SingleStore vs Rockset: AI 앱에 적합한 벡터 데이터베이스 선택하기
벡터 데이터베이스란 무엇인가?
SingleStore와 Rockset을 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 고도화된 데이터 분석과 검색을 가능하게 합니다.
벡터 데이터베이스의 일반적인 사용 사례에는 이커머스 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 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 포함된 전통적인 데이터베이스.
SingleStore는 분산형 관계형 SQL 데이터베이스 관리 시스템이고 Rockset은 벡터 검색 기능을 애드온으로 갖춘 검색 및 분석 데이터베이스입니다. 둘 다 벡터 검색 기능을 애드온으로 제공합니다. 이 글에서는 이들의 벡터 검색 기능을 비교합니다.
SingleStore: 개요 및 핵심 기술
SingleStore는 벡터 검색을 데이터베이스 자체에 포함함으로써 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 사용하고 유사도 매칭으로 내적과 유클리드 거리를 사용하는 의미론적 검색을 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 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 찾을 수 있으며, 때로는 그 차이가 몇 자릿수에 이를 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 요구사항이 있습니다. 이러한 인덱스는 컬럼스토어 테이블에만 생성할 수 있으며, 벡터 데이터를 저장하는 단일 컬럼에 생성해야 합니다. 현재 시스템은 Vector Type(dimensions[, F32]) 형식을 지원하며, F32가 유일하게 지원되는 요소 타입입니다. 이러한 구조화된 접근 방식은 SingleStore를 대규모 언어 모델의 벡터를 사용하는 시맨틱 검색, 집중적인 텍스트 생성을 위한 검색 증강 생성(RAG), 벡터 임베딩 기반 이미지 매칭과 같은 애플리케이션에 매우 적합하게 만듭니다. 이를 전통적인 데이터베이스 기능과 결합함으로써 SingleStore는 개발자가 성능과 확장성을 유지하면서 SQL 구문을 사용해 복잡한 AI 애플리케이션을 구축할 수 있도록 합니다.
Rockset: 개요 및 핵심 기술
Rockset은 벡터 임베딩을 포함한 정형 및 비정형 데이터를 위한 실시간 검색 및 분석 데이터베이스입니다. Rockset의 강점은 데이터를 실시간으로 수집, 인덱싱 및 쿼리하는 것이므로, 초 단위 최신 인사이트가 필요한 애플리케이션에 매우 적합합니다. Rockset은 스트리밍 및 벌크 데이터 수집을 모두 지원하며, 고속 이벤트 스트림과 변경 데이터 캡처(CDC) 피드를 1~2초 내에 처리할 수 있습니다.
Rockset의 주요 기능 중 하나는 변경 가능한 RocksDB 기반의 Converged Indexing입니다. 이를 통해 벡터와 메타데이터의 인플레이스 업데이트가 가능하므로 데이터가 자주 변경되는 시나리오에서 매우 효율적입니다. Rockset은 최대 40MB의 문서를 처리할 수 있고 최대 200,000차원의 벡터를 지원하므로 광범위한 벡터 임베딩 사용 사례에 적합합니다.
Rockset은 핵심 기능에 벡터 검색이 내장되어 있습니다. K-최근접 이웃(KNN) 및 근사 최근접 이웃(ANN) 검색 방법을 지원하며, 확장성을 위해 분산 FAISS 인덱스를 사용합니다. Rockset은 알고리즘에 구애받지 않으므로 자체 검색 구현을 선택할 수 있습니다. 비용 기반 옵티마이저는 최적의 성능을 위해 KNN과 ANN 검색 방법 중에서 동적으로 선택할 수 있습니다.
벡터 검색에서 Rockset이 독특한 점은 검색, ANN, 컬럼형 및 행 인덱스를 하나로 결합한 Converged Index입니다. 이는 기본적으로 광범위한 쿼리 패턴을 처리할 수 있음을 의미합니다. Rockset은 메타데이터 필터링과 하이브리드 검색도 지원합니다. 옵티마이저는 가장 효율적인 쿼리 경로를 선택합니다. 여러 ANN 필드에 걸쳐 검색할 수 있고, 멀티모달 모델을 지원하며, 쿼리 인터페이스로 SQL 및 REST API를 모두 제공합니다.
주요 차이점
검색 방법론
SingleStore는 다양한 벡터 검색 옵션을 제공합니다. 핵심적으로는 정밀도가 중요한 상황을 위한 정확한 k-최근접 이웃(kNN) 검색을 제공합니다. 속도가 중요한 더 큰 데이터셋을 위해 SingleStore는 FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT, HNSW_PQ를 포함한 다양한 인덱스 타입과 함께 근사 최근접 이웃(ANN) 검색을 제공합니다. 내적과 유클리드 거리 유사도 매칭을 모두 지원하므로 개발자는 벡터 유사도를 측정하는 방식에서 유연성을 가질 수 있습니다.
Rockset은 검색, ANN, 컬럼형 및 행 인덱스를 단일 시스템으로 결합하는 Converged Index 기술로 다른 접근 방식을 취합니다. 이를 통해 다양한 데이터 유형과 검색 패턴 전반에서 효율적인 쿼리 처리가 가능합니다. Rockset은 확장성을 위해 분산 FAISS 인덱스를 통해 KNN 및 ANN 검색 방식을 모두 지원합니다. 핵심 기능 중 하나는 필요할 경우 팀이 자체 검색 방식을 구현할 수 있도록 하는 알고리즘 불가지론적 설계입니다.
데이터 처리
SingleStore는 데이터베이스에 벡터 검색이 통합되어 있으므로 벡터 인덱스는 columnstore 테이블에 생성되어야 합니다. 이 시스템은 F32를 유일하게 지원되는 요소 유형으로 하는 특정 Vector Type(dimensions[, F32]) 형식을 사용합니다. 이러한 구조화된 접근 방식은 SingleStore를 제품 추천 시스템이나 시맨틱 검색 애플리케이션처럼 기존 데이터베이스 작업과 벡터 검색 기능을 결합해야 하는 애플리케이션에 매우 적합하게 만듭니다.
Rockset은 다양한 데이터 유형과 형식을 처리하는 데 뛰어납니다. 구조화된 데이터와 비구조화된 데이터를 모두 처리할 수 있으며, 최대 40MB의 문서와 최대 200,000차원의 벡터를 지원합니다. mutable RocksDB를 기반으로 구축된 Rockset은 실시간 데이터 처리에 강하며, 스트리밍 데이터를 1~2초 안에 수집하고 처리할 수 있습니다. 따라서 실시간 분석과 빈번한 데이터 업데이트가 필요한 애플리케이션에 매우 적합합니다.
확장성과 성능
SingleStore는 여러 노드에 데이터를 분산하여 확장합니다. 데이터가 증가함에 따라 사용자는 성능을 유지하기 위해 더 많은 노드를 추가할 수 있습니다. 쿼리 프로세서는 벡터 검색과 SQL 작업을 결합하므로 별도의 쿼리가 필요하지 않습니다. 이는 기존 데이터와 벡터 검색을 모두 포함하는 복잡한 작업을 수행해야 하는 대규모 애플리케이션에 특히 유용합니다.
Rockset은 실시간 검색 및 분석 성능에 중점을 둡니다. 그 아키텍처는 고속 이벤트 스트림을 처리하도록 설계되었습니다. 쿼리 요구 사항에 따라 KNN과 ANN 검색 방식 중에서 선택하는 비용 기반 옵티마이저를 갖추고 있습니다. 이러한 최적화는 분산 아키텍처와 함께 데이터가 증가하고 쿼리 복잡성이 높아져도 일관된 성능을 보장합니다.
유연성과 통합
SingleStore는 벡터 작업을 위한 SQL 기반 인터페이스를 제공하므로 이미 SQL에 익숙한 팀이 쉽게 접근할 수 있습니다. 시맨틱 검색 및 검색 증강 생성(RAG)처럼 기존 데이터베이스 기능과 벡터 검색 기능을 결합하는 애플리케이션에 매우 적합합니다. F32 벡터 유형으로 제한되지만, 이러한 표준화는 개발과 최적화를 더 쉽게 만듭니다.
Rockset은 통합 옵션에서 더 많은 유연성을 제공하며, SQL과 REST API를 모두 갖추고 있습니다. 멀티모달 모델을 지원하고 여러 ANN 필드 전반에서 검색할 수 있습니다. 유연한 메타데이터 필터링과 하이브리드 검색 기능을 통해 벡터 유사성과 기존 검색 기준을 결합하는 복잡한 쿼리가 가능합니다. 따라서 다양한 검색 및 분석 기능이 필요한 애플리케이션에 매우 적합합니다.
SingleStore를 선택해야 하는 경우
SingleStore는 기존 데이터베이스 기능과 벡터 검색을 하나의 시스템에서 필요로 하는 대규모 애플리케이션에 가장 적합한 선택입니다. 추천 엔진, 시맨틱 검색 애플리케이션 또는 SQL 호환성이 중요하고 벡터 작업을 일반 데이터베이스 쿼리와 결합해야 하는 AI 기반 애플리케이션을 운영하는 기업에 매우 적합합니다. 이 기술은 정확한 kNN 검색에 뛰어나므로 금융 서비스, 전자상거래 제품 추천 또는 정확성이 중요한 의료 데이터 분석처럼 검색 정밀도를 타협할 수 없는 애플리케이션에 완벽합니다.
Rockset를 선택해야 하는 경우
Rockset은 실시간 검색 및 분석이 필요한 애플리케이션에 가장 적합한 선택이며, 특히 변화하는 데이터나 스트리밍 시나리오를 다룰 때 유용합니다. 여러 데이터 유형과 형식을 처리하거나 고차원 벡터 전반에서 유연한 검색이 필요한 기업에 매우 좋습니다. 이 기술은 실시간 분석 대시보드, 벡터 검색을 활용한 로그 분석, 검색 인덱스를 빠르게 업데이트해야 하는 애플리케이션과 같은 사용 사례에 완벽하므로, 데이터 최신성이 중요하고 전문 검색과 벡터 연산을 결합해야 하는 시나리오에 매우 적합합니다.
결론
SingleStore와 Rockset 중 선택하는 것은 궁극적으로 특정 기술적 요구 사항과 사용 사례에 달려 있습니다. SingleStore는 벡터 검색을 갖춘 통합 데이터베이스에 적합하므로, 기존 데이터 작업과 대규모 벡터 검색을 결합해야 하는 애플리케이션에 좋습니다. Rockset은 실시간 검색 및 분석에 적합하므로, 여러 데이터 유형과 빠른 업데이트를 처리해야 하는 애플리케이션에 좋습니다. 결정을 내릴 때는 데이터 업데이트 빈도, 검색 정확도, 벡터 차원 요구 사항, 실시간 처리 요구 사항을 고려하세요. 두 솔루션 모두 견고하지만 강점이 다르므로 서로 다른 사용 사례에 적합합니다.
SingleStore와 Rockset에 대한 개요를 얻으려면 이 글을 읽어보되, 이를 평가하려면 사용 사례를 기준으로 평가해야 합니다. 이에 도움이 될 수 있는 도구 중 하나는 벡터 데이터베이스 비교를 위한 오픈 소스 벤치마킹 도구인 VectorDBBench입니다. 결국, 자체 데이터셋과 쿼리 패턴을 활용한 철저한 벤치마킹이 분산 데이터베이스 시스템에서 벡터 검색에 대한 이 두 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 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 의사결정을 내릴 수 있습니다.
VectorDBBench는 Python으로 작성되었으며 MIT 오픈 소스 라이선스에 따라 라이선스가 부여되어 누구나 자유롭게 사용, 수정 및 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.
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벡터 데이터베이스 평가에 대해 더 자세히 알아보려면 다음 블로그를 읽어보세요.
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