pgvector vs MyScale: 필요에 맞는 올바른 벡터 데이터베이스 선택하기
AI와 데이터 기반 기술이 발전함에 따라, 애플리케이션에 적합한 벡터 데이터베이스를 선택하는 일이 점점 더 중요해지고 있습니다. pgvector와 MyScale은 이 분야의 두 가지 옵션입니다. 이 글은 프로젝트에 대해 정보에 기반한 결정을 내리는 데 도움이 되도록 이러한 기술을 비교합니다.
벡터 데이터베이스란 무엇인가요?
pgvector와 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 고급의 데이터 분석과 검색을 가능하게 합니다.
벡터 데이터베이스의 일반적인 사용 사례에는 이커머스 제품 추천, 콘텐츠 탐색 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 기법입니다.
시장에는 다음을 포함하여 다양한 유형의 벡터 데이터베이스가 있습니다:
- Milvus, Zilliz Cloud (완전 관리형 Milvus), Weaviate와 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.
pgvector는 벡터 검색 기능을 애드온으로 갖춘 전통적인 데이터베이스입니다. MyScale은 벡터 검색 기능이 추가되어 벡터 검색과 SQL 분석을 결합한 ClickHouse 기반 데이터베이스입니다. 이 게시물은 이들의 벡터 검색 기능을 비교합니다.
pgvector: 개요 및 핵심 기술
pgvector는 벡터 연산에 대한 지원을 추가하는 PostgreSQL 확장입니다. 사용자가 PostgreSQL 데이터베이스 내에서 직접 벡터 임베딩을 저장하고 쿼리할 수 있게 하여, 별도의 벡터 데이터베이스 없이도 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 능력
- 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 정확도를 일부 희생하는 대신 속도를 크게 향상시키며, 이는 많은 실제 애플리케이션에서 종종 가치 있는 절충안입니다.
근사 인덱스를 추가하면 쿼리 결과가 달라질 수 있다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 이는 반환되는 실제 결과에 영향을 주지 않는 일반적인 데이터베이스 인덱스와는 다릅니다. pgvector에서 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 탐색을 가능하게 하는 다중 레이어 그래프 구조를 구축합니다.
- IVFFlat (Inverted File Flat): 이 방법은 벡터 공간을 클러스터로 나눕니다. 검색 중 먼저 가장 관련성이 높은 클러스터를 식별한 다음 해당 클러스터 내에서 정확 검색을 수행합니다. 이를 통해 대규모 데이터셋에서 검색 속도를 크게 높일 수 있습니다.
이러한 인덱스 유형 중 어떤 것을 선택할지는 데이터셋 크기, 필요한 쿼리 속도, 허용 가능한 정확도 절충과 같은 요소를 고려한 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 특정 요구 사항에 맞는 최적의 구성을 찾기 위해 두 인덱스 유형과 해당 매개변수를 모두 실험해 보세요. 이러한 미세 조정 과정은 벡터 검색 작업의 성능과 정확도에 영향을 줄 수 있습니다.
pgvector를 시작하는 방법을 배우고 싶으신가요? 이 튜토리얼을 확인해 보세요!
MyScale이란 무엇인가요? 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 두고 있어 실시간 처리와 AI 기반 인사이트에 적합합니다. ClickHouse 아키텍처를 사용함으로써 MyScale은 AI에 대해 높은 성능과 확장성을 제공합니다.
MyScale의 주요 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 필요성을 줄이고 AI를 위한 확장성을 높입니다. MyScale은 OLAP 데이터베이스 아키텍처를 사용해 벡터화된 데이터에서 작동함으로써 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. 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 고유한 매개변수 세트를 갖고 있습니다. MyScale의 독자적인 MSTG 벡터 엔진은 NVMe SSD를 사용해 데이터 밀도를 높이므로 성능과 비용 측면에서 전문 벡터 데이터베이스보다 뛰어납니다.
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 더 새로운 데이터 모달리티와 데이터베이스 크기를 처리할 수 있는 미래 지향적인 솔루션입니다.
주요 차이점
검색 방법론
pgvector는 표준 거리 메트릭(유클리드, 코사인, 내적)을 사용하는 HNSW 및 IVFFlat 인덱싱을 제공합니다. MyScale은 MSTG, ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ 및 HNSW를 포함한 더 많은 옵션을 제공하며, 동일한 거리 메트릭을 지원합니다.
데이터 처리
pgvector는 구조화된 데이터 관리를 위한 PostgreSQL의 관계형 기능을 계승합니다. MyScale은 OLAP 아키텍처를 사용하여 벡터, 구조화된 데이터, 전문 검색을 결합합니다.
확장성 및 성능
pgvector는 중간 규모 데이터셋에서 가장 잘 작동하며, 더 큰 규모에서는 튜닝이 필요합니다. MyScale의 MSTG 엔진은 더 높은 데이터 밀도를 위해 NVMe SSD를 사용하며, 전문 벡터 데이터베이스보다 더 나은 성능을 제공한다고 주장합니다.
유연성 및 사용자 지정
pgvector는 PostgreSQL의 쿼리 유연성에 의존합니다. MyScale은 SQL 사용자 지정과 조정 가능한 매개변수를 갖춘 여러 인덱싱 알고리즘을 제공합니다.
통합 및 생태계
pgvector는 기존 PostgreSQL 배포 및 도구와 통합됩니다. MyScale은 LLM 시스템 모니터링을 위한 네이티브 SQL 지원과 텔레메트리 도구를 제공합니다.
사용 편의성
pgvector는 PostgreSQL 사용자에게 간단합니다. MyScale의 SQL 인터페이스는 관계형 데이터베이스에 익숙한 개발자가 쉽게 접근할 수 있게 해줍니다.
pgvector를 선택해야 할 때
이미 PostgreSQL을 사용하고 있으며, 기본적인 벡터 검색 기능이 필요하고, 여러 데이터베이스 관리를 피하고 싶으며, 복잡한 확장이나 고급 벡터 작업이 필요하지 않은 중간 규모 데이터셋을 다룰 때 pgvector를 선택하세요.
MyScale을 선택해야 할 때
고급 벡터 인덱싱 옵션, 벡터와 전문 검색을 결합한 기능, 대규모 데이터셋을 위한 고성능 확장, LLM 시스템을 위한 내장 모니터링이 필요하거나, 정교한 쿼리 작업이 필요한 복잡한 데이터 유형을 처리할 계획이라면 MyScale을 선택하세요.
결론
pgvector는 PostgreSQL 환경 내에서 벡터 검색 기능을 제공하는 데 탁월하며, 단순성과 기존 워크플로와의 통합을 제공합니다. MyScale은 고급 인덱싱 옵션, 결합 검색 기능, 확장성 기능으로 두드러집니다. 선택은 현재 인프라, 데이터셋 크기, 검색 복잡성 요구 사항, 그리고 전문 AI 및 LLM 모니터링 도구가 필요한지 여부에 따라 달라져야 합니다.
pgvector와 MyScale에 대한 개요를 파악하려면 이 글을 읽어보되, 이들을 평가하려면 사용 사례를 기반으로 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 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 사용자는 자체 데이터셋을 사용하여 Milvus 및 Zilliz Cloud(관리형 Milvus)와 같은 다양한 벡터 데이터베이스 시스템을 테스트하고 비교하며, 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 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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