Tanggal Berita: 11 Desember 2025
Lucas de Brito Silva membagikan pendekatan inovatif dalam data engineering: menggunakan Vector Embeddings untuk mengubah query SQL menjadi data numerik, memungkinkan analisis kemiripan, pengelompokan (clustering), dan deteksi anomali perilaku pengguna di data lake.
🚧 Problem Statement: Kebutaan dalam Pola Query
Salah satu tantangan terbesar dalam mengelola data lake (seperti AWS Athena) adalah memahami bagaimana pengguna berinteraksi dengan data. Beberapa pengguna menulis query efisien, sementara yang lain memindai data secara boros yang melambungkan biaya.
🧩 Masalah Matematika Teks: Kita bisa dengan mudah menghitung selisih antara angka (10 dikurang 5 adalah 5), tetapi bagaimana menghitung "jarak" antara dua kalimat SQL? Membandingkan query SELECT * FROM datalake_x dengan SELECT name FROM datalake_y secara tekstual sangat sulit dilakukan karena variasi sintaksis tidak selalu mencerminkan perbedaan niat semantik.
🛠️ Solusi: Vector Embeddings & ChromaDB
Jawabannya terletak pada konversi teks menjadi angka melalui Vector Embeddings. Dengan mengubah query menjadi titik-titik dalam ruang berdimensi tinggi, operasi matematika seperti pengukuran jarak dan pengelompokan menjadi mungkin.
⚙️ Stack Teknologi: Tutorial ini menggunakan Python sebagai bahasa utama, ChromaDB untuk penyimpanan vektor yang efisien, dan Sentence-Transformers (khususnya model all-MiniLM-L6-v2) untuk menghasilkan embeddings dari teks SQL mentah. Pustaka Scikit-learn digunakan untuk algoritma klusterisasi.
⚡ Metodologi: Clustering dan Pengukuran Jarak
Proses analisis dilakukan melalui beberapa tahapan sistematis untuk mengekstrak wawasan dari tumpukan log query.
🧲 Clustering dengan K-Means: Setelah query diubah menjadi vektor, algoritma K-Means digunakan untuk mengelompokkan query yang memiliki karakteristik serupa. Misalnya, query yang bersifat analitik (GROUP BY, AVG) akan terpisah secara alami dari query operasional (UPDATE, INSERT), meskipun tabel yang diakses berbeda.
📏 Cosine Similarity: Untuk mengukur seberapa mirip dua query spesifik, penulis menggunakan Cosine Similarity. Teknik ini memungkinkan sistem untuk memberikan rekomendasi "query serupa" atau mendeteksi duplikasi logika yang tidak efisien.
📊 Visualisasi & Analisis
Untuk memahami struktur data yang abstrak, dimensi vektor perlu disederhanakan agar dapat dilihat oleh mata manusia.
🗺️ Reduksi Dimensi t-SNE: Penulis menggunakan teknik t-SNE untuk memadatkan embeddings berdimensi tinggi menjadi grafik 2D. Hasil visualisasi ini memperlihatkan "peta" di mana titik-titik (query) yang berdekatan menunjukkan kemiripan semantik yang kuat, memudahkan identifikasi pola penggunaan data atau anomali (outlier).
🗝️ Key Takeaways
🧠 SQL sebagai Data: Jangan perlakukan log SQL hanya sebagai teks biasa. Dengan embeddings, log tersebut menjadi aset data kaya yang bisa dianalisis secara matematis.
🛡️ Governance & Optimasi: Metode ini membuka peluang baru untuk tata kelola data, seperti mendeteksi query yang memindai tabel sensitif secara mencurigakan atau mengidentifikasi query lambat yang perlu dioptimalkan berdasarkan pola historis.
💬 Interaksi Pembaca
Pernahkah Anda kesulitan melacak siapa yang membuat tagihan cloud membengkak karena query yang buruk? Apakah pendekatan berbasis vektor ini bisa menjadi solusi pemantauan otomatis di tim data Anda?
Sumber:
https://levelup.gitconnected.com/how-to-measure-similarity-between-sql-queries-using-embeddings-36a74b4beabf
#DataEngineering #VectorEmbeddings #SQL #MachineLearning #Python #ChromaDB #NLP #DataLake #Analytics #TechTutorial
