Couchbase vs Singlestore: AI 앱에 적합한 벡터 데이터베이스 선택하기
벡터 데이터베이스란 무엇인가?
Couchbase와 Singlestore를 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 중추적인 역할을 하며 더 고급 데이터 분석과 검색을 가능하게 합니다.
벡터 데이터베이스의 일반적인 사용 사례에는 전자상거래 제품 추천, 콘텐츠 발견 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 있는 전통적인 데이터베이스.
Couchbase는 분산형 멀티 모델 NoSQL 문서 지향 데이터베이스이고, SingleStore는 분산형 SQL 데이터베이스(이전 명칭 Memsql)입니다. 둘 다 애드온으로 벡터 검색 기능을 제공합니다. 이 글에서는 이들의 벡터 검색 기능을 비교합니다.
Couchbase란 무엇인가? 개요
Couchbase는 클라우드, 모바일, AI 및 엣지 컴퓨팅을 위한 분산형 오픈 소스 NoSQL 데이터베이스입니다. 관계형 데이터베이스의 장점과 JSON의 유연성을 결합합니다. Couchbase는 네이티브 벡터 인덱스가 없더라도 벡터 검색을 수행할 수 있게 해줍니다. 개발자는 머신러닝 모델이 생성한 수치적 표현인 벡터 임베딩을 JSON 구조의 일부로 Couchbase 문서 내에 저장할 수 있습니다. 이러한 벡터는 추천 시스템이나 검색 증강 생성과 같은 유사도 검색 사용 사례에 활용될 수 있으며, 둘 다 고차원 공간에서 서로 가까운 데이터 포인트를 찾는 것이 중요한 의미론적 검색을 기반으로 합니다.
Couchbase에서 벡터 검색을 수행하는 한 가지 방법은 Full Text Search (FTS)를 사용하는 것입니다. FTS는 텍스트 검색을 위해 설계되었지만, 벡터 데이터를 검색 가능한 필드로 변환함으로써 벡터 검색에 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 벡터를 텍스트와 유사한 데이터로 토큰화할 수 있으며, FTS는 해당 토큰을 기반으로 인덱싱하고 검색할 수 있습니다. 이를 통해 근사 벡터 검색과 유사도가 가까운 벡터를 가진 문서를 쿼리하는 방법을 제공할 수 있습니다.
또는 개발자는 원시 벡터 임베딩을 Couchbase에 저장하고 애플리케이션 수준에서 벡터 유사도 계산을 수행할 수 있습니다. 이는 문서를 검색한 뒤 코사인 유사도나 유클리드 거리와 같은 지표를 벡터 간에 계산하여 가장 가까운 일치 항목을 찾는 것을 의미합니다. 이 방식에서는 Couchbase가 벡터의 저장소로 사용되고, 애플리케이션이 수학적 계산을 처리합니다.
더 고급 사용 사례의 경우 일부 개발자는 벡터 검색을 가능하게 하는 전문 라이브러리나 알고리즘과 Couchbase를 통합합니다. 이러한 통합을 통해 Couchbase는 문서 저장소를 관리하고 외부 라이브러리는 실제 벡터 비교를 수행할 수 있습니다. 이런 방식으로 Couchbase는 여전히 벡터 검색을 수행하는 솔루션의 일부가 될 수 있습니다.
이러한 접근 방식을 사용하면 Couchbase를 벡터 검색 기능에 활용할 수 있으며, 유사도 검색이 필요한 다양한 AI 및 머신 러닝 사용 사례에 유연한 옵션이 될 수 있습니다.
Singlestore란 무엇인가요? 개요
SingleStore는 관계형 데이터베이스 기능과 벡터 데이터베이스 처리를 결합한 분산 SQL 데이터베이스(이전명 Memsql)입니다. SQL 지원, 분산 쿼리 처리, 전체 텍스트 검색, ACID 트랜잭션 및 벡터 유사도 검색을 제공합니다. 하나의 시스템에서 구조화된 데이터와 벡터 임베딩을 모두 저장하고 쿼리할 수 있으므로, 여러 전문 도구가 필요하지 않습니다.
SingleStore의 큰 장점은 일반적인 데이터베이스 작업과 함께 벡터 데이터를 처리할 수 있다는 점입니다. 텍스트나 이미지 같은 객체의 의미적 의미를 숫자 배열로 표현하는 벡터 임베딩은 SingleStore 테이블에 blob으로 저장될 수 있습니다. 그런 다음 DOT_PRODUCT 또는 EUCLIDEAN_DISTANCE와 같은 유사도 함수를 사용하여 해당 벡터를 검색할 수 있습니다. 이는 정확한 키워드 일치가 아니라 의미를 기반으로 결과를 찾고자 하는 의미론적 검색에 매우 유용합니다.
SingleStore의 벡터 검색은 개발자와 데이터 엔지니어에게 여러 이점을 제공합니다. 벡터 데이터와 관계형 데이터를 하나의 시스템에 저장함으로써 서로 다른 하위 시스템 간의 데이터 이동을 최소화하고, 잠재적으로 운영 비용을 낮추며 애플리케이션 아키텍처를 단순화합니다. 또한 이 플랫폼은 벡터 유사도와 전체 텍스트 검색 또는 기타 SQL 작업을 결합하는 하이브리드 검색도 지원하므로 복잡한 쿼리에 대해 더 많은 옵션을 제공합니다.
벡터 검색 기능을 추가하려는 팀에게 SingleStore는 이를 쉽게 해줍니다. 벡터는 표준 SQL INSERT 문, LOAD DATA 명령 또는 데이터 파이프라인을 사용하여 데이터베이스에 로드할 수 있습니다. 이 시스템은 인기 있는 대규모 언어 모델과 맞춤형 학습 모델을 포함한 다양한 임베딩 소스를 지원합니다. SingleStore의 SQL 인터페이스를 사용하면 관계형 데이터베이스에 이미 익숙한 팀이 고급 벡터 검색 기능을 쉽게 사용할 수 있습니다.
주요 차이점
검색 방법론:
SingleStore는 벡터 검색 기능을 제공하여 blob으로 저장된 벡터 데이터에 DOT_PRODUCT 및 EUCLIDEAN_DISTANCE와 같은 유사도 함수를 직접 사용할 수 있게 합니다. Couchbase는 네이티브 벡터 인덱스는 없지만 벡터 검색을 위한 우회 방법을 제공합니다. 벡터 데이터를 검색 가능한 필드로 변환하여 Full Text Search (FTS)를 사용하거나, 벡터 유사도에 대해 애플리케이션 수준 계산에 의존합니다.
데이터 처리:
SingleStore는 관계형 데이터베이스 기능과 벡터 처리를 결합하여 하나의 시스템에서 구조화된 데이터와 벡터 임베딩을 모두 저장하고 쿼리할 수 있게 합니다. NoSQL 데이터베이스인 Couchbase는 JSON 문서 처리에 강점을 가지며, JSON 구조 내에 벡터 임베딩을 저장할 수 있는 기능을 포함해 반정형 및 비정형 데이터에 대한 유연성을 제공합니다.
확장성 및 성능:
두 시스템 모두 분산 환경을 위해 설계되었습니다. SingleStore의 분산 쿼리 처리는 관계형 데이터와 벡터 데이터를 모두 포함하는 대규모 데이터셋과 복잡한 쿼리를 효율적으로 처리할 수 있게 합니다. Couchbase의 분산 아키텍처도 확장성을 지원하지만, 벡터 검색의 성능은 선택한 구현 방법에 따라 달라질 수 있습니다.
유연성 및 사용자 지정:
SingleStore는 SQL 기반 쿼리를 제공하며 벡터 유사도와 전체 텍스트 검색 및 기타 SQL 작업을 결합하는 하이브리드 검색을 지원합니다. Couchbase는 JSON 문서 구조를 통해 데이터 모델링의 유연성을 제공하며, FTS 또는 외부 라이브러리를 통한 맞춤형 벡터 검색 구현을 허용합니다.
통합 및 생태계:
SingleStore는 SQL 기반 도구와 잘 통합되며, 인기 있는 대규모 언어 모델을 포함한 다양한 임베딩 소스를 지원합니다. Couchbase는 NoSQL 데이터베이스이므로 고급 벡터 검색 기능을 위해 추가 통합이나 외부 라이브러리가 필요할 수 있지만, 모바일 및 엣지 컴퓨팅 시나리오에 대한 우수한 지원을 제공합니다.
사용 편의성:
SingleStore의 SQL 인터페이스는 관계형 데이터베이스 경험이 있는 팀에 더 익숙할 수 있어, 벡터 검색 기능 도입을 잠재적으로 쉽게 해줍니다. Couchbase는 NoSQL 개념에 대한 이해와 벡터 작업을 위한 잠재적인 맞춤형 구현이 필요하므로, 벡터 검색에 있어 학습 곡선이 더 가파를 수 있습니다.
비용 고려 사항:
SingleStore의 통합 접근 방식은 여러 전문 도구의 필요성을 줄여 운영 비용을 낮출 수 있습니다. Couchbase의 비용 효율성은 특정 벡터 검색 구현 방식과 필요한 추가 도구 또는 서비스에 따라 달라질 수 있습니다.
보안 기능:
두 시스템 모두 엔터프라이즈급 데이터베이스에서 일반적으로 제공되는 보안 기능을 제공합니다. SingleStore는 표준 SQL 기반 보안 모델을 제공하는 반면, Couchbase는 NoSQL 지향 보안 기능을 제공합니다. 벡터 데이터의 구체적인 보안 요구 사항은 각 시스템의 전체 보안 모델 맥락에서 고려해야 합니다.
각각을 선택해야 하는 경우
Couchbase: JSON 문서를 활용한 유연한 NoSQL 데이터 모델링이 필요할 때, 특히 모바일 및 엣지 컴퓨팅에서 사용하세요. 반정형 또는 비정형 데이터를 저장하고 검색하는 애플리케이션에 적합하며, 벡터 검색이 핵심 기능이라기보다 있으면 좋은 기능인 경우에 좋습니다. Couchbase는 강력한 JSON 문서 저장 및 검색 기능을 갖춘 분산 데이터베이스가 필요하고, 맞춤형 벡터 검색을 구현하거나 벡터 작업을 위해 외부 라이브러리와 통합할 수 있는 프로젝트에 적합합니다.
SingleStore: 관계형 데이터와 벡터 검색이 모두 필요할 때 사용하세요. 기존 SQL과 벡터 유사도 검색을 결합한 복잡한 쿼리를 수행해야 하는 애플리케이션에 적합합니다. SingleStore는 고급 분석 플랫폼, 추천 시스템 또는 구조화된 데이터도 처리해야 하는 의미 기반 검색 애플리케이션처럼 SQL 환경 내부에 벡터 검색을 통합해야 하는 프로젝트에 매우 적합합니다. 또한 이미 SQL에 익숙하고 기존 데이터 인프라에 벡터 검색을 추가하려는 팀에도 좋습니다.
요약
Couchbase의 강점은 NoSQL 아키텍처, JSON 지원, 모바일 및 엣지 컴퓨팅에 있습니다. 다양한 유형의 데이터를 처리할 수 있고 맞춤형 구현이나 통합을 통해 벡터 검색을 수행할 수 있는 범용 플랫폼입니다.
SingleStore는 SQL 환경 내부의 네이티브 벡터 검색을 통해 관계형 데이터와 벡터 데이터 모두를 위한 통합 솔루션입니다. 복잡한 분석 워크로드를 위해 데이터베이스 작업과 벡터 처리를 결합하는 데 강점이 있습니다.
사용 사례, 데이터 유형 및 성능 요구 사항에 따라 Couchbase와 SingleStore 중에서 선택하세요. 프로젝트가 주로 JSON 문서 중심이고 벡터 검색이 있으면 좋은 기능으로서 유연한 데이터 모델링이 필요하다면 Couchbase가 적합할 수 있습니다. 애플리케이션이 구조화된 데이터와 벡터 유사도 검색을 모두 포함한 복잡한 쿼리를 수행해야 하고 SQL 호환성을 원한다면 SingleStore가 더 나은 선택일 수 있습니다. 결정을 내릴 때 팀의 전문성, 기존 기술 스택, 확장성 요구 사항, 그리고 전체 애플리케이션 아키텍처에서 벡터 검색이 얼마나 중요한지를 고려하세요.
이 글은 Couchbase와 Singlestore에 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, 분산 데이터베이스 시스템에서 벡터 검색에 대한 이 두 가지 강력하지만 서로 다른 접근 방식 사이에서 정보에 입각한 결정을 내리려면 특정 데이터셋과 쿼리 패턴을 사용한 철저한 벤치마킹이 필수적입니다.
오픈소스 VectorDBBench를 사용하여 직접 벡터 데이터베이스 평가 및 비교하기
VectorDBBench는 고성능 데이터 저장 및 검색 시스템, 특히 벡터 데이터베이스가 필요한 사용자를 위해 설계된 오픈소스 벤치마킹 도구입니다. 이 도구를 사용하면 사용자는 자체 데이터셋을 사용하여 Milvus 및 Zilliz Cloud(관리형 Milvus)와 같은 다양한 벡터 데이터베이스 시스템의 성능을 테스트하고 비교하며, 자신의 사용 사례에 가장 적합한 시스템을 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 오픈소스 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 자체 데이터셋에서 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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