SingleStore vs KDB: AI 앱에 적합한 벡터 데이터베이스 선택하기
SingleStore vs KDB AI 앱에 적합한 벡터 데이터베이스 선택하기
벡터 데이터베이스란 무엇인가?
SingleStore와 KDB를 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 또는 제품 속성과 같은 복잡한 정보를 인코딩합니다. 효율적인 유사도 검색을 가능하게 함으로써, 벡터 데이터베이스는 AI 애플리케이션에서 핵심적인 역할을 하며, 더욱 고급화된 데이터 분석과 검색을 가능하게 합니다.
벡터 데이터베이스의 일반적인 사용 사례에는 전자상거래 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 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 있는 전통적인 데이터베이스.
SingleStore는 분산형 관계형 SQL 데이터베이스 관리 시스템이고 KDB는 전용 시계열 데이터베이스입니다. 둘 다 벡터 검색을 애드온으로 제공합니다. 이 글에서는 이들의 벡터 검색 기능을 비교합니다.
SingleStore: 개요 및 핵심 기술
SingleStore는 벡터 검색을 데이터베이스 자체에 포함하여 가능하게 했기 때문에, 기술 스택에 별도의 벡터 데이터베이스가 필요하지 않습니다. 벡터는 일반 데이터베이스 테이블에 저장하고 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 인덱스용 FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT, HNSW_PQ와 유사도 매칭용 내적 및 유클리드 거리를 사용한 의미론적 검색을 모두 지원합니다. 이는 유사도 매칭이 빠르게 이루어지는 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 가까운 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 애플리케이션에는 ANN 검색이 적합합니다.
SingleStore에서 벡터 인덱스의 기술적 구현에는 특정 요구 사항이 있습니다. 이러한 인덱스는 columnstore 테이블에서만 생성할 수 있으며, 벡터 데이터를 저장하는 단일 컬럼에 생성해야 합니다. 현재 시스템은 Vector Type(dimensions[, F32]) 형식을 지원하며, F32는 유일하게 지원되는 요소 타입입니다. 이러한 구조화된 접근 방식은 대규모 언어 모델의 벡터를 사용한 시맨틱 검색, 집중적인 텍스트 생성을 위한 검색 증강 생성(RAG), 벡터 임베딩 기반 이미지 매칭과 같은 애플리케이션에 SingleStore를 매우 적합하게 만듭니다. 이를 기존 데이터베이스 기능과 결합함으로써 SingleStore는 개발자가 성능과 확장성을 유지하면서 SQL 구문을 사용해 복잡한 AI 애플리케이션을 구축할 수 있게 합니다.
Kdb: 개요 및 핵심 기술
KDB는 GPU 없이도 실시간 데이터 처리에서 뛰어난 성능을 발휘하는 고성능 데이터베이스입니다. 원시 데이터를 처리하고, 벡터 임베딩을 생성하며, 이를 저장하고, 유사도 검색을 실행할 수 있으며, 이 모든 것이 실시간으로 가능합니다. KDB의 핵심 강점 중 하나는 다양한 데이터 타입과 사용 사례를 지원하는 멀티모달 성능입니다. 그 접근 방식은 스트리밍, 임베딩 생성, 벡터 데이터베이스, 원시 데이터 처리, 시계열, 분석을 하나의 통합 솔루션으로 결합하여 개발자의 기술 스택을 크게 단순화하고 애플리케이션 전반에 걸쳐 적응 가능하게 만듭니다.
KDB는 동적 인덱싱을 통합하여 개발자가 엄격한 인덱스 제한 없이 유사도 검색을 위한 벡터 임베딩을 동적으로 선택할 수 있게 합니다. 이는 더 빠르고 유연한 검색 기능으로 이어집니다. KDB는 데이터셋 간 재인코딩을 지원하여, 서로 다른 차원으로 원시 데이터를 재인코딩하고 저장함으로써 데이터셋 간 유사도 검색을 가능하게 합니다. 시계열 데이터의 경우 KDB는 임베딩 생성 없이도 고유한 유사도 검색 기능을 제공하여, 빠르게 변하는 데이터셋과 느리게 변하는 데이터셋을 모두 다루는 사용자에게 더 큰 다용성을 제공합니다.
성능 측면에서 KDB는 HNSW와 같은 인기 있는 방법을 능가하며 두각을 나타냅니다. 특히 빠르게 변하는 시간 데이터의 경우 HNSW에 비해 검색을 17배 더 빠르게 수행하고 메모리를 12배 적게 사용합니다. 느리게 변하는 시간 기반 데이터셋의 경우 KDB는 메모리 및 디스크 스토리지를 100배 줄이면서 검색을 10배 가속합니다. 유사도, 정확 검색, 리터럴 검색을 단일 쿼리에서 결합할 수 있는 능력은 콘텐츠가 진화하더라도 쿼리 관련성을 보장하여 KDB를 실시간 및 진화하는 데이터에 효율적인 솔루션으로 만듭니다.
KDB.AI는 개발자가 벡터 유사도 검색을 기존 데이터베이스 쿼리와 결합할 수 있게 함으로써 벡터 검색 기능을 향상시킵니다. 이는 검색 매개변수에 기반한 사용자 지정 제약 조건을 적용하는 필터를 사용하여 달성됩니다. KDB는 Flat 및 qFlat(둘 다 정확한 최근접 이웃을 위한 전체 탐색), HNSW(효율적인 탐색을 위한 그래프 기반 인덱스), IVF(더 빠르지만 덜 정확한 결과를 위한 클러스터 기반 검색), IVFPQ(메모리 효율성과 속도 향상을 위한 IVF의 압축 버전)를 포함한 여러 검색 방법을 지원합니다. 각 방법은 고유한 트레이드오프를 제공하여 개발자가 특정 사용 사례에 가장 적합한 접근 방식을 선택할 수 있게 합니다.
주요 차이점
검색 방법
SingleStore: SingleStore는 정확한 k-최근접 이웃(kNN)과 근사 최근접 이웃(ANN) 검색 방법을 모두 갖추고 있습니다. ANN은 일부 정확도 손실을 감수하는 대신 더 빠른 검색을 위해 IVF 및 HNSW 인덱싱을 사용하며, 대규모 고동시성 애플리케이션에 적합합니다. 벡터 검색을 SQL 쿼리와 직접 통합하므로 유사도 검색을 기존 필터(예: 가격 또는 카테고리 기준)와 혼합할 수 있습니다.
KDB: KDB에는 Flat, qFlat, HNSW, IVF, IVFPQ와 동적 인덱싱 등 여러 검색 방법이 있습니다. 교차 데이터셋 검색과 실시간 쿼리 적응성에 유연합니다. KDB의 인덱싱 방법은 속도와 메모리 사용량에 최적화되어 있으며, 시간과 리소스 측면에서 HNSW와 같은 인기 있는 그래프 기반 방법보다 뛰어납니다.
데이터
SingleStore: 구조화 및 반구조화 데이터, 벡터 인덱스를 위한 columnstore 테이블. 벡터 검색을 기존 SQL 워크플로와 결합하는 데 적합하지만, 구조화된 스키마를 전제로 합니다. 사용 사례: 이미지 인식, 추천 시스템, 검색 증강 생성(RAG) 작업.
KDB: 멀티모달 데이터, 스트리밍, 임베딩 생성, 원시 데이터 처리를 하나의 환경에서 지원합니다. 시계열 및 실시간 데이터에 적합하며, 임베딩 생성 없이도 검색할 수 있습니다.
확장성
SingleStore: 분산 아키텍처는 데이터가 증가함에 따라 선형적으로 확장됩니다. 벡터와 SQL 쿼리를 하나의 작업으로 결합하므로 여러 시스템을 관리하는 오버헤드를 줄입니다.
KDB: KDB는 실시간 및 빠르게 변화하는 데이터셋에 최적화되어 있습니다. 시계열 데이터의 경우 메모리 사용량을 100배, 검색 시간을 10배 줄입니다. 시간 데이터와 정적 데이터를 모두 포함하는 시나리오에 적합합니다.
유연성
KDB: 데이터셋 전반의 동적 인덱싱 및 재인코딩, 교차 데이터셋 유사도 검색. 개발자는 필요에 따라 인덱싱 및 쿼리 매개변수를 조정할 수 있습니다.
통합 및 생태계
SingleStore: SQL 기반 도구와 통합되며, 기존 데이터베이스에 익숙한 개발자에게 적합합니다. 벡터 검색을 기존 데이터베이스 작업에 내장합니다.
KDB: 스트리밍, 시계열, 벡터 데이터를 위한 통합 아키텍처. 다양한 애플리케이션에 적합합니다. 금융, IoT, 머신 러닝 등 데이터 집약적 사용 사례를 위한 생태계를 제공합니다.
사용성
SingleStore: SQL 우선 접근 방식은 데이터베이스 사용자에게 진입 장벽을 낮춰줍니다. 문서는 관계형 데이터베이스에 익숙한 개발자를 대상으로 합니다.
KDB: 강력하지만 q 언어에 대한 익숙함이 필요합니다. 개발자가 KDB를 기존 워크플로에 통합할 때 학습 곡선이 더 가파를 수 있습니다.
비용
KDB: KDB의 메모리 및 스토리지 최적화는 특히 실시간 분석과 벡터 검색 중심 애플리케이션에서 많은 비용을 절감할 수 있습니다.
보안
SingleStore: 엔터프라이즈급 보안: 암호화, 인증, 역할 기반 접근 제어(RBAC). 민감한 워크로드에 적합합니다.
KDB: 보안 측면에서는 동일하지만, 규정 준수와 실시간 보호가 중요한 금융 및 IoT를 위한 추가 기능을 제공합니다.
SingleStore를 선택해야 할 때
SingleStore는 SQL 환경에서 벡터 검색을 구조화 또는 반구조화 데이터와 결합해야 하는 애플리케이션에 적합합니다. 분산 아키텍처는 대규모 워크로드를 쉽게 처리할 수 있으므로 추천 시스템, AI 기반 검색 엔진, 검색 증강 생성(RAG) 파이프라인과 같은 사용 사례에 매우 적합합니다. 정확한 최근접 이웃 검색과 근사 최근접 이웃 검색을 모두 수행할 수 있으므로 필요에 따라 성능과 정밀도의 균형을 맞출 수 있습니다. 기존 데이터베이스 작업과 함께 벡터 검색을 확장하는 기업에 좋은 선택입니다.
KDB를 선택해야 할 때
KDB는 시계열 데이터나 빠르게 변화하는 데이터처럼 실시간 데이터 처리가 필요한 시나리오에 적합합니다. 멀티모달 기능 덕분에 스트리밍 데이터와 빠른 분석이 핵심인 금융, IoT 또는 에너지와 같은 산업에 매우 적합합니다. 동적 인덱싱과 고급 쿼리 유연성을 갖춘 고성능 유사도 검색이 필요한 개발자라면 KDB의 원스톱 솔루션을 좋아할 것입니다. 또한 KDB는 메모리와 스토리지 효율성이 매우 뛰어나므로, 요구 수준이 높은 데이터 집약적 애플리케이션에 매우 비용 효율적입니다.
요약
SingleStore와 KDB는 서로 다른 사용 사례에 적합합니다. SingleStore는 벡터 검색을 기존 데이터베이스 기능, 확장성, 사용 편의성과 결합해야 하는 환경에 매우 적합합니다. KDB는 실시간 및 동적 워크로드, 성능, 유연성, 여러 데이터 유형 처리에 적합합니다. 요구 사항, 보유한 데이터의 종류, 필요한 성능, 사용 사례의 복잡성을 기준으로 둘 중 하나를 선택하세요.
이 글을 통해 SingleStore와 KDB의 개요를 파악할 수 있지만, 이를 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 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 사용자는 자체 데이터셋을 사용하여 Milvus 및 Zilliz Cloud(관리형 Milvus)와 같은 다양한 벡터 데이터베이스 시스템을 테스트하고 비교하며, 자신의 사용 사례에 맞는 시스템을 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 있어 누구나 자유롭게 사용, 수정 및 배포할 수 있습니다. 이 도구는 기능과 성능 향상에 전념하는 개발자 커뮤니티에 의해 활발히 유지 관리되고 있습니다.
벤치마크 결과를 재현하거나 자체 데이터셋에서 성능 결과를 얻으려면 GitHub repository에서 VectorDBBench를 다운로드하세요.
VectorDBBench Leaderboard에서 주요 벡터 데이터베이스의 성능을 빠르게 살펴보세요.
벡터 데이터베이스 평가에 대해 자세히 알아보려면 다음 블로그를 읽어보세요.
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