리인덱싱 중단: sochDB를 사용해 데이터베이스에 실시간 검색을 직접 구축한 방법

Source: Dev.to

실시간 검색이 필요할 때마다 우리는 같은 말을 들었습니다: 검색 엔진을 구축하고, 데이터 수집 파이프라인을 만들고, 지속적으로 재인덱싱하며, 최신 상태를 유지하기를 바란다.
작동했지만— 결국 안 됐습니다.

이 글에서는 재인덱싱이 실시간 시스템에 근본적으로 왜 문제가 되는지, 그리고 검색을 별도의 인프라 문제가 아니라 데이터베이스 고유 기능으로 만들기 위해 **SochDB**를 어떻게 구축했는지 설명합니다.

🔍 사용 사례: 실시간 라이브 데이터 검색

• 실시간 API(뉴스, 소셜, 가격, 텔레메트리)
• 새로 스크랩된 데이터
• 인터넷이 변함에 따라 답변이 바뀌어야 하는 스트리밍 업데이트

🧱 SochDB 매핑

예시 쿼리

SELECT *
FROM web_events
WHERE source = 'news'
  AND published_at > now() - interval '2 hours'
ORDER BY vector_similarity(embedding, :query_vec) DESC
LIMIT 10;

💡 SochDB가 승리하는 이유

• 재인덱싱 파이프라인 없음
• 별도의 검색 클러스터 없음
• 신선도는 자연스럽게 유지되며, 별도로 추가된 것이 아니다

2️⃣ 실시간 RAG for AI 에이전트 (Agent Memory > Search)

🤖 사용 사례

LLM 에이전트가:

• 웹 탐색
• 도구 호출
• 이미 학습한 내용을 기억
• 자신의 말을 반복하지 않음

🧱 SochDB 매핑

에이전트 루프

flowchart LR
    A[User Query] --> B[Search tool]
    B --> C[Store result in SochDB]
    C --> D[Check memory overlap]
    D --> E[Answer with citations]

이것은 에이전트 메모리이며, 단순한 RAG가 아닙니다.

Source:

3️⃣ 실시간 개인화 (사용자마다 달라지는 검색)

🧍 사용 사례

• 전자상거래
• 콘텐츠 피드
• 내부 개발자 포털

검색 결과는 사용자마다, 순간마다 다릅니다.

🧱 SochDB 매핑

쿼리 흐름

SELECT i.*
FROM items i
JOIN user_context uc ON uc.user_id = :uid
WHERE i.category = uc.current_interest
ORDER BY vector_similarity(i.embedding, uc.session_embedding) DESC;

Redis + Elastic + Feature Store 혼란 없이 개인화 구현.

4️⃣ 실시간 가시성 및 로그 검색 (개발자 중심)

🧪 사용 사례

• 의미 기반으로 로그 검색, 단순 키워드가 아니라
• 사고를 더 빠르게 디버깅
• 로컬 우선 디버깅

🧱 SochDB 매핑

예시 쿼리

SELECT *
FROM logs
WHERE service = 'payments'
  AND ts > now() - interval '15 minutes'
ORDER BY vector_similarity(embedding, :error_description) DESC;

• grep + Elastic + hope 를 대체합니다.*

5️⃣ IoT / Edge 실시간 검색 (오프라인‑우선)

🌐 사용 사례

• 센서
• 엣지 게이트웨이
• 클라우드 없이도 작동해야 하는 스마트 인프라

🧱 SochDB 매핑

예시 쿼리

SELECT *
FROM sensor_events
WHERE device_id = :edge_id
ORDER BY ts DESC
LIMIT 100;

클라우드‑우선 DB가 완전히 실패하는 경우.

6️⃣ 실시간 지식 베이스 검색 (Docs, Code, Tickets)

📚 사용 사례

• 내부 문서
• GitHub 이슈
• RFCs
• Slack 내보내기

🧱 SochDB 매핑

예시 쿼리

SELECT *
FROM knowledge_chunks
WHERE project = 'sochdb'
ORDER BY vector_similarity(embedding, :question_vec) DESC;

재인덱스 없이, 검색 인프라 비용 없이.

🧠 왜 이 매핑이 강력한가

전통적인 스택

flowchart LR
    A[App] --> B[Kafka] --> C[ETL] --> D[Search Engine] --> E[Cache] --> F[Feature Store] --> G[Hope];

SochDB 스택

flowchart LR
    A[App] --> B[SochDB];

여러분의 의견을 듣고 싶습니다 — 피드백이든, 질문이든, 해결하려는 어려운 문제든 언제든지 알려주세요.

👉 SochDB on GitHub