MongoDB vs Rockset: 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 MongoDB와 Rockset에 대해 논의합니다. 각각은 추천 엔진, 이미지 검색, 의미 검색과 같은 애플리케이션에 필수적인 기능인 벡터 검색을 처리하기 위한 강력한 기능을 제공합니다. 우리의 목표는 개발자와 엔지니어에게 명확한 비교를 제공하여, 어떤 데이터베이스가 특정 요구 사항에 가장 잘 부합하는지 결정하는 데 도움을 주는 것입니다.
벡터 데이터베이스란 무엇인가요?
MongoDB와 Rockset을 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 고급의 데이터 분석 및 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 대규모 언어 모델(LLMs)의 성능을 향상시키는 기술인 검색 증강 생성(RAG)에서도 중요한 역할을 하며, 외부 지식을 제공하여 AI 환각과 같은 문제를 줄입니다.
시중에는 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.
MongoDB는 NoSQL 데이터베이스이고 Rockset은 검색 및 분석 데이터베이스로, 둘 다 벡터 검색을 애드온으로 제공합니다. 이 게시물에서는 이들의 벡터 검색 기능을 비교합니다.
MongoDB: 기본 사항
MongoDB Atlas Vector Search는 MongoDB Atlas에 저장된 데이터에서 벡터 유사도 검색을 수행할 수 있게 해주는 기능입니다. 문서 데이터와 함께 고차원 벡터 임베딩을 인덱싱하고 쿼리할 수 있으며, 데이터베이스 내에서 바로 AI 및 머신 러닝을 수행할 수 있습니다.
핵심적으로 Atlas Vector Search는 벡터 데이터를 인덱싱하고 검색하기 위해 Hierarchical Navigable Small World(HNSW) 알고리즘을 사용합니다. 이는 벡터 공간의 다중 레벨 그래프를 생성하여 Approximate Nearest Neighbor(ANN) 검색을 수행할 수 있게 합니다. 대규모 벡터 검색을 위한 속도와 정확도의 균형을 제공합니다. Atlas Vector Search는 또한 최대 10,000개 문서의 쿼리에 대해 성능보다 정확성을 우선시하는 Exact Nearest Neighbors(ENN) 검색도 지원합니다.
Atlas Vector Search의 큰 장점 중 하나는 MongoDB의 유연한 문서 모델과의 통합입니다. 벡터 임베딩을 다른 문서 데이터와 함께 저장할 수 있어 더 맥락적이고 정밀하게 검색할 수 있습니다. 최대 4096차원까지 임베딩할 수 있는 모든 종류의 데이터를 쿼리할 수 있습니다. Atlas Vector Search를 사용하면 벡터 유사도 검색과 기존 문서 필터링을 결합할 수 있습니다. 예를 들어, 제품에 대한 의미 검색은 카테고리, 가격 범위 또는 재고 여부로 필터링할 수 있습니다.
Atlas Vector Search는 또한 벡터 검색과 전체 텍스트 검색을 결합하여 더 세분화된 결과를 제공하는 하이브리드 검색을 지원합니다. 이는 키워드 기반 검색에 중점을 둔 Atlas Search와는 다릅니다. 이 플랫폼은 인기 있는 AI 서비스 및 도구와 통합되어 OpenAI, VoyageAI 및 Hugging Face에 나열된 많은 다른 제공업체의 임베딩 모델과 함께 사용할 수 있습니다. 또한 Large Language Models (LLMs)를 사용하는 애플리케이션을 구축하기 위한 LangChain 및 LlamaIndex와 같은 오픈 소스 프레임워크도 지원합니다.
확장성과 성능을 보장하기 위해 MongoDB Atlas는 Atlas Search 및 Vector Search 워크로드를 위한 전용 인프라를 제공하는 Search Nodes를 제공합니다. 이를 통해 최적화된 컴퓨팅 리소스와 검색 요구 사항의 독립적인 확장이 가능해져 대규모에서도 더 나은 성능을 얻을 수 있습니다.
MongoDB 생태계 내에서 이러한 기능을 제공함으로써 Atlas Vector Search는 AI 기반 애플리케이션, 추천 시스템 또는 고급 검색 기능을 구축하는 개발자를 위한 완전한 솔루션입니다. 별도의 벡터 데이터베이스가 필요 없으며, MongoDB의 확장성과 풍부한 기능을 벡터 검색과 함께 사용할 수 있습니다.
Rockset: 개요 및 핵심 기술
Rockset은 벡터 임베딩을 포함한 정형 및 비정형 데이터를 위한 실시간 검색 및 분석 데이터베이스입니다. 강점은 데이터를 실시간으로 수집, 인덱싱 및 쿼리하는 데 있어, 최신 실시간 인사이트가 필요한 애플리케이션에 매우 적합합니다. Rockset은 스트리밍 및 대량 데이터 수집을 모두 지원하며, 고속 이벤트 스트림과 변경 데이터 캡처(CDC) 피드를 1~2초 안에 처리할 수 있습니다.
Rockset의 핵심 기능 중 하나는 mutable RocksDB를 기반으로 구축된 Converged Indexing입니다. 이를 통해 벡터와 메타데이터의 인플레이스 업데이트가 가능하므로 데이터가 자주 변경되는 시나리오에서 매우 효율적입니다. Rockset은 최대 40MB의 문서를 처리할 수 있고 최대 200,000차원의 벡터 차원을 지원하므로 다양한 벡터 임베딩 사용 사례에 적합합니다.
Rockset은 핵심에 벡터 검색이 내장되어 있습니다. K-Nearest Neighbors (KNN) 및 Approximate Nearest Neighbors (ANN) 검색 방법을 지원하며 확장성을 위해 분산 FAISS 인덱스를 사용합니다. Rockset은 알고리즘에 구애받지 않으므로 자체 검색 구현을 선택할 수 있습니다. 비용 기반 옵티마이저는 최적의 성능을 위해 KNN과 ANN 검색 방법 중에서 동적으로 선택할 수 있습니다.
벡터 검색에서 Rockset의 고유한 점은 검색, ANN, 컬럼형 및 행 인덱스를 하나로 결합한 Converged Index입니다. 이는 기본적으로 다양한 쿼리 패턴을 처리할 수 있음을 의미합니다. Rockset은 메타데이터 필터링과 하이브리드 검색도 지원합니다. 옵티마이저가 가장 효율적인 쿼리 경로를 선택합니다. 여러 ANN 필드에 걸쳐 검색할 수 있고, 멀티모달 모델을 지원하며, 쿼리 인터페이스로 SQL 및 REST API를 모두 제공합니다.
주요 차이점
벡터 검색을 위해 MongoDB Atlas Vector Search와 Rockset 중에서 선택할 때는 정보에 기반한 결정을 내리기 위해 차이점을 알아야 합니다. 이 두 가지를 몇 가지 핵심 영역에서 비교해 보겠습니다:
검색 방법론
MongoDB Atlas Vector Search는 벡터 데이터를 인덱싱하고 검색하기 위해 Hierarchical Navigable Small World (HNSW) 알고리즘을 사용합니다. Approximate Nearest Neighbor (ANN) 및 Exact Nearest Neighbors (ENN) 검색을 모두 지원합니다.
Rockset은 K-Nearest Neighbors (KNN) 및 Approximate Nearest Neighbors (ANN) 검색 방법을 제공합니다. 확장성을 위한 분산 FAISS 인덱스를 갖추고 있으며 알고리즘에 구애받지 않으므로 자체 검색 구현을 선택할 수 있습니다.
데이터
MongoDB Atlas Vector Search는 MongoDB의 유연한 문서 모델과 통합되어 벡터 임베딩을 다른 문서 데이터와 함께 저장할 수 있습니다. 이는 최대 4096차원 지원을 통해 더 맥락적이고 정밀한 검색이 가능하다는 의미입니다.
Rockset은 벡터 임베딩을 포함한 정형 및 비정형 데이터를 처리할 수 있습니다. 최대 40MB의 문서와 최대 200,000차원의 벡터 차원을 처리할 수 있어 많은 사용 사례에 적합합니다.
확장성과 성능
MongoDB Atlas는 Search 및 Vector Search 워크로드를 위한 전용 Search Nodes를 제공하므로 검색을 독립적으로 확장하고 대규모 성능에 맞게 최적화할 수 있습니다.
Rockset은 검색, ANN, 컬럼형 및 행 인덱스를 하나로 결합한 Converged Index를 갖추고 있어 다양한 쿼리 패턴을 처리할 수 있습니다. 데이터의 실시간 수집, 인덱싱 및 쿼리를 위해 설계되었습니다.
유연성과 사용자 지정
MongoDB Atlas Vector Search를 사용하면 벡터 유사도 검색을 문서 필터링과 결합할 수 있으며, 벡터 검색과 전체 텍스트 검색을 결합하는 하이브리드 검색을 지원합니다.
Rockset은 자체 검색 구현을 선택할 수 있는 유연성을 제공하고 메타데이터 필터링 및 하이브리드 검색을 지원합니다. 비용 기반 옵티마이저는 KNN과 ANN 검색 방식 중에서 선택할 수 있습니다.
통합과 생태계
MongoDB Atlas Vector Search는 인기 있는 AI 서비스 및 도구와 통합되고, OpenAI 및 VoyageAI의 임베딩 모델을 지원하며, LangChain 및 LlamaIndex와 같은 오픈 소스 프레임워크와 함께 작동합니다.
Rockset은 쿼리를 위한 SQL 및 REST API를 모두 제공하지만, 해당 정보는 생태계 통합에 대해 명시하지 않습니다.
사용 편의성
MongoDB Atlas Vector Search는 기존 MongoDB 생태계를 기반으로 구축되므로 많은 개발자에게 익숙할 것입니다. MongoDB 플랫폼 내의 완전한 솔루션이므로 개발 프로세스를 단순화할 수 있습니다.
Rockset의 SQL 지원은 SQL 데이터베이스 사용자에게 더 익숙하게 느껴집니다.
비용
MongoDB는 확립된 생태계와 많은 문서를 갖추고 있으며 개발자들에게 익숙합니다. 이미 MongoDB를 사용하고 있다면 벡터 검색을 추가하는 것은 당연한 선택일 수 있습니다.
Rockset의 가격 책정은 컴퓨팅과 스토리지를 기반으로 합니다. 더 유연하지만 비용을 최적화하기 위해 더 많은 리소스 관리가 필요할 수 있습니다.
각각을 사용해야 하는 경우
MongoDB Atlas Vector Search는 이미 데이터 저장에 MongoDB를 사용하고 있으며 새로운 시스템을 도입하지 않고 벡터 검색을 추가하려는 경우 좋은 선택입니다. 콘텐츠 추천 시스템이나 전자상거래 플랫폼의 의미 검색처럼 벡터 검색이 문서 쿼리와 원활하게 통합되어야 하는 애플리케이션에 훌륭합니다. 벡터 임베딩을 다른 문서 데이터와 함께 저장할 수 있으므로 맥락이 중요한 시나리오에 완벽하며, 더 세분화된 결과를 위해 하이브리드 검색을 지원합니다.
Rockset은 빠르게 변화하는 데이터에 대한 실시간 분석 및 검색이 필요한 사용 사례에 적합합니다. Converged Indexing은 지연 시간이 낮은 상태로 고속 데이터 스트림을 수집, 인덱싱 및 쿼리해야 하는 애플리케이션에 완벽합니다. Rockset은 매우 높은 차원의 벡터(최대 200,000차원)를 지원하므로 고급 머신 러닝 애플리케이션이나 복잡한 유사도 검색 시나리오에 적합합니다. 사용 사례가 벡터 데이터의 빈번한 업데이트를 포함하거나 스트리밍 데이터 소스에서 실시간 인사이트를 요구한다면 Rockset이 더 나은 선택일 수 있습니다.
요약
MongoDB Atlas Vector Search는 MongoDB 문서 모델과 확장성의 강점을 활용하여 전통적인 검색과 벡터 검색을 모두 위한 단일 플랫폼을 제공합니다. 인기 있는 AI 서비스와 통합되어 있으며 하이브리드 검색을 지원하므로 이미 MongoDB 생태계에 있는 개발자에게 훌륭한 선택입니다. Rockset은 고유한 인덱싱 접근 방식을 통해 빠르게 변화하는 데이터에 대해 빠르게 쿼리할 수 있어 실시간 분석과 고차원 벡터 검색에 뛰어납니다. 이 두 가지 중 선택은 궁극적으로 사용 사례에 따라 달라집니다. 기존 인프라, 데이터의 특성(정적 vs. 빠르게 변화), 벡터 임베딩의 차원 수, 애플리케이션에서 실시간 분석의 중요성을 고려하세요. 둘 다 강력한 벡터 검색 기능을 갖추고 있지만, 각자의 강점은 서로 다른 사용 사례와 데이터 처리 요구에 맞춰져 있습니다.
MongoDB와 Rockset에 대한 개요를 얻으려면 이 글을 읽어보되, 이를 평가하려면 사용 사례를 기준으로 평가해야 합니다. 이를 도와줄 수 있는 도구 중 하나가 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 직접 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 사용자는 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 오픈 소스 라이선스에 따라 라이선스가 부여되어 있어 누구나 자유롭게 사용, 수정 및 배포할 수 있습니다. 이 도구는 기능과 성능 개선에 전념하는 개발자 커뮤니티에 의해 적극적으로 유지 관리되고 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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