SingleStore vs Redis: AI 앱에 적합한 벡터 데이터베이스 선택하기
벡터 데이터베이스란 무엇인가요?
SingleStore와 Redis를 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 또는 제품 속성과 같은 복잡한 정보를 인코딩합니다. 효율적인 유사도 검색을 가능하게 함으로써, 벡터 데이터베이스는 AI 애플리케이션에서 핵심적인 역할을 하며, 더 발전된 데이터 분석과 검색을 가능하게 합니다.
벡터 데이터베이스의 일반적인 사용 사례에는 전자상거래 제품 추천, 콘텐츠 발견 플랫폼, 사이버보안의 이상 탐지, 의료 이미지 분석, 그리고 자연어 처리(NLP) 작업이 포함됩니다. 또한 Retrieval Augmented Generation(RAG)에서도 중요한 역할을 하는데, 이는 AI 환각과 같은 문제를 줄이기 위해 외부 지식을 제공함으로써 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 애드온이 포함된 전통적인 데이터베이스.
SingleStore는 분산형 관계형 SQL 데이터베이스 관리 시스템이고 Redis는 인메모리 데이터베이스이며, 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 저장할 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 인덱스로 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 증가하면 노드를 더 추가하기만 하면 됩니다. 쿼리 프로세서는 벡터 검색을 SQL 작업과 결합할 수 있으므로 여러 개의 별도 쿼리를 만들 필요가 없습니다. 벡터 전용 데이터베이스와 달리 SingleStore는 전체 데이터베이스의 일부로 이러한 기능을 제공하므로, 여러 시스템을 관리하거나 복잡한 데이터 전송을 처리하지 않고도 AI 기능을 구축할 수 있습니다.
벡터 인덱싱을 위해 SingleStore는 두 가지 옵션을 제공합니다. 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 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 다루는 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. 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 매우 적합하게 만듭니다. 이를 기존 데이터베이스 기능과 결합함으로써 SingleStore는 개발자가 성능과 확장성을 유지하면서 SQL 구문을 사용해 복잡한 AI 애플리케이션을 구축할 수 있도록 합니다.
Redis: 개요 및 핵심 기술
Redis는 원래 인메모리 데이터 저장소로 잘 알려져 있었으며, 이제 Redis Stack의 일부가 된 Redis Vector Library를 통해 벡터 검색 기능을 추가했습니다. 이를 통해 Redis는 속도와 성능을 유지하면서 벡터 유사도 검색을 수행할 수 있습니다.
Redis의 벡터 검색은 기존 인프라 위에 구축되어 있으며, 빠른 쿼리 실행을 위해 인메모리 처리를 사용합니다. Redis는 근사 최근접 이웃 검색을 위해 FLAT 및 HNSW(Hierarchical Navigable Small World) 알고리즘을 사용하며, 이를 통해 고차원 벡터 공간에서 빠르고 정확한 검색이 가능합니다.
Redis 벡터 검색의 주요 강점 중 하나는 벡터 유사도 검색을 다른 속성에 대한 전통적인 필터링과 결합할 수 있다는 점입니다. 이러한 하이브리드 검색을 통해 개발자는 시맨틱 유사도와 특정 메타데이터 기준을 모두 고려하는 복잡한 쿼리를 생성할 수 있으므로, 많은 AI 기반 애플리케이션에 다양하게 활용할 수 있습니다.
Redis Vector Library는 개발자가 Redis에서 벡터 데이터를 다룰 수 있는 간단한 인터페이스를 제공합니다. 유연한 스키마 설계, 사용자 지정 벡터 쿼리, 시맨틱 캐싱 및 세션 관리와 같은 LLM 관련 작업을 위한 확장 기능이 있습니다. 이를 통해 AI/ML 엔지니어와 데이터 과학자가 Redis를 AI 워크플로에 더 쉽게 통합할 수 있으며, 특히 실시간 데이터 처리 및 검색에 유용합니다.
주요 차이점
검색 방법론 및 알고리즘
SingleStore는 사용자에게 검색 알고리즘에 대한 여러 옵션을 제공하여 다양한 사용 사례에 적응할 수 있게 합니다. 시스템은 정확한 k-최근접 이웃(kNN) 및 근사 최근접 이웃(ANN) 검색 방법을 모두 구현합니다. 특히 ANN의 경우 SingleStore는 FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT, HNSW_PQ 인덱싱 방법을 지원합니다. 이러한 다양성은 개발자가 특정 요구 사항에 따라 검색 정확도와 속도 사이의 균형을 맞출 수 있도록 합니다.
Redis는 벡터 검색 알고리즘에 대해 보다 간소화된 접근 방식을 취합니다. 두 가지 주요 구현인 FLAT 및 HNSW(Hierarchical Navigable Small World)에 중점을 둡니다. 두 시스템 모두 내적 및 유클리드 거리와 같은 일반적인 유사도 지표를 지원하여 사용자에게 벡터 유사도 계산에 필요한 표준 도구를 제공합니다.
데이터 관리 및 아키텍처
SingleStore는 벡터 검색을 SQL 데이터베이스 시스템에 직접 통합함으로써 두드러집니다. 이러한 통합은 개발자가 표준 데이터베이스 테이블에 벡터를 저장하고 벡터 검색을 일반 SQL 작업과 결합할 수 있음을 의미합니다. 이 시스템을 통해 사용자는 서로 다른 데이터베이스 간에 전환하지 않고도 복잡한 쿼리를 실행할 수 있으며, 표준 SQL 조건을 사용해 벡터 검색 결과를 필터링할 수 있습니다. 이러한 통합 접근 방식은 아키텍처를 단순화하고 여러 시스템을 관리하는 복잡성을 줄입니다.
Redis는 Redis Stack을 통해 기존 인메모리 아키텍처 위에 벡터 검색 기능을 구축합니다. 이러한 설계 선택은 벡터 기능을 추가하면서도 Redis의 대표적인 속도를 유지합니다. 이 시스템은 벡터 유사도와 메타데이터 필터링을 결합하는 하이브리드 검색 기능을 제공하면서도, 아키텍처를 단순하고 성능 중심으로 유지합니다.
확장성 접근 방식
SingleStore는 대규모 벡터 작업을 처리하기 위해 분산 아키텍처를 사용합니다. 이 시스템은 여러 노드에 데이터를 분산하여, 데이터가 증가함에 따라 사용자가 더 많은 노드를 추가해 확장할 수 있도록 합니다. 이러한 분산 접근 방식은 SingleStore가 성능을 유지하면서 증가하는 데이터 볼륨을 처리할 수 있음을 의미하며, 성장하는 애플리케이션에 적합합니다.
Redis는 벡터 검색 작업에 검증된 인메모리 처리 모델을 활용합니다. 제공된 문서에는 벡터 검색을 위한 정확한 확장 메커니즘이 자세히 설명되어 있지 않지만, 이 시스템은 벡터 작업에서 Redis 특유의 속도를 유지하므로 많은 사용 사례에 효율적입니다.
통합 및 사용
SingleStore는 벡터 작업을 위한 SQL 기반 인터페이스를 제공하여, 이미 SQL 데이터베이스로 작업하는 팀에게 친숙합니다. 이 시스템에는 특정 기술 요구 사항이 있습니다: 벡터 인덱스는 columnstore 테이블에서만 작동하며, 단일 벡터 데이터 컬럼에 생성되어야 하고, 현재 Vector Type(dimensions[, F32]) 형식을 지원하며, F32가 유일하게 지원되는 요소 타입입니다. 이러한 요구 사항은 벡터 작업을 위한 구조화된 프레임워크를 만듭니다.
Redis는 최신 AI 애플리케이션을 위해 설계된 다양한 기능을 제공하는 Vector Library를 통해 통합을 제공합니다. 이 시스템에는 유연한 스키마 설계 기능, 사용자 지정 벡터 쿼리, 언어 모델 작업을 위한 특정 확장이 포함됩니다. 또한 의미론적 캐싱 및 세션 관리를 위한 도구도 제공하여, 특히 AI 기반 애플리케이션에 적합합니다.
SingleStore를 선택해야 할 때
벡터 검색이 포함된 완전한 SQL 데이터베이스가 필요한 애플리케이션에는 SingleStore가 적합합니다. 특히 대규모 분산 데이터 처리, 벡터 검색이 결합된 복잡한 SQL, 또는 이미 SQL 시스템에 익숙한 팀과 함께 작업하는 경우에 적합하며, 특히 벡터 작업을 수행하면서 데이터 일관성을 유지해야 하는 엔터프라이즈 애플리케이션에 적합합니다.
Redis를 선택해야 할 때
속도와 단순성이 필요한 애플리케이션에는 Redis가 적합합니다. 특히 빠른 인메모리 벡터 처리, 유연한 스키마 설계 또는 언어 모델 통합이 필요한 경우에 적합하며, 특히 실시간 애플리케이션, 빠른 벡터 유사도 검색이 필요한 AI 기반 시스템, 또는 인메모리 성능이 핵심인 프로젝트에 적합합니다.
요약
SingleStore 또는 Redis - 선택은 사용 사례에 따라 달라집니다 - SingleStore는 벡터 기능을 갖춘 완전한 SQL 데이터베이스로, 복잡한 분산 앱에 적합하며 Redis는 인메모리 아키텍처 위에 구축된 고성능 벡터 검색 솔루션입니다. 선택은 데이터 크기, 쿼리 복잡성, 성능 요구 사항, 그리고 완전한 데이터베이스가 필요한지 아니면 벡터 검색 솔루션이 필요한지에 기반해야 합니다.
SingleStore와 Redis에 대한 개요를 얻으려면 이것을 읽어보되, 이들을 평가하려면 사용 사례를 기반으로 평가해야 합니다. 이를 도울 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.
오픈 소스 VectorDBBench를 사용하여 직접 벡터 데이터베이스 평가 및 비교하기
VectorDBBench는 고성능 데이터 저장 및 검색 시스템이 필요한 사용자, 특히 벡터 데이터베이스가 필요한 사용자를 위한 오픈 소스 벤치마킹 도구입니다. 이 도구를 사용하면 사용자는 자신의 데이터셋으로 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 및 배포할 수 있습니다. 이 도구는 기능과 성능을 개선하는 데 전념하는 개발자 커뮤니티에 의해 활발히 유지 관리되고 있습니다.
벤치마크 결과를 재현하거나 자체 데이터셋에서 성능 결과를 얻으려면 GitHub 저장소에서 VectorDBBench를 다운로드하세요.
VectorDBBench Leaderboard에서 주요 벡터 데이터베이스의 성능을 빠르게 살펴보세요.
벡터 데이터베이스 평가에 대해 더 알아보려면 다음 블로그를 읽어보세요.
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