Couchbase vs TiDB: AI 앱에 적합한 벡터 데이터베이스 선택하기
벡터 데이터베이스란 무엇인가요?
Couchbase와 TiDB를 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 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 기술입니다.
시장에는 다음을 포함하여 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 전통적인 데이터베이스.
Couchbase는 애드온으로 벡터 검색 기능을 갖춘 분산형 멀티모델 NoSQL 문서 지향 데이터베이스입니다. TiDB는 애드온으로 벡터 검색 기능을 갖춘 전통적인 데이터베이스입니다.
Couchbase란 무엇인가요? 개요
Couchbase는 클라우드, 모바일, AI 및 엣지 컴퓨팅용 애플리케이션을 구축하는 데 사용할 수 있는 분산형 오픈 소스 NoSQL 데이터베이스입니다. 관계형 데이터베이스의 강점과 JSON의 유연성을 결합합니다. Couchbase는 또한 벡터 인덱스를 기본적으로 지원하지 않음에도 불구하고 벡터 검색을 구현할 수 있는 유연성을 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 사용할 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 검색용으로 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. 여기에는 문서를 검색하고 벡터 간 코사인 유사도나 유클리드 거리와 같은 지표를 계산하여 가장 가까운 일치 항목을 식별하는 작업이 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 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.
TiDB란? 개요
PingCAP에서 개발한 TiDB는 하이브리드 트랜잭션 및 분석 처리(HTAP) 기능을 제공하는 오픈 소스 분산 SQL 데이터베이스입니다. MySQL과 호환되므로 MySQL 생태계에 이미 익숙한 팀이 쉽게 도입할 수 있습니다. TiDB의 분산 SQL 아키텍처는 SQL 데이터베이스의 관계형 모델을 유지하면서 NoSQL 데이터베이스와 같은 수평 확장성을 제공하므로, 트랜잭션 및 분석 워크로드를 모두 처리하는 데 매우 유연합니다.
TiDB의 핵심 강점 중 하나는 HTAP 아키텍처로, 이를 통해 단일 데이터베이스에서 트랜잭션(OLTP) 및 분석(OLAP) 워크로드를 처리할 수 있어 별도 시스템의 필요성을 줄입니다. 또한 TiDB의 MySQL 호환성은 애플리케이션 코드에 큰 변경 없이 MySQL에 의존하는 기존 환경에 쉽게 통합할 수 있게 해줍니다. 이 데이터베이스는 또한 자동 샤딩 기능을 갖추고 있어, 강력한 일관성을 유지하면서 읽기 및 쓰기 성능을 향상시키기 위해 데이터를 노드 전반에 자동으로 분산합니다.
TiDB는 외부 라이브러리 및 플러그인과의 통합을 통해 벡터 검색을 지원하여, 벡터화된 데이터의 효율적인 관리 및 쿼리를 가능하게 합니다. 이 기능은 TiDB의 HTAP 아키텍처와 결합되어, 트랜잭션 및 분석 워크로드와 함께 벡터 검색 기능이 필요한 기업에 다재다능한 옵션이 됩니다. TiDB의 분산 아키텍처는 필요한 구성이 완료되면 대규모 벡터 쿼리를 처리할 수 있게 해줍니다.
TiDB에 벡터 검색 기능을 포함하려면 추가 구성이 필요하지만, 시스템의 SQL 호환성 덕분에 개발자는 벡터 검색을 기존 관계형 쿼리와 결합할 수 있습니다. 이러한 유연성은 TiDB를 벡터 검색과 관계형 데이터베이스 기능을 모두 필요로 하는 복잡한 애플리케이션에 적합하게 만들며, 다양한 데이터 관리 요구 사항을 위한 포괄적인 솔루션을 제공합니다.
벡터 검색을 위한 Couchbase와 TiDB의 주요 차이점
검색 방법론:
Couchbase는 벡터 데이터를 검색 가능한 필드로 변환하여 전체 텍스트 검색(FTS)을 벡터 검색에 맞게 조정합니다. 또한 원시 벡터 임베딩을 저장하고 애플리케이션 수준에서 유사도 계산을 수행할 수도 있습니다. 반면 TiDB는 벡터 검색을 위해 외부 라이브러리 및 플러그인과의 통합에 의존합니다. 이는 Couchbase가 벡터 검색에 대해 더 많은 내장 옵션을 제공하는 반면, TiDB의 접근 방식은 추가 설정이 필요할 수 있지만 특수 벡터 검색 라이브러리를 활용할 가능성이 있음을 의미합니다.
데이터 처리:
Couchbase는 JSON 문서 처리에 뛰어난 NoSQL 데이터베이스로, 반정형 데이터에 매우 적합합니다. JSON 구조 내에 벡터 임베딩을 저장할 수 있습니다. TiDB는 하이브리드 트랜잭션 및 분석 처리(HTAP) 아키텍처를 갖춘 분산 SQL 데이터베이스입니다. 관계형 모델에서 정형 데이터를 관리하는 동시에 통합 기능을 통해 벡터 데이터도 지원합니다. TiDB의 SQL 호환성은 벡터 데이터와 함께 기존 정형 데이터를 다루기 더 쉽게 만들어 줄 수 있습니다.
확장성 및 성능:
두 데이터베이스 모두 확장성을 위한 분산 아키텍처를 제공합니다. Couchbase는 벡터 검색 기능을 포함한 NoSQL 작업에 대해 수평 확장을 제공합니다. TiDB는 자동 샤딩을 제공하여 성능 향상을 위해 데이터를 노드 전반에 자동으로 분산합니다. TiDB의 HTAP 아키텍처는 트랜잭션 워크로드와 분석 워크로드를 모두 효율적으로 처리할 수 있게 합니다. 벡터 검색의 경우, 성능은 Couchbase에서 선택한 구현 방식과 TiDB에서 사용되는 외부 라이브러리에 따라 달라집니다.
유연성 및 사용자 지정:
Couchbase는 벡터 검색 구현 방식에서 유연성을 제공하여 개발자가 FTS 사용, 애플리케이션 수준 계산, 또는 외부 라이브러리와의 통합 중에서 선택할 수 있게 합니다. TiDB의 SQL 호환성과 벡터 검색 기능의 결합은 기존 관계형 쿼리와 벡터 연산을 결합하는 데 유연성을 제공합니다. TiDB는 관계형 데이터와 벡터 데이터를 모두 포함하는 복잡한 쿼리에 대해 더 직관적인 옵션을 제공할 수 있습니다.
통합 및 생태계:
Couchbase는 다양한 데이터 처리 도구와 잘 통합됩니다. MySQL과 호환되는 TiDB는 MySQL을 사용하는 환경에 쉽게 통합됩니다. 또한 외부 벡터 검색 라이브러리와도 함께 작동합니다. TiDB의 통합은 이미 MySQL 기반 시스템을 사용하고 있는 팀에게 더 원활할 수 있습니다.
사용 편의성:
Couchbase는 NoSQL 데이터베이스를 처음 접하는 팀에게 학습 곡선이 더 가파를 수 있지만, 벡터 검색을 구현하는 여러 접근 방식을 제공합니다. TiDB의 MySQL 호환성은 SQL 데이터베이스에 익숙한 팀이 더 쉽게 도입할 수 있게 할 수 있습니다. 그러나 TiDB에서 벡터 검색을 설정하려면 추가 구성 단계가 필요할 수 있습니다.
비용 고려 사항:
두 데이터베이스 모두 오픈 소스이지만 운영 비용은 달라질 수 있습니다. Couchbase의 비용은 배포 규모와 사용되는 기능에 따라 달라집니다. TiDB의 비용은 HTAP 아키텍처에 필요한 리소스와 추가 벡터 검색 통합에 의해 영향을 받을 수 있습니다. 두 제품 모두 추가 기능을 갖춘 엔터프라이즈 버전을 제공하며, 이는 가격에 영향을 미칩니다.
보안 기능:
Couchbase는 암호화, 인증, 액세스 제어와 같은 기능을 제공합니다. 엔터프라이즈급 데이터베이스인 TiDB도 유사한 보안 기능을 제공할 가능성이 높습니다. 벡터 검색에 대한 구체적인 보안 기능은 Couchbase의 구현 방식과 TiDB에서 선택한 외부 라이브러리에 따라 달라집니다.
각 기술을 선택해야 하는 경우
Couchbase:
JSON 문서 내에 벡터 임베딩을 저장하고 검색해야 하는 애플리케이션에는 Couchbase를 선택하세요. 특히 추천 시스템이나 시맨틱 검색 기반의 검색 증강 생성에 사용되는 유사도 검색에 의존하는 AI 및 머신 러닝 작업에 적합합니다. Couchbase는 클라우드, 모바일, AI 또는 엣지 컴퓨팅 애플리케이션을 위한 벡터 검색 기능을 갖춘 NoSQL 데이터베이스가 필요한 프로젝트에 잘 맞습니다. 다양한 접근 방식을 통해 벡터 검색을 구현할 수 있는 유연성을 제공합니다.
TiDB:
트랜잭션 처리와 분석 처리를 벡터 검색 기능과 함께 모두 처리할 수 있는 SQL 데이터베이스가 필요할 때 TiDB를 선택하세요. 애플리케이션 코드에 큰 변경 없이 벡터 검색을 추가하고자 하는 MySQL 환경에서 작업하는 팀에 이상적입니다. TiDB는 벡터 검색과 기존 관계형 쿼리를 결합해야 하는 복잡한 애플리케이션에 적합합니다. 강력한 일관성과 분산 노드 전반의 자동 샤딩도 필요로 하는 중간 규모의 벡터 쿼리에 좋은 옵션입니다. TiDB는 구조화된 데이터와 벡터 검색을 포함한 다양한 데이터 관리 요구 사항을 위한 포괄적인 솔루션을 제공합니다.
결론:
벡터 검색을 위해 Couchbase와 TiDB 중에서 선택할 때는 구체적인 데이터 관리 요구 사항과 기존 인프라를 고려하세요. JSON 문서에 임베디드된 벡터 데이터를 처리할 수 있고 벡터 검색을 구현하는 여러 접근 방식을 제공하는 유연한 NoSQL 솔루션이 필요하다면 Couchbase가 좋은 선택입니다. 특히 유사도 검색을 포함하는 AI 및 머신러닝 작업에 적합합니다. 반면에, 트랜잭션 및 분석 워크로드를 벡터 검색 기능과 함께 처리할 수 있는 SQL 호환 데이터베이스가 필요하다면 TiDB가 더 나은 옵션입니다. TiDB의 강점은 기존 관계형 쿼리와 벡터 연산을 결합할 수 있는 능력에 있으며, 따라서 구조화된 데이터 관리와 벡터 검색 기능을 모두 필요로 하는 복잡한 애플리케이션에 적합합니다. 두 데이터베이스 모두 확장성을 제공하고 대규모 데이터셋을 처리할 수 있지만, 서로 다른 사용 사례와 데이터 모델을 대상으로 합니다.
이 글은 Couchbase와 TiDB의 개요를 제공하지만, 특정 사용 사례를 기준으로 이러한 데이터베이스를 평가하는 것이 중요합니다. 이 과정에 도움을 줄 수 있는 도구 중 하나는 벡터 데이터베이스 성능 비교를 위해 설계된 오픈 소스 벤치마킹 도구인 VectorDBBench입니다. 궁극적으로, 분산 데이터베이스 시스템에서 벡터 검색을 위한 이 두 가지 강력하지만 서로 다른 접근 방식 중에서 정보에 입각한 결정을 내리려면 특정 데이터셋과 쿼리 패턴을 사용한 철저한 벤치마킹이 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 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 오픈 소스 라이선스에 따라 라이선스가 부여되어 있어 누구나 자유롭게 사용, 수정 및 배포할 수 있습니다. 이 도구는 기능과 성능 개선에 전념하는 개발자 커뮤니티에 의해 활발히 유지 관리되고 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 더 알아보려면 다음 블로그를 읽어보세요.
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