Pinecone vs Myscale: 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 Pinecone과 Myscale에 대해 논의합니다. 각각은 추천 엔진, 이미지 검색, 시맨틱 검색과 같은 애플리케이션에 필수적인 기능인 벡터 검색을 처리하기 위한 강력한 기능을 제공합니다. 우리의 목표는 개발자와 엔지니어에게 명확한 비교를 제공하여, 어떤 데이터베이스가 각자의 특정 요구 사항에 가장 잘 부합하는지 결정하는 데 도움을 주는 것입니다.
벡터 데이터베이스란 무엇인가요?
Pinecone과 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 고도화된 데이터 분석과 검색을 가능하게 합니다.
벡터 데이터베이스의 일반적인 사용 사례에는 이커머스 제품 추천, 콘텐츠 발견 플랫폼, 사이버보안의 이상 탐지, 의료 이미지 분석, 자연어 처리(NLP) 작업이 포함됩니다. 또한 대규모 언어 모델 (LLMs)의 성능을 향상시키는 기법인 검색 증강 생성(RAG)에서도 중요한 역할을 하며, 외부 지식을 제공해 AI 환각과 같은 문제를 줄입니다.
시장에는 다음을 포함해 다양한 유형의 벡터 데이터베이스가 있습니다:
- Milvus, Zilliz Cloud (완전 관리형 Milvus)와 같은 목적별 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.
Pinecone은 목적별 벡터 데이터베이스이며 MyScale은 벡터 검색과 SQL 분석을 결합한 ClickHouse 기반 데이터베이스입니다. 이 게시물에서는 이들의 벡터 검색 기능을 비교합니다.
Pinecone: 기본 사항
Pinecone은 머신 러닝 애플리케이션의 벡터 검색을 위해 구축된 SaaS입니다. 관리형 서비스인 Pinecone은 인프라를 처리하므로 사용자는 데이터베이스가 아니라 애플리케이션 구축에 집중할 수 있습니다. 시맨틱 검색 및 추천 시스템과 같은 작업을 위해 대량의 벡터 임베딩을 저장하고 쿼리하는 확장 가능한 플랫폼입니다.
Pinecone의 주요 기능에는 실시간 업데이트, 머신 러닝 모델 호환성, 수십억 개의 벡터에서도 벡터 검색을 빠르게 만드는 독점 인덱싱 기술이 포함됩니다. 네임스페이스를 사용하면 더 빠른 쿼리와 멀티테넌시를 위해 인덱스 내의 레코드를 분할할 수 있습니다. Pinecone은 또한 메타데이터 필터링을 지원하므로 각 레코드에 컨텍스트를 추가하고 속도와 관련성을 위해 검색 결과를 필터링할 수 있습니다.
Pinecone의 서버리스 제품은 데이터베이스 관리를 쉽게 만들어 주며 효율적인 데이터 수집 방법을 포함합니다. 그 기능 중 하나는 객체 스토리지에서 데이터를 가져올 수 있는 기능으로, 대규모 데이터 수집에 매우 비용 효율적입니다. 이는 Parquet 파일로 저장된 데이터를 가져오고 인덱싱하기 위해 비동기 장기 실행 작업을 사용합니다.
검색을 개선하기 위해 Pinecone은 벡터 생성을 위한 multilanguage-e5-large 모델을 호스팅하며, bge-reranker-v2-m3 모델을 사용한 재랭킹이 포함된 2단계 검색 프로세스를 갖추고 있습니다. Pinecone은 또한 밀집 벡터 임베딩과 희소 벡터 임베딩을 결합하여 의미적 이해와 키워드 매칭의 균형을 맞추는 하이브리드 검색을 지원합니다. 인기 있는 머신 러닝 프레임워크와의 통합, 다국어 지원 및 자동 확장을 통해 Pinecone은 성능과 사용 편의성을 모두 갖춘 AI 애플리케이션용 벡터 검색을 위한 완전한 솔루션입니다.
MyScale이란 무엇인가? 기본 사항
MyScale은 오픈 소스 ClickHouse 데이터베이스 위에 구축된 클라우드 기반 데이터베이스로, AI 및 머신 러닝 워크로드를 위해 설계되었습니다. 구조화 데이터와 벡터 데이터, 실시간 분석 및 머신 러닝을 처리할 수 있습니다. MyScale은 시계열, 벡터 검색 및 전체 텍스트 검색에 중점을 두므로 실시간 처리와 AI 기반 인사이트에 적합합니다. ClickHouse 아키텍처를 사용함으로써 MyScale은 AI에 적합한 고성능과 확장성을 제공합니다.
MyScale의 핵심 기능 중 하나는 네이티브 SQL 지원으로, 벡터 검색, 전체 텍스트 검색 및 기존 SQL 쿼리를 하나의 시스템에 통합하여 AI 기반 쿼리를 단순화합니다. 이는 여러 도구의 필요성을 줄이고 AI에 맞게 확장 가능하게 만듭니다. MyScale은 OLAP 데이터베이스 아키텍처를 사용하여 벡터화된 데이터에 대해 작업함으로써 하나의 플랫폼에서 구조화 데이터와 벡터화된 데이터 모두의 분석 처리를 지원하고 관리합니다. 개발자는 SQL을 사용하여 MyScale과 상호 작용할 수 있으므로 관계형 데이터베이스에 익숙한 모든 프로그래머가 쉽게 접근할 수 있습니다.
MyScale은 다양한 사용 사례를 지원하기 위해 여러 벡터 인덱스 유형과 유사도 지표를 갖추고 있습니다. 유클리드 거리(L2), 내적(IP), 코사인 유사도와 같은 일반적인 거리 지표를 지원합니다. 데이터베이스에는 MSTG(Multi-Scale Tree Graph), ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ 및 HNSW 등 여러 인덱싱 알고리즘이 있으며, 각각 조정할 수 있는 고유한 매개변수 세트를 갖추고 있습니다. MyScale의 독자적인 MSTG 벡터 엔진은 NVMe SSD를 사용하여 데이터 밀도를 높이므로 성능과 비용 측면에서 전문 벡터 데이터베이스를 능가합니다.
SQL 데이터베이스, 벡터 데이터베이스 및 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. MyScale은 또한 LLM 시스템의 완전한 관측 가능성을 위한 MyScale Telemetry를 제공하므로 효율적으로 모니터링하고 디버깅할 수 있습니다. 데이터가 더 복잡해짐에 따라 MyScale은 컴퓨팅 성능과 서로 다른 데이터 유형 간의 통합을 유지하면서 더 새로운 데이터 양식과 데이터베이스 규모를 처리할 수 있는 미래 지향적인 솔루션입니다.
주요 차이점
벡터 검색 도구를 선택할 때 개발자와 엔지니어는 많은 요소를 고려해야 합니다. 프로젝트에 적합한 도구를 선택하는 데 도움이 되도록 주요 영역에서 Pinecone과 MyScale을 비교해 보겠습니다.
검색 방법론
Pinecone은 수십억 개의 벡터가 있어도 빠른 벡터 검색을 위한 독자적인 인덱싱 기술을 갖추고 있습니다. 실시간 업데이트와 재랭킹을 포함한 2단계 검색을 지원합니다.
ClickHouse 기반의 MyScale은 여러 벡터 인덱스 유형과 유사도 지표를 갖추고 있습니다. 유클리드 거리, 내적 및 코사인 유사도와 같은 일반적인 거리 지표를 지원합니다. MyScale은 MSTG, ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ, HNSW 등 여러 인덱싱 알고리즘을 갖추고 있습니다.
데이터
Pinecone은 벡터 임베딩에 중점을 두며 메타데이터 필터링을 지원합니다. 각 레코드에 컨텍스트를 추가하고 검색 결과를 필터링할 수 있습니다.
MyScale은 구조화 데이터와 벡터 데이터, 시계열, 벡터 검색 및 전문 검색을 모두 처리합니다. OLAP 데이터베이스 아키텍처를 사용하여 단일 플랫폼에서 구조화 데이터와 벡터화된 데이터를 모두 처리할 수 있습니다.
확장성 및 성능
Pinecone은 자동 확장이 가능하며 대규모 벡터 검색을 위해 설계되었습니다. 서버리스 제품은 데이터베이스 관리를 단순화합니다.
MyScale은 고성능과 확장성을 위해 ClickHouse 아키텍처를 사용합니다. 독자적인 MSTG 벡터 엔진은 NVMe SSD를 사용하여 데이터 밀도를 높이며, 성능과 비용 측면에서 전문 벡터 데이터베이스를 능가할 가능성이 있습니다.
유연성 및 맞춤화
Pinecone은 더 빠른 쿼리와 멀티테넌시를 위해 인덱스 내 레코드를 나누는 namespaces를 제공합니다. 하이브리드 검색, dense 및 sparse 벡터 임베딩을 지원합니다.
MyScale은 여러 벡터 인덱스 유형과 유사도 메트릭을 통해 유연성을 제공합니다. 사용자는 자신의 사용 사례에 맞게 인덱싱 알고리즘을 조정할 수 있습니다.
통합 및 생태계
Pinecone은 인기 있는 ML 프레임워크 및 여러 프로그래밍 언어와 통합됩니다.
MyScale은 SQL 데이터베이스, 벡터 데이터베이스, 전문 검색 엔진을 하나의 시스템에 통합한 것입니다. 이러한 통합 접근 방식은 데이터 쿼리와 분석을 함께 수행할 수 있게 합니다.
사용 편의성
Pinecone은 인프라를 관리해 주는 관리형 서비스이므로, 사용자는 애플리케이션 구축에 집중할 수 있습니다. 객체 스토리지에서 데이터를 가져오는 기능을 포함하여 효율적인 데이터 수집 방법을 제공합니다.
MyScale은 네이티브 SQL이므로 관계형 데이터베이스에 익숙한 프로그래머가 쉽게 접근할 수 있습니다. 벡터 검색, 전문 검색, 전통적인 SQL 쿼리를 하나의 시스템에서 제공함으로써 AI 기반 쿼리를 단순화할 수 있습니다.
비용
Pinecone의 서버리스 제품과 효율적인 데이터 수집 방법은 비용 절감에 도움이 될 수 있습니다. 객체 스토리지에서 데이터를 가져오는 것은 대규모 데이터 수집에 비용 효율적일 수 있습니다.
MyScale의 통합 접근 방식은 여러 기능을 하나의 시스템에 포함함으로써 인프라 및 유지보수 비용을 줄일 수 있습니다. MSTG 벡터 엔진은 전문 벡터 데이터베이스보다 더 뛰어난 성능과 더 높은 비용 효율성을 제공한다고 주장합니다.
Pinecone과 MyScale에 대한 개요를 보려면 이 내용을 읽어보되, 이들을 평가하려면 사용 사례에 따라 평가해야 합니다. 이에 도움이 되는 도구 중 하나는 벡터 데이터베이스 비교를 위한 오픈 소스 벤치마킹 도구인 VectorDBBench입니다. 결국, 분산 데이터베이스 시스템에서 벡터 검색에 대한 이 두 가지 강력하지만 서로 다른 접근 방식 중 하나를 결정하려면 자체 데이터셋과 쿼리 패턴을 사용한 철저한 벤치마킹이 핵심이 될 것입니다.
오픈 소스 VectorDBBench를 사용하여 직접 벡터 데이터베이스 평가 및 비교하기
VectorDBBench는 고성능 데이터 저장 및 검색 시스템, 특히 vector databases가 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 use cases에 맞는 시스템을 찾을 수 있습니다. VectorDBBench를 사용하면 사용자는 마케팅 주장이나 풍문이 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 유지관리되고 있습니다.
GitHub repository에서 VectorDBBench를 다운로드하세요. 이를 통해 당사의 벤치마크 결과를 재현하거나 자체 데이터셋에서 성능 결과를 얻을 수 있습니다.
VectorDBBench 리더보드에서 주요 벡터 데이터베이스의 성능을 간단히 살펴보세요.
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