Qute: 양자 컴퓨터 친화형 데이터베이스

Qute: Towards Quantum-Native Database

본 논문에서는 양자 컴퓨팅을 주요 실행 옵션으로 간주하는 양자 데이터베이스(Qute)의 개념을 제시합니다. 기존의 시뮬레이션 기반 방법들은 양자 알고리즘을 고전 컴퓨터에서 실행하거나 기존 데이터베이스를 양자 시뮬레이션에 적응시키는 반면, Qute는 (i) 확장된 형태의 SQL을 효율적인 양자 회로로 컴파일하고, (ii) 하이브리드 최적화기를 사용하여 양자 및 고전 실행 계획 중에서 동적으로 선택하며, (iii) 선택적 양자 인덱싱을 사용하고, (iv) 현재의 큐비트 제약 조건을 완화하기 위한 충실도를 유지하는 저장 방식을 설계합니다. 또한, 양자 친화형 데이터베이스로 진화하기 위한 세 단계 로드맵을 제시합니다. 마지막으로, 실제 양자 프로세서(origin_wukong)에 Qute를 적용하여, 대규모 환경에서 기존 고전 시스템보다 우수한 성능을 보임을 입증했으며, 오픈 소스 프로토타입을 https://github.com/weAIDB/Qute 에서 제공합니다.

This paper envisions a quantum database (Qute) that treats quantum computation as a first-class execution option. Unlike prior simulation-based methods that either run quantum algorithms on classical machines or adapt existing databases for quantum simulation, Qute instead (i) compiles an extended form of SQL into gate-efficient quantum circuits, (ii) employs a hybrid optimizer to dynamically select between quantum and classical execution plans, (iii) introduces selective quantum indexing, and (iv) designs fidelity-preserving storage to mitigate current qubit constraints. We also present a three-stage evolution roadmap toward quantum-native database. Finally, by deploying Qute on a real quantum processor (origin_wukong), we show that it outperforms a classical baseline at scale, and we release an open-source prototype at https://github.com/weAIDB/Qute.