이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
그래프 데이터베이스는 사이드 프로젝트에서 추천 시스템의 관계 데이터를 모델링할 때 처음 사용했습니다. 사용자-아이템-태그 간의 관계가 복잡하게 엮여 있어 관계형 DB로 표현하면 조인이 깊어지는 문제가 있었고, Neo4j를 도입해 노드와 엣지로 관계를 직접 표현했습니다.
Cypher 쿼리 언어는 처음에는 낯설었지만, 그래프 탐색 방향을 화살표로 표현하는 문법이 직관적이었습니다. 추천 로직에서 2홉 이내의 연결된 아이템을 찾는 쿼리를 작성했는데, 관계형 DB 대비 쿼리가 훨씬 간결해지고 속도도 빨랐습니다. 한계는 그래프가 커질수록 특정 탐색 쿼리의 성능이 예측하기 어려워진다는 점이었는데, 인덱스 설계가 중요하다는 것을 배웠습니다. 그래프 DB는 관계가 데이터의 핵심일 때 진가를 발휘한다는 결을 얻었습니다.
그래프 DB를 도입하면서 관계형 DB와 성능을 직접 비교해봤습니다. 사용자-아이템-태그 간 2홉 연결 아이템을 찾는 쿼리를 관계형 DB에서 조인으로 구현했을 때와 Neo4j Cypher로 구현했을 때를 같은 데이터셋에서 비교했습니다.
데이터 5만 건 기준으로 관계형 DB의 중첩 조인 쿼리는 응답 시간이 평균 2.3초였는데, Neo4j에서 동일한 탐색은 0.2초 이내로 줄었습니다. 관계 탐색 깊이가 깊어질수록 이 차이는 더 크게 벌어졌습니다.
단, 집계 쿼리는 반대였습니다. 특정 태그를 가진 아이템 수를 집계하는 쿼리는 관계형 DB가 훨씬 빠르고 익숙한 쿼리 패턴으로 처리했습니다. 이 비교 경험에서 그래프 DB가 모든 쿼리에 빠른 것이 아니라, 관계 탐색이 핵심인 쿼리에서만 이점이 두드러진다는 것을 수치로 확인했습니다. 어떤 쿼리 패턴이 주요한지에 따라 DB 선택이 달라진다는 생각이 자리 잡혔습니다.
그래프 DB를 두 번째로 활용한 사례는 지식 그래프 구축 실습이었습니다. 개념과 개념 사이의 관계를 저장하고 탐색하는 것이 목적이었는데, 관계형 DB에서 EAV 모델로 접근하다가 쿼리가 너무 복잡해져서 Neo4j로 전환했습니다.
노드에 개념을 담고 엣지에 관계 유형을 레이블로 붙이는 구조로 모델링했습니다. 처음에는 엣지 레이블을 너무 세분화했는데, 비슷한 의미의 관계가 다른 레이블로 나뉘면 탐색 쿼리가 복잡해진다는 것을 경험했습니다. 이후 유사한 관계를 하나의 레이블로 통합하고 속성으로 구분하는 방향으로 모델을 정리했습니다.
이 경험에서 그래프 DB의 모델링 결정이 이후 쿼리 편의성에 직접 영향을 준다는 것을 배웠습니다. 관계형 DB의 스키마 설계와 마찬가지로, 어떤 탐색을 자주 할 것인가를 먼저 생각하고 모델을 잡는 것이 중요했습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 신세계아이앤씨 AI 리서처 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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