Couchbase vs MyScale: AI 앱에 적합한 벡터 데이터베이스 선택하기
벡터 데이터베이스란 무엇인가요?
Couchbase와 MyScale을 비교하기 전에, 먼저 벡터 데이터베이스의 개념을 살펴보겠습니다.
벡터 데이터베이스는 고차원 벡터를 저장하고 쿼리하도록 특별히 설계되었으며, 이는 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 고도화된 데이터 분석과 검색을 가능하게 합니다.
벡터 데이터베이스의 일반적인 사용 사례에는 전자상거래 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 AI 환각과 같은 문제를 줄이기 위해 외부 지식을 제공함으로써 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 애드온을 갖춘 기존 데이터베이스.
Couchbase는 벡터 검색 기능을 애드온으로 갖춘 분산형 멀티모델 NoSQL 문서 지향 데이터베이스입니다. MyScale은 벡터 검색 기능을 애드온으로 갖춘 ClickHouse 기반의 컬럼 지향 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 범용성을 결합합니다. Couchbase는 벡터 인덱스에 대한 네이티브 지원이 없음에도 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, 여기서는 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 촉진하고, 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. 이는 문서를 검색하고 벡터 간 코사인 유사도 또는 유클리드 거리와 같은 메트릭을 계산하여 가장 가까운 일치 항목을 식별하는 것을 포함합니다. 이 방법을 사용하면 Couchbase는 벡터를 위한 스토리지 솔루션으로 기능하고, 애플리케이션은 수학적 비교 로직을 처리할 수 있습니다.
더 고급 사용 사례의 경우, 일부 개발자는 Couchbase를 효율적인 벡터 검색을 가능하게 하는 특수 라이브러리나 알고리즘(예: FAISS 또는 HNSW)과 통합합니다. 이러한 통합을 통해 Couchbase는 문서 저장소를 관리하고 외부 라이브러리는 실제 벡터 비교를 수행할 수 있습니다. 이런 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.
MyScale: 개요 및 핵심 기술
MyScale은 오픈 소스 ClickHouse 데이터베이스를 기반으로 구축된 클라우드 기반 데이터베이스 솔루션으로, AI 및 머신 러닝 워크로드를 위해 특별히 설계되었습니다. 구조화된 데이터와 벡터 데이터를 모두 처리할 수 있으며, 실시간 분석 및 머신 러닝 작업을 지원합니다. MyScale은 시계열 데이터, 벡터 검색, 전체 텍스트 검색에 중점을 두어 실시간 처리와 AI 기반 인사이트가 필요한 애플리케이션에 적합합니다. ClickHouse의 아키텍처를 활용함으로써 MyScale은 AI 애플리케이션에 높은 성능과 확장성을 제공합니다.
MyScale의 핵심 기능 중 하나는 네이티브 SQL 지원으로, 벡터 검색, 전체 텍스트 검색, 전통적인 SQL 쿼리를 통합 시스템에서 결합하여 복잡한 AI 기반 쿼리를 단순화합니다. 이 접근 방식은 여러 도구의 필요성을 줄이고 AI 애플리케이션의 확장성을 보장합니다. MyScale은 단일 플랫폼에서 구조화된 데이터와 벡터화된 데이터의 분석 처리를 지원하고 관리하며, 고급 OLAP 데이터베이스 아키텍처를 활용하여 벡터화된 데이터에 대한 작업을 효율적으로 실행합니다. 개발자는 SQL을 사용하여 MyScale과 상호작용할 수 있어, 관계형 데이터베이스에 익숙한 광범위한 프로그래머가 쉽게 접근할 수 있습니다.
MyScale은 다양한 사용 사례에 맞추기 위해 여러 벡터 인덱스 유형과 유사도 메트릭을 제공합니다. 유클리드 거리(L2), 내적(IP), 코사인 유사도와 같은 일반적인 거리 메트릭을 지원합니다. 이 데이터베이스는 MSTG(Multi-Scale Tree Graph), ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ, HNSW를 포함한 여러 인덱싱 알고리즘을 제공하며, 각각은 성능 튜닝을 위한 자체 매개변수 세트를 갖추고 있습니다. MyScale의 독점 MSTG 벡터 엔진은 NVMe SSD를 활용하여 데이터 밀도를 향상시켜, 성능과 비용 효율성 모두에서 특화된 벡터 데이터베이스를 능가할 수 있도록 합니다.
SQL 데이터베이스, 벡터 데이터베이스, 전체 텍스트 검색 엔진의 기능을 단일 시스템으로 통합함으로써 MyScale은 인프라 및 유지보수 비용을 줄이는 것을 목표로 합니다. 이러한 통합은 공동 데이터 쿼리와 분석을 용이하게 하여 AI 애플리케이션을 위한 다재다능한 데이터 기반을 구축합니다. MyScale은 또한 MyScale Telemetry를 통해 LLM 시스템에 대한 포괄적인 관측 가능성을 제공하여 효율적인 모니터링과 디버깅을 보장합니다. 데이터 복잡성이 증가함에 따라, MyScale은 컴퓨팅 성능과 서로 다른 데이터 유형 간의 통합을 유지하면서 새로운 데이터 모달리티와 데이터베이스 규모를 처리할 수 있는 미래 지향적 솔루션으로 자리매김하고 있습니다.
벡터 검색을 위한 Couchbase와 MyScale의 주요 차이점
검색 방법론
Couchbase는 네이티브 벡터 검색 지원이 없습니다. 벡터 검색을 위해 Full Text Search(FTS)를 조정하거나 애플리케이션 수준의 유사도 계산을 위해 원시 벡터 임베딩을 저장하는 것과 같은 우회 방법을 제공합니다. 일부 개발자는 벡터 검색을 위해 Couchbase를 외부 라이브러리와 통합합니다.
반면 MyScale은 네이티브 벡터 검색 기능을 제공합니다. 유클리드 거리, 내적, 코사인 유사도를 포함한 다양한 벡터 인덱스 유형과 유사도 메트릭을 지원합니다. MyScale은 MSTG, ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ, HNSW와 같은 인덱싱 알고리즘을 제공하여 더 효율적인 벡터 검색을 가능하게 합니다.
데이터 처리
Couchbase는 관계형 데이터베이스의 강점과 JSON의 유연성을 결합한 NoSQL 데이터베이스입니다. JSON 문서 내에 벡터 임베딩을 저장할 수 있어 다양한 데이터 유형에 적합합니다.
MyScale은 구조화된 데이터와 벡터 데이터를 모두 처리합니다. ClickHouse를 기반으로 구축되었으며, 시계열 데이터, 벡터 검색, 전문 검색을 위해 설계되었습니다. 이로 인해 MyScale은 AI 및 머신 러닝 워크로드에 더욱 특화되어 있습니다.
확장성 및 성능
Couchbase는 우수한 확장성을 제공할 수 있는 분산 아키텍처로 잘 알려져 있습니다. 그러나 벡터 검색의 경우 성능은 선택한 구현 방식과 사용되는 외부 라이브러리에 따라 달라질 수 있습니다.
MyScale은 고성능과 확장성을 위해 ClickHouse의 아키텍처를 활용합니다. 독자적인 MSTG 벡터 엔진은 NVMe SSD를 사용하여 데이터 밀도를 높이며, 성능과 비용 효율성 모두에서 전문 벡터 데이터베이스를 능가할 가능성이 있습니다.
유연성 및 사용자 지정
Couchbase는 벡터 검색 구현에 유연성을 제공하여 개발자가 FTS를 조정하거나, 애플리케이션 수준의 계산을 수행하거나, 외부 라이브러리와 통합하는 방식 중에서 선택할 수 있게 합니다.
MyScale은 SQL 쿼리, 벡터 검색, 전문 검색을 위한 통합 시스템을 제공합니다. 이러한 통합을 통해 여러 도구 없이도 복잡한 AI 기반 쿼리를 수행할 수 있습니다.
통합 및 생태계
Couchbase는 특히 NoSQL 생태계의 다양한 도구 및 프레임워크와 통합될 수 있습니다. 벡터 검색의 경우 전문 라이브러리와의 통합이 필요할 수 있습니다.
MyScale은 AI 및 머신 러닝 워크로드에 중점을 두며, 이러한 영역과 관련된 통합을 제공합니다. 또한 LLM 시스템 모니터링을 위한 MyScale Telemetry도 제공합니다.
사용 편의성
Couchbase는 벡터 검색 기능이 네이티브 기능이 아니기 때문에 더 많은 설정과 사용자 지정 개발이 필요할 수 있습니다.
MyScale은 SQL 지원을 제공하여 관계형 데이터베이스에 익숙한 개발자가 쉽게 접근할 수 있습니다. 다양한 데이터 유형과 검색 방법을 처리하는 통합 접근 방식은 개발을 단순화할 수 있습니다.
비용 고려 사항
Couchbase의 비용은 선택한 구현 방식과 벡터 검색에 필요한 추가 도구 또는 서비스에 따라 달라집니다.
MyScale은 여러 기능을 하나의 시스템으로 통합하여 인프라 및 유지 관리 비용을 줄이는 것을 목표로 합니다. 그러나 제공된 텍스트에는 구체적인 가격 정보가 나와 있지 않습니다.
각 기술을 선택해야 하는 경우
벡터 검색 애플리케이션을 위해 Couchbase와 MyScale 중에서 선택할 때는 프로젝트의 구체적인 요구 사항을 고려하세요. Couchbase는 벡터 검색 기능을 추가할 수 있는 유연한 NoSQL 데이터베이스가 필요한 프로젝트에 적합합니다. 벡터 검색이 주요 초점은 아니지만 JSON 문서 내에 벡터 임베딩을 저장해야 하는 애플리케이션에 적합합니다. 또한 Couchbase는 전문 라이브러리와의 통합을 허용하면서 벡터 검색 구현을 제어하고자 할 때도 강력한 선택지입니다. 분산 아키텍처는 특정 사용 사례에서 확장성에 유리할 수 있으며, 유연한 JSON 문서 모델은 적응 가능한 스키마 설계를 가능하게 합니다.
반면, MyScale은 AI 및 머신 러닝 중심 애플리케이션에 더 나은 옵션입니다. 이러한 워크로드를 위해 특별히 설계되었으며, 구조화된 데이터와 벡터 데이터를 모두 지원합니다. MyScale은 다양한 인덱스 유형과 유사도 메트릭을 갖춘 네이티브 벡터 검색 기능을 제공하므로, 내장 벡터 검색 기능이 필요한 프로젝트에 이상적입니다. 특히 단일 시스템에서 통합 SQL, 벡터 검색, 전체 텍스트 검색이 필요한 애플리케이션에 매우 적합합니다. MyScale은 벡터 검색과 함께 시계열 데이터를 다루는 시나리오에서도 뛰어납니다. 독자적인 MSTG 벡터 엔진으로 구동되는 고성능 벡터 검색 기능은 까다로운 애플리케이션에 유리할 수 있습니다. 또한 MyScale의 SQL 지원은 관계형 데이터베이스 경험이 있는 개발자도 쉽게 접근할 수 있게 해주며, 통합 접근 방식은 인프라 복잡성과 비용을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.
결론
벡터 검색을 위해 Couchbase와 MyScale 중에서 결정할 때는 구체적인 요구사항과 리소스를 고려하세요. Couchbase는 NoSQL 데이터베이스로서 유연성을 제공하며, Full Text Search를 조정하거나 외부 라이브러리를 통합하는 등 다양한 방법으로 벡터 검색을 구현할 수 있게 해줍니다. 벡터 데이터를 다른 유형의 데이터와 함께 처리할 수 있는 다목적 데이터베이스가 필요하다면 좋은 선택입니다. ClickHouse 기반으로 구축된 MyScale은 네이티브 벡터 검색 기능을 제공하며 AI 및 머신 러닝 워크로드를 위해 특별히 설계되었습니다. SQL 쿼리, 벡터 검색, 전체 텍스트 검색을 위한 통합 시스템을 제공하므로 AI 기반 애플리케이션 개발을 단순화할 수 있습니다. 선택은 팀의 전문성, 네이티브 벡터 검색 지원의 중요성, 그리고 범용 데이터베이스가 필요한지 아니면 AI 및 분석 작업을 위한 특화 솔루션이 필요한지와 같은 요소에 따라 달라져야 합니다.
이 글은 Couchbase와 MyScale에 대한 개요를 제공하지만, 특정 사용 사례를 기반으로 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 중에서 정보에 입각한 결정을 내리는 데 필수적입니다.
오픈 소스 VectorDBBench를 사용해 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 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 성능 개선에 전념하는 개발자 커뮤니티에 의해 활발히 유지관리되고 있습니다.
벤치마크 결과를 재현하거나 자체 데이터셋에서 성능 결과를 얻으려면 GitHub 저장소에서 VectorDBBench를 다운로드하세요.
VectorDBBench Leaderboard.에서 주요 벡터 데이터베이스의 성능을 빠르게 살펴보세요.
벡터 데이터베이스 평가에 대해 자세히 알아보려면 다음 블로그를 읽어보세요.
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