라떼군 이야기
MySQL에 DuckDB와 벡터 검색을? 알리바바가 공개한 괴물 DB 'AliSQL' 분석
TL;DR 알리바바가 자사 프로덕션에서 검증된 MySQL 포크인 AliSQL을 오픈소스로 공개했습니다. DuckDB를 스토리지 엔진으로 내장해 분석 성능을 극대화하고, 벡터 인덱스를 지원해 별도 DB 없이 AI 기능을 구현할 수 있는 것이 핵심입니다.
데이터베이스 생태계에서 트랜잭션(OLTP)과 분석(OLAP)의 경계가 흐려지고, AI를 위한 벡터 검색이 필수 요건이 되고 있습니다. 이런 흐름 속에서 알리바바 그룹이 대규모 트래픽 처리를 위해 다듬어온 ‘AliSQL’을 공개했습니다. 단순한 성능 튜닝을 넘어, MySQL 8.0 기반 위에 DuckDB와 벡터 엔진을 이식하여 ‘All-in-One’ 데이터베이스를 지향하는 이 프로젝트는 기존 DB 아키텍처에 새로운 화두를 던지고 있습니다.
핵심 내용
가장 큰 특징은 DuckDB를 네이티브 스토리지 엔진으로 통합하여, MySQL 인터페이스 그대로 DuckDB의 강력한 분석 기능을 사용할 수 있다는 점입니다. 또한 최대 16,383차원의 벡터 처리와 HNSW 알고리즘을 지원하여, 표준 SQL로 시맨틱 검색이나 추천 시스템을 구축할 수 있습니다. 성능 측면에서는 병렬 B+tree 구성을 통한 고속 DDL, 복제 지연(Replication Lag)을 최소화하는 Binlog 최적화, 그리고 인스턴스 기동 시간을 단축하는 Crash Recovery 최적화 등 엔터프라이즈급 기능이 대거 포함되었습니다.
기술적 인사이트
AliSQL은 ‘폴리글랏 퍼시스턴스(Polyglot Persistence)‘의 복잡함을 해결하려는 실용적인 접근을 보여줍니다. 보통은 RDBMS, 분석용 DW, 벡터 DB를 따로 구축하고 ETL로 연결하지만, AliSQL은 이를 단일 인스턴스 내 스토리지 엔진 레벨에서 해결했습니다. 특히 프로세스 외부 연동이 아닌 엔진 통합 방식을 택해 데이터 이동 오버헤드를 없앤 점이 기술적으로 돋보입니다. 다만, 단일 인스턴스 내에서 트랜잭션 처리와 무거운 분석 쿼리가 동시에 실행될 때의 리소스 격리(Resource Isolation)가 얼마나 정교하게 구현되었는지가 실제 도입의 성공 열쇠가 될 것입니다.
시사점
인프라 관리 인력이 부족한 스타트업이나 중소규모 조직에게 매우 매력적인 선택지가 될 수 있습니다. 복잡한 데이터 파이프라인 없이 MySQL 하나로 서비스 운영, 데이터 분석, AI 기능 구현까지 커버할 수 있기 때문입니다. 이는 초기 개발 속도를 비약적으로 높이고 아키텍처 복잡도를 낮추는 데 기여할 것이며, 기존 MySQL 사용자들에게는 마이그레이션 비용 없이 기능을 확장할 수 있는 기회를 제공합니다.
MySQL의 범용성에 DuckDB의 분석력과 벡터 검색을 결합한 것은 매우 영리한 전략입니다. 과연 이 통합 아키텍처가 실제 프로덕션의 혼합 워크로드에서도 안정적인 성능을 보여줄지, 앞으로 나올 커뮤니티의 벤치마크와 사례를 주목해볼 필요가 있습니다.