【DIGITAL DAILY Reporter】 人工知能（AI）がデータベース（DB）のSQLを自らチューニングする「AIベースのSQLチューニング」が注目の的となっています。企業のDB運営現場で手動チューニングが限界に直面する中、LLMベースのSQL自動チューニングがインフラコストを削減する現実的な手段として注目され始めました。

従来のSQL性能管理方式には明確な限界がありました。熟練したDBAが実行計画を分析し、Indexを手動で調整する方式では、SQL全体のわずか上位1〜5%に該当する悪性クエリに選択対応するレベルにとどまっていました。

残りの95%以上のSQLは、放置されているも同然でした。開発環境では問題なく作動していたクエリが運用DBで負荷を引き起こしたり、データが蓄積されるにつれて性能が後から低下したりするパターンが繰り返されましたが、もはや人手で対応できる範囲を超えていました。

HWサーバー機器の増設も代替案にはないていません。AIインフラへの投資競争が過熱し、メモリやシステム半導体の価格が高騰、機器の納期遅延も常態化しました。コスト負担が増大したことで、サーバーの増設によってDBの性能問題を解決することは難しい状況です。サーバーが増設されたとしても、根本的な原因である非効率なクエリはそのまま残るという点において、増設はコストを膨らませるだけのその場しのぎに過ぎないという認識が広がっています。

Cloudへと移行した企業も事情は変わりません。オンプレミスでは単に遅いだけだった非効率なクエリが、従量課金制の構造下ではリアルタイムのコスト漏洩へと直結しています。最適化されていないSQLをそのままCloudに移すと、CPUやI/Oの使用量がそのまま請求書に反映される仕組みです。

このような背景から、LLMを活用したSQL自動チューニングが現実的な突破口として浮上しています。AIはSQLの実行計画を分析し、Hintの変更、Indexの推薦、クエリのリファクタリングなどのチューニング技法を自動的に適用できます。人間が1日に処理できるチューニング件数の数十倍の規模に対応でき、チューニング前後のデータ整合性の検証も自動化されます。特に、24時間稼働する運用DBを常時モニタリングしながら、性能低下クエリを障害発生前に先制して捉えることができます。従来のルールベースの自動化と決定的に異なる点は、その推論能力にあります。単なるパターンマッチングではなく、クエリの文脈を理解し、最適な経路を自ら判断します。

コスト削減も可能です。まず、人件費を削減できます。AIチューニングがDBAの反復業務を代替することで、チューニング専門人材への依存度を下げることができます。Openmade Consulting独自の分析によると、AIベースのSQLチューニングソリューションを導入した場合、チューニング人件費を基準とした5年累積のTCOを70%削減でき、専門家1人の年間運営費（約2億ウォン）を基準にすると、導入2年目からコストが逆転します。次はインフラコストです。SQLの最適化によってCPUやメモリの使用量が減れば、サーバーの増設周期を遅らせることができ、仕様のダウングレードも可能になります。最後はCloudコストを削減できます。移行前に全SQLの全数チューニングを適用すれば、Cloud運営費用を平均28%以上引き下げられることが知られています。

特に、金融や公共セクター의需要が急激に伸びています。Cloud移行を控えた企業ほどSQL最適化の需要が具体化しており、Oracle中心だったDB環境がPostgreSQLやTibero DBなどに分散する過程でも、SQL性能保証に対する要求が高まっています。

Openmade Consultingソリューション事業本部のPark Min-Kyung（パク・ミンギョン）取締役は、「従来の方法が起きてしまった火を消す事後対応だとすれば、AIチューニングはすべての火種を事前に取り除く全数予防である。人間が1ヶ月でSQLチューニングを100件処理する間に、AIはわずか1週間で1,000件以上のSQLを全数調査し、自動的にチューニングすることができる」と説明しました。 제품 도입 및 컨설팅 등 영업 문의

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출처 : 디지털데일리 ( https://www.ddaily.co.kr/page/view/2026052814365261501 )

박재현 기자 crejx@ddaily.co.kr

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Source: DIGITAL DAILY ( https://www.ddaily.co.kr/page/view/2026052814365261501 )

Reporter: crejx@ddaily.co.kr

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