SingleStore vs MyScale AI 앱에 적합한 벡터 데이터베이스 선택하기
벡터 데이터베이스란 무엇인가?
SingleStore와 MyScale을 비교하기 전에, 먼저 벡터 데이터베이스의 개념을 살펴보겠습니다.
벡터 데이터베이스는 고차원 벡터를 저장하고 쿼리하도록 특별히 설계된 데이터베이스로, 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 분석과 검색을 가능하게 합니다.
벡터 데이터베이스의 일반적인 사용 사례에는 전자상거래 제품 추천, 콘텐츠 탐색 플랫폼, 사이버보안의 이상 탐지, 의료 이미지 분석, 그리고 자연어 처리 (NLP) 작업이 포함됩니다. 또한 Retrieval Augmented Generation(RAG)에서도 중요한 역할을 하는데, 이는 외부 지식을 제공하여 AI 환각과 같은 문제를 줄임으로써 대규모 언어 모델 (LLMs)의 성능을 향상시키는 기법입니다.
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 애드온을 갖춘 전통적인 데이터베이스.
SingleStore는 분산형 관계형 SQL 데이터베이스 관리 시스템이며, MyScale은 벡터 검색과 SQL 분석을 결합한 ClickHouse 기반 데이터베이스입니다. 둘 다 애드온으로 벡터 검색 기능을 제공합니다. 이 글에서는 이들의 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 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 사용하고, 유사도 매칭에는 내적과 유클리드 거리를 사용하는 의미론적 검색을 모두 지원합니다. 이는 유사도 매칭이 빠르게 이루어져야 하는 추천 시스템, 이미지 인식, AI 챗봇과 같은 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 인덱싱의 경우 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 사용하는 근사 최근접 이웃(ANN) 검색도 지원합니다. ANN 검색은 정확한 kNN 검색보다 k개의 근접 이웃을 훨씬 더 빠르게 찾을 수 있으며, 때로는 몇 자릿수 규모로 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 다루는 애플리케이션에는 ANN 검색이 적합합니다.
SingleStore의 벡터 인덱스 기술 구현에는 특정 요구 사항이 있습니다. 이러한 인덱스는 columnstore 테이블에만 생성할 수 있으며, 벡터 데이터를 저장하는 단일 열에 생성해야 합니다. 현재 시스템은 Vector Type(dimensions[, F32]) 형식을 지원하며, F32가 유일하게 지원되는 요소 타입입니다. 이러한 구조화된 접근 방식 덕분에 SingleStore는 대규모 언어 모델의 벡터를 사용하는 의미 검색, 집중적인 텍스트 생성을 위한 검색 증강 생성(RAG), 벡터 임베딩 기반 이미지 매칭과 같은 애플리케이션에 매우 적합합니다. 이를 기존 데이터베이스 기능과 결합함으로써 SingleStore는 개발자가 성능과 확장성을 유지하면서 SQL 구문을 사용해 복잡한 AI 애플리케이션을 구축할 수 있게 해줍니다.
MyScale이란? 개요 및 핵심 기술
MyScale은 오픈 소스 ClickHouse 데이터베이스 위에 구축된 클라우드 기반 데이터베이스로, AI 및 머신 러닝 워크로드를 위해 설계되었습니다. 구조화된 데이터와 벡터 데이터, 실시간 분석 및 머신 러닝을 처리할 수 있습니다. MyScale은 시계열, 벡터 검색, 전문 검색에 중점을 두고 있어 실시간 처리와 AI 기반 인사이트에 적합합니다. ClickHouse 아키텍처를 사용함으로써 MyScale은 AI에 적합한 고성능과 확장성을 제공합니다.
MyScale의 핵심 기능 중 하나는 네이티브 SQL 지원으로, 벡터 검색, 전문 검색, 기존 SQL 쿼리를 하나의 시스템에 통합하여 AI 기반 쿼리를 단순화합니다. 이를 통해 여러 도구의 필요성이 줄어들고 AI를 위한 확장성이 향상됩니다. MyScale은 벡터화된 데이터에 대해 작동하는 OLAP 데이터베이스 아키텍처를 사용하여 하나의 플랫폼에서 구조화된 데이터와 벡터화된 데이터 모두의 분석 처리를 지원하고 관리합니다. 개발자는 SQL을 사용해 MyScale과 상호 작용할 수 있으므로 관계형 데이터베이스에 익숙한 모든 프로그래머가 접근할 수 있습니다.
MyScale은 다양한 사용 사례를 지원하기 위해 여러 벡터 인덱스 유형과 유사도 메트릭을 제공합니다. 유클리드 거리(L2), 내적(IP), 코사인 유사도와 같은 일반적인 거리 메트릭을 지원합니다. 이 데이터베이스에는 MSTG(Multi-Scale Tree Graph), ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ, HNSW 등 여러 인덱싱 알고리즘이 있으며, 각각 조정할 수 있는 고유한 매개변수 세트를 가지고 있습니다. MyScale의 독자적인 MSTG 벡터 엔진은 NVMe SSD를 사용해 데이터 밀도를 높이므로 성능과 비용 측면에서 전문 벡터 데이터베이스보다 뛰어납니다.
SQL 데이터베이스, 벡터 데이터베이스, 전문 검색 엔진의 기능을 하나의 시스템으로 결합함으로써 MyScale은 인프라 및 유지보수 비용을 줄입니다. 이러한 통합은 공동 데이터 쿼리와 분석을 가능하게 하며 AI 애플리케이션을 위한 단일 데이터 기반을 제공합니다. MyScale에는 LLM 시스템의 완전한 관찰 가능성을 위한 MyScale Telemetry도 있어 효율적으로 모니터링하고 디버깅할 수 있습니다. 데이터가 더 복잡해짐에 따라 MyScale은 컴퓨팅 성능과 다양한 데이터 유형 간의 통합을 유지하면서 새로운 데이터 모달리티와 데이터베이스 규모를 처리할 수 있는 미래 지향적인 솔루션입니다.
주요 차이점
검색 방법론
SingleStore: k-최근접 이웃(kNN) 및 근사 최근접 이웃(ANN) 검색. ANN은 속도와 정밀도 사이의 트레이드오프를 바탕으로 대규모 데이터셋에 최적화되어 있으며, 추천 시스템과 의미 검색에 적합합니다.
MyScale: 더 많은 인덱싱 알고리즘(MSTG, ScaNN, IVFFLAT, HNSW). MSTG 벡터 엔진은 고성능과 스토리지 효율성을 위해 NVMe SSD를 사용합니다. 여러 거리 메트릭(유클리드, 내적, 코사인 유사도)을 지원합니다.
결론: 알고리즘 다양성과 커스터마이징이 필요하다면 MyScale이 우세합니다. SQL을 통한 간소화된 ANN 및 kNN에는 SingleStore가 좋은 선택입니다.
데이터 처리
SingleStore: 정형 및 반정형 데이터, 벡터는 컬럼스토어 테이블에 저장됩니다. 벡터 쿼리는 SQL과 통합되므로 임베딩을 관계형 데이터로 필터링하는 등의 하이브리드 작업을 수행할 수 있습니다.
MyScale: 정형, 반정형 및 비정형 데이터. OLAP(온라인 분석 처리) 아키텍처를 통해 벡터와 기존 데이터 유형 모두에 대한 분석 처리가 가능하여 혼합 워크로드에 적합합니다.
결론: MyScale은 비정형 데이터를 처리할 수 있어 다양한 AI 워크로드에 더 다재다능합니다. SingleStore는 정형 및 반정형 데이터에 대한 벡터 및 SQL 쿼리에 강점이 있습니다.
확장성과 성능
SingleStore: 분산 데이터 스토리지 및 쿼리 처리. 확장성이 쉽습니다. 노드를 추가하면 더 많은 용량과 성능을 얻을 수 있습니다.
MyScale: ClickHouse의 계보를 공유하며, 실시간 분석 및 AI 워크로드를 위한 확장성을 제공합니다. MSTG 엔진은 비용 효율적으로 대규모 데이터셋을 처리하기 위해 NVMe를 사용합니다.
결론: 둘 다 확장성이 뛰어나지만, MyScale의 NVMe 접근 방식은 대규모 AI 사용 사례에서 비용 대비 성능 면에서 더 나을 수 있습니다.
유연성과 커스터마이징
SingleStore: 구조화되고 SQL 중심적이며, 기존 데이터베이스와의 긴밀한 통합이 필요한 애플리케이션에 적합합니다.
MyScale: 더 많은 인덱싱 알고리즘과 거리 메트릭을 제공하여 성능 튜닝을 위한 더 많은 옵션을 제공합니다.
결론: 커스터마이징에는 MyScale이, 단순성과 SQL 기반 워크플로에는 SingleStore가 우세합니다.
통합과 생태계
SingleStore: 벡터 검색이 관계형 데이터베이스와 통합되어 있어 개발자가 추가 도구 없이 완전한 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.
MyScale: 벡터, 전문 및 SQL 검색을 제공하여 관리해야 할 시스템 수가 줄어듭니다. LLM 시스템 모니터링 및 디버깅을 위한 MyScale Telemetry를 제공합니다.
결론: MyScale은 미래 지향적이며, SingleStore는 기존 데이터베이스 생태계와의 통합을 단순화합니다.
사용 편의성
SingleStore: SQL 구문과 포괄적인 문서로, 관계형 데이터베이스에 익숙한 개발자에게 학습 곡선이 낮습니다.
MyScale: 상호작용에 SQL을 사용하지만, 더 넓은 기능 세트로 인해 학습 곡선이 약간 더 가파를 수 있습니다.
결론: SingleStore는 SQL 우선 접근 방식과 더 단순한 설정으로 시작하기가 약간 더 쉽습니다.
비용
SingleStore: 벡터 검색이 데이터베이스의 일부이므로, 이미 이를 주 데이터베이스로 사용하고 있다면 인프라 비용을 절감할 수 있습니다.
MyScale: 효율적인 스토리지(예: NVMe SSD)를 사용하고 기능을 통합하므로 별도의 도구가 필요하지 않습니다.
결론: AI 중심 워크로드에는 장기적으로 MyScale이 더 나을 수 있으며, 기존 시스템과의 단순성과 통합을 원한다면 SingleStore가 적합합니다.
보안
SingleStore: 엔터프라이즈급 암호화, 인증 및 액세스 제어.
MyScale: ClickHouse의 보안 기능을 상속하고 관찰 가능성 도구를 추가하지만, 암호화 수준은 검증이 필요합니다.
결론: 둘 다 안전하지만, 엔터프라이즈급 기능에서는 SingleStore가 약간 우위에 있습니다.
SingleStore를 선택해야 하는 경우
SingleStore는 벡터 검색을 관계형 데이터와 단일 SQL 기반 워크플로에서 결합하고 싶을 때 훌륭합니다. 추천 시스템, AI 기반 비즈니스 인텔리전스 또는 RAG(검색 증강 생성)처럼 벡터 임베딩을 사용해 정형 또는 반정형 데이터를 분석해야 하는 애플리케이션에 적합합니다. 분산 아키텍처는 확장성을 의미하며, ANN 검색은 대규모 데이터셋에서 빠른 결과를 제공합니다. 단순성을 원한다면, SingleStore의 SQL 기반 설계 덕분에 여러 도구나 시스템이 필요하지 않습니다.
MyScale을 선택해야 하는 경우
MyScale은 유연성이 필요한 여러 데이터 유형과 AI 애플리케이션이 있는 워크로드에 더 적합합니다. 벡터 검색, 전체 텍스트 검색, 실시간 분석 기능은 대규모 AI 시스템 모니터링, 비정형 데이터 처리 또는 시계열 분석에 매우 유용합니다. MyScale의 더 넓은 범위의 인덱싱 알고리즘과 메트릭은 개발자가 성능을 조정할 수 있게 해주며, NVMe 기반 아키텍처는 대규모 데이터셋을 처리하는 비용 효율적인 방법을 제공합니다. 확장성, 관측 가능성, 고급 인덱싱을 갖춘 미래 지향적인 플랫폼을 원한다면 MyScale은 좋은 선택입니다.
결론
SingleStore와 MyScale은 각각 서로 다른 영역에서 강점을 가지고 있습니다. SingleStore는 SQL을 사용해 구조화된 데이터와 함께 벡터 검색을 단순화하는 데 뛰어나며, 전통적인 데이터베이스 중심 사용 사례에서 사용 편의성과 확장성이 강점입니다. MyScale은 AI 중심 및 실시간 분석 사용 사례를 위한 다재다능함, 고급 인덱싱, 여러 데이터 유형 처리에 강점이 있습니다. 선택은 궁극적으로 사용 사례, 다루는 데이터, 성능 요구사항에 달려 있습니다. 워크로드와 개발 목표에 맞는 기술을 선택하세요.
SingleStore와 MyScale의 개요를 파악하려면 이 글을 읽되, 이들을 평가하려면 사용 사례를 기반으로 평가해야 합니다. 이에 도움이 될 수 있는 도구 중 하나는 벡터 데이터베이스 비교를 위한 오픈소스 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.
오픈소스 VectorDBBench를 사용하여 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 사용하면 사용자는 마케팅 주장이나 소문이 아닌 실제 벡터 데이터베이스 성능을 기반으로 결정을 내릴 수 있습니다.
VectorDBBench는 Python으로 작성되었으며 MIT 오픈소스 라이선스에 따라 배포되므로 누구나 자유롭게 사용, 수정, 배포할 수 있습니다. 이 도구는 기능과 성능 개선에 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 더 알아보려면 다음 블로그를 읽어보세요.
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