SQL 옵티마이저는 AI와 같이 스스로 학습할까?

해당 문서는 X의 Grok4가 답변한 내용을 토대로 작성 되었습니다.
Grok4를 채택한 이유는 Grok4의 추론, 연구 능력이 특히 강하다는 AI 타임즈의 기사를 읽었던 기억이 있어서 채택해 보았습니다.

조금 바보같은 의문일 수 있지만 SQL 옵티마이저에 대한 공부를 진행하던 중 의문이 들었다.

SQL 옵티마이저에 대한 내용을 파악할수록 SQL 옵티마이저가 AI 기반으로 동작하도록 개발되었다면
SQL 옵티마이저가 실행 계획 수립 시 실수하는 부분들이 줄어들고 더 정확한 비용으로 빠른 실행을 하지 않을까? 하는 단순 궁금증에서 시작했다.

내용에 들어가기 앞서 SQL 옵티마이저에 대해 알아보자.

SQL 옵티마이저와 옵티마이저의 실행 계획 수립 방법에 대해

• SQL 옵티마이저란?
  • SQL 쿼리를 실행할 때, 가장 효율적인 방법(최적의 것)을 자동으로 선택하는 엔진
  • 주요 역할: 쿼리 파싱 후 실행 계획 생성 및 비용(CPU, I/O 작업, 메모리 사용 등) 평가
  • 필요 이유: 대규모 데이터에서 비효율 적인 실행으로 인한 성능 저하 방지
• SQL 옵티마이저 작동 원리
  1. 쿼리 파싱: 쿼리 구문을 분석하고 논리적 표현으로 변환
  2. 가능한 실행 계획 생성: 쿼리를 재구성하거나, 인덱스 사용, 조인 순서 변경 등 다양한 대안을 만듦
  3. 비용 평가: 각 계획의 예상 비용을 통계 정보를 활용하여 계산
  4. 최적 계획 선택: 비용이 가장 낮은 계획을 선택하고, 실행 엔진으로 넘김
• SQL 옵티마이저의 종류
  • 규칙기반 RBO (Rule-Based Optimizer)
    • 미리 정의된 규칙에 따라 계획 선택
    • 간단하고 예측 가능 함
    • 데이터 통계 무시, 대규모 데이터에서 비효율적
  • 비용기반 CBO (Cost-Based Optimizer)
    • 데이터 통계와 비용 모델로 최적 계획 계산. 동적이고 정확함.
    • 실제 데이터에 맞춰서 최적화 가능
    • 통계가 부정확할 경우 잘못된 실행계획 수립

이 글을 쓰게 된 이유 : 여기서 궁금한 점이 생겼다.

나는 옵티마이저의 작동 원리 중 비용 기반의 옵티마이저에서 통계를 수립할 때 동작하는 원리가 AI 모델과 같이 학습을 통해 스스로 선택하는 구조인지가 궁금했다.
만약 아니라면 앞으로 발전할 DBMS에서 AI 기반의 옵티마이저가 선택될 가능성과 이미 실천되고 있는 DBMS가 있지 않을까? 하는 생각에 Grok4에게 질문했다.

Grok4! CBO에서 실행 계획 생성을 위해 통계를 수립하고 쿼리를 재구성할 때 AI와 같이 딥러닝을 기반으로 스스로 학습하는 구조로 되어있어? 아니면 단순한 알고리즘 기반으로 작동이 되나?

하단부터는 Grok4가 들려준 대답이다.
Grok4에서는 Grok3랑은 다르게 Grok이 질문을 이해하고 정보를 수집하는 과정들을 사용자도 볼 수 있더라... 진화하는 Grok...

• 통계를 수집하고 비용을 계산하는 방식은 DBMS에 따라 다르지만, 대부분의 경우 AI나 딥러닝처럼 "스스로 학습"하는 구조가 아니라, 미리 정의된 수학적 모델과 알고리즘에 기반한 "단순한" (하지만 정교한) 규칙 기반 접근입니다.

전통적인 CBO 작동 방식: 단순 알고리즘 기반

• 대부분의 CBO는 AI 없이 작동합니다.
  • 통계 수집: DBMS가 자동 또는 수동으로 테이블/인덱스 통계를 모읍니다. (데이터 분포도, 행 수, Index 등을 포함 함)
  • 쿼리 재구성 및 계획 생성: 쿼리를 논리적 트리로 변환 후, 가능한 실행 계획(조인 순서, 인덱스 사용 등)을 나열 하고 각 계획의 비용을 계산, 최저 비용 계획 선택.
  • 사용 알고리즘: 동적 프로그래밍 혹은 휴리스틱에 의존

최근 옵티마이저의 추세

• 2025년 현재 일부 DBMS와 연구에서 CBO에 AI를 통한 학습 기능을 추가하고 있습니다.
• 전통적인 CBO의 한계 보완 및 통계 추정이나 계획 선택을 데이터로 부터 학습합니다.
  • MSSQL 2025: AI 통합으로 쿼리 최적화 지원, ML 모델이 실시간으로 쿼리 패턴을 학습해 실행 계획 자동 조정
  • 연그 및 오픈소스: Balsa처럼 강화학습 에이전트가 쿼리를 학습
  • 클라우드 DBMS: Amazon Redshift나 Google BigQuery에서 ML 기반 자동 최적화. 쿼리 실행 이력으로 모델 학습 및 스스로 적용

AI 옵티마이저의 장단점

• 학습 구조는 복잡한 쿼리에서 더 정확하지만, 학습 데이터가 필요하고 오버헤드(훈련시간)가 발생.

---

재미있는 시간이었다~! 특히 MS사에서 만들고 있는 MSSQL과 Azure SQL에서 이미 AI 기반 학습된 옵티마이저가 개발되었고, 자동 튜닝 기능과 자동 인덱스 관리 기능을 제공, 더 나아가서 벡터 기반의 저장 방식을 개발중이라는 사실이 흥미로웠다.
자동 인덱스 관리와 자동 튜닝 기능은 DBA가 없는 회사에서 사용한다면 좋을 것 같으면서도...? MS사의 DB를 채택할 만큼의 재력이 있는 회사라면 안전하게 DBA를 선택할 것 같기도 하고.. ㅋㅋㅋ 아직 발전 단계라 가능성으로 보는게 좋을듯~! 나중에 기회가 된다면 한번 사용해보고 싶기도 하다..