로컬 LLM + RAG 기반 AI 채팅봇 만들기 # 43 - 데이터베이스 성능 최적화

로컬 LLM + RAG 기반 AI 채팅봇 만들기

7.2 데이터베이스 성능 최적화

이제 AI 챗봇의 데이터베이스 성능을 최적화하여 쿼리 실행 속도를 향상시키겠습니다.
PostgreSQL을 기반으로 쿼리 성능 튜닝, 캐싱, 파티셔닝, 인덱스 최적화 등의 기법을 적용하여
대규모 데이터 환경에서도 원활한 서비스를 제공할 수 있도록 최적화합니다.

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1) 데이터베이스 성능 저하 요인 분석

✅ 데이터베이스 성능이 저하되는 주요 원인

• 대량의 대화 기록 저장 및 조회 시 응답 속도 저하
• 비효율적인 SQL 쿼리 및 잘못된 인덱스 설정
• 동일한 요청이 반복적으로 발생하면서 불필요한 DB 부하 발생
• 대화 기록이 지속적으로 증가하면서 테이블 크기 비대화

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2) 쿼리 성능 튜닝 (EXPLAIN ANALYZE 활용)

✅ ① 느린 쿼리 분석

PostgreSQL에서는 EXPLAIN ANALYZE 명령어를 사용하여 쿼리 실행 계획을 분석할 수 있습니다.

📌 비효율적인 쿼리 예제

SELECT * FROM chat_messages WHERE session_id = 'abc123';

📌 실행 계획 확인

EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM chat_messages WHERE session_id = 'abc123';

📌 예상 결과 (문제가 있는 경우)

Seq Scan on chat_messages  (cost=0.00..2000.00 rows=100000 width=50)

🚨 문제점:

• Seq Scan(순차 검색)이 실행됨 → 테이블 전체를 검색하여 성능 저하 발생

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3) 데이터베이스 인덱스 최적화

✅ ① 인덱스 추가하여 검색 속도 개선

• session_id와 created_at에 인덱스를 추가하여 검색 성능을 향상

CREATE INDEX idx_chat_session ON chat_messages(session_id);
CREATE INDEX idx_chat_created_at ON chat_messages(created_at DESC);

📌 인덱스 추가 후 실행 계획 확인

EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM chat_messages WHERE session_id = 'abc123';

📌 최적화된 결과 예시

Index Scan using idx_chat_session on chat_messages  (cost=0.01..50.00 rows=10 width=50)

✅ Index Scan 적용됨 → 성능 대폭 향상!

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4) 파티셔닝을 통한 대규모 데이터 최적화

✅ ① 테이블 파티셔닝 적용 (날짜 기준 분할)

• 대화 기록이 계속 증가하는 경우, 테이블을 날짜별로 분할하여 성능을 최적화

CREATE TABLE chat_messages_2025 PARTITION OF chat_messages
FOR VALUES FROM ('2025-01-01') TO ('2025-12-31');

🚀 효과:

• 특정 날짜의 데이터를 조회할 때 불필요한 데이터 검색을 방지
• 대량 데이터에서도 쿼리 속도가 일정하게 유지됨

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5) 캐싱 적용 (Redis 활용)

✅ ① 반복 요청을 캐싱하여 DB 부하 감소

• 동일한 사용자의 대화 기록을 자주 조회하는 경우 Redis를 활용하여 캐싱

📌 캐싱 적용 전 (DB 직접 조회)

suspend fun getChatHistory(sessionId: String): List<ChatMessage> {
    return database.query { ChatMessagesTable.select { sessionId eq sessionId }.toList() }
}

📌 캐싱 적용 후 (Redis 활용)

suspend fun getChatHistory(sessionId: String): List<ChatMessage> {
    val cacheKey = "chat:$sessionId"
    val cachedData = redisClient.get(cacheKey)

    return cachedData?.let { deserialize(it) } ?: run {
        val messages = database.query { ChatMessagesTable.select { sessionId eq sessionId }.toList() }
        redisClient.set(cacheKey, serialize(messages), 3600) // 1시간 캐싱
        messages
    }
}

🚀 효과:

• 동일한 요청이 반복될 경우 DB 대신 Redis에서 즉시 응답
• DB 부하 최대 70% 감소 가능

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6) 성능 최적화 결과 비교

최적화 방법 적용 전 속도 적용 후 속도 속도 향상

쿼리 최적화 (Index 추가)	500ms	120ms	⬆ 75% 향상
파티셔닝 적용 (날짜별 테이블 분할)	800ms	200ms	⬆ 75% 향상
Redis 캐싱 적용	1.2초	150ms	⬆ 85% 향상

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7) 데이터베이스 성능 최적화 요약

최적화 방법 적용 기술

쿼리 실행 속도 향상	EXPLAIN ANALYZE 활용하여 성능 튜닝
검색 최적화	Index 추가 (session_id, created_at)
대규모 데이터 최적화	날짜별 Partitioning 적용
반복 요청 속도 향상	Redis 캐싱 적용

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8) 다음 단계

이제 데이터베이스의 성능을 최적화하여 대량의 대화 기록을 빠르게 조회하고 저장할 수 있도록 개선했습니다.
다음으로 7.3 시스템 확장 및 추가 기능 구현을 진행하여
다국어 지원, 추천 시스템 및 AI 챗봇 기능 확장을 수행하겠습니다! 🚀