MongoDB vs Vald: 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 Vald에 대해 논의합니다. 각각은 추천 엔진, 이미지 검색, 의미 기반 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 무엇인가?
MongoDB와 Vald를 비교하기 전에 먼저 벡터 데이터베이스의 개념을 살펴보겠습니다.
벡터 데이터베이스는 고차원 벡터를 저장하고 쿼리하도록 특별히 설계되었으며, 벡터는 비정형 데이터의 수치적 표현입니다. 이러한 벡터는 텍스트의 의미적 의미, 이미지의 시각적 특징, 제품 속성과 같은 복잡한 정보를 인코딩합니다. 효율적인 유사도 검색을 가능하게 함으로써, 벡터 데이터베이스는 AI 애플리케이션에서 중추적인 역할을 하며 더 고도화된 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 기술입니다.
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.
MongoDB는 벡터 검색을 애드온으로 제공하는 NoSQL 데이터베이스입니다. Vald는 목적 특화 벡터 데이터베이스입니다. 이 게시물은 두 데이터베이스의 벡터 검색 기능을 비교합니다.
MongoDB: 기본 사항
MongoDB Atlas Vector Search는 MongoDB Atlas에 저장된 데이터에 대해 벡터 유사도 검색을 수행할 수 있게 해주는 기능입니다. 문서 데이터와 함께 고차원 벡터 임베딩을 인덱싱하고 쿼리할 수 있으며, 데이터베이스 안에서 바로 AI와 머신 러닝을 수행할 수 있습니다.
핵심적으로 Atlas Vector Search는 벡터 데이터를 인덱싱하고 검색하기 위해 Hierarchical Navigable Small World (HNSW) 알고리즘을 사용합니다. 이를 통해 벡터 공간의 다단계 그래프가 생성되어 Approximate Nearest Neighbor (ANN) 검색을 수행할 수 있습니다. 이는 대규모 벡터 검색을 위한 속도와 정확도의 균형입니다. 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 있으므로 더 맥락적으로, 더 정확하게 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 기반 검색은 카테고리, 가격 범위 또는 재고 여부로 필터링할 수 있습니다.
Atlas Vector Search는 또한 하이브리드 검색을 지원하여 벡터 검색과 전체 텍스트 검색을 결합해 더 세분화된 결과를 제공합니다. 이는 키워드 기반 검색에 중점을 둔 Atlas Search와는 다릅니다. 이 플랫폼은 인기 있는 AI 서비스 및 도구와 통합되므로 OpenAI, VoyageAI 및 Hugging Face에 나열된 많은 다른 제공업체의 임베딩 모델과 함께 사용할 수 있습니다. 또한 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하는 애플리케이션을 구축하기 위한 LangChain 및 LlamaIndex 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 가능하므로 대규모 환경에서 더 나은 성능을 얻을 수 있습니다.
MongoDB 생태계에서 이러한 기능을 제공함으로써 Atlas Vector Search는 AI 기반 애플리케이션, 추천 시스템 또는 고급 검색 기능을 구축하는 개발자를 위한 완전한 솔루션입니다. 별도의 벡터 데이터베이스가 필요하지 않으며, MongoDB의 확장성과 풍부한 기능을 벡터 검색과 함께 사용할 수 있습니다.
Vald: 기본 사항
Vald는 방대한 양의 벡터 데이터를 매우 빠르게 검색하기 위한 강력한 도구입니다. 수십억 개의 벡터를 처리하도록 구축되었으며, 요구 사항이 커짐에 따라 쉽게 확장할 수 있습니다. Vald의 멋진 점은 유사한 벡터를 찾기 위해 NGT라는 초고속 알고리즘을 사용한다는 것입니다.
Vald의 최고의 기능 중 하나는 인덱싱을 처리하는 방식입니다. 일반적으로 인덱스를 구축할 때는 모든 작업이 중단되어야 합니다. 하지만 Vald는 똑똑합니다. 인덱스를 여러 머신에 분산하므로 인덱스가 업데이트되는 동안에도 검색을 계속할 수 있습니다. 또한 Vald는 인덱스 데이터를 자동으로 백업하므로 문제가 발생해도 모든 것을 잃을까 걱정할 필요가 없습니다.
Vald는 다양한 설정에 잘 맞도록 설계되었습니다. 데이터가 들어오고 나가는 방식을 사용자 지정할 수 있어 gRPC와 잘 작동하게 만들 수 있습니다. 또한 클라우드에서 원활하게 실행되도록 구축되어 필요할 때 컴퓨팅 성능이나 메모리를 쉽게 추가할 수 있습니다. Vald는 데이터를 여러 머신에 분산하여 방대한 양의 정보를 처리하는 데 도움을 줍니다.
Vald의 또 다른 멋진 기능은 인덱스 복제입니다. 각 인덱스의 복사본을 여러 머신에 저장합니다. 즉, 하나의 머신에 문제가 생겨도 검색은 여전히 정상적으로 작동할 수 있습니다. Vald는 이러한 복사본을 자동으로 균형 있게 배치하므로 사용자가 걱정할 필요가 없습니다. 이 모든 점이 Vald를 대량의 벡터 데이터를 빠르고 안정적으로 검색해야 하는 개발자에게 탄탄한 선택지로 만들어 줍니다.
주요 차이점
벡터 검색 요구 사항에 맞게 MongoDB Atlas Vector Search와 Vald 중에서 선택할 때는 차이점을 이해해야 합니다. 둘 다 강력한 벡터 데이터 처리를 제공하지만 접근 방식과 강점이 다릅니다. 결정을 돕기 위해 여러 주요 영역에서 비교해 보겠습니다.
검색 방법론
MongoDB Atlas Vector Search는 벡터 데이터의 인덱싱 및 검색에 Hierarchical Navigable Small World (HNSW) 알고리즘을 사용합니다. 이는 Approximate Nearest Neighbor (ANN) 검색을 위해 벡터 공간의 다중 레벨 그래프를 생성합니다. 또한 더 작은 데이터셋에 대해서는 Exact Nearest Neighbors (ENN) 검색도 지원합니다.
Vald는 빠른 벡터 유사도 검색을 위해 NGT 알고리즘을 사용합니다. 이는 수십억 개의 벡터를 처리하도록 설계되었습니다.
데이터 처리
MongoDB는 벡터 검색을 유연한 문서 모델과 통합합니다. 벡터 임베딩을 다른 문서 데이터와 함께 저장하고 더 맥락적이고 정밀한 검색을 수행할 수 있습니다. 벡터 유사도 검색을 문서 필터링과 결합할 수 있으며, 벡터 검색과 전문 검색을 병합하는 하이브리드 검색도 수행할 수 있습니다.
Vald는 벡터 데이터에 집중하며 방대한 양의 벡터 데이터를 처리하도록 설계되었습니다. MongoDB만큼 비벡터 데이터에 대한 유연성은 없을 수 있지만, 순수 벡터 검색 성능은 타의 추종을 불허합니다.
확장성과 성능
MongoDB Atlas에는 Vector Search 워크로드를 위한 전용 Search Nodes가 있어 데이터 및 검색 요구 사항과 독립적으로 검색 리소스를 확장할 수 있습니다.
Vald는 처음부터 확장 가능하도록 설계되었습니다. 여러 머신에 인덱싱을 분산하므로 인덱스 업데이트 중에도 검색을 수행할 수 있습니다. Vald의 분산 아키텍처는 수십억 개의 벡터를 처리하고 필요에 따라 수평 확장할 수 있습니다.
유연성과 사용자 지정
MongoDB의 문서 모델은 데이터 모델링과 쿼리에서 매우 유연합니다. 최대 4096차원의 벡터를 저장하고 쿼리할 수 있으며, 벡터 검색을 다른 쿼리 유형과 결합할 수 있습니다.
Vald는 데이터 입력 및 출력에 대한 사용자 지정 옵션과 우수한 gRPC 지원을 제공합니다. MongoDB와 같은 데이터 모델링 유연성은 없을 수 있지만, 순수 벡터 검색 성능은 타의 추종을 불허합니다.
통합과 생태계
MongoDB Atlas Vector Search는 더 넓은 MongoDB 생태계와 통합됩니다. OpenAI의 임베딩 모델과 LangChain, LlamaIndex 같은 프레임워크를 포함한 인기 AI 서비스 및 도구와 잘 작동합니다.
Vald는 클라우드에서 작동하도록 설계되었으며 데이터 핸들러를 통해 다른 시스템과 통합할 수 있습니다. 하지만 MongoDB만큼 큰 생태계를 갖추고 있지는 않을 수 있습니다.
사용 편의성
MongoDB는 방대한 문서와 큰 커뮤니티를 갖추고 있어 배우고 사용하기가 더 쉽습니다. 이미 MongoDB를 알고 있다면 벡터 검색을 추가하는 것은 당연한 선택일 수 있습니다.
Vald는 강력하지만 특히 벡터 데이터베이스를 처음 접한다면 학습 곡선이 더 가파를 수 있습니다. 하지만 벡터 검색에 집중되어 있으므로 사용 사례에 따라 더 단순할 수도 있습니다.
비용
MongoDB Atlas는 관리형 서비스이므로 운영을 단순화하지만 비용이 더 들 수 있습니다. 가격은 사용량과 요구 사항에 따라 달라집니다.
Vald는 오픈 소스이므로 더 저렴하지만, 인프라를 직접 실행하고 유지 관리하는 비용을 고려해야 합니다.
보안
MongoDB Atlas는 암호화, 인증, 세분화된 접근 제어를 포함한 강력한 보안 기능을 제공하며, 이는 벡터 검색에도 확장됩니다.
Vald의 보안은 구현 방식과 이를 둘러싼 인프라에 따라 달라집니다.
각각을 사용해야 할 때
벡터 검색과 문서 데이터베이스를 결합한 솔루션이 필요할 때 MongoDB Atlas Vector Search를 사용하세요. 벡터 유사도와 기타 문서 속성을 모두 고려해야 하는 맥락적 검색이 필요한 애플리케이션에 매우 적합합니다. MongoDB는 혼합 데이터 유형이 있거나, 하이브리드 검색을 수행해야 하거나, 전체 MongoDB 생태계를 활용하고 싶을 때 좋습니다. 기존 MongoDB 데이터와 함께 작동해야 하는 AI 기반 애플리케이션, 추천 시스템 또는 고급 검색 기능을 구축할 때 MongoDB를 사용하세요.
주요 요구 사항이 대규모 고성능 벡터 검색이라면 Vald가 선택지입니다. 수십억 개의 벡터가 있고 빠르고 효율적인 유사도 검색이 필요한 애플리케이션에 매우 적합합니다. Vald는 검색 작업을 중단하지 않고 지속적인 인덱싱이 필요하거나, 여러 머신에 걸쳐 수평 확장할 수 있는 시스템이 필요할 때 좋습니다. 대규모 이미지 또는 비디오 검색 엔진, 콘텐츠 추천 시스템, 또는 순수 벡터 검색 성능이 최우선인 모든 애플리케이션을 구축할 때 Vald를 사용하세요.
결론
MongoDB Atlas Vector Search는 벡터 검색을 유연한 문서 데이터베이스, 풍부한 에코시스템 및 하이브리드 검색 옵션과 결합한 완전한 솔루션입니다. Vald는 대규모 스케일과 지속적 인덱싱을 위한 고성능 벡터 검색입니다. 이 둘 중 선택은 사용 사례, 작업하는 데이터 유형, 성능 요구 사항을 기반으로 해야 합니다. 강력한 에코시스템 지원과 함께 벡터 및 비벡터 데이터를 모두 처리할 수 있는 데이터베이스가 필요하다면 MongoDB가 적합한 선택일 수 있습니다. 대규모 고속 벡터 검색에 집중하고 있으며 자체 인프라 관리에 익숙하다면 Vald가 더 나은 선택일 수 있습니다. 결정할 때 기존 기술 스택, 팀 전문성, 향후 확장성 요구 사항을 고려하세요.
MongoDB와 Vald에 대한 개요를 얻으려면 이 글을 읽어보세요. 하지만 이를 평가하려면 사용 사례를 기준으로 평가해야 합니다. 이를 도울 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 핵심이 될 것입니다.
Open-source VectorDBBench를 사용해 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 사용자는 자체 데이터셋을 사용해 Milvus 및 Zilliz Cloud(관리형 Milvus)와 같은 다양한 벡터 데이터베이스 시스템을 테스트하고 비교하여 자신의 사용 사례에 맞는 것을 찾을 수 있습니다. VectorDBBench를 통해 사용자는 마케팅 주장이나 소문이 아니라 실제 벡터 데이터베이스 성능을 기반으로 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 repository에서 VectorDBBench를 다운로드하세요.
VectorDBBench Leaderboard에서 주류 벡터 데이터베이스의 성능을 빠르게 살펴보세요.
벡터 데이터베이스 평가에 대해 더 자세히 알아보려면 다음 블로그를 읽어보세요.
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