SingleStore vs LanceDB AI 앱에 적합한 벡터 데이터베이스 선택하기
벡터 데이터베이스란 무엇인가요?
SingleStore와 LanceDB를 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 중추적인 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 포함하여 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 시스템이며, LanceDB는 서버리스 벡터 데이터베이스입니다. 이 글에서는 이들의 벡터 검색 기능을 비교합니다.
SingleStore: 개요 및 핵심 기술
SingleStore는 벡터 검색을 데이터베이스 자체에 넣어 가능하게 했기 때문에, 기술 스택에 별도의 벡터 데이터베이스가 필요하지 않습니다. 벡터는 일반 데이터베이스 테이블에 저장될 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 인덱스에는 FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT, HNSW_PQ를 사용한 의미론적 검색을 모두 지원하고, 유사도 매칭에는 내적과 유클리드 거리를 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 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 훨씬 빠르게, 때로는 몇 자릿수 차이로 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 애플리케이션에는 ANN 검색이 적합합니다.
SingleStore에서 벡터 인덱스의 기술적 구현에는 특정 요구 사항이 있습니다. 이러한 인덱스는 컬럼스토어 테이블에만 생성할 수 있으며, 벡터 데이터를 저장하는 단일 컬럼에 생성해야 합니다. 현재 시스템은 Vector Type(dimensions[, F32]) 형식을 지원하며, F32가 유일하게 지원되는 요소 타입입니다. 이러한 구조화된 접근 방식은 대규모 언어 모델의 벡터를 사용하는 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 있도록 합니다.
LanceDB란 무엇인가요? 개요
LanceDB는 대규모 멀티모달 데이터에서 임베딩을 저장, 관리, 쿼리 및 검색하는 AI용 오픈소스 벡터 데이터베이스입니다. 오픈소스 컬럼형 데이터 형식인 Lance를 기반으로 구축된 LanceDB는 쉬운 통합, 확장성 및 비용 효율성을 제공합니다. 기존 백엔드에 임베드되어 실행되거나, 클라이언트 애플리케이션에서 직접 실행되거나, 원격 서버리스 데이터베이스로 실행될 수 있어 다양한 사용 사례에 유연하게 활용할 수 있습니다.
벡터 검색은 LanceDB의 핵심입니다. LanceDB는 전체 탐색 k-최근접 이웃(kNN) 검색과 IVF_PQ 인덱스를 사용한 근사 최근접 이웃(ANN) 검색을 모두 지원합니다. 이 인덱스는 데이터셋을 파티션으로 나누고 효율적인 벡터 압축을 위해 곱 양자화를 적용합니다. LanceDB에는 다양한 데이터 유형 전반에서 검색 성능을 높이기 위한 전체 텍스트 검색과 스칼라 인덱스도 있습니다.
LanceDB는 유클리드 거리, 코사인 유사도, 내적을 포함한 다양한 벡터 유사도 거리 지표를 지원합니다. 이 데이터베이스는 시맨틱 방식과 키워드 기반 방식을 결합한 하이브리드 검색과 메타데이터 필드에 대한 필터링을 허용합니다. 이를 통해 개발자는 복잡한 검색 및 추천 시스템을 구축할 수 있습니다.
LanceDB의 주요 대상은 AI 애플리케이션, 추천 시스템 또는 검색 엔진을 개발하는 개발자와 엔지니어입니다. Rust 기반 코어와 여러 프로그래밍 언어 지원 덕분에 폭넓은 기술 사용자들이 쉽게 접근할 수 있습니다. 사용 편의성, 확장성 및 성능에 중점을 둔 LanceDB는 대규모 벡터 데이터를 다루고 효율적인 유사도 검색 솔루션을 찾는 이들에게 훌륭한 도구입니다.
주요 차이점
검색 방법론
SingleStore는 정확한 k-최근접 이웃(kNN) 검색과 근사 최근접 이웃(ANN) 검색을 포함한 전 범위의 벡터 검색 옵션을 제공합니다. FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT, HNSW_PQ와 같은 여러 인덱스 유형을 지원하므로 사용 사례에 따라 검색 정확도와 성능 간의 균형을 세밀하게 조정할 수 있습니다.
LanceDB는 정확한 k-최근접 이웃(kNN) 검색과 IVF_PQ 인덱스를 통한 근사 최근접 이웃(ANN) 검색으로 벡터 검색에 보다 집중된 접근 방식을 취합니다. 벡터 검색을 전체 텍스트 검색 및 스칼라 인덱스와 결합하므로 복잡한 검색 솔루션을 구축할 수 있습니다. 두 시스템 모두 유클리드 거리, 코사인 유사도, 내적과 같은 표준 거리 지표를 지원하므로 어떤 유사도 검색에도 사용할 수 있습니다.
데이터 처리
SingleStore는 벡터 검색을 SQL 데이터베이스에 직접 내장하므로 columnstore 테이블에 벡터 인덱스를 생성해야 합니다. Vector Type(dimensions[, F32]) 형식을 지원하므로 벡터 연산을 표준 SQL 쿼리와 결합할 수 있습니다. 즉, 동일한 쿼리 내에서 벡터 유사도 검색과 함께 필터링 및 집계를 수행할 수 있습니다.
LanceDB는 멀티모달 데이터를 위해 설계된 Lance 컬럼형 포맷 기반을 통해 데이터를 처리합니다. 다양한 데이터 유형을 처리하는 데 뛰어나며, 의미 기반 및 키워드 기반 방법을 결합한 하이브리드 검색 방식을 지원합니다. 따라서 다양한 유형의 데이터 전반에서 유연한 데이터 모델링과 복잡한 검색 패턴이 필요한 애플리케이션에 특히 적합합니다.
확장성과 성능
SingleStore는 여러 노드에 데이터를 분산하는 분산 아키텍처를 통해 확장됩니다. 데이터가 증가함에 따라 노드를 더 추가하는 것만으로 수평 확장이 가능합니다. 성능은 벡터 검색을 표준 SQL 쿼리와 결합하고 별도 처리 단계의 오버헤드를 줄일 수 있는 통합 쿼리 프로세서를 통해 최적화됩니다. 당사는 ANN 검색을 통해 속도와 정확도 간의 구성 가능한 절충안을 제공합니다.
LanceDB는 유연한 배포 옵션과 효율적인 벡터 압축을 통해 확장됩니다. 대규모 벡터 연산을 관리하기 위해 IVF_PQ 인덱싱을 사용합니다. LanceDB를 기존 시스템에 임베디드로 실행하거나 서버리스 데이터베이스로 실행할 수 있으므로 사용 사례와 부하 패턴에 따라 확장할 수 있습니다. 성능은 배포 및 애플리케이션 요구 사항에 따라 조정할 수 있습니다.
통합 및 생태계
SingleStore는 벡터 검색을 완전한 SQL 데이터베이스의 일부로 제공하므로 기술 스택에 별도의 벡터 데이터베이스를 둘 필요가 없습니다. SQL 인터페이스는 기존 데이터베이스에 이미 익숙한 팀도 매우 쉽게 접근할 수 있습니다. 즉, 여러 시스템을 관리하거나 데이터 전송을 처리하지 않고도 AI 기능과 벡터 검색을 구축할 수 있습니다.
LanceDB는 오픈 소스 아키텍처와 다양한 배포 옵션을 통해 통합 유연성을 제공합니다. 백엔드에 임베드하거나, 클라이언트 애플리케이션에서 실행하거나, 원격 서버리스 데이터베이스로 배포할 수 있습니다. Rust 코어는 성능상의 이점을 제공하며, 여러 언어를 지원하므로 다양한 개발 팀이 접근할 수 있습니다. 프로젝트의 오픈 소스 특성상 커뮤니티 기여와 확장이 장려됩니다.
사용 편의성
SingleStore는 벡터 연산에 SQL 구문을 사용하므로 데이터베이스 경험이 있는 개발자가 매우 쉽게 접근할 수 있습니다. 학습 곡선은 주로 벡터 인덱스 요구 사항과 최적화 전략을 이해하는 데 있습니다. 통합되어 있으므로 기존 데이터베이스 작업에 사용하는 것과 동일한 도구와 접근 방식으로 벡터를 다룰 수 있습니다.
LanceDB는 간단한 통합과 완전한 언어 지원을 통해 개발자 경험을 우선시합니다. 복잡한 벡터 검색 애플리케이션에 필요한 유연성을 유지하면서 구현 장벽을 낮춥니다. 오픈 소스 커뮤니티는 개발자가 시스템 사용법을 배우는 데 필요한 더 많은 리소스와 지원을 제공합니다.
비용
SingleStore’s 비용은 완전한 데이터베이스 시스템이라는 특성에 기반하므로 비용은 노드 기반 확장 및 인프라 관리와 연결됩니다. 초기 투자는 전용 벡터 데이터베이스보다 높을 수 있지만 여러 데이터베이스를 하나로 통합함으로써 비용을 절감할 수 있습니다. 총소유비용은 직접 라이선스 비용과 벡터 검색이 통합되어 얻는 운영상의 이점을 모두 고려해야 합니다.
LanceDB는 오픈 소스이므로 비용 측면의 이점이 있어 소규모 배포나 예산 제약이 있는 프로젝트에 적합합니다. 서버리스 배포 옵션은 인프라 비용 관리에 유연성을 제공하고, 자체 호스팅 배포는 지출에 대한 더 많은 통제권을 제공합니다. 실제 비용은 배포 및 확장 요구 사항에 따라 달라집니다.
SingleStore를 선택해야 하는 경우
성숙한 SQL 데이터베이스 안에서 벡터 검색이 필요하거나, 기존 SQL 전문성이 있거나, 높은 동시성 지원이 필요하거나, 복잡한 SQL 작업과 벡터 검색을 결합하고 싶을 때 SingleStore를 선택하세요. 데이터 통합과 SQL 연동이 핵심이고, 튜닝을 위한 다양한 벡터 인덱스 옵션이 필요한 엔터프라이즈 환경에 적합합니다.
LanceDB를 선택해야 할 때
전용 벡터 데이터베이스가 필요하거나, 가볍고 유연한 배포 옵션이 필요하거나, 오픈소스가 필요하거나, 주로 멀티모달 데이터를 다룬다면 LanceDB가 더 나은 선택입니다. 성장해야 하는 소규모 프로젝트, 벡터 검색 구현을 직접 제어하고 싶은 팀, 또는 벡터 검색과 전문 검색 간의 긴밀한 통합이 필요한 애플리케이션에 완벽합니다.
결론
SingleStore는 SQL 통합과 다양한 벡터 검색 옵션이 핵심인 엔터프라이즈 환경, 기존 데이터베이스 운영에 벡터를 추가하려는 조직에 적합합니다. LanceDB는 유연하고 오픈소스이며 멀티모달 데이터에 강하므로, 전용 벡터 데이터베이스가 필요한 팀에 완벽합니다. 궁극적으로 선택은 사용 사례, 기존 인프라, 팀 전문성 및 확장성 요구사항에 따라 달라집니다. 데이터 볼륨, 쿼리 패턴, 통합 요구사항 및 예산 제약을 고려하세요.
SingleStore와 LanceDB에 대한 개요를 얻기 위해 이 글을 읽되, 이를 평가하려면 사용 사례를 기준으로 평가해야 합니다. 이를 도울 수 있는 도구 중 하나가 벡터 데이터베이스 비교를 위한 오픈소스 벤치마킹 도구인 VectorDBBench입니다. 결국, 분산 데이터베이스 시스템에서 벡터 검색에 접근하는 강력하지만 서로 다른 이 두 가지 방식 중 하나를 결정하려면, 자체 데이터셋과 쿼리 패턴을 사용한 철저한 벤치마킹이 핵심이 될 것입니다.
오픈소스 VectorDBBench를 사용해 직접 벡터 데이터베이스 평가 및 비교하기
VectorDBBench는 고성능 데이터 저장 및 검색 시스템, 특히 벡터 데이터베이스가 필요한 사용자를 위한 오픈소스 벤치마킹 도구입니다. 이 도구를 사용하면 사용자는 자체 데이터셋을 사용해 Milvus 및 Zilliz Cloud(관리형 Milvus)와 같은 다양한 벡터 데이터베이스 시스템을 테스트하고 비교하여 자신의 사용 사례에 맞는 것을 찾을 수 있습니다. VectorDBBench를 통해 사용자는 마케팅 주장이나 소문이 아니라 실제 벡터 데이터베이스 성능을 기반으로 의사결정을 내릴 수 있습니다.
VectorDBBench는 Python으로 작성되었으며 MIT 오픈소스 라이선스에 따라 라이선스가 부여되어 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.
VectorDBBench Leaderboard에서 주요 벡터 데이터베이스의 성능을 빠르게 살펴보세요.
벡터 데이터베이스 평가에 대해 더 자세히 알아보려면 다음 블로그를 읽어보세요.
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