When MySQL Meets the Columnar Storage Engine DuckDB in the AI Era
Author: AliSQL Community | Source: Alibaba Cloud Blog | Published: 2026
한 줄 요약
AliSQL이 MySQL의 플러그형 스토리지 엔진 아키텍처를 활용하여 DuckDB를 분석용 엔진으로 통합, InnoDB 대비 최대 200배 분석 쿼리 성능 향상을 달성.
핵심 주장/내용
- MySQL의 Pluggable Storage Engine 인터페이스로 DuckDB를 스토리지 엔진으로 통합 — 기존 MySQL 프로토콜·구문·운영 체계 100% 유지
- Read/Write Splitting: DuckDB 기반 분석 읽기 전용 인스턴스가 binlog 복제로 데이터 동기화
- DuckDB 구문 리졸버를 확장하여 MySQL 함수와 99% 호환성 달성 (17만 SQL 테스트)
- DML 리플레이 최적화: 배치 트랜잭션 리플레이로 30만 행/초 처리, 복제 지연 제거
- 스토리지 비용: DuckDB 컬럼나 압축으로 원본 대비 약 20%만 사용
주요 수치 / 사실
- TPC-H SF100 벤치마크에서 InnoDB 대비 최대 200배 성능 향상
- 32 CPU, 128GB 메모리, 500GB PL1 ESSD 환경에서 테스트
- Parallel Copy DDL로 DDL 실행 시간 7배 단축
- binlog 리플레이 30만 행/초, Sysbench 스트레스 테스트에서 복제 지연 0
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