지능형 데이터베이스 쿼리 최적화: 2025년 AI 기반 데이터베이스 성능 향상 전략

// 개요 및 중요성 예제 코드
// 여기에 실제 코드 예제가 들어갑니다
console.log('개요 및 중요성 구현');

// 추가 설명을 위한 코멘트
function example1() {
    // 실무에서 사용하는 패턴
    return '개요 및 중요성 완료';
}

// 핵심 개념과 기본 원리 예제 코드
// 여기에 실제 코드 예제가 들어갑니다
console.log('핵심 개념과 기본 원리 구현');

// 추가 설명을 위한 코멘트
function example2() {
    // 실무에서 사용하는 패턴
    return '핵심 개념과 기본 원리 완료';
}

// 실전 구현 가이드 예제 코드
// 여기에 실제 코드 예제가 들어갑니다
console.log('실전 구현 가이드 구현');

// 추가 설명을 위한 코멘트
function example3() {
    // 실무에서 사용하는 패턴
    return '실전 구현 가이드 완료';
}

// 고급 패턴 및 최적화 예제 코드
// 여기에 실제 코드 예제가 들어갑니다
console.log('고급 패턴 및 최적화 구현');

// 추가 설명을 위한 코멘트
function example4() {
    // 실무에서 사용하는 패턴
    return '고급 패턴 및 최적화 완료';
}

-- 실무 적용 사례: AI 기반 동적 인덱스 관리
-- PostgreSQL + ML 기반 인덱스 추천 시스템
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS pg_stat_statements;

-- 쿼리 패턴 분석 및 AI 추천 인덱스 생성
WITH query_analysis AS (
    SELECT 
        query,
        calls,
        total_exec_time,
        mean_exec_time,
        rows
    FROM pg_stat_statements
    WHERE calls > 100
    ORDER BY total_exec_time DESC
    LIMIT 20
)
SELECT 
    query,
    pg_stat_statements_reset() -- AI 분석 후 리셋
FROM query_analysis;

# AI 기반 실시간 성능 모니터링
import psutil
import numpy as np
from sklearn.ensemble import IsolationForest
import asyncio

class DatabasePerformanceMonitor:
    def __init__(self):
        self.anomaly_detector = IsolationForest(
            contamination=0.1,
            random_state=42
        )
        self.performance_history = []
    
    async def collect_metrics(self):
        """실시간 성능 지표 수집"""
        metrics = {
            'cpu_usage': psutil.cpu_percent(),
            'memory_usage': psutil.virtual_memory().percent,
            'query_response_time': await self.get_avg_response_time(),
            'active_connections': await self.get_connection_count(),
            'cache_hit_ratio': await self.get_cache_ratio()
        }
        
        # AI 기반 이상 감지
        if self.detect_anomaly(metrics):
            await self.trigger_optimization(metrics)
            
        return metrics
    
    def detect_anomaly(self, metrics):
        """AI 기반 성능 이상 감지"""
        data_point = np.array(list(metrics.values())).reshape(1, -1)
        return self.anomaly_detector.predict(data_point)[0] == -1

# 트러블슈팅: AI 모델 성능 진단 및 복구
class AIOptimizerTroubleshooter:
    def __init__(self, optimizer):
        self.optimizer = optimizer
        self.diagnostic_results = {}
    
    def diagnose_model_performance(self):
        """AI 모델 성능 진단"""
        diagnostics = {
            'model_accuracy': self.check_prediction_accuracy(),
            'feature_importance': self.analyze_feature_drift(),
            'data_quality': self.validate_training_data(),
            'resource_usage': self.check_compute_resources()
        }
        
        # 임계값 기반 문제 감지
        issues = []
        if diagnostics['model_accuracy'] < 0.85:
            issues.append('model_degradation')
        if diagnostics['data_quality'] < 0.9:
            issues.append('data_drift')
            
        return self.generate_recovery_plan(issues)
    
    def auto_recovery(self, issue_type):
        """자동 복구 시스템"""
        recovery_actions = {
            'model_degradation': self.retrain_model,
            'data_drift': self.update_feature_pipeline,
            'resource_overload': self.scale_compute_resources
        }
        
        return recovery_actions.get(issue_type, self.manual_intervention)()

// 미래 기술 예상: 양자 DB 최적화 알고리즘
class QuantumDatabaseOptimizer {
    constructor() {
        this.quantumCircuit = new QuantumCircuit(8); // 8 qubit
        this.classicalOptimizer = new GradientDescent();
    }
    
    async optimizeQuery(queryPlan) {
        // 양자-고전 하이브리드 최적화
        const quantumResult = await this.runQuantumOptimization(queryPlan);
        const classicalResult = this.classicalOptimizer.optimize(queryPlan);
        
        // 결과 융합 및 최적 경로 선택
        return this.mergeOptimizationResults(quantumResult, classicalResult);
    }
    
    // 2030년 예상: 뇌 신경망 모방 최적화
    neuromorphicOptimization(queryPattern) {
        // 시냅스 가중치 기반 쿼리 경로 학습
        return this.synapticWeightOptimizer.process(queryPattern);
    }
}