LanceDB vs MyScale AI 앱에 적합한 벡터 데이터베이스 선택하기
벡터 데이터베이스란 무엇인가요?
LanceDB와 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, 더욱 고도화된 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 대규모 언어 모델 (LLMs)의 성능을 향상시키는 기법인 검색 증강 생성(RAG)에서도 중요한 역할을 하며, 외부 지식을 제공하여 AI 환각과 같은 문제를 줄입니다.
시장에는 다음을 포함하여 다양한 유형의 벡터 데이터베이스가 있습니다:
- Milvus, Zilliz Cloud (완전 관리형 Milvus)와 같은 목적 지향 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.
LanceDB는 서버리스 벡터 데이터베이스이고 MyScale은 ClickHouse를 기반으로 구축된 데이터베이스로, 벡터 검색을 애드온으로 제공하며 벡터 검색과 SQL 분석을 결합합니다. 이 글에서는 이들의 벡터 검색 기능을 비교합니다.
LanceDB: 개요 및 핵심 기술
LanceDB는 대규모 멀티모달 데이터에서 임베딩을 저장, 관리, 쿼리 및 검색하는 AI용 오픈소스 벡터 데이터베이스입니다. 오픈소스 컬럼형 데이터 형식인 Lance를 기반으로 구축된 LanceDB는 쉬운 통합, 확장성 및 비용 효율성을 갖추고 있습니다. 기존 백엔드에 임베디드로 실행되거나, 클라이언트 애플리케이션에서 직접 실행되거나, 원격 서버리스 데이터베이스로 실행될 수 있어 다양한 사용 사례에 유연하게 활용됩니다.
벡터 검색은 LanceDB의 핵심입니다. LanceDB는 완전 탐색 k-최근접 이웃(kNN) 검색과 IVF_PQ 인덱스를 사용하는 근사 최근접 이웃(ANN) 검색을 모두 지원합니다. 이 인덱스는 데이터셋을 파티션으로 나누고 효율적인 벡터 압축을 위해 곱 양자화를 적용합니다. LanceDB는 또한 다양한 데이터 유형 전반에서 검색 성능을 높이기 위해 전문 검색과 스칼라 인덱스도 제공합니다.
LanceDB는 벡터 유사도를 위해 유클리드 거리, 코사인 유사도, 내적을 포함한 다양한 거리 메트릭을 지원합니다. 이 데이터베이스는 의미론적 접근 방식과 키워드 기반 접근 방식을 결합한 하이브리드 검색과 메타데이터 필드에 대한 필터링을 허용합니다. 이를 통해 개발자는 복잡한 검색 및 추천 시스템을 구축할 수 있습니다.
LanceDB의 주요 대상 사용자는 AI 애플리케이션, 추천 시스템 또는 검색 엔진을 개발하는 개발자와 엔지니어입니다. Rust 기반 코어와 여러 프로그래밍 언어 지원 덕분에 다양한 기술 사용자들이 쉽게 접근할 수 있습니다. 사용 편의성, 확장성, 성능에 중점을 둔 LanceDB는 대규모 벡터 데이터를 다루고 효율적인 유사도 검색 솔루션을 찾는 이들에게 훌륭한 도구입니다.
MyScale이란? 개요 및 핵심 기술
MyScale은 오픈 소스 ClickHouse 데이터베이스 위에 구축된 클라우드 기반 데이터베이스로, AI 및 머신 러닝 워크로드를 위해 설계되었습니다. 구조화된 데이터와 벡터 데이터, 실시간 분석 및 머신 러닝을 처리할 수 있습니다. MyScale은 시계열, 벡터 검색, 전체 텍스트 검색에 중점을 두므로 실시간 처리와 AI 기반 인사이트에 적합합니다. ClickHouse 아키텍처를 사용함으로써 MyScale은 AI에 필요한 고성능과 확장성을 제공합니다.
MyScale의 핵심 기능 중 하나는 네이티브 SQL 지원으로, 벡터 검색, 전체 텍스트 검색, 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 벡터화된 데이터에서 작업함으로써 하나의 플랫폼에서 구조화된 데이터와 벡터화된 데이터 모두의 분석 처리를 지원하고 관리합니다. 개발자는 SQL을 사용해 MyScale과 상호작용할 수 있으므로 관계형 데이터베이스에 익숙한 모든 프로그래머가 접근할 수 있습니다.
MyScale은 다양한 사용 사례를 지원하기 위해 여러 벡터 인덱스 유형과 유사도 메트릭을 제공합니다. 유클리드 거리(L2), 내적(IP), 코사인 유사도와 같은 일반적인 거리 메트릭을 지원합니다. 이 데이터베이스에는 MSTG(Multi-Scale Tree Graph), ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ, HNSW 등 여러 인덱싱 알고리즘이 있으며, 각각 튜닝할 수 있는 자체 매개변수 집합을 갖추고 있습니다. MyScale의 독자적인 MSTG 벡터 엔진은 NVMe SSD를 사용해 데이터 밀도를 높이므로 성능과 비용 측면에서 전문 벡터 데이터베이스보다 뛰어난 성능을 제공합니다.
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. MyScale에는 LLM 시스템의 완전한 관측 가능성을 위한 MyScale Telemetry도 있어 효율적으로 모니터링하고 디버깅할 수 있습니다. 데이터가 더 복잡해짐에 따라 MyScale은 컴퓨팅 성능과 서로 다른 데이터 유형 간의 통합을 유지하면서 새로운 데이터 모달리티와 데이터베이스 규모를 처리할 수 있는 미래 지향적 솔루션입니다.
주요 차이점
검색 방법론
LanceDB는 k-최근접 이웃(kNN) 및 근사 최근접 이웃(ANN) 알고리즘을 사용하는 벡터 유사도 검색에 최적화되어 있습니다. IVF_PQ 인덱스를 사용해 데이터를 분할하고 효율성을 위해 곱 양자화를 적용합니다. 이를 통해 여러 거리 메트릭(유클리드 거리, 코사인 유사도, 내적)과 의미 기반 검색 및 키워드 기반 검색을 결합하는 하이브리드 검색이 가능합니다.
MyScale의 검색 방법론은 벡터 검색을 SQL 기반 플랫폼에 통합합니다. 여러 인덱싱 알고리즘(MSTG, ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, HNSW)을 갖추고 있습니다. NVMe SSD를 사용하는 MyScale의 MSTG 벡터 엔진은 더 나은 성능을 위해 데이터 밀도를 높입니다. LanceDB와 마찬가지로 유클리드 거리, 내적, 코사인 유사도를 지원하지만 벡터, 전체 텍스트, 기존 SQL을 결합하는 통합 쿼리 접근 방식을 제공합니다.
데이터
LanceDB는 멀티모달 데이터, 구조화된 데이터, 반구조화된 데이터, 비구조화된 임베딩을 처리하는 데 뛰어납니다. 오픈 소스 컬럼형 데이터 형식인 Lance 위에 구축되어 저장과 검색이 효율적입니다. 하이브리드 검색을 통해 메타데이터 필드에 대한 필터링이 가능합니다.
MyScale은 ClickHouse 아키텍처 위에 구축되어 구조화된 데이터와 벡터 데이터를 모두 처리할 수 있습니다. OLAP 데이터베이스 설계는 고성능 분석을 위해 만들어졌으므로 실시간 AI 기반 인사이트와 시계열 데이터에 적합합니다.
확장성 및 성능
LanceDB는 확장성과 비용을 고려해 설계되었습니다. 임베디드 방식, 서버리스 원격 데이터베이스, 또는 클라이언트 애플리케이션 내에서 직접 실행할 수 있어 여러 배포 옵션을 제공합니다. 인덱싱 전략은 대규모 데이터셋에 맞게 설계되었습니다.
MyScale은 확장을 위해 ClickHouse의 고성능 아키텍처를 사용합니다. SQL과 벡터 처리를 하나의 플랫폼에서 제공함으로써 추가 도구의 필요성을 줄이고 인프라 관리를 단순화합니다. MSTG 벡터 엔진은 전문 데이터베이스보다 낮은 비용으로 경쟁력 있는 성능을 제공합니다.
유연성과 사용자 지정
LanceDB는 개발자 중심이며, 여러 언어를 지원하고 Rust 기반 코어를 갖추고 있습니다. 하이브리드 검색은 유연한 데이터 모델링과 복잡한 쿼리 설정을 가능하게 하며, 추천 시스템과 검색 엔진에 적합합니다.
MyScale은 SQL 우선으로, 관계형 데이터베이스에 익숙한 개발자를 위한 것입니다. 유연한 인덱싱과 여러 쿼리 유형(벡터, 전문, 전통적인 SQL) 지원 덕분에 AI 워크로드를 위한 다재다능한 솔루션입니다.
통합 및 생태계
LanceDB는 AI 및 ML 파이프라인과 잘 통합되며, 기존 백엔드 및 프레임워크와 호환됩니다. 가벼워서 애플리케이션에 임베드할 수 있습니다.
MyScale’s 생태계는 ClickHouse의 도구와 통합의 이점을 누립니다. 통합된 SQL 접근 방식은 AI 기반 애플리케이션을 구축하고 확장할 때 마찰을 줄여줍니다.
사용성
LanceDB는 벡터 데이터베이스를 처음 접하는 개발자도 쉽게 설정하고 사용할 수 있습니다. 문서와 배포 옵션이 명확합니다.
MyScale’s SQL 네이티브 설계는 관계형 데이터베이스에 익숙한 개발자의 학습 곡선을 줄여줍니다. 통합 텔레메트리 도구(MyScale Telemetry)는 모니터링과 디버깅을 더욱 간단하게 만듭니다.
비용
LanceDB는 임베디드 또는 서버리스 데이터베이스로 배포할 때 비용 효율적입니다. 오픈 소스 특성 덕분에 더욱 저렴합니다.
MyScale은 벡터 검색, SQL, 전문 검색을 하나의 시스템에서 제공함으로써 인프라 비용을 줄입니다. 리소스 효율성과 확장성은 시간이 지남에 따라 운영 비용을 줄여줄 것입니다.
보안
LanceDB에는 암호화, 인증 및 메타데이터 필터링이 있습니다.
MyScale은 ClickHouse 보안 위에 암호화, 인증 및 접근 제어를 추가합니다.
각각을 선택해야 하는 경우
LanceDB는 벡터 검색이 주요 초점인 대규모 분산 데이터를 다루는 개발자를 위한 것입니다. 오픈 소스와 하이브리드 검색 덕분에 시맨틱 및 키워드 기반 검색이 필요한 애플리케이션에 훌륭한 선택입니다. 임베디드 또는 서버리스 데이터베이스로 배포할 수 있어 많은 사용 사례에 잘 맞습니다.
MyScale은 전문 검색, 벡터 검색, SQL을 결합한 단일 시스템이 필요한 시나리오에 적합합니다. 실시간 분석과 AI 기반 인사이트에 훌륭합니다. 강력한 관측성을 갖춘 SQL 네이티브 솔루션을 찾는 개발자라면 MyScale을 좋아할 것입니다.
요약
LanceDB와 MyScale은 모두 벡터 검색에 훌륭합니다. LanceDB는 하이브리드 검색, 유연성 및 비용 측면에서 뛰어납니다. MyScale은 실시간 분석과 통합 AI 워크로드에 뛰어납니다. 사용 사례, 데이터 유형 및 성능 요구 사항에 따라 결정하는 것은 여러분의 몫입니다.
LanceDB와 MyScale의 개요를 보려면 이 글을 읽되, 이를 평가하려면 사용 사례를 기준으로 평가해야 합니다. 이에 도움이 될 수 있는 도구 중 하나는 벡터 데이터베이스 비교를 위한 오픈 소스 벤치마킹 도구인 VectorDBBench입니다. 결국, 자체 데이터셋과 쿼리 패턴을 사용한 철저한 벤치마킹이 분산 데이터베이스 시스템에서 벡터 검색에 대한 이 두 가지 강력하지만 서로 다른 접근 방식 중 하나를 결정하는 데 핵심이 될 것입니다.
오픈 소스 VectorDBBench를 사용하여 자체적으로 벡터 데이터베이스 평가 및 비교하기
VectorDBBench는 고성능 데이터 저장 및 검색 시스템, 특히 벡터 데이터베이스가 필요한 사용자를 위한 오픈 소스 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 시스템을 찾을 수 있습니다. VectorDBBench를 사용하면 사용자는 마케팅 주장이나 소문이 아니라 실제 벡터 데이터베이스 성능을 기반으로 의사 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 유지 관리되고 있습니다.
벤치마크 결과를 재현하거나 자체 데이터셋에서 성능 결과를 얻으려면 GitHub 저장소에서 VectorDBBench를 다운로드하세요.
VectorDBBench Leaderboard에서 주요 벡터 데이터베이스의 성능을 간단히 살펴보세요.
벡터 데이터베이스 평가에 대해 더 자세히 알아보려면 다음 블로그를 읽어보세요.
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