Apache Cassandra vs pgvector: 필요에 맞는 올바른 벡터 데이터베이스 선택하기
AI 및 데이터 기반 기술이 발전함에 따라, 애플리케이션에 적합한 벡터 데이터베이스를 선택하는 일이 점점 더 중요해지고 있습니다. Apache Cassandra와 pgvector는 이 분야의 두 가지 선택지입니다. 이 글은 프로젝트에 대해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 이러한 기술들을 비교합니다.
벡터 데이터베이스란 무엇인가?
Apache Cassandra와 pgvector를 비교하기 전에, 먼저 벡터 데이터베이스의 개념을 살펴보겠습니다.
벡터 데이터베이스는 비정형 데이터의 수치적 표현인 고차원 벡터를 저장하고 쿼리하도록 특별히 설계되었습니다. 이러한 벡터는 텍스트의 의미론적 의미, 이미지의 시각적 특징, 또는 제품 속성과 같은 복잡한 정보를 인코딩합니다. 효율적인 유사도 검색을 가능하게 함으로써, 벡터 데이터베이스는 AI 애플리케이션에서 중추적인 역할을 하며, 더 고급 데이터 분석과 검색을 가능하게 합니다.
벡터 데이터베이스의 일반적인 사용 사례에는 전자상거래 제품 추천, 콘텐츠 탐색 플랫폼, 사이버보안의 이상 탐지, 의료 이미지 분석, 그리고 자연어 처리(NLP) 작업이 포함됩니다. 또한 대규모 언어 모델(LLMs)에 외부 지식을 제공하여 AI 환각과 같은 문제를 줄임으로써 성능을 향상시키는 기법인 검색 증강 생성(RAG)에서도 중요한 역할을 합니다.
시장에는 다음을 포함한 다양한 유형의 벡터 데이터베이스가 있습니다:
- Milvus, Zilliz Cloud (완전 관리형 Milvus), Weaviate와 같은 목적별로 구축된 벡터 데이터베이스
- Faiss 및 Annoy와 같은 벡터 검색 라이브러리.
- Chroma 및 Milvus Lite와 같은 경량 벡터 데이터베이스.
- 소규모 벡터 검색을 수행할 수 있는 벡터 검색 애드온을 갖춘 전통적인 데이터베이스.
Cassandra와 pgvector는 벡터 데이터베이스에 대한 유사한 접근 방식을 나타냅니다. 둘 다 벡터 검색 기능을 포함하도록 진화한 전통적인 데이터베이스입니다.
Apache Cassandra: 개요 및 핵심 기술
Apache Cassandra는 확장성과 가용성으로 잘 알려진 오픈 소스 분산 NoSQL 데이터베이스입니다. Cassandra의 기능에는 가용성을 위한 마스터리스 아키텍처, 확장성, 조정 가능한 일관성, 유연한 데이터 모델이 포함됩니다. Cassandra 5.0 출시와 함께, 이제 벡터 임베딩과 유사도 검색을 지원합니다.
Cassandra의 벡터 검색 기능은 기존 아키텍처를 기반으로 구축되었습니다. 사용자가 벡터 임베딩을 다른 데이터와 함께 저장하고 유사도 검색을 수행할 수 있게 합니다. 이러한 통합을 통해 Cassandra는 대규모 분산 데이터를 처리하는 강점을 유지하면서 AI 기반 애플리케이션을 지원할 수 있습니다.
Cassandra의 벡터 검색의 핵심 구성 요소는 Storage-Attached Indexes(SAI)의 사용입니다. SAI는 모든 벡터 데이터 유형 컬럼에 컬럼 수준 인덱스를 추가하는 고도로 확장 가능하고 전 세계적으로 분산된 인덱스입니다. 이는 데이터베이스가 Vector Search뿐만 아니라 다른 검색 인덱싱을 사용하는 데 높은 I/O 처리량을 제공합니다. SAI는 쿼리와 콘텐츠(문서, 단어, 이미지와 같은 대규모 입력 포함)를 모두 인덱싱하여 의미론을 포착할 수 있는 광범위한 인덱싱 기능을 제공합니다.
Vector Search는 새로운 모듈성을 활용하여 SAI의 확장성을 검증한 첫 번째 사례입니다. Vector Search와 SAI의 이러한 결합은 AI 및 머신 러닝 워크로드를 처리하는 Cassandra의 역량을 향상시켜, 벡터 데이터베이스 분야에서 강력한 경쟁자로 만듭니다.
pgvector: 개요 및 핵심 기술
pgvector는 벡터 연산 지원을 추가하는 PostgreSQL용 확장 기능입니다. 사용자가 PostgreSQL 데이터베이스 내에서 벡터 임베딩을 직접 저장하고 쿼리할 수 있게 하여, 별도의 벡터 데이터베이스 없이도 벡터 유사도 검색 기능을 제공합니다.
pgvector의 주요 기능은 다음과 같습니다:
- 정확 및 근사 최근접 이웃 검색 지원
- PostgreSQL의 인덱싱 메커니즘과의 통합
- 덧셈 및 뺄셈과 같은 벡터 연산 수행 기능
- 다양한 거리 측정 기준 지원(유클리드, 코사인, 내적)
pgvector는 기본적으로 정확 최근접 이웃 검색을 사용하며, 이는 완벽한 재현율을 보장하지만 대규모 데이터셋에서는 더 느릴 수 있습니다. 성능을 최적화하기 위해 pgvector는 근사 최근접 이웃 검색을 위한 인덱스를 생성하는 옵션을 제공합니다. 이 접근 방식은 정확도를 일부 희생하는 대신 속도를 크게 향상시키며, 이는 많은 실제 애플리케이션에서 종종 가치 있는 절충입니다.
근사 인덱스를 추가하면 쿼리 결과가 변경될 수 있다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 이는 일반적인 데이터베이스 인덱스와는 다르며, 일반적인 인덱스는 반환되는 실제 결과에 영향을 주지 않습니다. pgvector가 지원하는 두 가지 근사 인덱스 유형은 다음과 같습니다:
- HNSW(Hierarchical Navigable Small World): pgvector 버전 0.5.0에서 도입된 HNSW는 높은 성능과 결과 품질로 알려져 있습니다. 검색 중 빠른 탐색을 가능하게 하는 다층 그래프 구조를 구축합니다.
- IVFFlat(Inverted File Flat): 이 방법은 벡터 공간을 클러스터로 나눕니다. 검색 중에는 먼저 가장 관련성 높은 클러스터를 식별한 다음, 해당 클러스터 내에서 정확 검색을 수행합니다. 이는 대규모 데이터셋에서 검색 속도를 크게 높일 수 있습니다.
이러한 인덱스 유형 중 선택은 데이터셋 크기, 필요한 쿼리 속도, 정확도에서 허용 가능한 절충과 같은 요소를 고려하여 특정 사용 사례에 따라 달라집니다. HNSW는 일반적으로 더 나은 성능을 제공하지만 더 많은 메모리를 사용할 수 있으며, IVFFlat은 메모리 효율성이 더 높을 수 있지만 경우에 따라 약간 더 느리거나 정확도가 낮을 수 있습니다.
프로젝트에 pgvector를 구현할 때는 두 인덱스 유형과 해당 매개변수를 모두 실험하여 특정 요구 사항에 맞는 최적의 구성을 찾는 것이 좋습니다. 이러한 미세 조정 과정은 벡터 검색 작업의 성능과 정확도에 영향을 줄 수 있습니다.
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Apache Cassandra와 pgvector의 주요 차이점
검색 방법론
Cassandra의 벡터 검색은 분산 시스템 전반에서 고차원 데이터에 대한 유사도 검색을 위해 설계되었습니다. 이는 대규모로 의미론적 이해와 맥락적 관련성이 필요한 애플리케이션에 적합합니다.
PostgreSQL의 확장 기능인 pgvector는 전통적인 관계형 데이터베이스 기능과 벡터 연산을 결합합니다. 이를 통해 구조화된 데이터와 벡터 유사도 검색을 모두 포함할 수 있는 복잡한 쿼리가 가능합니다.
데이터 처리
Cassandra는 분산 환경에서 구조화 및 반구조화 데이터를 처리합니다. Cassandra의 데이터 모델은 여러 노드에 걸쳐 다른 데이터 유형과 함께 벡터 임베딩을 저장하고 검색할 수 있게 합니다.
pgvector는 PostgreSQL의 관계형 모델 내에서 작동합니다. 벡터 데이터를 컬럼 유형으로 저장할 수 있어, 벡터 데이터를 테이블의 기존 구조화된 데이터와 원활하게 통합할 수 있습니다.
확장성 및 성능
Cassandra는 선형 확장성을 가능하게 하는 마스터리스 아키텍처를 사용합니다. 이 설계 덕분에 많은 노드에 걸쳐 대량의 데이터를 일관된 성능으로 처리할 수 있습니다. SAI 기능은 대규모에서 효율적인 벡터 검색을 수행하는 능력을 더욱 향상시킵니다.
pgvector는 PostgreSQL의 확장 기능을 활용합니다. PostgreSQL은 수평 확장이 가능하지만, 매우 큰 분산 시스템의 경우 일반적으로 Cassandra만큼 쉽게 확장되지는 않습니다. 그러나 많은 애플리케이션에서는 잘 튜닝된 PostgreSQL 설정 내에서 pgvector의 성능이 충분하고도 남을 수 있습니다.
유연성 및 사용자 지정
Cassandra는 데이터 모델링과 일관성 수준에서 유연성을 제공합니다. 사용자는 이러한 측면을 자신의 특정 사용 사례에 맞게 조정할 수 있습니다. 벡터 검색 기능의 추가는 AI 및 머신 러닝 영역으로 사용 사례를 확장합니다.
pgvector는 PostgreSQL의 풍부한 확장 및 도구 생태계의 이점을 누립니다. 기존 SQL 작업과 벡터 유사도 검색을 결합할 수 있는 복잡한 쿼리를 지원하여, 관계형 데이터와 벡터 연산이 모두 필요한 애플리케이션에 고유한 유연성을 제공합니다.
통합 및 생태계
Cassandra는 Spark 및 Hadoop과 같은 Apache 생태계의 다른 빅데이터 도구와 잘 통합됩니다. 또한 벡터 검색 기능을 통해 AI 기반 애플리케이션을 위한 머신 러닝 프레임워크와 함께 작동할 수 있습니다.
pgvector는 PostgreSQL 확장 기능이므로, 방대하고 매우 인기 있는 PostgreSQL 생태계와 원활하게 통합됩니다. 여기에는 PostgreSQL을 지원하는 다양한 ORM, connection pooler 및 기타 데이터베이스 도구가 포함됩니다.
사용 편의성
Cassandra는 특히 분산 시스템을 처음 접하는 사람들에게 학습 곡선이 있습니다. Cassandra 클러스터를 설정하고 유지 관리하려면 해당 아키텍처와 데이터 모델을 이해해야 합니다. 그러나 이미 Cassandra에 익숙한 팀이라면 벡터 검색 기능을 추가하는 것은 비교적 간단합니다.
pgvector는 익숙한 PostgreSQL 환경을 활용하므로, 이미 관계형 데이터베이스에 경험이 있는 팀에게는 학습 곡선이 더 완만할 수 있습니다. pgvector 설정은 일반적으로 기존 PostgreSQL 데이터베이스에 확장 기능을 설치하는 것만큼 간단합니다
비용 고려 사항
Cassandra와 PostgreSQL(그리고 확장하여 pgvector)은 모두 오픈 소스이며 무료로 사용할 수 있습니다. 그러나 운영 비용은 달라질 수 있습니다.
Cassandra는 특히 대규모 클러스터에서 효율적으로 실행하기 위해 더 많은 리소스가 필요할 수 있습니다. 그러나 범용 하드웨어에서 실행할 수 있는 능력은 대규모 배포의 비용 관리에 도움이 될 수 있습니다.
pgvector를 사용하는 PostgreSQL은 중간 규모의 데이터셋의 경우 더 작은 하드웨어에서도 실행될 수 있어, 소규모에서 중간 규모 애플리케이션의 인프라 비용을 낮출 가능성이 있습니다.
보안 기능
Cassandra는 인증, 권한 부여 및 암호화와 같은 기능을 제공합니다. 분산 특성상 모든 노드에서 데이터 보안을 보장하려면 신중한 구성이 필요합니다.
PostgreSQL, 그리고 확장하여 pgvector는 역할 기반 접근 제어, 암호화 및 감사 로깅을 포함한 강력한 보안 기능 세트를 제공합니다. 성숙한 관계형 데이터베이스인 PostgreSQL은 보안 중심 개발의 오랜 역사를 가지고 있습니다.
Apache Cassandra 또는 pgvector를 선택해야 하는 경우
다음과 같은 경우 Cassandra를 고려하세요:
- 분산 시스템 전반에서 매우 많은 양의 데이터를 처리해야 하는 경우
- 고가용성과 장애 허용성이 중요한 경우
- 사용 사례가 기존 데이터 저장과 대규모 벡터 유사도 검색을 모두 포함하는 경우
- 이미 Apache 생태계의 다른 도구를 사용 중이거나 사용할 계획인 경우
다음과 같은 경우 pgvector를 고려하세요:
- 이미 PostgreSQL을 사용 중이며 벡터 검색 기능을 추가하고 싶습니다
- 관계형 데이터와 벡터 유사도를 모두 포함하는 복잡한 쿼리를 수행해야 합니다
- 데이터 크기가 적당하며 잘 튜닝된 PostgreSQL 설정으로 처리할 수 있습니다
- 관계형 데이터베이스의 사용 편의성과 익숙한 환경을 중요하게 생각합니다
결론
Apache Cassandra와 pgvector는 모두 벡터 검색을 위한 강력한 기능을 제공하지만, 서로 다른 사용 사례와 확장성 요구 사항에 맞춰져 있습니다.
분산 아키텍처와 새롭게 추가된 벡터 검색 기능을 갖춘 Cassandra는 대규모 데이터셋 전반에서 벡터 유사도 검색을 수행해야 하는 대규모 고가용성 시스템에 적합합니다. Apache 생태계와의 통합은 이미 이러한 기술에 투자한 조직에 강력한 선택지가 되게 합니다.
PostgreSQL의 확장 기능인 pgvector는 관계형 데이터베이스에 이미 익숙한 팀이 벡터 검색을 시작할 수 있는 더 접근하기 쉬운 진입점을 제공합니다. 벡터 검색이 기존 관계형 데이터와 긴밀하게 통합되어야 하고 SQL의 유연성이 중요하게 여겨지는 시나리오에서 뛰어난 성능을 발휘합니다.
Cassandra와 pgvector 중 어떤 것을 선택할지는 특정 사용 사례, 데이터 규모, 기존 기술 스택, 팀의 전문성에 따라 달라져야 합니다. 두 기술 모두 계속 발전하고 있으므로, 결정을 내릴 때 그 진행 상황을 계속 지켜볼 가치가 있습니다.
오픈 소스 VectorDBBench를 사용하여 직접 벡터 데이터베이스 평가 및 비교하기
VectorDBBench는 고성능 데이터 저장 및 검색 시스템, 특히 벡터 데이터베이스를 필요로 하는 사용자를 위해 설계된 오픈 소스 벤치마킹 도구입니다. 이 도구를 사용하면 사용자는 자신의 데이터셋을 사용하여 Milvus 및 Zilliz Cloud(관리형 Milvus)와 같은 다양한 벡터 데이터베이스 시스템의 성능을 테스트하고 비교하며, 자신의 사용 사례에 가장 적합한 것을 결정할 수 있습니다. VectorDBBench를 사용하면 사용자는 마케팅 주장이나 일화적 증거에 의존하는 대신 실제 벡터 데이터베이스 성능을 기반으로 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.
VectorDBBench는 Python으로 작성되었으며 MIT 오픈 소스 라이선스에 따라 라이선스가 부여되어 누구나 자유롭게 사용, 수정 및 배포할 수 있습니다. 이 도구는 기능과 성능을 개선하는 데 전념하는 개발자 커뮤니티에 의해 활발히 유지 관리되고 있습니다.
벤치마크 결과를 재현하거나 자신의 데이터셋에 대한 성능 결과를 얻으려면 GitHub 저장소에서 VectorDBBench를 다운로드하세요.
VectorDBBench 리더보드에서 주요 벡터 데이터베이스의 성능을 빠르게 살펴보세요.
벡터 데이터베이스 평가에 대해 자세히 알아보려면 다음 블로그를 읽어보세요.
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