Elasticsearch vs MyScale GenAI 애플리케이션에 적합한 데이터베이스 선택하기
AI 기반 애플리케이션이 발전함에 따라 이러한 발전을 지원하는 벡터 검색 기능의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 이 블로그 게시물에서는 벡터 검색 기능을 갖춘 두 가지 주요 데이터베이스인 Elasticsearch와 MyScale에 대해 논의합니다. 각각은 추천 엔진, 이미지 검색, 시맨틱 검색과 같은 애플리케이션에 필수적인 기능인 벡터 검색을 처리하기 위한 강력한 기능을 제공합니다. 우리의 목표는 개발자와 엔지니어에게 명확한 비교를 제공하여, 특정 요구 사항에 가장 잘 부합하는 데이터베이스를 결정하는 데 도움을 주는 것입니다.
벡터 데이터베이스란 무엇인가요?
Elasticsearch와 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 고급화된 데이터 분석과 검색을 가능하게 합니다.
벡터 데이터베이스의 일반적인 사용 사례에는 이커머스 제품 추천, 콘텐츠 발견 플랫폼, 사이버 보안의 이상 탐지, 의료 이미지 분석, 자연어 처리(NLP) 작업이 포함됩니다. 또한 벡터 데이터베이스는 외부 지식을 제공하여 AI 환각과 같은 문제를 줄임으로써 대규모 언어 모델 (LLMs)의 성능을 향상시키는 기법인 검색 증강 생성(RAG)에서도 중요한 역할을 합니다.
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.
Elasticsearch는 Apache Lucene을 기반으로 한 검색 엔진이며, MyScale은 벡터 검색과 SQL 분석을 결합한 ClickHouse 기반 데이터베이스입니다. 둘 다 애드온으로 벡터 검색 기능을 갖추고 있습니다. 이 게시물은 이들의 벡터 검색 기능을 비교합니다.
Elasticsearch: 개요 및 핵심 기술
Elasticsearch는 Apache Lucene 라이브러리 위에 구축된 오픈 소스 검색 엔진입니다. 실시간 인덱싱과 전체 텍스트 검색으로 잘 알려져 있어, 대규모 애플리케이션과 로그 분석을 위한 대표적인 검색 솔루션입니다. Elasticsearch를 사용하면 대량의 데이터를 빠르고 효율적으로 검색하고 분석할 수 있습니다.
Elasticsearch는 퍼지 검색, 구문 일치, 관련성 순위 지정과 같은 기능을 갖추고 검색과 분석을 위해 구축되었습니다. 복잡한 검색 쿼리와 실시간 데이터 검색이 필요한 시나리오에 매우 적합합니다. AI 애플리케이션의 부상과 함께 Elasticsearch는 벡터 검색 기능을 추가하여 유사도 검색과 시맨틱 검색을 수행할 수 있게 되었으며, 이는 이미지 인식, 문서 검색, 생성형 AI와 같은 AI 사용 사례에 필요합니다.
벡터 검색
벡터 검색은 Apache Lucene을 통해 Elasticsearch에 통합되어 있습니다. Lucene은 데이터를 주기적으로 병합되는 불변 세그먼트로 구성하며, 벡터는 다른 데이터 구조와 동일한 방식으로 세그먼트에 추가됩니다. 이 프로세스에는 인덱싱 시점에 벡터를 메모리에 버퍼링한 다음, 필요할 때 이러한 버퍼를 세그먼트의 일부로 직렬화하는 과정이 포함됩니다. 세그먼트는 최적화를 위해 주기적으로 병합되며, 검색은 모든 세그먼트에 걸쳐 벡터 히트를 결합합니다.
벡터 인덱싱을 위해 Elasticsearch는 HNSW(Hierarchical Navigable Small World) 알고리즘을 사용하며, 이 알고리즘은 유사한 벡터가 서로 연결되는 그래프를 생성합니다. 이는 단순성, 강력한 벤치마크 성능, 그리고 인덱스를 완전히 재학습할 필요 없이 증분 업데이트를 처리할 수 있는 능력 때문에 선택되었습니다. 이 시스템은 일반적으로 수십 또는 수백 밀리초 내에 벡터 검색을 수행하며, 이는 브루트 포스 접근 방식보다 훨씬 빠릅니다.
Elasticsearch의 기술 아키텍처는 가장 큰 강점 중 하나입니다. 이 시스템은 동시 인덱싱 중에도 락 프리 검색을 지원하며, 문서를 업데이트할 때 서로 다른 필드 간에 엄격한 일관성을 유지합니다. 따라서 벡터 필드와 키워드 필드를 모두 업데이트하면, 검색은 모든 이전 값 또는 모든 새로운 값 중 하나만 보게 되며, 데이터 일관성이 보장됩니다. 시스템은 사용 가능한 RAM을 넘어 확장될 수 있지만, 벡터 데이터가 메모리에 맞을 때 성능이 최적화됩니다.
핵심 벡터 검색 기능을 넘어, Elasticsearch는 매우 가치 있게 만드는 실용적인 통합 기능을 제공합니다. 벡터 검색은 기존 Elasticsearch 필터와 결합될 수 있으므로, 벡터 유사도와 전체 텍스트 검색 결과를 혼합한 하이브리드 검색을 수행할 수 있습니다. 벡터 검색은 Elasticsearch의 보안 기능, 집계 및 인덱스 정렬과 완전히 호환되므로, 현대적인 검색 사용 사례를 위한 완전한 솔루션입니다.
MyScale이란? 개요 및 핵심 기술
MyScale은 오픈 소스 ClickHouse 데이터베이스 위에 구축된 클라우드 기반 데이터베이스로, AI 및 머신러닝 워크로드를 위해 설계되었습니다. 구조화된 데이터와 벡터 데이터, 실시간 분석 및 머신러닝을 처리할 수 있습니다. MyScale은 시계열, 벡터 검색 및 전체 텍스트 검색에 중점을 두고 있어 실시간 처리와 AI 기반 인사이트에 적합합니다. ClickHouse 아키텍처를 사용함으로써 MyScale은 AI를 위한 높은 성능과 확장성을 제공합니다.
MyScale의 핵심 기능 중 하나는 네이티브 SQL 지원으로, 벡터 검색, 전체 텍스트 검색 및 기존 SQL 쿼리를 하나의 시스템에 통합하여 AI 기반 쿼리를 단순화합니다. 이를 통해 여러 도구의 필요성이 줄어들고 AI를 위한 확장성이 높아집니다. MyScale은 OLAP 데이터베이스 아키텍처를 사용하여 하나의 플랫폼에서 구조화된 데이터와 벡터화된 데이터 모두의 분석 처리를 지원하고 관리합니다. 개발자는 SQL을 사용하여 MyScale과 상호작용할 수 있으므로 관계형 데이터베이스에 익숙한 모든 프로그래머가 접근할 수 있습니다.
MyScale에는 다양한 사용 사례를 지원하기 위한 여러 벡터 인덱스 유형과 유사도 메트릭이 있습니다. Euclidean distance (L2), inner product (IP), cosine similarity와 같은 일반적인 거리 메트릭을 지원합니다. 이 데이터베이스에는 MSTG (Multi-Scale Tree Graph), ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ, HNSW 등 여러 인덱싱 알고리즘이 있으며, 각각 조정할 수 있는 자체 매개변수 세트를 갖고 있습니다. MyScale의 독점적인 MSTG 벡터 엔진은 NVMe SSD를 사용하여 데이터 밀도를 높이므로 성능과 비용 측면에서 전문 벡터 데이터베이스를 능가합니다.
SQL 데이터베이스, 벡터 데이터베이스, 전체 텍스트 검색 엔진의 기능을 하나의 시스템으로 결합함으로써 MyScale은 인프라 및 유지보수 비용을 줄입니다. 이러한 통합은 공동 데이터 쿼리와 분석을 가능하게 하며 AI 애플리케이션을 위한 단일 데이터 기반을 제공합니다. MyScale은 또한 LLM 시스템의 완전한 관찰 가능성을 위한 MyScale Telemetry를 제공하므로 효율적으로 모니터링하고 디버깅할 수 있습니다. 데이터가 더 복잡해짐에 따라 MyScale은 컴퓨팅 성능과 서로 다른 데이터 유형 간의 통합을 유지하면서 더 새로운 데이터 모달리티와 데이터베이스 크기를 처리할 수 있는 미래 지향적인 솔루션입니다.
주요 차이점
벡터 검색 솔루션을 선택할 때 Elasticsearch와 MyScale의 주요 차이점을 알면 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 하나씩 살펴보겠습니다:
아키텍처와 기반
Elasticsearch는 검색 및 분석에 중점을 둔 Apache Lucene 라이브러리 위에 구축되었습니다. 벡터 인덱싱을 위해 HNSW 알고리즘을 사용하여 주기적으로 병합되는 불변 세그먼트로 벡터를 저장합니다. 이를 통해 유사한 벡터들이 연결되는 그래프가 생성되므로, 검색은 일반적으로 밀리초 미만으로 수행됩니다.
MyScale은 ClickHouse 위에 구축된 다른 접근 방식을 취합니다. AI 및 머신 러닝 워크로드를 위해 설계된 OLAP 아키텍처를 사용합니다. MyScale은 MSTG, ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ, HNSW를 포함한 여러 인덱싱 옵션을 제공하므로 사용 사례에 맞는 적절한 알고리즘을 선택할 수 있는 유연성이 더 큽니다.
검색 및 데이터 관리
Elasticsearch는 벡터 검색과 기존 검색을 결합하는 데 뛰어납니다. 벡터 유사도 검색과 전체 텍스트 쿼리를 혼합할 수 있어 하이브리드 검색 시나리오에 강합니다. 이 시스템은 업데이트 중 일관성에 엄격합니다. 벡터 필드와 키워드 필드를 모두 수정하면, 검색은 모두 이전 값이거나 모두 새로운 값을 보게 됩니다.
MyScale은 네이티브 SQL 지원이 돋보이므로 하나의 시스템에서 벡터 검색, 전체 텍스트 검색, SQL 쿼리를 결합할 수 있습니다. OLAP 아키텍처로 구조화된 데이터와 벡터 데이터를 모두 처리하며, 이미 SQL 데이터베이스로 작업하고 있다면 익숙한 방식일 수 있습니다.
성능 및 스토리지
Elasticsearch는 벡터 데이터가 메모리에 들어갈 때 최고의 성능을 발휘하지만, 사용 가능한 RAM을 넘어 확장할 수도 있습니다. 락 프리 검색 아키텍처를 통해 검색을 차단하지 않고 동시 인덱싱이 가능합니다.
MyScale은 데이터 밀도를 높이기 위해 NVMe SSD를 사용하는 MSTG 벡터 엔진이라는 고유한 접근 방식을 사용합니다. 문서에 따르면 이는 전문 벡터 데이터베이스보다 더 나은 성능과 비용 효율성을 제공합니다.
통합 및 모니터링
Elasticsearch는 통합 기능이 좋고, 보안 기능, 집계, 인덱스 정렬과 잘 작동합니다. 따라서 대부분의 현대적인 검색 사용 사례에 적합합니다.
MyScale에는 LLM 시스템을 모니터링하기 위한 MyScale Telemetry가 있어 앱을 추적하고 디버그할 수 있습니다. SQL 데이터베이스, 벡터 데이터베이스, 전체 텍스트 검색을 하나의 시스템에 결합하여 인프라 복잡성을 줄이는 것을 목표로 합니다.
각각을 언제 사용해야 하는가
Elasticsearch는 전체 텍스트 검색과 벡터 유사도 검색을 결합해야 하는 하이브리드 검색 시나리오에 매우 적합합니다. Apache Lucene 위에 구축된 아키텍처 덕분에 실시간 인덱싱, 엄격한 데이터 일관성, 성능을 유지하면서 동시 검색이 필요한 애플리케이션에 완벽합니다. 따라서 이미 Elastic 생태계에 있거나 의미 검색과 키워드 검색의 균형을 맞춰야 하는 검색 애플리케이션을 구축하고 있다면 적합합니다.
MyScale은 SQL 기반 워크플로를 가지고 있고 더 많은 벡터 인덱싱 옵션이 필요한 조직에 더 적합합니다. ClickHouse 및 OLAP 아키텍처 덕분에 구조화된 데이터 분석과 벡터 연산을 결합하는 AI 및 머신 러닝 워크로드에 완벽합니다. MSTG 벡터 엔진을 통해 NVMe SSD를 사용할 수 있고 내장된 LLM 시스템 모니터링을 제공하므로, 비용 효율적인 스토리지와 관측 가능성이 필요한 AI 애플리케이션을 구축하는 팀에 매우 적합합니다.
결론
궁극적으로 Elasticsearch와 MyScale 중 선택은 기술적 요구 사항과 기존 인프라에 따라 달라집니다. Elasticsearch는 성숙한 하이브리드 검색 기능과 엄격한 일관성 보장을 갖춘 검증된 확장성을 제공하므로 검색 중심 애플리케이션에 매우 적합합니다. MyScale은 여러 인덱싱 옵션과 효율적인 스토리지 활용을 갖춘 SQL 네이티브 벡터 연산을 제공하므로 구조화된 데이터 분석이 필요한 AI 중심 애플리케이션에 적합합니다. 결정은 팀의 전문성(SQL vs 검색 특화 지식), 기존 기술 스택, 스토리지 요구 사항, 그리고 하이브리드 검색 기능이 필요한지 또는 AI 워크로드 최적화가 필요한지에 따라 내려야 합니다.
Elasticsearch와 MyScale에 대한 개요를 파악하려면 이 글을 읽어보세요. 하지만 이를 평가하려면 자신의 사용 사례를 기준으로 평가해야 합니다. 이를 도와줄 수 있는 도구 중 하나가 벡터 데이터베이스 비교를 위한 오픈소스 벤치마킹 도구인 VectorDBBench입니다. 결국, 자체 데이터셋과 쿼리 패턴으로 철저히 벤치마킹하는 것이 분산 데이터베이스 시스템에서 벡터 검색에 대한 이 두 가지 강력하지만 서로 다른 접근 방식 중 하나를 결정하는 데 핵심이 될 것입니다.
오픈소스 VectorDBBench를 사용하여 직접 벡터 데이터베이스 평가 및 비교하기
VectorDBBench는 고성능 데이터 저장 및 검색 시스템, 특히 벡터 데이터베이스가 필요한 사용자를 위한 오픈소스 벤치마킹 도구입니다. 이 도구를 사용하면 사용자가 자체 데이터셋을 사용하여 Milvus 및 Zilliz Cloud(관리형 Milvus)와 같은 다양한 벡터 데이터베이스 시스템을 테스트하고 비교하여 자신의 사용 사례에 맞는 것을 찾을 수 있습니다. VectorDBBench를 사용하면 사용자는 마케팅 주장이나 소문이 아니라 실제 벡터 데이터베이스 성능을 기반으로 결정을 내릴 수 있습니다.
VectorDBBench는 Python으로 작성되었으며 MIT 오픈소스 라이선스에 따라 라이선스가 부여되어 누구나 자유롭게 사용, 수정, 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 주류 벡터 데이터베이스의 성능을 빠르게 살펴보세요.
벡터 데이터베이스 평가에 대해 자세히 알아보려면 다음 블로그를 읽어보세요.
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