pgvector vs Vald: 필요에 맞는 올바른 벡터 데이터베이스 선택하기
AI 및 데이터 기반 기술이 발전함에 따라, 애플리케이션에 적합한 벡터 데이터베이스를 선택하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다. pgvector와 Vald는 이 분야의 두 가지 옵션입니다. 이 글에서는 프로젝트에 대해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 이러한 기술을 비교합니다.
벡터 데이터베이스란 무엇인가?
pgvector와 Vald를 비교하기 전에, 먼저 벡터 데이터베이스의 개념을 살펴보겠습니다.
벡터 데이터베이스는 비정형 데이터의 수치적 표현인 고차원 벡터를 저장하고 쿼리하도록 특별히 설계되었습니다. 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 고급화된 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 외부 지식을 제공하여 AI 환각과 같은 문제를 줄임으로써 대규모 언어 모델 (LLMs)의 성능을 향상시키는 기법인 검색 증강 생성(RAG)에서도 중요한 역할을 합니다.
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 애드온이 포함된 전통적인 데이터베이스.
pgvector는 벡터 검색 기능을 애드온으로 제공하는 전통적인 데이터베이스입니다. Vald는 목적 특화 벡터 데이터베이스입니다. 이 게시물에서는 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 해 주며, 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 지원(유클리드, 코사인, 내적)
pgvector는 기본적으로 정확 최근접 이웃 검색을 사용하며, 이는 완벽한 재현율을 보장하지만 대규모 데이터셋에서는 속도가 느릴 수 있습니다. 성능을 최적화하기 위해 pgvector는 근사 최근접 이웃 검색을 위한 인덱스를 생성하는 옵션을 제공합니다. 이 접근 방식은 약간의 정확도를 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. pgvector가 지원하는 두 가지 근사 인덱스 유형은 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 다층 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 절충과 같은 요소를 고려하여 특정 사용 사례에 따라 달라집니다. HNSW는 일반적으로 더 나은 성능을 제공하지만 더 많은 메모리를 사용할 수 있으며, IVFFlat은 메모리 효율이 더 좋을 수 있지만 경우에 따라 약간 더 느리거나 덜 정확할 수 있습니다.
프로젝트에 pgvector를 구현할 때는 두 인덱스 유형과 해당 매개변수를 모두 실험해 보고, 특정 요구 사항에 맞는 최적의 구성을 찾으세요. 이러한 미세 조정 과정은 벡터 검색 작업의 성능과 정확도에 영향을 줄 수 있습니다.
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Vald: 개요 및 핵심 기술
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 매우 빠른 알고리즘을 사용한다는 것입니다.
Vald의 가장 뛰어난 기능 중 하나는 인덱싱을 처리하는 방식입니다. 일반적으로 인덱스를 구축할 때는 모든 것이 중단되어야 합니다. 하지만 Vald는 똑똑합니다 - 인덱스를 여러 머신에 분산하므로, 인덱스가 업데이트되는 동안에도 검색이 계속 진행될 수 있습니다. 게다가 Vald는 인덱스 데이터를 자동으로 백업하므로, 문제가 발생해도 모든 것을 잃을까 걱정할 필요가 없습니다.
Vald는 다양한 설정에 잘 맞게 통합되는 데 뛰어납니다. 데이터가 들어오고 나가는 방식을 사용자 지정하여 gRPC와 잘 작동하도록 만들 수 있습니다. 또한 클라우드에서 원활하게 실행되도록 구축되어 필요할 때 컴퓨팅 파워나 메모리를 쉽게 더 추가할 수 있습니다. Vald는 데이터를 여러 머신에 분산하여 방대한 양의 정보를 처리하는 데 도움이 됩니다.
Vald가 가진 또 다른 멋진 기능은 인덱스 복제입니다. 각 인덱스의 복사본을 서로 다른 머신에 저장합니다. 이는 한 머신에 문제가 생겨도 검색이 여전히 정상적으로 작동할 수 있음을 의미합니다. Vald는 이러한 복사본의 균형을 자동으로 맞추므로, 사용자가 걱정할 필요가 없습니다. 이 모든 점이 Vald를 방대한 벡터 데이터를 빠르고 안정적으로 검색해야 하는 개발자에게 확실한 선택지로 만들어 줍니다.
주요 차이점
검색 성능 및 방법론
pgvector는 HNSW 및 IVFFlat 인덱스를 통해 정확 및 근사 최근접 이웃 검색을 제공합니다. HNSW는 일반적으로 더 빠르지만 더 많은 메모리를 사용합니다. Vald는 고차원 벡터 데이터를 위해 설계된 근사 최근접 이웃 검색에 NGT (Neighborhood Graph and Tree)를 사용합니다.
데이터 관리
pgvector는 PostgreSQL과 통합되어 일반 데이터와 함께 벡터를 저장할 수 있습니다. 이는 벡터 작업과 전통적인 데이터베이스 작업이 모두 필요한 애플리케이션에 적합합니다. Vald는 대규모 순수 벡터 작업에 최적화된 독립형 분산 시스템입니다.
확장성
pgvector는 PostgreSQL의 수직 확장을 상속하지만 수평 확장은 제한적입니다. Vald는 이 부분에서 뛰어납니다 - 여러 노드에 걸친 자동 샤딩, 복제 및 실시간 인덱스 업데이트를 갖춘 분산 시스템용으로 설계되었습니다.
통합 용이성
이미 PostgreSQL을 사용하고 있다면 pgvector는 매우 쉽습니다. 확장 기능 설치만 하면 됩니다. Vald는 더 많은 설정이 필요하지만 gRPC와 다양한 플러그인을 통해 유연한 통합을 제공합니다.
비용 분석
pgvector의 비용은 PostgreSQL 인프라와 유사합니다. 이미 PostgreSQL을 운영 중이라면 pgvector를 추가하는 데 드는 추가 비용은 매우 적습니다. Vald는 전용 인프라가 필요할 수 있지만, 분산 특성 덕분에 더 저렴한 머신들에 부하를 분산할 수 있습니다.
pgvector를 선택하세요
pgvector는 이미 PostgreSQL을 사용하고 있으며 일반적인 데이터베이스 작업과 함께 벡터 검색이 필요한 애플리케이션에 적합합니다. 1,000만 개 미만의 벡터를 가진 데이터셋, 시맨틱 검색이 필요한 콘텐츠 관리 시스템, SQL이 중요한 제품 추천 엔진에 적합합니다.
Vald를 선택하세요
Vald는 고가용성과 실시간 처리가 필요한 대규모 벡터 데이터셋에 적합합니다. 대규모 이미지 인식, 실시간 추천 엔진, 그리고 특히 여러 머신에 걸쳐 확장할 때 다운타임 없이 지속적인 인덱스 업데이트가 필요한 시스템에 적합합니다.
결론
pgvector는 PostgreSQL 통합과 단순한 벡터 작업을 제공하고, Vald는 빅데이터를 위한 분산 아키텍처를 제공합니다. 규모, 인프라, 운영 방식에 따라 선택하세요. SQL과 통합된 중간 규모 워크로드에는 pgvector를, 고가용성 빅데이터에는 Vald를 선택하세요.
pgvector와 Vald의 개요를 파악하려면 이 글을 읽어보세요. 하지만 이들을 평가하려면 사용 사례를 기준으로 평가해야 합니다. 이에 도움이 되는 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 핵심이 될 것입니다.
오픈 소스 VectorDBBench를 사용해 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 통해 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 풍문이 아니라 실제 벡터 데이터베이스 성능을 기반으로 의사결정을 내릴 수 있습니다.
VectorDBBench는 Python으로 작성되었으며 MIT 오픈 소스 라이선스에 따라 제공되므로 누구나 자유롭게 사용, 수정, 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 저장소에서 VectorDBBench를 다운로드하세요.
VectorDBBench Leaderboard에서 주요 벡터 데이터베이스의 성능을 빠르게 살펴보세요.
벡터 데이터베이스 평가에 대해 더 알아보려면 다음 블로그를 읽어보세요.
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