Couchbase vs Kdb: AI 앱에 적합한 벡터 데이터베이스 선택하기
Couchbase vs TiDB: AI 앱에 적합한 벡터 데이터베이스 선택하기
벡터 데이터베이스란?
Couchbase와 Kdb를 비교하기 전에, 먼저 벡터 데이터베이스의 개념을 살펴보겠습니다.
벡터 데이터베이스는 고차원 벡터를 저장하고 쿼리하도록 특별히 설계되었으며, 이 벡터는 비정형 데이터의 수치적 표현입니다. 이러한 벡터는 텍스트의 의미론적 의미, 이미지의 시각적 특징, 제품 속성과 같은 복잡한 정보를 인코딩합니다. 효율적인 유사도 검색을 가능하게 함으로써, 벡터 데이터베이스는 AI 애플리케이션에서 핵심적인 역할을 하며 더 고급화된 데이터 분석과 검색을 가능하게 합니다.
벡터 데이터베이스의 일반적인 사용 사례에는 이커머스 제품 추천, 콘텐츠 탐색 플랫폼, 사이버 보안의 이상 탐지, 의료 이미지 분석, 자연어 처리(NLP) 작업이 포함됩니다. 또한 Retrieval Augmented Generation(RAG)에서도 중요한 역할을 하는데, 이는 외부 지식을 제공하여 AI 환각과 같은 문제를 줄임으로써 대규모 언어 모델 (LLMs)의 성능을 향상시키는 기법입니다.
시장에는 다음을 포함해 다양한 유형의 벡터 데이터베이스가 있습니다:
- Milvus, Zilliz Cloud (완전 관리형 Milvus)와 같은 목적 특화 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 애드온이 포함된 전통적인 데이터베이스.
Couchbase는 벡터 검색 기능을 애드온으로 제공하는 분산형 멀티 모델 NoSQL 문서 지향 데이터베이스입니다. Kdb는 벡터 검색 기능을 애드온으로 제공하는 목적 특화 시계열 데이터베이스입니다.
Couchbase: 개요 및 핵심 기술
Couchbase는 클라우드, 모바일, AI, 엣지 컴퓨팅용 애플리케이션을 구축하는 데 사용할 수 있는 분산형 오픈 소스 NoSQL 데이터베이스입니다. 관계형 데이터베이스의 강점과 JSON의 다재다능함을 결합합니다. Couchbase는 벡터 인덱스에 대한 네이티브 지원은 없지만 벡터 검색을 구현할 수 있는 유연성도 제공합니다. 개발자는 머신러닝 모델이 생성한 수치적 표현인 벡터 임베딩을 JSON 구조의 일부로 Couchbase 문서 내에 저장할 수 있습니다. 이러한 벡터는 추천 시스템이나 의미론적 검색을 기반으로 하는 검색 증강 생성과 같은 유사도 검색 사용 사례에서 활용될 수 있으며, 이때 고차원 공간에서 서로 가까운 데이터 포인트를 찾는 것이 중요합니다.
Couchbase에서 벡터 검색을 가능하게 하는 한 가지 접근 방식은 Full Text Search (FTS)를 활용하는 것입니다. FTS는 일반적으로 텍스트 기반 검색을 위해 설계되었지만, 벡터 데이터를 검색 가능한 필드로 변환하여 벡터 검색을 처리하도록 조정할 수 있습니다. 예를 들어, 벡터를 텍스트와 유사한 데이터로 토큰화하여 FTS가 해당 토큰을 기반으로 인덱싱하고 검색할 수 있게 할 수 있습니다. 이를 통해 근사 벡터 검색을 촉진하여 유사도가 가까운 벡터를 가진 문서를 쿼리하는 방법을 제공할 수 있습니다.
또는 개발자가 원시 벡터 임베딩을 Couchbase에 저장하고 애플리케이션 수준에서 벡터 유사도 계산을 수행할 수 있습니다. 여기에는 문서를 검색하고 벡터 간 코사인 유사도 또는 유클리드 거리와 같은 지표를 계산하여 가장 가까운 일치 항목을 식별하는 과정이 포함됩니다. 이 방법을 사용하면 Couchbase는 벡터를 위한 스토리지 솔루션 역할을 하고, 애플리케이션은 수학적 비교 로직을 처리할 수 있습니다.
더 고급 사용 사례의 경우, 일부 개발자는 효율적인 벡터 검색을 가능하게 하는 특수 라이브러리나 알고리즘(예: FAISS 또는 HNSW)과 Couchbase를 통합합니다. 이러한 통합을 통해 Couchbase는 문서 저장소를 관리하고 외부 라이브러리는 실제 벡터 비교를 수행할 수 있습니다. 이러한 방식으로 Couchbase는 여전히 벡터 검색을 지원하는 솔루션의 일부가 될 수 있습니다.
이러한 접근 방식을 사용하면 Couchbase를 벡터 검색 기능을 처리하도록 조정할 수 있어, 유사도 검색에 의존하는 다양한 AI 및 머신 러닝 작업에 유연한 옵션이 됩니다.
Kdb: 개요 및 핵심 기술
KDB는 GPU 없이 실시간 데이터 처리를 위해 설계된 시계열 데이터베이스입니다. 원시 데이터를 처리하고, 벡터 임베딩을 생성하고, 이를 저장하며, 실시간으로 유사도 검색을 실행합니다. 멀티모달 성능은 다양한 데이터 유형과 사용 사례를 지원하며, 스트리밍, 임베딩 생성, 벡터 데이터베이스 기능, 원시 데이터 처리, 시계열 처리 및 분석을 통합 솔루션으로 결합합니다. 이러한 포괄적인 접근 방식은 개발자를 위한 기술 스택을 단순화하고 KDB가 다양한 애플리케이션에 적응할 수 있도록 합니다.
KDB의 주요 기능 중 하나는 동적 인덱싱으로, 엄격한 인덱스 제한 없이 유사도 검색을 위한 벡터 임베딩을 유연하게 선택할 수 있게 해줍니다. 이는 더 빠르고 유연한 검색 기능으로 이어집니다. KDB는 데이터셋 전반의 재인코딩을 지원하여, 서로 다른 차원의 원시 데이터를 재인코딩하고 저장함으로써 데이터셋 간 유사도 검색을 가능하게 합니다. 시계열 데이터의 경우, KDB는 임베딩 생성 없이도 고유한 유사도 검색 기능을 제공하여 빠르게 변화하는 데이터셋과 느리게 변화하는 데이터셋 모두에 다양하게 활용할 수 있습니다.
KDB는 필터를 사용하여 개발자가 벡터 유사도 검색을 기존 데이터베이스 쿼리와 결합할 수 있도록 함으로써 벡터 검색 기능을 강화합니다. 필터는 검색 매개변수에 기반한 사용자 지정 제약 조건을 적용합니다. KDB는 여러 검색 방법을 지원하며, 각 방법은 고유한 트레이드오프를 제공합니다. 여기에는 정확한 최근접 이웃의 완전 탐색을 위한 Flat 및 qFlat, 효율적인 그래프 기반 탐색을 위한 HNSW, 더 빠르지만 덜 정밀한 클러스터 기반 검색을 위한 IVF, 그리고 압축을 통해 메모리 효율성과 속도를 개선하는 IVFPQ가 포함됩니다.
새롭게 도입된 qHNSW 인덱스는 메모리 매핑 액세스를 통한 온디스크 스토리지를 허용함으로써 기존 벡터 인덱스의 한계를 해결합니다. 이는 대규모 데이터셋에 대한 확장성을 개선하고, 데이터 삽입 중 메모리 사용량을 줄이며, 검색 중 증분 디스크 액세스를 제공합니다. qHNSW는 온디스크 스토리지 덕분에 비용 효율성이 더 높으며, 사용자가 메모리 제약이 아니라 사용 가능한 디스크 공간에 의해서만 제한되는 여러 인덱스를 동시에 생성하고 검색할 수 있게 합니다. KDB.AI에서 인메모리 인덱스와 온디스크 인덱스 중 선택할 수 있는 이러한 유연성은 개발자가 특정 요구 사항과 사용 가능한 리소스를 기반으로 애플리케이션을 최적화할 수 있게 해줍니다.
벡터 검색을 위한 Couchbase와 Kdb의 주요 차이점
검색 방법론:
Couchbase는 벡터 검색을 위한 여러 접근 방식을 제공합니다. 벡터를 검색 가능한 필드로 변환하여 Full Text Search (FTS)를 벡터 데이터에 맞게 조정하거나, 애플리케이션 수준의 유사도 계산을 위해 원시 벡터 임베딩을 저장할 수 있습니다. 반면 Kdb는 Flat, qFlat, HNSW, IVF, IVFPQ를 포함한 여러 방법으로 내장 벡터 검색 기능을 제공합니다. Kdb의 동적 인덱싱은 엄격한 인덱스 제한 없이 벡터 임베딩을 유연하게 선택할 수 있게 해줍니다.
데이터 처리:
Couchbase는 JSON 문서 처리에 뛰어나며, JSON 구조 내에 벡터 임베딩을 저장할 수 있습니다. 반정형 데이터에 적합하며 관계형 데이터베이스와 NoSQL 데이터베이스의 기능을 결합합니다. Kdb는 원시 데이터, 벡터 임베딩, 시계열 데이터를 포함한 다양한 데이터 유형을 지원하며, 멀티모달 성능을 위해 설계되었습니다. 스트리밍 데이터를 처리하고, 임베딩을 생성하며, 시계열을 효율적으로 처리할 수 있습니다.
확장성 및 성능:
Couchbase는 클라우드, 모바일, AI, 엣지 컴퓨팅에 적합한 분산 데이터베이스로 설명됩니다. Kdb는 GPU 없이도 실시간 데이터 처리에서 높은 성능을 보이는 것으로 알려져 있습니다. qHNSW 인덱스를 통해 향상된 확장성을 제공하며, 이는 메모리 매핑 접근 방식으로 온디스크 저장을 가능하게 하여 메모리 사용량을 줄이고 여러 인덱스 검색을 동시에 수행할 수 있게 합니다.
유연성 및 사용자 지정:
Couchbase는 외부 라이브러리와의 통합을 포함하여 다양한 접근 방식을 통해 벡터 검색을 구현하는 데 유연성을 제공합니다. Kdb는 다양한 데이터 유형과 사용 사례를 지원하는 멀티모달 접근 방식을 통해 유연성을 제공합니다. 필터를 사용하여 벡터 유사도 검색과 기존 데이터베이스 쿼리를 결합할 수 있으며, 서로 다른 트레이드오프를 가진 여러 검색 방법을 제공합니다.
통합 및 생태계:
Couchbase는 벡터 검색을 위한 전문 라이브러리와 통합될 수 있습니다. Kdb는 스트리밍, 임베딩 생성, 벡터 데이터베이스 기능, 원시 데이터 처리, 시계열 처리, 분석을 하나의 솔루션으로 통합하여 개발자에게 기술 스택을 단순화할 수 있는 가능성을 제공합니다.
각 기술을 선택해야 하는 경우
Couchbase:
벡터 임베딩이 포함된 JSON 문서를 처리할 수 있는 유연한 NoSQL 데이터베이스가 필요할 때 Couchbase를 선택하세요. 벡터 검색 기능이 필요한 클라우드, 모바일, AI, 엣지 컴퓨팅 애플리케이션에 적합합니다. Full Text Search를 조정하거나, 애플리케이션 수준 계산을 수행하거나, 전문 라이브러리와 통합하는 등 다양한 접근 방식으로 벡터 검색을 구현하려는 경우 Couchbase가 좋은 선택입니다. 특히 추천 시스템이나 의미 기반 검색을 바탕으로 한 검색 증강 생성에 대해 기존 문서 저장소와 벡터 유사도 검색을 결합해야 하는 프로젝트에 이상적입니다.
Kdb:
시계열 데이터를 다루고 있으며 GPU 없이 실시간 처리 기능이 필요할 때 Kdb를 선택하세요. 원시 데이터를 처리하고, 벡터 임베딩을 생성하며, 유사도 검색을 모두 실시간으로 실행해야 하는 애플리케이션에 더 나은 선택입니다. Kdb는 스트리밍 데이터와 시계열을 포함한 다양한 데이터 유형 전반에서 멀티모달 성능이 필요한 사용 사례에 적합합니다. 데이터셋 간 유사도 검색을 수행해야 하거나 빠르게 변하는 데이터셋과 느리게 변하는 데이터셋을 모두 다룰 때 이상적입니다. Kdb는 벡터 유사도 검색과 기존 데이터베이스 쿼리를 결합해야 하거나, 대규모 벡터 검색 작업을 위한 온디스크 저장을 포함한 유연한 인덱싱 옵션이 필요할 때도 좋은 선택입니다.
이 글은 Couchbase와 Kdb에 대한 개요를 제공하지만, 특정 사용 사례를 기준으로 이러한 데이터베이스를 평가하는 것이 중요합니다. 이 과정에 도움이 될 수 있는 도구 중 하나는 벡터 데이터베이스 성능 비교를 위해 설계된 오픈 소스 벤치마킹 도구인 VectorDBBench입니다. 궁극적으로, 특정 데이터셋과 쿼리 패턴을 사용한 철저한 벤치마킹은 분산 데이터베이스 시스템에서 벡터 검색에 대한 이 두 가지 강력하지만 서로 다른 접근 방식 중 하나를 현명하게 결정하는 데 필수적일 것입니다.
오픈 소스 VectorDBBench를 사용하여 직접 벡터 데이터베이스 평가 및 비교하기
VectorDBBench는 고성능 데이터 저장 및 검색 시스템, 특히 벡터 데이터베이스가 필요한 사용자를 위해 설계된 오픈 소스 벤치마킹 도구입니다. 이 도구를 사용하면 사용자는 자체 데이터셋을 사용하여 Milvus 및 Zilliz Cloud(관리형 Milvus)와 같은 다양한 벡터 데이터베이스 시스템의 성능을 테스트하고 비교하여 자신의 사용 사례에 가장 적합한 것을 결정할 수 있습니다. VectorDBBench를 사용하면 사용자는 마케팅 주장이나 일화적 증거에 의존하지 않고 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 성능 개선에 전념하는 개발자 커뮤니티에 의해 활발히 유지관리되고 있습니다.
벤치마크 결과를 재현하거나 자체 데이터셋에서 성능 결과를 얻으려면 GitHub repository에서 VectorDBBench를 다운로드하세요.
VectorDBBench Leaderboard에서 주요 벡터 데이터베이스의 성능을 빠르게 살펴보세요.
벡터 데이터베이스 평가에 대해 자세히 알아보려면 다음 블로그를 읽어보세요.
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