SQL 벡터 인덱스 정리 — 갱신 가능한 인덱스와 반복 필터링으로 달라진 벡터 검색 방식
마이크로소프트 Data Exposed에서 소개한 SQL 벡터 인덱스 개선 사항을 정리했다. 인덱스 빌드 속도, 데이터 변경 시 자동 반영되는 업데이트 지원, 조건 필터를 함께 적용하는 반복 필터링이 핵심이다.
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AI TOPIC
데이터베이스 최신 뉴스와 핵심 해설
데이터베이스 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 13편을 최신순으로 모았습니다.
마이크로소프트 SQL 벡터 인덱싱 업데이트 정리 — 갱신 가능 인덱스, 반복 필터링, 빨라진 빌드 속도
마이크로소프트가 SQL의 벡터 인덱싱을 세 방향으로 개선했다. 인덱스 형식을 바꿔 구축 속도를 높이고, 데이터 변경이 배경에서 자동 반영되는 갱신 가능 인덱스를 도입했으며, 조건절을 벡터 검색과 함께 적용하는 반복 필터링을 더했다.
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LDM(대규모 데이터베이스 모델)이란? SQL 데이터 위에서 학습하는 AI 모델 정리
IBM 테크놀로지가 소개한 LDM은 관계형 데이터베이스의 테이블과 컬럼을 그대로 학습해 SQL 문장 안에서 유사도·이상치 질의를 처리한다. 데이터를 옮기지 않고 AI를 데이터 옆으로 보내는 접근과 다섯 단계 학습 과정을 정리했다.
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SQL MCP 서버와 데이터 API 빌더: 도구 7개로 데이터베이스를 AI 에이전트에 연결하기
AI 에이전트에 데이터베이스를 붙이면 테이블마다 도구가 늘어나 모델이 감당하지 못한다. 마이크로소프트 SQL 팀의 제리 닉슨이 NDC에서 REST·GraphQL·MCP를 한 설정으로 여는 데이터 API 빌더를 소개했다.
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SQL MCP 서버 완벽 이해: AI 에이전트를 데이터베이스에 안전하게 연결하는 법
AI 에이전트가 데이터베이스를 조회하려면 안전한 중간 계층이 필요하다. 마이크로소프트의 SQL MCP 서버가 스키마 유출·권한·과다 노출을 막으며 에이전트와 DB를 잇는 방식을 쉽게 풀어 설명한다.
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Data API builder 2.0 정리: SQL에 REST·GraphQL·MCP 엔드포인트를 설정 하나로 여는 방법
마이크로소프트의 오픈소스 Data API builder가 2.0에서 MCP를 지원한다. JSON 설정 파일 하나로 데이터베이스에 REST·GraphQL·MCP 엔드포인트를 동시에 열어 AI 에이전트까지 DB에 접근하게 하는 구조를 살펴봤다.
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시스템 디자인 기초 완전정복: 확장성·데이터베이스·CAP 정리까지
코드가 동작하는 것과 1000만 명이 동시에 써도 버티는 것은 다르다. 시스템 디자인의 핵심 개념인 통신, 데이터 저장, 확장, 안정성을 은행 비유로 쉽게 풀어낸 강의 정리.
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AI 에이전트 메모리를 SQL 하나로 구축하기: TiDB로 벡터·키워드·트랜잭션 통합
AI 에이전트의 지속형 기억을 데이터베이스 세 개 대신 TiDB 하나로 구현하는 방법을 다룬다. 자동 임베딩, 벡터·전문 검색, 하이브리드 검색, 분산 트랜잭션을 SQL로 처리하는 데모를 정리했다.
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Azure SQL 데이터베이스로 비용과 성능 균형 잡는 법: 하이퍼스케일·서버리스·탄력적 풀
솔루션을 만들 때 비용과 성능을 어떻게 균형 잡을까. Azure SQL 무료 오퍼로 시작해 하이퍼스케일, 서버리스, 예약, 탄력적 풀로 확장하는 마이크로소프트의 권장 전략을 정리했다.
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MCP로 AI 에이전트와 SQL Server 관리하기: 자연어 질의와 안전 가드레일까지
마이크로소프트 Data Exposed에서 Anthony Nocentino가 MCP 서버를 통해 SQL Server를 자연어로 점검하는 방법을 시연한다. DBA용 28개 진단 도구와 Data API Builder, 그리고 에이전트 안전장치까지 짚는다.
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SQLite 러스트 재작성 Turso, 동시성·비동기·벡터검색을 품은 차세대 임베디드 DB
2000년 한 개발자가 서버 없이 파일에 직접 쓰는 SQL 엔진을 만들며 시작된 SQLite. 이 신뢰의 코드를 러스트로 다시 쓰는 Turso 프로젝트가 동시성·비동기·벡터검색을 더한다.
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벡터 데이터베이스란? 임베딩·벡터로 AI를 떠받치는 데이터 저장소 쉽게 이해하기
SQL·NoSQL·그래프를 잇는 벡터 데이터베이스의 개념을 벡터와 임베딩, 챗봇·이미지·음성 인식·유사도 검색 같은 활용 사례와 유연성·확장성·속도라는 장점으로 풀어 설명합니다.
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PostgreSQL 하나로 문서·검색·벡터·큐까지 대체하는 현실적인 방법
문서 저장소, 검색 엔진, 벡터 DB, 큐를 따로 두지 않아도 된다. PostgreSQL의 확장 기능으로 여러 인프라를 하나로 합치는 방법과 한계를 정리했다.
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