SingleStore와 Qdrant: AI 앱에 적합한 벡터 데이터베이스 선택하기
벡터 데이터베이스란 무엇인가요?
SingleStore와 Qdrant를 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 고급의 데이터 분석과 검색을 가능하게 합니다.
벡터 데이터베이스의 일반적인 사용 사례에는 전자상거래 제품 추천, 콘텐츠 발견 플랫폼, 사이버보안에서의 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 기법입니다.
시장에는 다음을 포함한 다양한 유형의 벡터 데이터베이스가 있습니다:
- Milvus, Zilliz Cloud (완전 관리형 Milvus)와 같은 목적별 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 벡터 검색을 애드온으로 갖춘 분산형 관계형 SQL 데이터베이스 관리 시스템이며, Qdrant는 벡터 데이터베이스입니다. 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 인덱스에 대해 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 여러 노드에 데이터를 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 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 가까운 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 가진 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 생성해야 합니다. 시스템은 현재 Vector Type(dimensions[, F32]) 형식을 지원하며, F32는 유일하게 지원되는 요소 타입입니다. 이러한 구조화된 접근 방식은 대규모 언어 모델의 벡터를 사용하는 시맨틱 검색, 집중적인 텍스트 생성을 위한 retrieval-augmented generation(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.
Qdrant: 개요 및 핵심 기술
Qdrant는 유사도 검색 및 머신 러닝 애플리케이션을 위해 특별히 구축된 벡터 데이터베이스입니다. 벡터 데이터를 효율적으로 처리하도록 처음부터 설계되어, AI 기반 프로젝트를 진행하는 개발자들에게 최고의 선택지 중 하나입니다. Qdrant는 성능 최적화에 뛰어나며, 많은 최신 머신 러닝 모델에 중요한 고차원 벡터 데이터와 함께 작업할 수 있습니다.
Qdrant의 핵심 강점 중 하나는 유연한 데이터 모델링입니다. 벡터뿐만 아니라 각 벡터와 연결된 페이로드 데이터도 저장하고 인덱싱할 수 있습니다. 즉, 벡터 유사도와 메타데이터 기반 필터링을 결합한 복잡한 쿼리를 실행할 수 있어, 더 강력하고 세밀한 검색 기능을 구현할 수 있습니다. Qdrant는 동시 작업 중에도 ACID 준수 트랜잭션으로 데이터 일관성을 보장합니다.
Qdrant의 벡터 검색 기능은 아키텍처의 핵심 부분입니다. 인덱싱에는 고차원 공간에서의 효율성으로 알려진 HNSW (Hierarchical Navigable Small World) 알고리즘의 맞춤형 버전을 사용합니다. 이를 통해 많은 AI 애플리케이션에 필수적인 빠른 근사 최근접 이웃 검색이 가능합니다. 속도보다 정밀도가 더 중요한 시나리오를 위해 Qdrant는 exact search 방법도 지원합니다.
Qdrant를 차별화하는 것은 쿼리 언어와 API 설계입니다. 벡터 검색과 원활하게 작동하는 풍부한 필터링 및 쿼리 옵션을 제공하여 복잡한 다단계 쿼리를 가능하게 합니다. 이로 인해 전통적인 필터링과 함께 시맨틱 검색을 수행해야 하는 애플리케이션에 특히 적합합니다. Qdrant에는 데이터와 쿼리 부하가 증가함에 따라 확장할 수 있도록 자동 샤딩 및 복제와 같은 기능도 포함되어 있습니다. 문자열 매칭, 숫자 범위, 지리적 위치를 포함한 다양한 데이터 타입과 쿼리 조건을 지원합니다. Qdrant의 스칼라, 프로덕트 및 바이너리 양자화 기능은 특히 고차원 벡터의 경우 메모리 사용량을 크게 줄이고 검색 성능을 향상시킬 수 있습니다.
주요 차이점
확장성 및 성능
확장성은 둘 모두의 강점이지만 접근 방식은 다릅니다. SingleStore는 노드를 추가하여 수평 확장하는 분산 아키텍처를 사용하는데, 이는 대규모 고동시성 워크로드에 적합합니다. 분산 쿼리 프로세서는 수십억 개의 벡터나 벡터와 SQL 작업을 결합한 복잡한 쿼리를 처리할 때에도 성능을 보장합니다.
Qdrant는 증가하는 데이터와 쿼리 부하를 처리하기 위해 자동 샤딩과 복제를 사용하여 수평적으로도 확장됩니다. 고차원 벡터 데이터에 최적화되어 있으며, 검색 속도를 빠르게 유지하면서 메모리 사용량을 줄이기 위해 스칼라 및 바이너리 양자화를 사용합니다. 이로 인해 Qdrant는 대규모 벡터 데이터셋을 실시간으로 처리해야 하는 실시간 AI 애플리케이션에 완벽합니다.
유연성과 사용자 지정
SingleStore는 벡터 검색을 기존 관계형 쿼리와 결합할 수 있는 SQL 중심의 사용자 지정 환경을 제공합니다. 이는 벡터 검색을 더 넓은 데이터 워크플로에 통합하는 데 훌륭하지만, 특화된 벡터 작업에는 덜 유연합니다. 시스템의 구조화된 구성은 일부 고급 사용 사례에서 사용자 지정을 제한할 수 있습니다.
Qdrant는 매우 유연하며 복잡한 쿼리를 구축하기 위한 풍부한 API를 갖추고 있습니다. 벡터 유사도를 메타데이터나 페이로드 속성을 기반으로 한 필터와 결합하는 다단계 쿼리를 수행할 수 있습니다. 이러한 유연성은 숫자 범위, 텍스트 매칭, 지리적 위치와 같은 다양한 쿼리 조건을 처리하는 데까지 확장됩니다. Qdrant의 사용자 지정 옵션은 섬세하고 고도로 맞춤화된 검색 작업이 필요한 사용 사례에 완벽합니다.
통합과 생태계
SingleStore는 완전한 데이터베이스 플랫폼이므로 벡터 검색을 더 넓은 데이터베이스 워크플로에 통합해야 하는 환경에 매우 적합합니다. 관계형 데이터베이스에 이미 익숙한 팀과 잘 맞으며 기존 SQL 기반 시스템과 원활하게 통합됩니다. 이를 통해 트랜잭션 및 분석 기능을 벡터 검색과 결합하는 애플리케이션을 더 쉽게 구축할 수 있습니다.
Qdrant는 AI 및 머신러닝 생태계에 맞춰져 있습니다. PyTorch 및 TensorFlow와 같은 인기 프레임워크와 원활하게 통합되므로 AI 파이프라인을 구축하는 개발자에게 완벽합니다. REST 및 gRPC API를 통해 최신 애플리케이션과 호환되며, 다양한 머신러닝 워크플로에 벡터 검색을 쉽게 임베드할 수 있습니다. AI 기반 애플리케이션을 구축하는 팀에게 Qdrant는 더 자연스러운 선택입니다.
사용 편의성
SingleStore는 SQL에 익숙한 개발자에게 친숙하다는 점이 돋보입니다. SQL 중심 인터페이스는 기존 관계형 데이터베이스에서 전환하는 이들이 쉽게 도입할 수 있게 해줍니다. 문서는 관계형 쿼리와 벡터 쿼리를 결합하는 방법을 돕는 데 중점을 두고 있어 혼합 워크로드의 온보딩을 더 쉽게 만듭니다.
Qdrant는 AI 개발자에게 직관적이도록 설계되었으며, 사용자 친화적인 API와 명확한 문서를 갖추고 있습니다. 플랫폼은 구현이 간단하며 벡터 유사도 검색을 빠르게 설정하고 실행할 수 있습니다. 머신러닝에 초점을 둔 팀의 경우 Qdrant의 API와 고급 쿼리 시나리오 지원 덕분에 학습 곡선이 훨씬 작아집니다.
비용
비용은 사용 사례에 따라 달라집니다. 완전한 데이터베이스 플랫폼으로서 SingleStore의 더 넓은 기능은 더 높은 운영 비용을 수반할 수 있습니다. 하지만 관계형 데이터와 벡터 데이터를 위한 단일 솔루션이 필요하다면 여러 시스템의 필요성을 없애고 잠재적으로 전체 비용을 낮출 수 있습니다.
벡터 검색을 위해 특화되어 구축된 Qdrant는 전문화된 워크로드에서 더 비용 효율적일 가능성이 높습니다. 스칼라 및 바이너리 양자화와 같은 최적화는 메모리를 절약하고 성능을 개선하며 하드웨어 요구 사항을 줄이는 데 도움이 됩니다. 벡터 유사도 검색만을 다루는 애플리케이션의 경우 Qdrant가 더 비용 효율적입니다.
보안
SingleStore는 암호화, 역할 기반 접근 제어, 다양한 규제 표준 준수를 포함한 엔터프라이즈급 보안 기능을 갖추고 있습니다. 이는 높은 보안 요구 사항을 가진 조직에 적합하게 만듭니다.
Qdrant는 암호화, 인증, 접근 제어를 포함한 강력한 보안 기능을 갖추고 있습니다. SingleStore의 엔터프라이즈급 제공 사항과 완전히 맞먹지는 않을 수 있지만, 대부분의 AI 기반 애플리케이션에는 충분한 보안을 제공합니다. 고도로 규제되는 산업이나 고급 컴플라이언스 기능이 필요한 조직의 경우 SingleStore가 우위를 가질 수 있습니다.
SingleStore를 사용해야 하는 경우
SingleStore는 더 큰 데이터베이스에 벡터 검색을 내장해야 할 때 적합합니다. SQL 접근 방식은 가격별로 필터링하는 e-commerce 플랫폼이나 semantic search를 갖춘 AI dashboard처럼 transactional 및 analytical workload와 vector similarity를 혼합하는 애플리케이션에 훌륭합니다. SingleStore의 distributed architecture는 대규모 dataset을 처리할 수 있음을 의미하므로, 높은 concurrency와 mixed data type을 다루는 enterprise에 좋은 선택입니다.
Qdrant를 사용해야 할 때
Qdrant는 vector search와 machine learning use case를 위한 것입니다. similarity search와 metadata filtering을 결합하는 능력 덕분에 personalized recommendation, semantic search 또는 image 및 document retrieval 같은 AI driven workflow에 완벽합니다. large language model이나 machine learning pipeline에서 나온 high dimensional vector data를 다루는 개발자들은 Qdrant의 specialized design, 빠른 query handling, 그리고 PyTorch와 TensorFlow 같은 인기 ML framework와의 강력한 integration을 좋아할 것입니다.
요약
SingleStore와 Qdrant는 서로 다른 존재입니다. SingleStore는 vector search를 SQL과 함께 내장한 all-in-one database로, 복잡한 enterprise workload에 완벽합니다. vector similarity와 flexible query에 초점을 맞춘 Qdrant는 고성능 search 및 filtering이 필요한 AI driven use case에 더 적합합니다. 둘 중 무엇을 선택할지는 use case, data type, scalability 요구 사항에 따라 달라집니다.
SingleStore와 Pinecone의 개요를 얻으려면 이것을 읽어보세요. 하지만 이를 평가하려면 자신의 use case를 기준으로 평가해야 합니다. 이에 도움이 될 수 있는 도구 중 하나가 vector database comparison을 위한 open-source benchmarking tool인 VectorDBBench입니다. 결국, 자신의 dataset과 query pattern을 사용한 철저한 benchmarking이 distributed database system에서 vector search에 대한 이 두 가지 강력하지만 서로 다른 접근 방식 중 하나를 결정하는 핵심이 될 것입니다.
Open-source VectorDBBench를 사용하여 직접 Vector Database 평가 및 비교하기
VectorDBBench는 고성능 data storage 및 retrieval system, 특히 vector database가 필요한 사용자를 위한 open-source benchmarking tool입니다. 이 도구를 사용하면 사용자는 자신의 dataset을 사용해 Milvus 및 Zilliz Cloud (managed Milvus) 같은 다양한 vector database system을 테스트하고 비교하여 자신의 use case에 맞는 것을 찾을 수 있습니다. VectorDBBench를 사용하면 사용자는 marketing claim이나 hearsay가 아니라 실제 vector database performance를 기반으로 의사결정을 내릴 수 있습니다.
VectorDBBench는 Python으로 작성되었으며 MIT open-source license에 따라 라이선스가 부여되어 누구나 자유롭게 사용, 수정, 배포할 수 있습니다. 이 도구는 기능과 성능 향상에 전념하는 개발자 community에 의해 활발히 유지 관리되고 있습니다.
benchmark 결과를 재현하거나 자신의 dataset에서 performance result를 얻으려면 GitHub repository에서 VectorDBBench를 다운로드하세요.
VectorDBBench Leaderboard에서 mainstream vector database의 performance를 빠르게 살펴보세요.
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