SingleStore vs pgvector AI 앱에 적합한 벡터 데이터베이스 선택하기
벡터 데이터베이스란 무엇인가?
SingleStore와 pgvector를 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 대규모 언어 모델 (LLMs)에 외부 지식을 제공하여 AI 환각과 같은 문제를 줄임으로써 성능을 향상시키는 기법인 검색 증강 생성(RAG)에서도 중요한 역할을 합니다.
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 있는 전통적인 데이터베이스.
SingleStore는 분산형 관계형 SQL 데이터베이스 관리 시스템이고 pgvector는 전통적인 데이터베이스입니다. 둘 다 벡터 검색을 애드온으로 제공합니다. 이 글에서는 이들의 벡터 검색 기능을 비교합니다.
SingleStore: 개요 및 핵심 기술
SingleStore는 데이터베이스 자체에 벡터 검색을 넣어 가능하게 만들었기 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 인덱스용 FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT, HNSW_PQ를 사용하는 의미론적 검색과 유사도 매칭을 위한 내적 및 유클리드 거리를 모두 지원합니다. 이는 유사도 매칭이 빠른 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 증가함에 따라 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 전체 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 exact k-nearest neighbors (kNN) 검색입니다. 하지만 매우 큰 데이터셋이나 높은 동시성의 경우 SingleStore는 벡터 인덱싱을 사용하는 Approximate Nearest Neighbor (ANN) 검색도 지원합니다. ANN 검색은 exact kNN 검색보다 k개의 근접 이웃을 훨씬 더 빠르게, 때로는 몇 자릿수 배 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 다루는 애플리케이션에는 ANN 검색이 적합합니다.
SingleStore에서 벡터 인덱스의 기술적 구현에는 특정 요구 사항이 있습니다. 이러한 인덱스는 columnstore 테이블에만 생성할 수 있으며, 벡터 데이터를 저장하는 단일 컬럼에 생성되어야 합니다. 시스템은 현재 Vector Type(dimensions[, F32]) 형식을 지원하며, F32는 유일하게 지원되는 요소 타입입니다. 이러한 구조화된 접근 방식은 SingleStore를 대규모 언어 모델의 벡터를 사용하는 의미론적 검색, 집중적인 텍스트 생성을 위한 retrieval-augmented generation (RAG), 벡터 임베딩 기반 이미지 매칭과 같은 애플리케이션에 적합하게 만듭니다. 이를 기존 데이터베이스 기능과 결합함으로써 SingleStore는 개발자가 성능과 확장성을 유지하면서 SQL 구문을 사용해 복잡한 AI 애플리케이션을 구축할 수 있게 합니다.
pgvector: 개요 및 핵심
pgvector는 PostgreSQL 데이터베이스에서 직접 벡터 연산을 수행할 수 있게 해주는 PostgreSQL 확장입니다. 즉, 별도의 벡터 데이터베이스 없이 벡터 임베딩을 저장하고 쿼리할 수 있습니다.
pgvector는 완전한 벡터 연산 기능을 제공합니다: 네이티브 벡터 유사도 검색, exact 및 approximate nearest neighbor 검색, PostgreSQL의 인덱싱과의 통합. 벡터 산술 연산도 지원합니다: 덧셈과 뺄셈, 그리고 여러 거리 메트릭: Euclidean, cosine, inner product.
검색 메커니즘 및 인덱스 유형
기본적으로 pgvector는 exact nearest neighbor 검색을 사용하며, 이는 완벽한 재현율을 제공하지만 큰 데이터셋에서는 느릴 수 있습니다. 더 나은 성능을 위해 pgvector는 인덱싱을 통해 approximate nearest neighbor 검색을 제공하며, 이는 일부 정확도를 더 훨씬 나은 속도와 맞바꿉니다.
HNSW (Hierarchical Navigable Small World): pgvector 0.5.0에서 도입된 HNSW는 빠른 검색 탐색을 위해 다층 그래프 구조를 생성합니다. 뛰어난 성능과 좋은 결과로 알려져 있지만 IVFFlat보다 더 많은 메모리가 필요합니다. 이 인덱스는 빠르고 정확한 검색이 필요한 애플리케이션에 적합합니다.
IVFFlat (Inverted File Flat): IVFFlat 방식은 벡터 공간에서 벡터를 클러스터링하고 2단계 검색 프로세스를 사용합니다. 먼저 관련 클러스터를 찾은 다음, 선택된 클러스터 내에서 exact 검색을 수행합니다. HNSW보다 메모리 효율이 더 좋지만, 경우에 따라 약간 더 느리거나 정확도가 낮을 수 있습니다.
기술적 제한 사항
pgvector의 기술적 제한 사항은 차원 제한입니다. 기본 페이지 크기 8 KiB에서 이 확장은 full precision (32-bit/4 bytes) 벡터 데이터를 최대 2000차원까지 저장할 수 있으며, 이는 벡터당 7.8125 KiB를 사용하기 때문입니다. scalar quantization (halfvec/16-bit/2 bytes)을 사용하면 최대 차원 수가 4000으로 증가하지만, 여전히 벡터당 7.8125 KiB를 사용합니다.
현대 언어 모델에 미치는 영향
이는 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 애플리케이션을 제한합니다. HuggingFace의 MTEB 리더보드에서 가장 성능이 좋은 대부분의 임베딩 모델은 이러한 차원 제한을 초과합니다. halfvec scalar quantization을 사용하더라도 호환되는 모델은 세 가지뿐입니다: gte-qwen2-7B-instruct, gte-qwen2-7B-instruct-fp16, bge-multilingual-gemma2.
구현 팁
pgvector를 사용할 때는 사용 사례에 가장 적합한 인덱스를 찾기 위해 HNSW와 IVFFlat 인덱스를 모두 실험해 보아야 합니다. 결정은 여러 요인에 따라 달라집니다: 데이터셋 크기, 쿼리 속도 요구 사항, 허용 가능한 정확도 트레이드오프, 메모리 제약. 인덱스 파라미터를 fine tune하고 다양한 구성을 벤치마크하여 사용 사례에 맞는 최적점을 찾으세요.
성능
pgvector를 사용할 때는 근사 인덱스를 추가하면 기존 데이터베이스 인덱스와 달리 쿼리 결과가 변경된다는 점을 염두에 두세요. 이는 개발 및 테스트 단계에서 정확도-성능 트레이드오프가 애플리케이션 요구 사항에 맞는지 확인하기 위해 고려해야 할 사항입니다. 데이터와 사용 패턴이 변경됨에 따라 구성을 모니터링하고 조정하세요.
주요 차이점
검색 방법론
SingleStore: SingleStore는 정확한 최근접 이웃 검색과 근사 최근접 이웃(ANN) 검색을 모두 제공합니다. 벡터 인덱싱은 FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, HNSW_FLAT, HNSW_PQ를 지원합니다. 이를 통해 내적 또는 유클리드 거리 기반의 고성능 유사도 검색을 수행할 수 있습니다. ANN은 어느 정도의 정확도 트레이드오프를 허용할 수 있는, 낮은 지연 시간이 필요한 대규모 데이터셋에 적합합니다.
pgvector: pgvector는 PostgreSQL에서 정확한 검색과 ANN 검색을 포함한 네이티브 벡터 연산을 제공합니다. ANN에는 HNSW와 IVFFlat을 사용하며, HNSW는 더 빠르지만 메모리를 더 많이 사용하고 IVFFlat은 메모리와 속도의 균형을 맞춥니다. pgvector는 매우 유연하지만, 기본 정확 검색은 이러한 인덱스로 최적화하지 않는 한 대규모 데이터셋에서 어려움을 겪을 수 있습니다.
데이터 처리
SingleStore: SingleStore는 벡터 데이터를 columnstore 테이블에 넣어 정형 데이터와 비정형 데이터를 매끄럽게 쿼리할 수 있게 합니다. SQL 기반 접근 방식은 벡터 검색과 표준 데이터베이스 쿼리를 결합하므로, 가격이나 카테고리로 필터링된 제품 임베딩을 검색하는 것과 같은 하이브리드 사용 사례에 적합합니다.
pgvector: PostgreSQL의 확장 기능인 pgvector는 관계형 데이터 처리와 긴밀하게 결합되어 있습니다. 벡터 임베딩을 기존 관계형 데이터와 함께 저장할 수 있으므로 두 유형의 데이터가 모두 필요한 애플리케이션을 위한 스키마를 쉽게 설계할 수 있습니다. 그러나 벡터 차원 제한(정밀도에 따라 2000-4000)은 일부 최신 LLM 애플리케이션을 제한할 수 있습니다.
확장성과 성능
SingleStore: SingleStore는 노드 전반에 데이터를 분산하여 수평적으로 확장하며, 데이터가 증가해도 성능이 동일하게 유지됩니다. 분산 아키텍처와 쿼리 프로세서는 벡터 및 SQL 연산을 병렬로 수행할 수 있어 쿼리 오버헤드를 줄입니다. ANN 인덱싱은 대규모 데이터셋에서 쿼리를 더 빠르게 만듭니다.
pgvector: pgvector의 확장성은 PostgreSQL의 강점에 의존합니다. 중간 규모의 데이터셋은 잘 처리할 수 있지만, 대규모 데이터셋이나 높은 동시성 워크로드에서는 어려움을 겪을 수 있습니다. 인덱스 튜닝과 클러스터링이 도움이 될 수 있지만, 수평 확장에는 파티셔닝과 같은 추가 우회 방법이 필요할 수 있습니다.
유연성과 사용자 지정
SingleStore: SingleStore는 단순하며, 표준 SQL로 벡터 검색을 수행할 수 있습니다. 이는 구현을 쉽게 만들지만, 벡터 인덱싱 옵션이 columnstore 테이블과 같은 특정 구성으로 제한되어 사용자 지정 설정의 유연성이 제한될 수 있습니다.
pgvector: pgvector는 더 유연하며 벡터 산술과 여러 유사도 지표(유클리드, 코사인, 내적)를 지원합니다. 사용자 지정 인덱싱을 실험하거나, 매개변수를 세밀하게 조정하거나, PostgreSQL 생태계와 통합하려는 개발자에게 더 적합합니다.
통합과 생태계
SingleStore: 독립형 데이터베이스인 SingleStore는 올인원 방식으로, 별도 시스템의 필요성을 줄입니다. 이 올인원 접근 방식은 통합 복잡성을 최소화하지만 PostgreSQL 기반 도구 생태계는 부족할 수 있습니다.
pgvector: pgvector는 인기 있는 프레임워크, 도구 및 확장 기능과의 호환성을 포함해 PostgreSQL 생태계의 이점을 누립니다. 스택이 이미 PostgreSQL 위에 구축되어 있다면 강력한 선택지입니다.
사용 편의성
SingleStore: SQL 우선 설계는 설정과 쿼리를 쉽게 만들어, 빠르게 배포하고 최소한의 학습 곡선을 원하는 팀에 적합합니다. 하지만 벡터 인덱싱 제약에 적응하려면 약간의 조정이 필요할 수 있습니다.
pgvector: PostgreSQL에 익숙한 개발자라면 pgvector를 쉽게 사용할 수 있습니다. 인덱스 실험과 튜닝은 약간의 복잡성을 더하지만, 사용 사례에 맞춘 최적화 기회도 제공합니다.
비용
SingleStore: 고성능 엔터프라이즈급 데이터베이스인 SingleStore는 특히 관리형 서비스나 대규모 배포의 경우 운영 비용이 더 높을 수 있습니다. 다양한 데이터 요구사항을 가진 조직에서는 시스템 통합을 통해 비용을 상쇄할 수 있습니다.
pgvector: pgvector의 오픈소스 특성은 소규모 프로젝트에 비용 효율적입니다. 하지만 PostgreSQL 인프라를 대규모로 관리하면 추가 하드웨어나 유지보수 같은 숨겨진 비용이 발생할 수 있습니다.
보안
SingleStore: SingleStore는 데이터 암호화, 역할 기반 액세스 제어, 감사 로그와 같은 엔터프라이즈급 보안 기능을 갖추고 있습니다. 이러한 기능은 높은 규정 준수 요구사항이 있는 사용 사례를 위한 것입니다.
pgvector: pgvector는 PostgreSQL의 보안 기능을 상속합니다.
SingleStore를 사용해야 하는 경우
SingleStore는 높은 성능과 확장성이 필요한 대규모 분산 데이터 시스템을 위한 것입니다. 벡터 검색과 SQL 쿼리를 결합하여 AI 기반 추천 시스템, 필터가 있는 제품 검색, 엔터프라이즈 워크로드를 위한 시맨틱 검색 같은 애플리케이션에서 정형 데이터와 비정형 데이터를 함께 다룰 수 있습니다. SingleStore의 분산 아키텍처, ANN 인덱싱 옵션, 올인원 설계는 상호작용형 응답 시간으로 수십억 개의 벡터를 처리해야 하는 시나리오에 매우 적합합니다.
pgvector를 사용해야 하는 경우
pgvector는 이미 PostgreSQL을 사용 중인 환경이나 단순성과 비용이 중요한 환경을 위한 것입니다. 소규모 벡터 검색 애플리케이션이나 전체 텍스트 검색, 기존 관계형 쿼리, 벡터 연산을 동일한 데이터베이스에서 결합해야 하는 프로젝트에 적합합니다. 거리 메트릭과 인덱싱 옵션이 유연하며, 임베딩 모델을 실험하거나 기존 PostgreSQL 인프라에 벡터 검색을 추가하는 개발자를 위해 PostgreSQL의 풍부한 생태계와 잘 통합됩니다.
결론
SingleStore와 pgvector는 둘 다 벡터 검색에서 각자의 강점을 가지고 있습니다. SingleStore는 SQL 통합과 고성능을 갖춘 대규모 분산 데이터셋에 뛰어나며, pgvector는 PostgreSQL과 함께 사용하기 쉬운 유연성과 비용 효율성이 뛰어납니다. 선택은 사용 사례에 따라 달라집니다 – 엔터프라이즈급 확장성이 필요한지, 아니면 기존 PostgreSQL 환경 내의 경량 솔루션이 필요한지에 따라 달라집니다. 데이터 유형, 성능 요구사항, 생태계 요구사항을 평가함으로써 프로젝트에 맞는 도구를 선택할 수 있습니다.
SingleStore와 pgvector의 개요를 파악하려면 이 글을 읽어보되, 이를 평가하려면 사용 사례를 기준으로 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 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 사용하면 사용자는 마케팅 주장이나 풍문이 아니라 실제 벡터 데이터베이스 성능을 기반으로 의사결정을 내릴 수 있습니다.
VectorDBBench는 Python으로 작성되었으며 MIT 오픈소스 라이선스에 따라 라이선스가 부여되어 있어 누구나 자유롭게 사용, 수정, 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 자세히 알아보려면 다음 블로그를 읽어보세요.
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