AI 시대, SQL 의미 계층(Semantic Layer)의 부활과 E-Graph의 역할
AI 에이전트가 생성하는 SQL 쿼리의 정확성 보장을 위해 의미 계층(Semantic Layer)의 중요성이 다시 부각됨
E-Graph 기반 쿼리 리라이팅 엔진(Query Rewriting Engine)을 통해 복잡한 쿼리 최적화 및 다양한 SQL 방언(Dialect) 지원 문제를 해결
MEASURE() 함수를 활용한 Semantic SQL은 AI 에이전트가 의미 계층을 쿼리하는 데 핵심적인 역할을 수행
향후 다단계 계산 및 차원 제어를 위한 SQL 확장(SQL Extensions)의 필요성이 제기됨
의미 계층(Semantic Layer)의 부활 배경
과거 BI 도구에서 사용되던 의미 계층(Semantic Layer)은 AI 에이전트의 등장과 함께 다시 주목받고 있다. AI 에이전트가 생성하는 SQL 쿼리의 정확성을 보장하기 위해, 미리 정의된 메트릭과 차원을 제공하는 의미 계층이 필수적이다. 이는 AI 에이전트가 AI 환각(Hallucination) 없이 정확한 데이터를 반환하도록 돕는 핵심 요소이다.
E-Graph를 활용한 쿼리 최적화
본 시스템은 E-Graph(Equality Graph)를 사용하여 쿼리 최적화를 수행한다. E-Graph는 여러 개의 동등한 표현을 동시에 관리하며, 쿼리 리라이팅 규칙을 병렬적으로 적용한다. 이는 기존의 순차적 리라이팅 방식에서 발생하는 규칙 간의 상호 간섭(Interference) 문제를 해결하고, 최적의 쿼리 플랜을 선택할 수 있게 한다.
Semantic SQL과 MEASURE() 함수의 역할
Semantic SQL은 기존 SQL의 하향식 평가(Bottom-up Evaluation) 방식과 달리, 상향식 평가(Top-down Evaluation)를 지원한다. MEASURE() 함수는 쿼리 내에서 올바른 집계 레벨을 결정하고, AI 에이전트가 의미 계층을 쿼리할 수 있도록 돕는다. 이를 통해 복잡한 쿼리에서도 정확한 결과를 보장할 수 있다.
다양한 SQL 방언(Dialect) 지원
외부 의미 계층은 다양한 데이터 웨어하우스의 SQL 방언을 지원해야 한다. E-Graph 기반 쿼리 리라이팅 엔진은 방언 간의 호환성 문제(Dialect Incompatibilities)를 해결하고, 각 방언에 맞는 최적의 쿼리를 생성한다. 예를 들어, Snowflake에서 지원하지 않는 INTERVAL 연산을 제거하는 방식으로 방언 문제를 해결한다.
향후 과제: SQL 확장
향후 다단계 계산(Multi-stage Calculations) 및 차원 제어(Dimension Controls)를 위한 SQL 확장이 필요하다. 현재 SQL은 이러한 복잡한 분석 쿼리를 위한 구문을 제공하지 않기 때문이다. Open Semantic Interchange working group에서 이러한 확장을 위한 표준을 개발 중이며, 이는 다양한 의미 계층 구현 간의 상호 운용성을 높이는 데 기여할 것이다.
