 번거롭고 피로한 작업 하나를 마주하게 됩니다. 바로 '데이터 적재와 임베딩(Embedding) 변환' 과정입니다.기존 파이프라인은 대부분 '투 스텝(2-step)'으로 이루어져 있었습니다. 애플리케이션(백엔드) 서버가 텍스트를 임베딩 API로 보내서 무거운 벡터값(ex. 1024차원의 거대한 숫자 배열)을 응답으로 받아온 뒤, 이를 다시 원본 텍스트와 묶어서 데이터베이스에 INSERT 하는 방식이었죠.이러한 방식은 API 통신 예외 처리 로직을 백엔드에 일일이 짜야 하고, 수많은 벡터 데이터를 애플리케이션 메모리에 들고 있어야 하.. 2026. 3. 30.
SingleStore를 이용한 Graph Query 성능 비교 안녕하세요, 에이플랫폼입니다.실시간 대용량 데이터 분석에서 SingleStore는 이미 독보적인 성능을 증명해 왔습니다. 하지만 사기 탐지(Fraud Detection)나 리스크 관리처럼 '데이터 간의 복잡한 관계'를 파헤쳐야 하는 영역에 들어서면 고민이 시작됩니다.SQL로 수많은 JOIN을 감당하며 쿼리를 짤 것인지, 아니면 별도의 그래프 DB(GraphDB)를 도입해 데이터를 복제하는 번거로운 ETL 과정을 감수할 것인지의 기로에 서게 되죠. 데이터의 양이 늘어날수록 이 선택의 무게는 더 무거워질 수밖에 없습니다."데이터는 SingleStore에 그대로, 분석은 그래프처럼"이러한 페인 포인트(Pain Point)를 해결하기 위해 Zero-ETL 그래프 엔진인 'PuppyGraph'에 주목했습니다. P.. 2026. 3. 27.
SingleStore vs ClickHouse: 실전 벡터 DB 성능 비교 안녕하세요, 에이플랫폼입니다.최근 생성형 AI와 RAG(검색 증강 생성) 기술이 비즈니스의 핵심 역량으로 자리 잡으면서, 고차원 데이터를 처리하는 '벡터 데이터베이스'에 대한 관심이 어느 때보다 뜨겁습니다. 추천 엔진부터 시맨틱 검색까지, 이제 벡터 연산 성능은 곧 서비스의 경쟁력이 되고 있습니다.오늘 포스팅에서는 SingleStore에서 진행한 흥미로운 벤치마크 결과를 소개해 드리고자 합니다. 바로 분석형 데이터베이스로 잘 알려진 ClickHouse와 SingleStore의 벡터 검색 성능 비교입니다.이번 테스트는 단순히 단일 쿼리의 속도를 비교하는 데 그치지 않았습니다. 실제 엔터프라이즈 운영 환경과 유사한 다각도의 시나리오를 구성하여, 각 데이터베이스가 복잡한 부하 상황에서 어떤 기술적 대응력을 보.. 2026. 3. 12.
GraphRAG란? RAG의 멀티 홉(Multi-hop) 추론 한계를 해결하는 방법 안녕하세요 에이플랫폼 입니다 오늘은 SingleStore 블로그에서 좋은 글이 나와서 공유 하려고 합니다.RAG가 어떻게 작동하는지, 그리고 왜 GraphRAG가 Traditional RAG를 쉽게 대체하는지 설명해드리겠습니다.검색 증강 생성(RAG)은 외부 지식에 기반을 둔 언어 모델을 구축하는 핵심 기법이 되었습니다.Traditional RAG 파이프라인은 벡터 검색을 통해 관련 텍스트 청크를 뽑아내고, 그 청크를 LLM에 입력해 답변을 생성하는 방식입니다.GraphRAG는 단순 검색을 넘어 엔터티 간의 관계를 파악하는 지식 그래프를 활용합니다.덕분에 여러 단계를 거쳐야 하는 멀티 홉 추론이 가능해지고, 정보의 맥락이 살아있는 정교한 답변을 얻을 수 있습니다.RAG란?LLM은 답변 생성 과정에서 할루.. 2026. 2. 27.
SingleStore, 좀비 트랜잭션과 Lock 자동 정리하기 안녕하세요 에이플랫폼 입니다.데이터베이스를 운영하다 보면 가장 골치 아픈 순간 중 하나가 바로 '끝나지 않는 트랜잭션'과의 싸움일 것입니다.사용자는 이미 떠났는데 DB 세션만 남아 락(Lock)을 잡고 있거나, 리소스를 점유한 채 Idle 상태로 방치된 연결들이 쌓이면 전체 시스템의 성능 저하로 이어지곤 합니다.매번 모니터링 툴을 보며 수동으로 KILL 명령어를 날리는 것은 비효율 적입니다.오늘은 다양한 상태의 커넥션을 자동으로 감지하고 정리하여 DB의 안정성을 지켜주는 'Timeout' 설정들을 정리해 보겠습니다.Transaction & Lock Timeouts데이터베이스 운영 중 성능 저하의 주범은 사용자가 트랜잭션을 시작(Begin)한 뒤 커밋이나 롤백 없이 방치하는 경우입니다. 이러한 유휴(Idl.. 2026. 2. 10.

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