pgvector vs Aerospike: AI 앱에 적합한 벡터 데이터베이스 선택하기
벡터 데이터베이스란 무엇인가요?
pgvector와 Aerospike를 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 고급 데이터 분석 및 검색을 가능하게 합니다.
벡터 데이터베이스의 일반적인 사용 사례에는 전자상거래 제품 추천, 콘텐츠 발견 플랫폼, 사이버 보안의 이상 탐지, 의료 영상 분석, 자연어 처리 (NLP) 작업이 포함됩니다. 또한 Retrieval Augmented Generation(RAG)에서도 중요한 역할을 하는데, 이는 AI 환각과 같은 문제를 줄이기 위해 외부 지식을 제공함으로써 대규모 언어 모델 (LLMs)의 성능을 향상시키는 기법입니다.
시장에는 다음을 포함하여 다양한 유형의 벡터 데이터베이스가 있습니다:
- 목적 특화 벡터 데이터베이스 예: Milvus, Zilliz Cloud (완전 관리형 Milvus)
- 벡터 검색 라이브러리 예: Faiss 및 Annoy.
- 경량 벡터 데이터베이스 예: Chroma 및 Milvus Lite.
- 벡터 검색 애드온을 갖춘 전통적인 데이터베이스 로, 소규모 벡터 검색을 수행할 수 있습니다.
pgvector는 전통적인 데이터베이스이고 Aerospike는 분산형 확장 가능 NoSQL 데이터베이스입니다. 둘 다 애드온으로 벡터 검색 기능을 갖추고 있습니다. 이 글에서는 이들의 벡터 검색 기능을 비교합니다.
pgvector: 개요 및 핵심 기술
pgvector는 벡터 연산 지원을 추가하는 PostgreSQL용 확장 기능입니다. 사용자가 PostgreSQL 데이터베이스 내에서 직접 벡터 임베딩을 저장하고 쿼리할 수 있게 하며, 별도의 벡터 데이터베이스 없이 벡터 유사도 검색 기능을 제공합니다.
pgvector의 주요 기능은 다음과 같습니다:
- 정확 및 근사 최근접 이웃 검색 지원
- PostgreSQL의 인덱싱 메커니즘과의 통합
- 덧셈 및 뺄셈과 같은 벡터 연산 수행 기능
- 다양한 거리 메트릭 (유클리드, 코사인, 내적) 지원
pgvector는 기본적으로 정확 최근접 이웃 검색을 사용하며, 이는 완벽한 재현율을 보장하지만 대규모 데이터셋에서는 더 느릴 수 있습니다. 성능을 최적화하기 위해 pgvector는 근사 최근접 이웃 검색을 위한 인덱스를 생성하는 옵션을 제공합니다. 이 접근 방식은 일부 정확도를 희생하는 대신 속도를 크게 향상시키며, 이는 많은 실제 애플리케이션에서 종종 가치 있는 절충안입니다.
근사 인덱스를 추가하면 쿼리 결과가 변경될 수 있다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 이는 반환되는 실제 결과에 영향을 주지 않는 일반적인 데이터베이스 인덱스와는 다릅니다. pgvector가 지원하는 두 가지 유형의 근사 인덱스는 다음과 같습니다:
- HNSW (Hierarchical Navigable Small World): pgvector 버전 0.5.0에서 도입된 HNSW는 높은 성능과 결과 품질로 알려져 있습니다. 검색 중 빠른 순회를 가능하게 하는 다중 계층 그래프 구조를 구축합니다.
- IVFFlat (Inverted File Flat): 이 방법은 벡터 공간을 클러스터로 나눕니다. 검색 중에는 먼저 가장 관련성 높은 클러스터를 식별한 다음 해당 클러스터 내에서 정확 검색을 수행합니다. 이는 대규모 데이터셋에서 검색 속도를 크게 높일 수 있습니다.
이러한 인덱스 유형 중 선택은 데이터셋 크기, 필요한 쿼리 속도, 정확도에서 허용 가능한 트레이드오프와 같은 요소를 고려하여 특정 사용 사례에 따라 달라집니다. HNSW는 일반적으로 더 나은 성능을 제공하지만 더 많은 메모리를 사용할 수 있는 반면, IVFFlat은 메모리 효율성이 더 높을 수 있지만 경우에 따라 약간 더 느리거나 정확도가 낮을 수 있습니다.
프로젝트에서 pgvector를 구현할 때는 두 인덱스 유형과 해당 매개변수를 모두 실험해 보며 특정 요구 사항에 맞는 최적의 구성을 찾는 것이 좋습니다. 이러한 미세 조정 과정은 벡터 검색 작업의 성능과 정확도에 영향을 미칠 수 있습니다.
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Aerospike란 무엇인가요? 개요
Aerospike는 고성능 실시간 애플리케이션을 위한 NoSQL 데이터베이스입니다. 벡터 인덱싱 및 검색 지원을 추가하여 벡터 데이터베이스 사용 사례에 적합합니다. 이 벡터 기능은 Aerospike Vector Search (AVS)라고 하며 Preview 상태입니다. Aerospike에 얼리 액세스를 요청할 수 있습니다.
AVS는 벡터 검색을 위해 Hierarchical Navigable Small World (HNSW) 인덱스만 지원합니다. AVS에서 업데이트 또는 삽입이 이루어지면 벡터를 포함한 레코드 데이터가 Aerospike Database (ASDB)에 기록되고 즉시 표시됩니다. 인덱싱의 경우 각 레코드는 인덱스의 지정된 벡터 필드에 최소 하나의 벡터를 가져야 합니다. 단일 레코드에 여러 벡터와 인덱스를 둘 수 있으므로 동일한 데이터를 다양한 방식으로 검색할 수 있습니다. Aerospike는 업서트된 레코드를 특정 세트에 할당하여 모니터링하고 작업할 수 있도록 할 것을 권장합니다.
AVS는 인덱스를 구축하는 독특한 방식을 가지고 있으며, 모든 AVS 노드에서 동시에 수행됩니다. 벡터 레코드 업데이트는 ASDB에 직접 기록되는 반면, 인덱스 레코드는 인덱싱 큐에서 비동기적으로 처리됩니다. 이는 배치 단위로 수행되고 모든 AVS 노드에 분산되므로 AVS 클러스터의 모든 CPU 코어를 사용하며 확장 가능합니다. 수집 성능은 호스트 메모리와 스토리지 계층 구성에 크게 의존합니다.
인덱싱 큐의 각 항목에 대해 AVS는 인덱싱을 위한 벡터를 처리하고, 각 벡터의 클러스터를 구축한 뒤 이를 ASDB에 커밋합니다. 인덱스 레코드에는 벡터 자체의 복사본과 HNSW 그래프의 특정 계층에서 해당 벡터의 클러스터가 포함됩니다. 인덱싱은 단일 명령, 다중 데이터 병렬 처리를 위해 벡터 확장(AVX)을 사용합니다.
AVS는 클러스터의 레코드가 서로 연결되어 있기 때문에 수집 중에 인덱스 캐시를 “사전 하이드레이션”하기 위해 쿼리합니다. 이러한 쿼리는 쿼리 요청으로 계산되지 않지만 스토리지 계층에 대한 읽기로 나타납니다. 이렇게 하면 캐시가 관련 데이터로 채워지고 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이는 AVS가 벡터 데이터를 처리하고 유사도 검색을 위한 인덱스를 구축하는 방식을 보여주며, 고차원 벡터 검색에 맞게 확장할 수 있도록 합니다.
주요 차이점
벡터 검색을 위해 pgvector와 Aerospike 중 선택할 때 고려해야 할 핵심 요소는 다음과 같습니다.
검색 방법론:
pgvector는 정확한 최근접 이웃 검색과 근사 최근접 이웃 검색을 지원합니다. 근사 인덱스에는 HNSW(Hierarchical Navigable Small World)와 IVFFlat(Inverted File Flat) 두 가지 유형이 있습니다. HNSW는 빠른 탐색을 위해 다층 그래프를 구축하고, IVFFlat은 벡터 공간을 클러스터로 나눕니다. Aerospike Vector Search(AVS)는 벡터 검색을 위해 HNSW 인덱스만 지원합니다.
데이터 처리:
pgvector는 PostgreSQL과 통합되므로 기존 관계형 데이터와 함께 벡터 임베딩을 저장하고 쿼리할 수 있습니다. 벡터 검색을 구조화된 데이터 작업과 결합해야 한다면 유용할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스인 Aerospike는 고성능 실시간 애플리케이션을 위해 설계되었으며, 대규모의 반구조화 또는 비구조화 데이터에 더 적합할 수 있습니다.
확장성 및 성능:
pgvector는 PostgreSQL의 인덱싱 메커니즘을 사용하며, 이는 많은 사용 사례에 적합할 수 있습니다. 하지만 매우 큰 데이터셋의 경우 인덱스와 쿼리를 신중하게 튜닝해야 할 수 있습니다. Aerospike는 높은 확장성을 위해 설계되었으며 클러스터의 모든 노드에 걸쳐 고유한 동시 인덱싱 프로세스를 갖추고 있습니다. 이러한 분산 접근 방식은 대규모 벡터 검색 작업에 더 적합할 수 있습니다.
유연성 및 사용자 지정:
pgvector를 사용하면 덧셈과 뺄셈 같은 다양한 벡터 연산을 수행할 수 있으며 여러 거리 메트릭(유클리드, 코사인, 내적)을 지원합니다. PostgreSQL의 풍부한 기능 및 확장 세트와 원활하게 통합됩니다. Aerospike는 SQL과 유사한 작업 측면에서는 유연성이 더 낮을 수 있지만, 대규모 성능 미세 조정을 위한 옵션은 더 많습니다.
통합 및 생태계:
pgvector는 PostgreSQL의 대규모 도구 및 통합 생태계라는 이점을 갖습니다. 기존 스택이 PostgreSQL에 크게 의존하고 있다면 pgvector가 자연스러운 선택이 될 수 있습니다. Aerospike는 덜 일반적이지만 고성능 실시간 애플리케이션에 가치 있는 특정 통합을 제공할 수 있습니다.
사용 편의성:
이미 PostgreSQL에 익숙하다면 pgvector는 설정하고 사용하기 쉬울 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스가 처음이라면 Aerospike의 학습 곡선이 더 가파를 수 있습니다. 그러나 둘 다 성능을 최적화하려면 인덱스 유형과 매개변수를 신중하게 고려해야 합니다.
비용:
pgvector는 PostgreSQL용 오픈 소스 확장이므로 비용이 더 낮을 수 있습니다. Aerospike는 오픈 소스 에디션과 엔터프라이즈 에디션을 모두 제공하며, AVS는 현재 프리뷰 상태입니다. 총 비용은 구체적인 배포 방식과 규모에 따라 달라집니다.
보안:
둘 다 보안 기능을 갖추고 있지만 세부 사항은 다릅니다. PostgreSQL에는 pgvector가 사용할 수 있는 강력한 인증 및 액세스 제어 메커니즘 세트가 있습니다. Aerospike에도 보안 기능이 있지만, 벡터 검색을 위한 암호화, 인증 및 액세스 제어에 대한 최신 정보를 확인하려면 해당 문서를 확인해야 합니다.
각 기술을 선택해야 하는 경우
pgvector 사용:
이미 PostgreSQL을 사용하고 있으며 기존 관계형 데이터베이스에 벡터 검색을 추가하려는 경우 pgvector는 좋은 선택입니다. 벡터 연산을 SQL 쿼리와 결합해야 하는 프로젝트나 벡터 구성 요소가 있는 구조화된 데이터가 있는 경우에 적합합니다. pgvector는 정확한 최근접 이웃 검색이나 쿼리 성능이 병목이 되지 않는 소규모에서 중간 규모의 데이터셋에 적합합니다.
Aerospike 사용:
Vector Search(AVS)를 포함한 Aerospike는 대규모 벡터 검색을 처리해야 하는 고성능 실시간 애플리케이션에 더 적합합니다. 방대한 데이터셋 전반에서 낮은 지연 시간의 벡터 유사도 검색이 필요한 시스템을 구축할 때 좋은 선택입니다. Aerospike의 분산 인덱싱은 속도와 확장성이 핵심인 추천 시스템, 실시간 사기 탐지 또는 대규모 이미지나 텍스트 유사도 검색과 같은 분야의 애플리케이션에 특히 유용합니다.
결론:
pgvector는 PostgreSQL 통합이 돋보이며, 관계형 데이터베이스를 다루는 개발자에게 익숙한 환경과 벡터 검색을 구조화된 데이터 작업과 결합할 수 있는 유연성을 제공합니다. Aerospike는 대규모 데이터셋을 위한 고성능의 확장 가능한 벡터 검색을 제공하며, 분산 인덱싱은 초대규모 확장에 잠재적으로 더 적합할 수 있습니다. 이 두 가지 중 선택은 사용 사례, 기존 인프라, 데이터 규모 및 성능 요구 사항을 기반으로 해야 합니다. 결정을 내릴 때 팀의 전문성, 데이터의 특성(구조화 vs 반구조화), 벡터 검색 요구의 규모, 애플리케이션의 실시간 성능을 고려하세요.
이 글은 pgvector와 Aerospike에 대한 개요를 제공하지만, 특정 사용 사례를 기준으로 이러한 데이터베이스를 평가하는 것이 중요합니다. 이 과정에 도움이 될 수 있는 도구 중 하나는 벡터 데이터베이스 성능 비교를 위해 설계된 오픈소스 벤치마킹 도구인 VectorDBBench입니다. 궁극적으로, 특정 데이터셋과 쿼리 패턴을 사용한 철저한 벤치마킹은 분산 데이터베이스 시스템에서 벡터 검색에 대한 이 두 가지 강력하지만 서로 다른 접근 방식 사이에서 정보에 기반한 결정을 내리는 데 필수적입니다.
Open-source VectorDBBench를 사용하여 직접 벡터 데이터베이스 평가 및 비교하기
VectorDBBench는 고성능 데이터 저장 및 검색 시스템, 특히 vector databases가 필요한 사용자를 위해 설계된 오픈소스 벤치마킹 도구입니다. 이 도구를 사용하면 사용자가 자체 데이터셋으로 Milvus 및 Zilliz Cloud(관리형 Milvus)와 같은 다양한 벡터 데이터베이스 시스템의 성능을 테스트하고 비교하여 자신의 use cases에 가장 적합한 것을 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 오픈소스 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 데이터셋에 대한 성능 결과를 얻으려면 GitHub repository에서 VectorDBBench를 다운로드하세요.
VectorDBBench Leaderboard에서 주류 벡터 데이터베이스의 성능을 간단히 살펴보세요.
벡터 데이터베이스 평가에 대해 더 자세히 알아보려면 다음 블로그를 읽어보세요.
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