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AdaFactor Optimizer

개요AdaFactor는 구글에서 제안한 경량화된 최적화 알고리즘으로, Transformer 기반 모델의 학습 시 메모리 효율을 극대화하면서도 성능 저하 없이 빠른 수렴을 가능하게 하는 것이 특징입니다. 특히 Adam 옵티마이저의 대안으로 주목받으며 대규모 언어 모델 학습에 적합한 솔루션으로 각광받고 있습니다.1. 개념 및 정의 구분 내용 정의Adam의 변형으로, 두 번째 모멘텀(m²)을 분해하여 저장 메모리를 줄이는 최적화 알고리즘목적대규모 모델 학습 시 메모리 사용량을 최소화하고 성능 유지필요성GPU 메모리 제약으로 인한 병렬성/확장성 문제 해결2. 특징특징설명차별점저메모리 사용두 번째 모멘텀(m²)을 행/열로 분해하여 저장Adam 대비 메모리 사용량 대폭 절감스케일 불변성가중치 스케일과 무관하게 안..

개요커버링 인덱스(Covering Index)는 SQL 실행 시 필요한 컬럼들이 모두 인덱스에 포함되어 있어, 테이블 액세스 없이 인덱스만으로 결과를 반환할 수 있는 고성능 인덱스 설계 기법입니다. 특히 대용량 테이블에서 응답 속도를 향상시키고 I/O를 획기적으로 줄일 수 있어 성능 튜닝의 강력한 도구로 활용됩니다. 본 포스트에서는 커버링 인덱스의 개념, 작동 원리, 장단점, 실무 적용 전략 등을 다룹니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의SELECT 절에서 필요한 모든 컬럼이 인덱스에 포함된 상태목적테이블 액세스 생략 → 디스크 I/O 최소화적용 조건WHERE, SELECT, ORDER BY 컬럼이 모두 인덱스 포함 시 적용 가능커버링 인덱스를 활용하면 TABLE ACCESS BY INDEX ROWI..

개요SQL 실행 계획에서 인덱스는 단순한 검색 보조 수단이 아닌, 데이터 접근 효율을 극대화하는 핵심 전략입니다. 그중에서도 인덱스 스캔(Index Scan)은 옵티마이저가 테이블 데이터를 읽는 방식을 결정할 때 주요하게 고려하는 요소입니다. 본 포스트에서는 인덱스 스캔의 개념, 유형, 작동 원리, 실행 계획 분석 방법 등을 체계적으로 설명합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의인덱스를 사용하여 테이블의 데이터를 직접 조회하거나 데이터의 위치를 찾는 접근 방식목적불필요한 Full Table Scan을 줄이고 I/O 성능 향상기반 구조B-Tree 또는 Bitmap 구조의 인덱스 활용인덱스 스캔은 WHERE 조건, 정렬, 조인 시 빠른 데이터 위치 탐색을 가능하게 합니다.2. 인덱스 스캔의 주요 유형유형..

개요인덱스는 SQL 성능을 좌우하는 가장 강력한 도구 중 하나입니다. 그러나 인덱스는 '많이 만든다고 좋은 것'이 아닌, '잘 만들어야 의미 있는 것'입니다. 잘못된 인덱스는 오히려 성능 저하와 리소스 낭비를 초래할 수 있습니다. 본 포스트에서는 실무 관점에서 효율적인 인덱스 설계를 위한 선택 지침과 전략을 상세히 안내합니다.1. 인덱스 설계의 기본 원칙 원칙 설명 이유 최소화꼭 필요한 컬럼에만 생성과다 인덱스는 쓰기 성능 저하 유발자주 쓰는 조건 위주WHERE, JOIN, ORDER BY 대상 컬럼쿼리 효율 극대화 가능카디널리티 고려중복률 낮은 컬럼 중심 설계인덱스 선택 가능성 ↑커버링 인덱스 활용SELECT 컬럼 포함한 인덱스 구성테이블 액세스 생략 가능복합 인덱스 순서 고려조건절에서 앞 컬럼 사..

개요인덱스(Index)는 데이터베이스 성능 최적화의 핵심 도구로, 테이블 내 데이터를 보다 빠르게 조회할 수 있도록 돕는 자료 구조입니다. 마치 책의 목차처럼 원하는 데이터를 신속하게 찾도록 지원하며, 대용량 데이터 환경에서 특히 중요한 역할을 합니다. 본 포스트에서는 인덱스의 개념, 동작 방식, 종류, 장단점, 실무 적용 전략 등을 체계적으로 설명합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의특정 컬럼의 값을 기준으로 빠르게 데이터를 찾기 위한 보조 자료 구조목적검색 속도 향상, 쿼리 성능 개선기반 구조대부분 B-Tree 기반 (RDB 기준), Bitmap, Hash 등도 존재인덱스는 테이블 데이터에는 영향을 주지 않지만, 쿼리 처리 계획(Execution Plan)에 큰 영향을 줍니다.2. 동작 원리단계..

개요SQL 힌트(Hint)는 데이터베이스 옵티마이저(Optimizer)가 SQL 실행 계획을 수립할 때 개발자가 특정 방식으로 실행되도록 유도하는 지시문입니다. 일반적으로 SQL 문에 주석 형태로 삽입되며, 옵티마이저가 자동으로 선택한 계획이 비효율적일 때 명시적인 힌트를 통해 성능 개선을 유도할 수 있습니다. 본 포스트에서는 힌트의 개념, 사용법, 유형, 실무 적용 전략 등을 상세히 다룹니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의SQL 실행 계획을 수동으로 유도하기 위해 사용하는 옵티마이저 제어 구문목적인덱스 사용, 조인 방식, 병렬 처리 등 실행 전략 직접 지정형식/*+ HINT_NAME */ 형태로 SELECT, UPDATE, DELETE 등에 삽입힌트는 강제 지시가 아닌 "가이드"로 작용하며, 일부..

개요SQL은 데이터베이스와의 대화 언어로, 우리가 작성한 SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE 명령어는 내부적으로 복잡한 처리 과정을 거쳐 실행됩니다. 이 과정을 이해하면 SQL 최적화, 성능 개선, 오류 해결에 있어 보다 전략적인 접근이 가능합니다. 본 포스트에서는 SQL이 DBMS에서 처리되는 전 과정을 체계적으로 설명합니다.1. SQL 처리 개요SQL 처리란, 사용자가 입력한 SQL 문이 데이터베이스에서 해석, 최적화, 실행, 결과 반환까지 이르는 일련의 과정을 의미합니다.목적: SQL 성능 분석 및 튜닝 이해 기반 마련대상 DBMS: Oracle, MySQL, PostgreSQL 등 범용 적용 가능중요성: 실행 계획과 옵티마이저 이해의 기반2. SQL 처리 단계 단계 설명 세..

개요RBO(Rule-Based Optimizer)와 CBO(Cost-Based Optimizer)는 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)에서 SQL 실행 계획을 수립할 때 사용하는 두 가지 대표적인 옵티마이저 방식입니다. 쿼리 성능에 중대한 영향을 미치는 이 두 방식은 시대 흐름에 따라 CBO 중심으로 발전해 왔으며, DB 성능 튜닝 및 SQL 최적화에 있어 중요한 이해 포인트입니다. 이 글에서는 RBO와 CBO의 개념, 비교, 작동 원리, 활용 전략 등을 상세히 다룹니다.1. 개념 및 정의 구분 설명 RBO (Rule-Based Optimizer)미리 정해진 규칙(rule)에 따라 SQL 실행 계획을 결정하는 방식CBO (Cost-Based Optimizer)통계 정보와 비용(cost)을 기반으로 최적..

개요옵티마이저(Optimizer)는 머신러닝 및 딥러닝에서 손실 함수(Loss Function)를 최소화하기 위해 모델의 파라미터(가중치)를 조정하는 알고리즘입니다. 모델 성능 향상의 핵심 요소로 작용하며, 학습 속도, 정확도, 수렴 안정성에 큰 영향을 줍니다. 본 포스트에서는 옵티마이저의 개념, 종류, 비교, 적용 전략 등을 전문가 수준으로 상세히 설명합니다.1. 개념 및 정의옵티마이저는 경사 하강법(Gradient Descent)을 기반으로 손실 함수를 최소화하는 방향으로 파라미터를 조정하는 알고리즘입니다.목표: 손실 함수의 값을 최소화하여 최적의 파라미터 도출기반 수학: 미분, 행렬 연산, 확률 이론활용 영역: 딥러닝 모델 훈련, 강화학습, 최적화 문제 전반2. 주요 옵티마이저 종류 비교 알고리즘 ..