Databricks, SQL 조인 순서 최적화를 위한 LLM 에이전트 활용 연구 결과 발표

데이터베이스의 고전적 난제인 SQL 조인 순서 최적화(Join Order Optimization)에 프론티어 LLM 에이전트를 적용한 실험적 연구 결과이다. 기존 쿼리 옵티마이저는 테이블 수가 늘어날수록 실행 계획이 기하급수적으로 증가하고 카디널리티 추정 오류로 인해 최적의 계획을 세우지 못하는 한계가 있었다. 연구팀은 에이전트가 직접 런타임 통계와 시맨틱 컨텍스트를 분석하며 최적의 조인 순서를 탐색하도록 설계했다. Join Order Benchmark(JOB) 테스트 결과, 에이전트는 Databricks 기본 옵티마이저보다 80%의 쿼리에서 더 나은 성능을 보였으며 전체 지연 시간을 1.3배 개선했다. 이는 LLM이 오프라인 환경에서 숙련된 DBA처럼 쿼리를 튜닝하여 데이터 시스템 자체를 고도화할 수 있음을 시사한다.