SingleStore vs Deep Lake: AI 앱에 적합한 벡터 데이터베이스 선택하기
벡터 데이터베이스란 무엇인가요?
SingleStore와 Deep Lake를 비교하기 전에, 먼저 벡터 데이터베이스의 개념을 살펴보겠습니다.
벡터 데이터베이스는 고차원 벡터를 저장하고 쿼리하도록 특별히 설계되었으며, 이러한 벡터는 비정형 데이터의 수치적 표현입니다. 이러한 벡터는 텍스트의 의미론적 의미, 이미지의 시각적 특징 또는 제품 속성과 같은 복잡한 정보를 인코딩합니다. 효율적인 유사도 검색을 가능하게 함으로써, 벡터 데이터베이스는 AI 애플리케이션에서 핵심적인 역할을 하며, 더 고도화된 데이터 분석 및 검색을 가능하게 합니다.
벡터 데이터베이스의 일반적인 사용 사례에는 전자상거래 제품 추천, 콘텐츠 탐색 플랫폼, 사이버 보안의 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 합니다. 이는 외부 지식을 제공하여 AI 환각과 같은 문제를 줄입니다.
시장에는 다음을 포함하여 다양한 유형의 벡터 데이터베이스가 있습니다:
- Milvus, Zilliz Cloud (완전 관리형 Milvus)와 같은 전용 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 갖춘 분산형 관계형 SQL 데이터베이스 관리 시스템이며, Deep Lake는 벡터 임베딩에 최적화된 데이터 레이크입니다. 이 글에서는 두 시스템의 벡터 검색 기능을 비교합니다.
SingleStore: 개요 및 핵심 기술
SingleStore는 벡터 검색을 데이터베이스 자체에 통합함으로써 가능하게 했기 때문에, 기술 스택에 별도의 벡터 데이터베이스가 필요하지 않습니다. 벡터는 일반 데이터베이스 테이블에 저장될 수 있으며 표준 SQL 쿼리로 검색될 수 있습니다. 예를 들어, 가격 범위로 필터링하면서 유사한 제품 이미지를 검색하거나, 결과를 특정 부서로 제한하면서 문서 임베딩을 탐색할 수 있습니다. 이 시스템은 벡터 인덱스용 FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT, HNSW_PQ와 유사도 매칭용 내적 및 유클리드 거리를 사용한 의미론적 검색을 모두 지원합니다. 이는 추천 시스템, 이미지 인식, AI 챗봇과 같이 유사도 매칭이 빠른 애플리케이션에 매우 유용합니다.
핵심적으로 SingleStore는 성능과 확장성을 위해 구축되었습니다. 데이터베이스는 데이터를 여러 노드에 분산하므로 대규모 벡터 데이터 작업을 처리할 수 있습니다. 데이터가 증가하면 노드를 더 추가하기만 하면 됩니다. 쿼리 프로세서는 벡터 검색을 SQL 작업과 결합할 수 있으므로 여러 개의 별도 쿼리를 만들 필요가 없습니다. 벡터 전용 데이터베이스와 달리 SingleStore는 이러한 기능을 전체 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 대한 정확한 k개의 최근접 이웃 집합을 찾는 정확한 k-최근접 이웃(kNN) 검색입니다. 하지만 매우 큰 데이터셋이나 높은 동시성의 경우 SingleStore는 벡터 인덱싱을 사용하는 근사 최근접 이웃(ANN) 검색도 지원합니다. ANN 검색은 정확한 kNN 검색보다 k개의 근접 이웃을 훨씬 더 빠르게 찾을 수 있으며, 때로는 몇 자릿수나 더 빠릅니다. 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 애플리케이션에는 ANN 검색이 적합합니다.
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 타입입니다. 이러한 구조화된 접근 방식은 SingleStore를 대규모 언어 모델의 벡터를 사용하는 의미 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 있도록 합니다.
DeepLake: 개요 및 핵심 기술
Deep Lake는 이미지, 오디오, 비디오 및 기타 비정형 유형과 같은 벡터 및 멀티미디어 데이터를 처리하기 위해 구축된 특수 데이터베이스로, AI와 머신러닝에서 널리 사용됩니다. 이는 데이터 레이크이자 벡터 스토어로 작동합니다:
- 데이터 레이크로서: Deep Lake는 비정형 데이터(이미지, 오디오, 비디오, 텍스트 및 의료 영상용 NIfTI와 같은 형식)를 버전 관리 형식으로 저장하고 구성하는 것을 지원합니다. 이러한 설정은 딥러닝 작업의 성능을 향상시킵니다. 데이터셋의 빠른 쿼리와 시각화를 가능하게 하여 AI 모델을 위한 고품질 학습 세트를 더 쉽게 만들 수 있게 합니다.
- 벡터 스토어로서: Deep Lake는 vector embeddings 및 관련 메타데이터(예: 텍스트, JSON, 이미지)를 저장하고 검색하도록 설계되었습니다. 데이터는 로컬, 사용자의 클라우드 환경 또는 Deep Lake의 관리형 스토리지에 저장할 수 있습니다. LangChain 및 LlamaIndex와 같은 도구와 원활하게 통합되어 Retrieval Augmented Generation(RAG) 애플리케이션 개발을 단순화합니다.
Deep Lake는 Approximate Nearest Neighbor(ANN) 검색을 위해 Hnswlib 패키지를 기반으로 하고 추가 최적화를 더한 Hierarchical Navigable Small World(HNSW) 인덱스를 사용합니다. 이를 통해 3,500만 개 이상의 임베딩을 1초 미만에 쿼리할 수 있습니다. 고유한 기능으로는 더 빠른 인덱스 생성을 위한 멀티스레딩과 RAM 사용량을 줄이기 위한 메모리 효율적인 관리가 포함됩니다.
기본적으로 Deep Lake는 최대 100,000행의 데이터셋에 대해 선형 임베딩 검색을 사용합니다. 더 큰 데이터셋의 경우 정확도와 성능의 균형을 맞추기 위해 ANN으로 전환합니다. API를 통해 사용자는 필요에 따라 이 임계값을 조정할 수 있습니다.
Deep Lake의 인덱스는 결합된 속성 및 벡터 검색(현재 선형 검색에 의존함)에는 사용되지 않지만, 향후 업데이트에서 이 제한 사항을 해결하여 기능을 더욱 개선할 예정입니다.
벡터 저장소로서의 Deep Lake: Deep Lake는 벡터 임베딩과 텍스트, JSON, 이미지, 오디오, 비디오 파일을 포함한 관련 메타데이터를 저장하고 검색하기 위한 강력한 솔루션을 제공합니다. 데이터를 로컬, 선호하는 클라우드 환경, 또는 Deep Lake의 관리형 스토리지에 저장할 수 있습니다. Deep Lake는 또한 LangChain 및 LlamaIndex와 같은 도구와의 원활한 통합을 제공하여 개발자가 Retrieval Augmented Generation(RAG) 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있도록 합니다.
주요 차이점
검색 방법론
두 도구 모두 빠른 대규모 벡터 쿼리를 위해 Approximate Nearest Neighbor (ANN) 검색을 지원합니다.
- SingleStore: 정밀도를 위한 정확한 k-Nearest Neighbor (kNN) 검색과 규모를 위한 ANN 검색을 모두 제공하며, 여러 벡터 인덱스(예: HNSW_FLAT, IVF_PQ)를 지원합니다. 벡터 검색을 SQL 작업과 결합하므로, 유사도 점수와 함께 속성(예: 가격 또는 태그)을 사용해 벡터를 필터링해야 하는 경우 유용합니다.
- Deep Lake: ANN 검색을 위해 최적화된 HNSW 인덱스를 사용하며, 뛰어난 성능(1초 이내에 3,500만 개 이상의 임베딩 쿼리)을 달성합니다. 더 작은 데이터셋(<100k rows)에는 기본적으로 선형 검색을 사용하고, 데이터가 증가함에 따라 ANN으로 전환합니다. 그러나 결합된 속성 및 벡터 검색은 현재 선형 검색에 의존하며, 이는 개선의 여지가 있는 영역입니다.
구조화된 데이터와 함께 임베딩을 필터링하는 것처럼 혼합 데이터를 다루는 경우, SingleStore의 통합 SQL 지원이 우위를 제공합니다.
데이터 처리
두 시스템은 데이터 유형을 관리하는 방식에서 서로 다른 접근 방식을 취합니다:
- SingleStore: columnstore tables 내에서 벡터를 네이티브로 지원하는 완전한 기능의 관계형 데이터베이스로 설계되었습니다. 제품 추천이나 추가 필터가 있는 시맨틱 검색과 같이 벡터 작업과 결합된 구조화 또는 반정형 데이터에 이상적입니다.
- Deep Lake: 벡터 임베딩과 함께 비정형 데이터—이미지, 오디오, 비디오, 텍스트—를 관리하는 데 특화되어 있습니다. 데이터 레이크이자 벡터 저장소로 작동하므로, 버전 관리되는 멀티미디어 데이터셋이 필요한 AI/ML 워크플로에 강력한 선택지입니다.
SQL 작업과 함께 구조화된 데이터가 필요한 애플리케이션에는 SingleStore를 선택하세요. 사용 사례가 비정형 또는 멀티미디어 데이터를 포함한 AI/ML 작업에 중점을 둔다면 Deep Lake를 선택하세요.
확장성 및 성능
- SingleStore: 분산 노드를 통해 확장성을 갖추도록 구축되어 수십억 개의 벡터를 처리하며, 노드를 더 추가할수록 선형적으로 성장합니다. ANN 인덱싱은 규모에 맞춰 거의 즉각적인 응답 시간을 가능하게 하며, 속도와 정확도의 균형을 맞춥니다.
- Deep Lake: 인덱싱 중 메모리 사용을 최적화하여(예: HNSW 인덱스 생성을 위한 멀티스레딩) 대규모 벡터 데이터셋을 효율적으로 처리합니다. 그러나 메타데이터가 포함된 결합 쿼리에서는 성능이 저하될 수 있습니다.
구조화된 작업과 함께 고도로 확장 가능한 다중 노드 성능이 필요하다면 SingleStore가 빛을 발합니다. Deep Lake는 벡터 검색이 주요 초점인 비정형 AI 데이터셋에서 가장 뛰어난 성능을 발휘합니다.
유연성 및 사용자 지정
- SingleStore: SQL 쿼리를 통해 유연성을 제공하며, 정확한 벡터 검색 전략과 근사 벡터 검색 전략의 혼합을 지원합니다. 개발자는 복잡한 작업을 위해 SQL의 모든 기능을 활용할 수 있습니다.
- Deep Lake: 임베딩 저장소(로컬, 클라우드 또는 관리형 스토리지)에서 유연성을 제공하며 LangChain, LlamaIndex 및 딥러닝 도구와 원활하게 통합됩니다.
SQL 기반 워크플로가 핵심이라면 SingleStore는 익숙하고 강력한 접근 방식을 제공합니다. RAG 애플리케이션이나 딥러닝 파이프라인을 구축하는 개발자에게는 Deep Lake의 유연성이 돋보입니다.
통합 및 생태계
- SingleStore: 전통적인 데이터베이스 중심 생태계에 잘 통합됩니다. 벡터 검색을 기존 관계형 데이터 워크플로와 결합할 수 있어 하이브리드 검색(벡터 + 속성)과 같은 애플리케이션을 구현할 수 있습니다.
- Deep Lake: AI/ML 생태계에 맞춰져 있습니다. LangChain, LlamaIndex 및 모델 학습 파이프라인과의 통합 덕분에 Retrieval-Augmented Generation (RAG)과 같은 AI 애플리케이션을 구축하는 개발자에게 이상적입니다.
프로젝트에 벡터 기능을 갖춘 범용 데이터베이스가 필요하다면 SingleStore를 선택하세요. Deep Lake는 전문화된 AI/ML 생태계에 더 잘 맞습니다.
사용 편의성
- SingleStore: 벡터 인덱스를 설정하려면 데이터베이스 스키마(예: columnstore 테이블)와 벡터 관련 구문에 어느 정도 익숙해야 합니다. 하지만 SQL에 익숙한 개발자라면 직관적으로 사용할 수 있습니다.
- Deep Lake: AI 개발자, 특히 Python 기반 도구를 사용하는 개발자에게 더 간단한 온보딩 경험을 제공합니다. API는 직관적이지만, 메타데이터 필터를 벡터 검색과 결합하려면 추가적인 노력이 필요합니다.
비용 고려 사항
- SingleStore: 운영 비용은 데이터베이스 크기, 쿼리 복잡도, 노드 확장에 따라 달라집니다. SingleStore의 가치는 벡터 저장소이자 관계형 데이터베이스라는 이중 역할에서 나옵니다.
- Deep Lake: 관리형 스토리지에 대해 유연한 가격을 제공합니다. 비용은 데이터를 저장하는 위치(로컬, 클라우드 또는 Deep Lake의 서비스)에 따라 달라집니다.
보안 기능
- SingleStore: 암호화, 인증, 역할 기반 접근 제어와 같은 강력한 보안 기능을 포함하며, 이는 엔터프라이즈 데이터베이스의 표준입니다.
- Deep Lake: 필수적인 보안 기능을 제공하지만 개발자 유연성과 성능에 더 중점을 둡니다.
SingleStore를 선택해야 하는 경우
SingleStore는 대규모 분산 데이터와 벡터 검색이 있고, 특히 구조화된 데이터 쿼리를 벡터 유사도 검색과 혼합해야 할 때 가장 적합합니다. SQL 통합을 통해 스택에 복잡성을 추가하지 않고도 가격, 카테고리 또는 태그 같은 속성으로 벡터 임베딩을 필터링하는 하이브리드 쿼리를 수행할 수 있습니다. 추천 시스템, 시맨틱 검색, AI 기반 채팅 시스템과 같은 애플리케이션은 SingleStore가 대규모로 정확한 kNN 및 근사 ANN 검색을 수행하는 능력의 이점을 얻습니다. 성능, 확장성, 그리고 벡터 검색을 완전한 기능을 갖춘 관계형 데이터베이스로 통합하는 것이 핵심이라면 SingleStore가 적합한 선택입니다.
Deep Lake를 선택해야 하는 경우
Deep Lake는 이미지, 오디오, 비디오, 텍스트와 같은 비정형 데이터가 큰 역할을 하는 AI/ML 워크플로에 가장 적합합니다. 데이터 레이크이자 벡터 저장소가 될 수 있는 능력 덕분에 머신 러닝 모델 학습을 위한 고품질의 버전 관리된 데이터셋을 구축하고 관리하는 데 뛰어납니다. Retrieval-Augmented Generation (RAG) 애플리케이션, 멀티미디어 데이터용 임베딩 검색 또는 대규모 딥러닝 프로젝트를 진행하는 개발자는 LangChain 및 LlamaIndex와 같은 도구와의 Deep Lake 통합에서 이점을 얻을 수 있습니다. 벡터 검색이 하이브리드 SQL 작업보다 AI 사용 사례에 초점을 맞춘 프로젝트라면 Deep Lake가 더 간소화되고 유연한 솔루션입니다.
결론
SingleStore와 Deep Lake는 둘 다 벡터 검색을 제공하지만 서로 다른 목적을 수행합니다. SingleStore는 SQL 기반 작업과 확장 가능한 벡터 검색을 결합해야 하는 구조화된 또는 하이브리드 데이터 애플리케이션에 적합합니다. Deep Lake는 비정형 데이터와 멀티미디어 임베딩이 중심인 AI/ML 환경에서 빛을 발하며, 현대적인 딥러닝 파이프라인을 위한 최적화된 성능과 통합을 제공합니다. 선택은 당신에게 달려 있습니다. SQL 지원이 있는 구조화된 분산 데이터에는 SingleStore를 선택하세요. AI 기반의 비정형 데이터 작업에는 Deep Lake가 승자입니다.
SingleStore와 Deep Lake에 대한 개요를 파악하려면 이 글을 읽어보세요. 하지만 이를 평가하려면 사용 사례를 기준으로 평가해야 합니다. 이에 도움이 될 수 있는 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 데 핵심이 될 것입니다.
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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 비교하여 자신의 사용 사례에 맞는 것을 찾을 수 있습니다. VectorDBBench를 사용하면 사용자는 마케팅 주장이나 소문이 아니라 실제 벡터 데이터베이스 성능을 기반으로 의사결정을 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 유지 관리되고 있습니다.
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