미래에셋금융서비스 영업 지원 BI 리포트 성능 개선

결과

영업 지원 BI 솔루션은 영업 실적 리포트를 업무용 PostgreSQL에서 바로 분석해서 느렸습니다. 리포트의 분석 질의만 GritDB 분석계로 옮기자, 50배 많은 데이터에서도 리포트 질의가 8.8초에 끝났습니다.

1 리포트가 느렸다

전 · 업무용 PostgreSQL에서 분석

백엔드가 테이블 전체를 읽어 와 메모리에서 분석했습니다. 행 단위로 저장하는 PostgreSQL은 몇 개 열만 집계해도 행을 통째로 읽습니다.

20만 건 리포트 질의에 229초가 걸렸습니다. 데이터가 늘수록 더 느려지고 메모리를 많이 썼습니다.

GritDB 분석계를 붙임PostgreSQL 내장 복제

2 분석 질의는 GritDB가

GritDB 분석계 · 열 기반 분석 엔진

열로 저장 · 진한 열: 리포트가 읽는 열

리포트의 분석 질의를 GritDB가 실행합니다. 필요한 열만 읽고 여러 CPU 코어로 나눠 집계합니다. 백엔드는 분석 결과만 받아 최종 결과를 만듭니다.

업무용 PostgreSQL의 변경은 PostgreSQL 내장 복제로 받습니다.

같은 리포트 질의데이터 50배 (20만 → 1,000만 건)

3 50배 데이터도 8.8초

후 · 영업 지원 BI 리포트

기존 PostgreSQL · 20만 건

229초

GritDB · 1,000만 건

8.8초

두 시간 모두 데이터베이스가 리포트 질의를 실행한 시간입니다. GritDB 쪽 데이터가 50배 많습니다.

문제와 개선

1. 문제

   백엔드가 테이블 전체를 읽어 와 메모리에서 분석했습니다. 데이터가 늘수록 응답이 느려지고 메모리를 많이 썼습니다.

   GritDB로 개선

   분석 질의를 GritDB가 실행하고, 백엔드는 분석 결과만 받아 최종 결과를 만듭니다. 메모리를 지나치게 많이 쓰던 문제를 없앴습니다.

2. 문제

   리포트 질의 자체도 느렸습니다. 기존 PostgreSQL은 데이터를 행 단위로 저장해, 몇 개 열만 집계하는 질의도 행을 통째로 읽습니다. 20만 건 리포트 질의에 229초가 걸렸습니다.

   GritDB로 개선

   GritDB는 분석 질의를 열 기반 분석 엔진에서 실행합니다. 필요한 열만 읽고 여러 CPU 코어에서 나눠 처리해서, 50배 많은 1,000만 건에서도 리포트 질의를 8.8초에 끝냈습니다.

구성

전: 업무용 PostgreSQL에서 분석

업무용 PostgreSQL행 저장

테이블 전체를 읽음

영업 지원 BI백엔드가 메모리에서 분석 → 리포트 화면

후: GritDB 분석계를 붙임

업무용 PostgreSQL업무 처리

PostgreSQL 내장 복제

GritDB 분석계분석 질의 실행 · 열 기반 분석 엔진

분석 결과만

영업 지원 BI백엔드가 최종 결과 조합 → 리포트 화면

• 업무용 PostgreSQL은 그대로 업무를 처리하고, 변경을 PostgreSQL 내장 복제(publication · subscription)로 GritDB 분석계에 보냅니다.
• 영업 지원 BI의 백엔드는 리포트의 분석 질의를 GritDB 분석계에 보내고, 분석 결과만 받아 최종 결과를 만듭니다.
• 검증: 고객의 실제 데이터로 같은 리포트 질의를 실행해 시간을 쟀습니다 (기존 PostgreSQL 20만 건 · GritDB 1,000만 건).

두 엔진의 구성은 아키텍처에 있습니다. 같은 검증을 원하시면 도입 문의를 남겨 주세요.

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