AI 앱에 적합한 벡터 데이터베이스 선택: SingleStore vs Elasticsearch
벡터 데이터베이스란 무엇인가요?
SingleStore와 Elasticsearch를 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 고급 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 Retrieval Augmented Generation(RAG)에서 중요한 역할을 하는데, 이는 외부 지식을 제공하여 AI 환각과 같은 문제를 줄임으로써 대규모 언어 모델 (LLMs)의 성능을 향상시키는 기법입니다.
시장에는 다음을 포함한 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 분산형 관계형 SQL 데이터베이스 관리 시스템이고 Elasticsearch는 Apache Lucene 기반의 검색 엔진입니다. 둘 다 벡터 검색을 애드온으로 제공합니다. 이 글에서는 이들의 벡터 검색 기능을 비교합니다.
SingleStore: 개요 및 핵심 기술
SingleStore는 벡터 검색을 데이터베이스 자체에 내장하여 가능하게 했기 때문에, 기술 스택에 별도의 벡터 데이터베이스가 필요하지 않습니다. 벡터는 일반 데이터베이스 테이블에 저장되고 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 인덱스에 FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT, HNSW_PQ를 사용한 의미론적 검색과 유사도 매칭을 위한 내적 및 유클리드 거리를 모두 지원합니다. 이는 유사도 매칭이 빠르게 이루어지는 추천 시스템, 이미지 인식, AI 챗봇과 같은 애플리케이션에 매우 유용합니다.
핵심적으로 SingleStore는 성능과 확장성을 위해 구축되었습니다. 데이터베이스는 여러 노드에 데이터를 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 완전한 데이터베이스의 일부로 제공하므로 여러 시스템을 관리하거나 복잡한 데이터 전송을 처리하지 않고도 AI 기능을 구축할 수 있습니다.
벡터 인덱싱의 경우 SingleStore에는 두 가지 옵션이 있습니다. 첫 번째는 쿼리 벡터에 대해 정확한 k개의 최근접 이웃 집합을 찾는 정확한 k-nearest neighbors(kNN) 검색입니다. 하지만 매우 큰 데이터셋이나 높은 동시성의 경우 SingleStore는 벡터 인덱싱을 사용한 Approximate Nearest Neighbor(ANN) 검색도 지원합니다. ANN 검색은 때때로 수십 배 더 빠르게 정확한 kNN 검색보다 k개의 가까운 이웃을 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 방식입니다.
SingleStore에서 벡터 인덱스의 기술적 구현에는 특정 요구 사항이 있습니다. 이러한 인덱스는 columnstore 테이블에서만 생성할 수 있으며 벡터 데이터를 저장하는 단일 열에 생성해야 합니다. 현재 시스템은 Vector Type(dimensions[, F32]) 형식을 지원하며, F32는 유일하게 지원되는 요소 유형입니다. 이러한 구조화된 접근 방식은 대규모 언어 모델의 벡터를 사용하는 시맨틱 검색, 집중적인 텍스트 생성을 위한 retrieval-augmented generation(RAG), 벡터 임베딩 기반 이미지 매칭과 같은 애플리케이션에 SingleStore를 매우 적합하게 만듭니다. 이를 기존 데이터베이스 기능과 결합함으로써 SingleStore는 개발자가 성능과 규모를 유지하면서 SQL 구문을 사용해 복잡한 AI 애플리케이션을 구축할 수 있도록 합니다.
Elasticsearch: 개요 및 핵심 기술
Elasticsearch는 Apache Lucene 라이브러리 위에 구축된 오픈 소스 검색 엔진입니다. 실시간 인덱싱과 전체 텍스트 검색으로 잘 알려져 있어 대용량 애플리케이션과 로그 분석을 위한 대표적인 검색 솔루션입니다. Elasticsearch를 사용하면 대량의 데이터를 빠르고 효율적으로 검색하고 분석할 수 있습니다.
Elasticsearch는 검색과 분석을 위해 구축되었으며, 퍼지 검색, 구문 매칭, 관련성 순위 지정과 같은 기능을 갖추고 있습니다. 복잡한 검색 쿼리와 실시간 데이터 검색이 필요한 시나리오에 매우 적합합니다. AI 애플리케이션의 부상과 함께 Elasticsearch는 벡터 검색 기능을 추가하여 이미지 인식, 문서 검색, Generative AI와 같은 AI 사용 사례에 필요한 유사도 검색과 시맨틱 검색을 수행할 수 있게 되었습니다.
벡터 검색
벡터 검색은 Apache Lucene을 통해 Elasticsearch에 통합됩니다. Lucene은 데이터를 주기적으로 병합되는 불변 세그먼트로 구성하며, 벡터는 다른 데이터 구조와 동일한 방식으로 세그먼트에 추가됩니다. 이 과정에는 인덱싱 시점에 벡터를 메모리에 버퍼링한 다음, 필요할 때 이러한 버퍼를 세그먼트의 일부로 직렬화하는 작업이 포함됩니다. 최적화를 위해 세그먼트가 주기적으로 병합되며, 검색은 모든 세그먼트의 벡터 히트를 결합합니다.
벡터 인덱싱을 위해 Elasticsearch는 유사한 벡터가 서로 연결되는 그래프를 생성하는 HNSW(Hierarchical Navigable Small World) 알고리즘을 사용합니다. 이는 단순성, 강력한 벤치마크 성능, 인덱스의 완전한 재학습 없이 점진적 업데이트를 처리할 수 있는 능력 때문에 선택되었습니다. 시스템은 일반적으로 수십 또는 수백 밀리초 단위로 벡터 검색을 수행하며, 이는 브루트 포스 접근 방식보다 훨씬 빠릅니다.
Elasticsearch의 기술 아키텍처는 가장 큰 강점 중 하나입니다. 이 시스템은 동시 인덱싱 중에도 락 프리 검색을 지원하며, 문서를 업데이트할 때 서로 다른 필드 간에 엄격한 일관성을 유지합니다. 따라서 vector 필드와 keyword 필드를 모두 업데이트하면, 검색은 모든 이전 값 또는 모든 새 값 중 하나만 보게 되며 데이터 일관성이 보장됩니다. 시스템은 사용 가능한 RAM을 초과하여 확장할 수 있지만, 벡터 데이터가 메모리에 맞을 때 성능이 최적화됩니다.
핵심 벡터 검색 기능을 넘어, Elasticsearch는 매우 가치 있게 만드는 실용적인 통합 기능을 제공합니다. 벡터 검색은 기존 Elasticsearch 필터와 결합할 수 있으므로, 벡터 유사도와 전체 텍스트 검색 결과를 혼합하는 하이브리드 검색을 수행할 수 있습니다. 벡터 검색은 Elasticsearch의 보안 기능, 집계 및 인덱스 정렬과 완전히 호환되므로, 현대적인 검색 사용 사례를 위한 완전한 솔루션입니다.
주요 차이점
검색 기술 및 구현
SingleStore에는 여러 벡터 인덱스 옵션이 있습니다: FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT, HNSW_PQ. 유사도 매칭을 위해 내적과 유클리드 거리를 사용하는 정확한 k-최근접 이웃(kNN) 및 근사 최근접 이웃(ANN) 검색 방법을 지원합니다.
Elasticsearch는 Apache Lucene을 통해 구현된 HNSW 알고리즘을 벡터 검색에 사용합니다. 이는 유사한 벡터들이 서로 연결되는 그래프를 생성하므로, 검색은 일반적으로 밀리초 단위로 수행됩니다.
데이터 관리 및 저장
SingleStore는 벡터 검색을 SQL 데이터베이스에 통합합니다. 벡터를 일반 테이블에 저장하고 표준 SQL로 쿼리할 수 있으며, 단일 쿼리에서 벡터 검색과 일반 데이터베이스 작업을 결합할 수 있습니다. 하지만 컬럼스토어 테이블에만 벡터 인덱스를 생성할 수 있으며 Vector Type(dimensions[, F32]) 형식을 사용해야 합니다.
Elasticsearch는 Lucene의 세그먼트 기반 아키텍처를 통해 벡터를 처리합니다. 벡터는 인덱싱 중 메모리에 버퍼링된 다음 세그먼트로 직렬화됩니다. 시스템은 업데이트 중 서로 다른 필드 전반의 일관성을 유지하므로, 검색은 모든 이전 값 또는 모든 새 값을 보게 됩니다.
확장성
SingleStore는 대규모 벡터 작업을 위해 데이터를 여러 노드에 분산합니다. 데이터가 증가함에 따라 더 많은 노드를 추가할 수 있습니다. 벡터 검색과 SQL 작업을 결합할 때 특히 뛰어납니다.
Elasticsearch는 샤딩과 복제를 통한 확장을 위한 분산 아키텍처를 갖추고 있습니다. 벡터 데이터가 메모리에 맞을 때 최고의 성능을 발휘하지만, 사용 가능한 RAM을 넘어 확장할 수도 있습니다. 세그먼트 기반 아키텍처는 대규모 데이터셋을 관리하는 데 도움이 됩니다.
기능
SingleStore의 주요 장점은 SQL 통합이므로, 벡터 검색과 일반 데이터베이스 작업을 결합해야 하는 애플리케이션에 매우 적합합니다. 벡터 유사도 매칭과 구조화된 데이터 쿼리가 모두 필요한 추천 시스템 및 AI 챗봇에 좋습니다.
Elasticsearch는 벡터 검색을 기존 검색과 결합하는 데 뛰어납니다. 벡터 유사도를 전체 텍스트 검색 결과와 혼합하고 일반 Elasticsearch 필터를 사용할 수 있습니다. 또한 보안 기능, 집계 및 인덱스 정렬과도 잘 통합됩니다.
각각을 사용해야 할 때
SingleStore: SQL과 벡터를 함께 사용할 때
SingleStore는 SQL과 벡터 작업을 결합하는 애플리케이션을 구축해야 할 때 가장 적합합니다. 사용자 선호도(벡터로)와 비즈니스 규칙(SQL 제약 조건으로)을 모두 고려해야 하는 추천 시스템을 작업하고 있거나, 벡터 유사도와 구조화된 데이터 쿼리를 결합해야 하는 AI 애플리케이션을 구축하고 있다면 적합합니다. 수평 확장이 필요하면서도 벡터 검색과 함께 복잡한 SQL을 수행해야 할 때 잘 작동합니다.
Elasticsearch: 검색 우선 앱에 적합
Elasticsearch는 검색이 주요 초점이고 벡터 기능이 기존 검색에 대한 추가 기능일 때 가장 적합합니다. 콘텐츠 추천 시스템이나 문서 검색 플랫폼처럼 의미론적 유사도와 함께 강력한 전체 텍스트 검색이 필요한 앱에 올바른 선택입니다. 단일 쿼리에서 키워드 검색, 필터 및 벡터 유사도를 결합해야 할 때 잘 작동하므로, 기존 검색과 AI 기반 의미론적 이해를 혼합해야 하는 앱에 매우 적합합니다.
요약
SingleStore와 Elasticsearch 중 무엇을 선택할지는 사용 사례에 달려 있습니다. SingleStore는 벡터 기능을 갖춘 강력한 SQL을 제공하고, Elasticsearch는 벡터 지원이 포함된 견고한 검색 기능을 제공합니다. 벡터 기능이 있는 기본 데이터베이스(SingleStore)가 필요한지, 아니면 벡터 검색이 가능한 검색 엔진(Elasticsearch)이 필요한지에 따라 결정해야 합니다. 기존 기술 스택, 가장 자주 실행할 쿼리 유형, 그리고 전통적인 데이터베이스 작업이 더 필요한지 검색 기능이 더 필요한지를 고려하세요. 둘 다 벡터 검색을 수행할 수 있지만 서로 다른 영역에서 강점을 가지므로, 서로 다른 사용 사례에 적합합니다.
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