SingleStore vs Neo4j: AI 앱에 적합한 벡터 데이터베이스 선택하기
벡터 데이터베이스란 무엇인가요?
SingleStore와 Neo4j를 비교하기 전에, 먼저 벡터 데이터베이스의 개념을 살펴보겠습니다.
벡터 데이터베이스는 비정형 데이터의 수치적 표현인 고차원 벡터를 저장하고 쿼리하도록 특별히 설계되었습니다. 이러한 벡터는 텍스트의 의미적 의미, 이미지의 시각적 특징, 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 발견 플랫폼, 사이버 보안의 이상 탐지, 의료 이미지 분석, 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 기술입니다.
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 기존 데이터베이스.
SingleStore는 분산형 관계형 SQL 데이터베이스 관리 시스템이고 Neo4j는 그래프 데이터베이스입니다. 둘 다 벡터 검색을 애드온으로 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 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 인덱스에는 FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT, HNSW_PQ를 사용하고 유사도 매칭에는 내적과 유클리드 거리를 사용하는 의미 검색을 모두 지원합니다. 이는 추천 시스템, 이미지 인식, AI 챗봇처럼 유사도 매칭이 빠르게 이루어져야 하는 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 있어 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 사용하는 근사 최근접 이웃(ANN) 검색도 지원합니다. ANN 검색은 정확한 kNN 검색보다 k개의 가까운 이웃을 훨씬 더 빠르게, 때로는 몇 자릿수 규모로 더 빠르게 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 적합한 방법입니다.
SingleStore에서 벡터 인덱스의 기술적 구현에는 특정 요구 사항이 있습니다. 이러한 인덱스는 컬럼스토어 테이블에만 생성할 수 있으며 벡터 데이터를 저장하는 단일 열에 생성해야 합니다. 시스템은 현재 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 검색 증강 생성(RAG), 벡터 임베딩 기반 이미지 매칭과 같은 애플리케이션에 SingleStore를 훌륭하게 만듭니다. 이를 기존 데이터베이스 기능과 결합함으로써 SingleStore는 개발자가 성능과 확장성을 유지하면서 SQL 구문을 사용해 복잡한 AI 애플리케이션을 구축할 수 있게 합니다.
Neo4j: 개요 및 핵심 기술
Neo4j의 벡터 검색을 통해 개발자는 그래프 전반에서 유사한 데이터를 검색하기 위한 벡터 인덱스를 생성할 수 있습니다. 이러한 인덱스는 데이터의 의미를 포착하는 텍스트, 이미지 또는 오디오와 같은 데이터의 수치 표현인 벡터 임베딩을 포함하는 노드 속성과 함께 작동합니다. 시스템은 최대 4096차원의 벡터와 코사인 및 유클리드 유사도 함수를 지원합니다.
구현은 빠른 근사 k-최근접 이웃 검색을 수행하기 위해 계층적 탐색 가능 소규모 세계(HNSW) 그래프를 사용합니다. 벡터 인덱스를 쿼리할 때, 검색하려는 이웃의 수를 지정하면 시스템은 유사도 점수 순으로 정렬된 일치 노드를 반환합니다. 이러한 점수는 0-1이며, 높을수록 더 유사합니다. HNSW 접근 방식은 유사한 벡터 간의 연결을 유지하고 시스템이 벡터 공간의 다른 부분으로 빠르게 이동할 수 있게 함으로써 잘 작동합니다.
벡터 인덱스 생성과 사용은 쿼리 언어를 통해 수행됩니다. CREATE VECTOR INDEX 명령으로 인덱스를 생성하고 벡터 차원 및 유사도 함수와 같은 매개변수를 지정할 수 있습니다. 시스템은 구성된 차원의 벡터만 인덱싱되도록 검증합니다. 이러한 인덱스 쿼리는 인덱스 이름, 결과 수, 쿼리 벡터를 입력으로 받는 db.index.vector.queryNodes 프로시저로 수행됩니다.
Neo4j의 벡터 인덱싱에는 벡터 표현을 압축하여 메모리 사용량을 줄이는 양자화와 같은 성능 최적화가 있습니다. 노드당 최대 연결 수(M) 및 삽입 중 추적되는 최근접 이웃 수(ef_construction)와 같은 매개변수로 인덱스 동작을 조정할 수 있습니다. 이러한 매개변수를 통해 정확도와 성능 사이의 균형을 맞출 수 있지만, 기본값은 대부분의 사용 사례에 잘 작동합니다. 시스템은 버전 5.18부터 관계 벡터 인덱스도 지원하므로 관계 속성에서 유사한 데이터를 검색할 수 있습니다.
이를 통해 개발자는 AI 기반 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 그래프 쿼리와 벡터 유사도 검색을 결합함으로써 애플리케이션은 정확한 일치가 아니라 의미론적 의미를 기반으로 관련 데이터를 찾을 수 있습니다. 예를 들어 영화 추천 시스템은 줄거리 임베딩 벡터를 사용해 유사한 영화를 찾는 동시에, 그래프 구조를 사용해 추천 항목이 사용자가 선호하는 동일한 장르나 시대에서 나오도록 보장할 수 있습니다.
주요 차이점
검색 방법론
SingleStore: 높은 정밀도를 위한 정확한 k-최근접 이웃(kNN)과 대규모 데이터셋에서 속도를 위한 근사 최근접 이웃(ANN). ANN 방법은 HNSW 및 IVF 변형과 같은 벡터 인덱싱 알고리즘을 사용합니다. SingleStore는 이를 SQL 기반 데이터베이스에 넣어 구조화된 데이터와 함께 벡터를 검색할 수 있게 합니다.
Neo4j: 빠른 ANN 검색을 위해 HNSW 그래프를 사용합니다. 이 방법은 그래프 기반 연결을 사용해 벡터 공간을 탐색합니다. Neo4j의 벡터 인덱스는 그래프 모델과 긴밀하게 결합되어 있어 그래프로 연결된 데이터 내에서 의미적으로 검색할 수 있습니다.
주요 차이점: SingleStore는 하이브리드 쿼리(벡터 + 관계형 SQL)에 더 적합하고, Neo4j는 관계가 중요한 의미 검색(벡터 + 엔터티)에 더 적합합니다.
데이터
SingleStore: 구조화, 반정형, 비정형. 벡터는 columnstore 테이블에 저장되므로 벡터 연산과 함께 고성능 분석 쿼리를 수행할 수 있습니다.
Neo4j: 주로 그래프 데이터용입니다. 벡터는 노드 또는 관계의 속성으로 저장되므로 의미적 유사성과 그래프 기반 컨텍스트가 모두 필요한 애플리케이션에 적합합니다.
주요 차이점: SingleStore는 혼합 데이터 유형에 더 유연하고, Neo4j는 그래프 우선입니다.
확장성 및 성능
SingleStore: 분산 확장성을 위해 설계되었습니다. 데이터가 증가함에 따라 노드를 추가하면 일관된 성능을 얻을 수 있습니다. 벡터 검색은 분산 쿼리 엔진과 통합되어 있어 동시 대규모 벡터 연산을 수행할 수 있습니다.
Neo4j: 그래프 워크로드에는 잘 확장되지만, 그래프 탐색 오버헤드로 인해 매우 큰 데이터셋에서는 어려움을 겪을 수 있습니다. 벡터 검색은 성능과 정확도의 균형을 맞추기 위해 HNSW 매개변수를 최적화해야 합니다.
주요 차이점: SingleStore는 거대한 데이터셋에 대해 선형적으로 확장 가능하고, Neo4j는 그래프 중심 애플리케이션에 더 적합합니다.
유연성 및 커스터마이징
SingleStore: 벡터 검색을 SQL 쿼리와 결합할 수 있습니다. 여러 벡터 인덱싱 알고리즘을 지원하며 사용자가 인덱싱 및 쿼리 매개변수를 조정할 수 있습니다.
Neo4j: 벡터 인덱스에 대한 커스터마이징 옵션(양자화, 그래프 매개변수 세부 조정, 예: 최대 연결 수)을 제공합니다. 관계 벡터 인덱스는 복잡한 그래프 사용 사례에 또 다른 유연성 계층을 추가합니다.
주요 차이점: 둘 다 커스터마이징 가능하지만 SingleStore는 SQL 기반이고, Neo4j는 그래프 중심입니다.
통합 및 생태계
SingleStore: 통합 플랫폼이므로 추가 시스템이 필요하지 않습니다. SQL을 통해 최신 데이터 파이프라인 및 AI/ML 도구와 잘 통합되며, 인기 있는 임베딩 모델을 지원합니다.
Neo4j: Cypher 쿼리 언어와 같은 그래프 특화 도구와 잘 통합되며 임베딩 모델을 지원합니다. 그래프 중심 생태계에 잘 맞습니다.
주요 차이점: SingleStore는 원스톱 데이터베이스로서 통합을 단순화하고, Neo4j는 그래프 중심 생태계를 보완합니다.
사용성
SingleStore: SQL 네이티브 인터페이스이므로 관계형 데이터베이스에 익숙한 개발자가 사용할 수 있습니다. 데이터베이스 전문가에게는 설정과 유지보수가 쉽습니다.
Neo4j: 그래프 데이터베이스 개념과 Cypher 쿼리 언어에 대한 지식이 필요하므로, 초보자에게는 학습 곡선이 더 가파를 수 있습니다.
주요 차이점: SingleStore는 SQL 사용자에게 더 쉽고, Neo4j는 그래프 지식이 필요합니다.
비용
SingleStore: 여러 기능(관계형 및 벡터 검색)을 위한 하나의 시스템이므로 별도의 데이터베이스를 관리할 필요가 없을 수 있습니다. 관리형 서비스는 비용 관리를 단순화할 수 있습니다.
Neo4j: 가격은 워크로드 규모와 관리형 서비스 같은 기능에 따라 달라집니다. 그래프 중심 워크로드의 경우, 특화된 기능이 비용을 정당화할 수 있습니다.
주요 차이점: SingleStore는 통합형이고, Neo4j는 틈새 그래프 사용 사례에서 비용이 더 들 수 있습니다.
보안
SingleStore: 암호화, 인증, 역할 기반 접근 제어, GDPR 준수.
Neo4j: 암호화된 통신, 역할 기반 권한, 감사.
주요 차이점: 동일하며, 조직에 따라 다릅니다.
SingleStore를 선택해야 할 때
대규모 분산 데이터를 보유하고 있으며 벡터 검색을 관계형 데이터베이스에 긴밀하게 통합해야 할 때 SingleStore를 선택하세요. 벡터 유사성과 구조화된 데이터를 결합하는 하이브리드 쿼리에 매우 적합합니다. 예를 들어 가격이나 카테고리로 유사한 제품 추천을 필터링하는 전자상거래 앱이 있습니다. 또한 SingleStore는 수평 확장이 가능하고 정확한 최근접 이웃 검색과 근사 최근접 이웃 검색을 모두 수행할 수 있어 추천 엔진, AI 챗봇, 대규모 데이터셋에 대한 시맨틱 검색과 같은 높은 동시성 워크로드에 완벽합니다.
Neo4j를 선택해야 하는 경우
사용 사례가 시맨틱 및 컨텍스트 관계를 가진 그래프 기반 데이터를 포함한다면 Neo4j가 더 적합합니다. Neo4j의 벡터 검색은 소셜 네트워크 분석, 사기 탐지, 또는 그래프 구조와 임베딩 기반 유사성을 모두 사용하는 추천 시스템처럼 그래프 탐색과 유사도 쿼리를 결합하는 애플리케이션에 매우 적합합니다. 애플리케이션에 깊게 연결된 데이터와 엔터티 관계에서 얻는 인사이트가 필요하다면—예를 들어 같은 장르나 시대의 영화를 찾는 것처럼—Neo4j의 네이티브 그래프 데이터베이스가 적합한 선택입니다.
요약
SingleStore와 Neo4j는 둘 다 훌륭한 도구이지만, 각각 다른 사용 사례에 적합합니다. SingleStore는 벡터 검색을 관계형 데이터와 통합하고 빅데이터에 맞게 확장되며, Neo4j는 관계 기반 인사이트를 위해 시맨틱 벡터 검색과 그래프 분석을 결합합니다. 데이터, 쿼리, 성능 요구 사항에 맞는 도구를 선택하세요. 구조화된 데이터 전반의 하이브리드 쿼리인지, 컨텍스트 그래프 기반 추천인지 사용 사례에 맞춰 선택하면 최상의 결과를 얻을 수 있습니다.
SingleStore와 Neo4j의 개요를 파악하려면 이 글을 읽어보되, 이를 평가하려면 자신의 사용 사례를 기준으로 평가해야 합니다. 이를 도와줄 수 있는 도구 중 하나가 벡터 데이터베이스 비교를 위한 오픈 소스 벤치마킹 도구인 VectorDBBench입니다. 결국 분산 데이터베이스 시스템에서 벡터 검색에 대한 이 두 가지 강력하지만 서로 다른 접근 방식 중 하나를 결정하려면 자체 데이터셋과 쿼리 패턴을 사용한 철저한 벤치마킹이 핵심이 될 것입니다.
오픈 소스 VectorDBBench를 사용해 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 사용자가 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 아니라 실제 벡터 데이터베이스 성능을 기반으로 결정을 내릴 수 있습니다.
VectorDBBench는 Python으로 작성되었으며 MIT 오픈 소스 라이선스에 따라 라이선스가 부여되어 누구나 자유롭게 사용, 수정, 배포할 수 있습니다. 이 도구는 기능과 성능 개선에 전념하는 개발자 커뮤니티에 의해 적극적으로 유지 관리되고 있습니다.
벤치마크 결과를 재현하거나 자체 데이터셋에서 성능 결과를 얻으려면 GitHub repository에서 VectorDBBench를 다운로드하세요.
VectorDBBench Leaderboard에서 주요 벡터 데이터베이스의 성능을 간단히 살펴보세요.
벡터 데이터베이스 평가에 대해 더 자세히 알아보려면 다음 블로그를 읽어보세요.
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