SingleStore와 Chroma: AI 앱에 적합한 벡터 데이터베이스 선택하기
벡터 데이터베이스란 무엇인가요?
SingleStore와 Chroma를 비교하기 전에, 먼저 벡터 데이터베이스의 개념을 살펴보겠습니다.
벡터 데이터베이스는 고차원 벡터를 저장하고 쿼리하도록 특별히 설계되었으며, 벡터는 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, 사이버 보안의 이상 탐지, 의료 이미지 분석, 자연어 처리 (NLP) 작업이 포함됩니다. 또한 벡터 데이터베이스는 대규모 언어 모델 (LLMs)에 외부 지식을 제공하여 AI 환각과 같은 문제를 줄이고 성능을 향상시키는 기법인 Retrieval Augmented Generation(RAG)에서도 중요한 역할을 합니다.
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.
SingleStore는 벡터 검색을 애드온으로 제공하는 분산형 관계형 SQL 데이터베이스 관리 시스템이고, Chroma는 목적 특화 벡터 데이터베이스입니다. 이 글에서는 두 시스템의 벡터 검색 기능을 비교합니다.
SingleStore: 개요 및 핵심 기술
SingleStore는 벡터 검색을 데이터베이스 자체에 포함시켜 가능하게 했기 때문에, 기술 스택에 별도의 벡터 데이터베이스가 필요하지 않습니다. 벡터는 일반 데이터베이스 테이블에 저장할 수 있으며 표준 SQL 쿼리로 검색할 수 있습니다. 예를 들어, 가격 범위로 필터링하면서 유사한 제품 이미지를 검색하거나, 결과를 특정 부서로 제한하면서 문서 임베딩을 탐색할 수 있습니다. 이 시스템은 벡터 인덱스로 FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT, HNSW_PQ를 사용한 시맨틱 검색과, 유사도 매칭을 위한 dot product 및 Euclidean distance를 모두 지원합니다. 이는 유사도 매칭이 빠르게 이루어져야 하는 추천 시스템, 이미지 인식, AI 챗봇과 같은 애플리케이션에 매우 유용합니다.
핵심적으로 SingleStore는 성능과 확장성을 위해 구축되었습니다. 이 데이터베이스는 데이터를 여러 노드에 분산하므로 대규모 벡터 데이터 작업을 처리할 수 있습니다. 데이터가 증가하면 노드를 더 추가하기만 하면 됩니다. 쿼리 프로세서는 벡터 검색과 SQL 작업을 결합할 수 있으므로 여러 개의 별도 쿼리를 만들 필요가 없습니다. 벡터 전용 데이터베이스와 달리 SingleStore는 이러한 기능을 완전한 데이터베이스의 일부로 제공하므로, 여러 시스템을 관리하거나 복잡한 데이터 전송을 처리하지 않고도 AI 기능을 구축할 수 있습니다.
벡터 인덱싱을 위해 SingleStore에는 두 가지 옵션이 있습니다. 첫 번째는 쿼리 벡터에 대해 정확한 k개의 최근접 이웃 집합을 찾는 정확한 k-최근접 이웃(kNN) 검색입니다. 하지만 매우 큰 데이터셋이나 높은 동시성의 경우 SingleStore는 벡터 인덱싱을 사용한 근사 최근접 이웃(ANN) 검색도 지원합니다. ANN 검색은 정확한 kNN 검색보다 k개의 근접 이웃을 훨씬 더 빠르게, 때로는 몇 자릿수 차이로 찾을 수 있습니다. 속도와 정확도 사이에는 트레이드오프가 있습니다. ANN은 더 빠르지만 정확한 k개의 최근접 이웃 집합을 반환하지 않을 수 있습니다. 대화형 응답 시간이 필요하고 절대적인 정밀도가 필요하지 않은 수십억 개의 벡터를 가진 애플리케이션의 경우 ANN 검색이 적합한 방법입니다.
SingleStore에서 벡터 인덱스의 기술적 구현에는 특정 요구 사항이 있습니다. 이러한 인덱스는 columnstore 테이블에만 생성할 수 있으며 벡터 데이터를 저장하는 단일 열에 생성해야 합니다. 시스템은 현재 Vector Type(dimensions[, F32]) 형식을 지원하며, F32가 유일하게 지원되는 요소 유형입니다. 이러한 구조화된 접근 방식은 SingleStore를 대규모 언어 모델의 벡터를 사용하는 시맨틱 검색, 집중적인 텍스트 생성을 위한 검색 증강 생성(RAG), 벡터 임베딩 기반 이미지 매칭과 같은 애플리케이션에 매우 적합하게 만듭니다. 이를 기존 데이터베이스 기능과 결합함으로써 SingleStore는 개발자가 성능과 확장성을 유지하면서 SQL 구문을 사용해 복잡한 AI 애플리케이션을 구축할 수 있게 합니다.
Chroma: 개요 및 핵심 기술
Chroma는 AI 애플리케이션 구축 과정을 단순화하는 오픈 소스 AI 네이티브 벡터 데이터베이스입니다. 이는 대규모 언어 모델(LLM)과 해당 모델이 효과적으로 작동하는 데 필요한 데이터 사이의 가교 역할을 합니다. Chroma의 주요 목표는 지식, 사실, 기술을 LLM이 쉽게 접근할 수 있도록 만들어 AI 기반 애플리케이션 개발을 간소화하는 것입니다. 핵심적으로 Chroma는 벡터 데이터를 관리하기 위한 도구를 제공하여 개발자가 임베딩(데이터의 벡터 표현)을 관련 메타데이터와 함께 저장할 수 있도록 합니다. 이 기능은 벡터 관계를 기반으로 한 효율적인 유사도 검색과 데이터 검색을 가능하게 하므로 많은 AI 애플리케이션에 매우 중요합니다.
Chroma의 핵심 강점 중 하나는 단순성과 개발자 생산성에 중점을 둔다는 점입니다. Chroma 팀은 개발자가 벡터 검색 기능을 애플리케이션에 빠르게 통합할 수 있도록 하는 직관적인 인터페이스를 만드는 것을 우선시해 왔습니다. 이러한 사용 편의성에 대한 강조가 성능의 희생으로 이어지는 것은 아닙니다. Chroma는 빠르고 효율적으로 설계되어 광범위한 애플리케이션에 적합합니다. 서버로 작동하며 Python 및 JavaScript/TypeScript 모두를 위한 공식 클라이언트 SDK를 제공하여 개발자가 선호하는 프로그래밍 환경에서 작업할 수 있는 유연성을 제공합니다.
Chroma의 기능은 관련 임베딩의 그룹인 컬렉션 개념을 중심으로 이루어집니다. Chroma 컬렉션에 문서를 추가할 때 시스템은 지정된 임베딩 함수를 사용하거나 제공되지 않은 경우 기본 함수를 사용하여 문서를 자동으로 토큰화하고 임베딩할 수 있습니다. 이 과정은 원시 데이터를 효율적으로 검색할 수 있는 벡터 표현으로 변환합니다. 임베딩과 함께 Chroma는 각 문서에 대한 메타데이터 저장을 허용하며, 여기에는 데이터 필터링이나 구성에 유용한 추가 정보가 포함될 수 있습니다. Chroma는 유연한 쿼리 옵션을 제공하여 벡터 임베딩이나 텍스트 쿼리를 사용해 유사한 문서를 검색하고, 벡터 유사도를 기준으로 가장 가까운 일치 항목을 반환할 수 있게 합니다.
Chroma는 여러 면에서 두드러집니다. API는 직관적이고 사용하기 쉽게 설계되어 벡터 데이터베이스를 처음 접하는 개발자의 학습 곡선을 낮춰줍니다. 다양한 유형의 데이터를 지원하며 서로 다른 임베딩 모델과 함께 작동할 수 있어, 사용자가 특정 사용 사례에 가장 적합한 접근 방식을 선택할 수 있습니다. Chroma는 다른 AI 도구 및 프레임워크와 원활하게 통합되도록 구축되어 복잡한 AI 파이프라인에 적합합니다. 또한 Chroma의 오픈 소스 특성(Apache 2.0 라이선스)은 투명성과 커뮤니티 주도의 개선 및 커스터마이징 가능성을 제공합니다. Chroma 팀은 관리형 서비스(Hosted Chroma) 계획과 다양한 도구 개선을 포함한 향상 작업을 적극적으로 진행하고 있어, 지속적인 개발과 지원에 대한 의지를 보여줍니다.
주요 차이점
검색 방법론
SingleStore는 벡터 검색을 내장하고 있어, 데이터와 함께 벡터를 저장하고 SQL로 쿼리할 수 있습니다. 정확한 k-Nearest Neighbors(kNN)와 Approximate Nearest Neighbors(ANN) 검색을 모두 지원합니다. ANN 인덱스(예: HNSW_FLAT)는 정밀도와의 트레이드오프를 감수하는 대신 대규모 데이터셋에서 더 빠르므로, 고확장성의 인터랙티브 애플리케이션에 적합합니다.
Chroma는 AI 워크플로를 위해 구축되었습니다. 벡터 검색은 컬렉션에 저장된 임베딩과 메타데이터를 사용합니다. 유사도 검색을 지원하기는 하지만, 고급 인덱싱보다는 임베딩과 메타데이터 저장에 중점을 둡니다. 따라서 RAG 또는 메타데이터 기반 쿼리에 적합합니다.
데이터
SingleStore는 정형, 반정형, 비정형 데이터를 지원하므로 벡터 임베딩을 기존 데이터베이스 기능과 통합할 수 있습니다. 예를 들어 SQL 쿼리를 사용하여 가격이나 카테고리 같은 메타데이터로 벡터 검색 결과를 필터링할 수 있습니다.
Chroma는 비정형 데이터와 임베딩을 위한 것입니다. 메타데이터는 임베딩과 함께 저장될 수 있으며, 벡터화된 데이터를 처리하고 쿼리하는 단순성에 초점을 맞춥니다.
확장성과 성능
SingleStore는 확장성을 고려해 설계되었으며, 대규모 작업을 위해 노드 전반에 데이터를 분산합니다. SQL과 벡터 검색을 결합함으로써 별도 시스템의 필요성을 최소화하고 AI 파이프라인의 지연 시간과 복잡성을 줄입니다.
Chroma는 개발자 편의성과 중소 규모 애플리케이션을 위한 것이지만 동일한 내장 확장성 기능을 갖추고 있지는 않습니다. 임베딩 데이터에 대규모 분산 시스템이 필요하지 않은 집중된 사용 사례에 적합합니다.
유연성과 커스터마이징
SingleStore는 SQL 인터페이스와 여러 벡터 인덱싱 방법 지원을 통해 유연성을 제공합니다. SQL에 익숙한 개발자는 정형 데이터와 벡터 연산을 결합하는 복잡한 쿼리를 구축할 수 있으므로, 혼합 워크로드에 대해 높은 수준의 커스터마이징이 가능합니다.
Chroma는 쉬운 API와 원활한 임베딩으로 단순성에 중점을 둡니다. 유연성은 여러 임베딩 모델과 통합하고 메타데이터가 풍부한 워크플로를 지원할 수 있다는 데서 나오며, 커스터마이징보다 사용 편의성을 우선시하는 개발자에게 적합합니다.
통합과 생태계
SingleStore는 데이터 스택 전반에 걸친 광범위한 통합을 갖춘 범용 데이터베이스이므로, 엔터프라이즈 환경의 기존 시스템 및 도구에 더 쉽게 연결할 수 있습니다.
Chroma는 AI 워크플로와 긴밀하게 결합되어 있으며, Python 및 JavaScript/TypeScript용 퍼스트파티 SDK를 제공합니다. AI 파이프라인 및 프레임워크와 잘 통합되므로 AI와 LLM을 많이 활용하는 팀에 적합합니다.
사용 편의성
SingleStore는 설정 및 최적화를 위해 어느 정도의 데이터베이스 지식이 필요합니다. SQL 사용자에게는 벡터 검색을 단순화하지만, 데이터베이스 관리자가 아닌 사용자에게는 학습 곡선이 더 가파릅니다.
Chroma는 초보자에게 친화적이며, 벡터 데이터베이스 경험이 최소한인 개발자를 위해 설계되었습니다. 쉬운 API와 자동 임베딩 덕분에 특히 AI 기반 프로젝트에서 쉽게 시작할 수 있습니다.
비용
SingleStore는 벡터 검색과 기존 데이터베이스 기능을 결합하여 기술 스택을 통합할 수 있으므로 추가 시스템이 필요하지 않을 수 있습니다. 하지만 엔터프라이즈 기능과 확장성에는 관리형 서비스의 더 높은 비용이 따릅니다.
Chroma는 오픈 소스이므로 초기 비용이 더 낮습니다. 팀이 관리형 서비스를 개발 중이지만, 현재 설정은 확장과 유지보수에 더 많은 수작업이 필요하며, 이는 총소유비용에 영향을 미칩니다.
보안
SingleStore는 엔터프라이즈급 보안, 암호화, 인증 및 역할 기반 접근 제어를 제공합니다. 엄격한 규정 준수가 필요한 환경에 적합합니다.
Chroma는 오픈 소스 프로젝트로서 보안보다 기능에 중점을 둡니다. 기본 인증 및 접근 제어 기능은 있지만, 기본 상태로는 엔터프라이즈 보안 요구 사항을 충족하지 못할 수 있습니다.
SingleStore를 사용해야 할 때
SingleStore는 벡터 검색이 정형 및 반정형 데이터와 함께 작동해야 하는 대규모 분산 데이터 시스템에 적합합니다. 애플리케이션이 메타데이터로 필터링하거나 관계형 데이터와 통합하는 것처럼 기존 SQL 쿼리와 고성능 벡터 검색을 결합해야 한다면 SingleStore가 유일한 선택입니다. 확장성, 보안, 그리고 복잡성과 운영 오버헤드를 줄이기 위한 단일 기술 스택이 필요한 엔터프라이즈 환경에 완벽합니다.
Chroma를 사용해야 할 때
Chroma는 임베딩과 메타데이터가 풍부한 워크플로가 핵심인 AI 중심 프로젝트에 더 적합합니다. 검색 증강 생성, 추천 시스템 또는 대규모 언어 모델을 사용하는 애플리케이션과 같은 사용 사례에서 뛰어난 성능을 발휘합니다. 빠른 프로토타이핑이나 최소한의 설정으로 소규모 AI 애플리케이션을 배포하는 데 집중하고 있다면, Chroma의 API와 통합 친화적인 설계는 매우 생산적인 선택지가 됩니다. 오픈 소스라는 특성은 투명성과 도구를 맞춤화할 수 있는 능력을 원하는 개발자들에게도 매력적입니다.
결론
SingleStore의 강점은 기존 데이터베이스 기능과 벡터 검색을 결합하는 데 있으며, 엔터프라이즈 환경의 대규모 혼합 데이터 워크로드에 적합합니다. Chroma는 단순성과 사용 편의성을 우선시하며, AI 우선 애플리케이션과 빠르게 시작하고자 하는 개발자에게 훌륭한 선택입니다. 둘 중 무엇을 선택할지는 사용 사례, 작업 중인 데이터 유형, 프로젝트의 규모 및 성능 요구 사항을 기반으로 해야 합니다.
SingleStore와 Chroma에 대한 개요를 얻으려면 이 글을 읽어보되, 이를 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 데 핵심이 될 것입니다.
오픈 소스 VectorDBBench를 사용하여 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 사용하면 사용자가 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 통해 사용자는 마케팅 주장이나 풍문이 아니라 실제 벡터 데이터베이스 성능을 기반으로 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
VectorDBBench는 Python으로 작성되었으며 MIT 오픈 소스 라이선스에 따라 제공되므로 누구나 자유롭게 사용, 수정 및 배포할 수 있습니다. 이 도구는 기능과 성능 개선에 전념하는 개발자 커뮤니티에 의해 활발히 유지관리되고 있습니다.
벤치마크 결과를 재현하거나 자체 데이터셋에서 성능 결과를 얻으려면 GitHub repository에서 VectorDBBench를 다운로드하세요.
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