SingleStore vs TiDB: AI 앱에 적합한 벡터 데이터베이스 선택하기
벡터 데이터베이스란 무엇인가요?
SingleStore와 TiDB를 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 고급화된 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 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 애드온을 갖춘 전통적인 데이터베이스.
SingleStore는 분산형 관계형 SQL 데이터베이스 관리 시스템이며, 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 넣어 가능하게 했기 때문에, 기술 스택에 별도의 벡터 데이터베이스가 필요하지 않습니다. 벡터는 일반 데이터베이스 테이블에 저장될 수 있으며 표준 SQL 쿼리로 검색될 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 빠르게 필요한 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, 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 애플리케이션의 경우 ANN 검색이 적합합니다.
SingleStore에서 벡터 인덱스의 기술적 구현에는 특정 요구 사항이 있습니다. 이러한 인덱스는 columnstore 테이블에만 생성할 수 있으며 벡터 데이터를 저장하는 단일 열에 생성해야 합니다. 현재 시스템은 Vector Type(dimensions[, F32]) 형식을 지원하며, F32는 유일하게 지원되는 요소 유형입니다. 이러한 구조화된 접근 방식은 SingleStore를 대규모 언어 모델의 벡터를 사용하는 의미 검색, 집중적인 텍스트 생성을 위한 검색 증강 생성(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 있도록 합니다.
TiDB란? 개요
PingCAP에서 개발한 TiDB는 하이브리드 트랜잭션 및 분석 처리(HTAP) 기능을 제공하는 오픈소스 분산 SQL 데이터베이스입니다. MySQL과 호환되므로 MySQL 생태계에 이미 익숙한 팀이 쉽게 도입할 수 있습니다. TiDB의 분산 SQL 아키텍처는 SQL 데이터베이스의 관계형 모델을 유지하면서 NoSQL 데이터베이스와 같은 수평 확장성을 제공하므로, 트랜잭션 및 분석 워크로드를 모두 처리하는 데 매우 유연합니다.
TiDB의 핵심 강점 중 하나는 단일 데이터베이스에서 트랜잭션(OLTP) 및 분석(OLAP) 워크로드를 처리할 수 있게 해주는 HTAP 아키텍처로, 별도 시스템의 필요성을 줄여줍니다. 또한 TiDB의 MySQL 호환성은 애플리케이션 코드에 큰 변경을 가하지 않고도 MySQL에 의존하는 기존 환경에 쉽게 통합할 수 있게 해줍니다. 이 데이터베이스는 또한 auto-sharding 기능을 갖추고 있어, 강력한 일관성을 유지하면서 읽기 및 쓰기 성능을 향상시키기 위해 노드 전반에 데이터를 자동으로 분산합니다.
TiDB는 외부 라이브러리 및 플러그인과의 통합을 통해 벡터 검색을 지원하여, 벡터화된 데이터의 효율적인 관리와 쿼리를 가능하게 합니다. 이 기능은 TiDB의 HTAP 아키텍처와 결합되어, 트랜잭션 및 분석 워크로드와 함께 벡터 검색 기능이 필요한 비즈니스에 다용도 옵션이 됩니다. TiDB의 분산 아키텍처는 필요한 구성이 마련되면 대규모 벡터 쿼리를 처리할 수 있게 해줍니다.
TiDB에 벡터 검색 기능을 포함하려면 추가 구성이 필요하지만, 시스템의 SQL 호환성 덕분에 개발자는 벡터 검색을 기존 관계형 쿼리와 결합할 수 있습니다. 이러한 유연성은 TiDB를 벡터 검색과 관계형 데이터베이스 기능을 모두 필요로 하는 복잡한 애플리케이션에 적합하게 만들며, 다양한 데이터 관리 요구 사항을 위한 포괄적인 솔루션을 제공합니다.
주요 차이점
검색 방법론
SingleStore는 정확한 k-최근접 이웃(kNN) 검색과 근사 최근접 이웃(ANN) 검색을 모두 갖춘 데이터베이스 내 벡터 검색을 제공합니다. 애플리케이션 요구 사항에 따라 정밀도와 속도를 조정할 수 있습니다. FLAT, IVF_FLAT, HNSW와 같은 벡터 인덱싱 방법에 대한 내장 지원을 통해 SingleStore는 별도의 벡터 전용 시스템 없이도 데이터베이스 자체 내에서 고성능 유사도 매칭을 수행할 수 있습니다.
TiDB는 반면 외부 라이브러리와 플러그인을 통해 벡터 검색을 통합합니다. 이는 더 많은 유연성을 제공하지만, 외부 구성 요소에 대한 의존성은 복잡성과 성능 변동성을 더할 수 있습니다. TiDB의 강점은 벡터 쿼리를 하이브리드 트랜잭션 및 분석 처리(HTAP) 아키텍처와 결합하는 데 있지만, 이를 위해서는 추가 구성이 필요합니다.
데이터 처리
SingleStore는 벡터 데이터를 columnstore 테이블에 저장하고 벡터 쿼리와 함께 SQL 작업을 수행할 수 있습니다. 이는 시맨틱 검색이나 AI 기반 추천과 같은 애플리케이션에 쉽게 활용할 수 있게 해줍니다. 하지만 Vector Type(dimensions[, F32]) 형식으로 제한되어 있어 일부 사용 사례에는 유연하지 않을 수 있습니다.
TiDB는 구조화, 반구조화 및 비구조화 데이터를 포함한 다양한 워크로드를 처리할 수 있습니다. MySQL 호환성 덕분에 이미 해당 생태계에 있는 팀이 쉽게 도입할 수 있습니다. 벡터 데이터의 경우 TiDB는 외부 도구를 사용하여 유연성을 제공하지만, 추가 설정과 잠재적인 오버헤드라는 비용이 따릅니다.
확장성 및 성능
SingleStore는 벡터 및 관계형 데이터를 노드 전반에 분산하여 손쉬운 확장성을 제공합니다. 데이터가 증가하면 노드를 추가함으로써 아키텍처를 변경하지 않고도 일관된 성능을 얻을 수 있습니다. 내장 ANN 인덱싱은 대규모 데이터셋에서 쿼리 속도를 최적화하며, 수십억 개의 벡터를 사용하는 애플리케이션에 적합합니다.
TiDB 또한 분산 SQL 아키텍처를 통해 자동 샤딩 및 로드 밸런싱을 갖춘 수평 확장성을 제공합니다. 관계형 워크로드에 대한 확장성은 검증되어 있지만, 벡터 쿼리의 성능은 선택한 외부 통합에 따라 달라지며, 원활하게 확장되지 않을 수 있습니다.
유연성 및 사용자 지정
SingleStore는 SQL 기반 벡터 검색에 최적화되어 있어 익숙한 구문을 사용해 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 하지만 벡터 인덱싱 및 저장에 대한 구조화된 접근 방식은 벡터 전용으로 구축된 시스템과 비교해 유연성을 제한할 수 있습니다.
TiDB는 벡터 검색에 외부 라이브러리를 사용하기 때문에 더 많은 사용자 지정이 가능합니다. 필요에 맞게 구성할 수 있으므로, 기본 제공 기능을 넘어 더 많은 사용자 지정이 필요한 시나리오에 좋은 선택입니다.
통합 및 생태계
SingleStore는 OpenAI나 Hugging Face와 같은 모델의 벡터 임베딩에 대해 SQL 작업을 허용함으로써 AI 및 ML 파이프라인과 잘 통합됩니다. 이는 데이터 전송 오버헤드를 줄이고 애플리케이션 개발을 원활하게 만듭니다.
TiDB는 강력한 MySQL 호환성을 갖추고 있어 기존 MySQL 도구 및 생태계와 쉽게 통합됩니다. 하지만 벡터 검색은 외부 라이브러리에 의존하므로 엔드투엔드 워크플로에 통합하려면 추가 노력이 필요합니다.
사용 편의성
SingleStore는 벡터 및 관계형 작업 모두를 위한 하나의 시스템으로 개발을 단순화합니다. 문서와 일반적인 인덱싱 방법에 대한 지원 덕분에 올인원 솔루션을 원하는 개발자가 쉽게 사용할 수 있습니다.
TiDB는 관계형 작업에는 개발자 친화적이지만, 벡터 검색의 경우 추가 및 외부 도구를 구성해야 하므로 학습 곡선이 더 가파를 수 있습니다.
비용
SingleStore는 벡터 및 관계형 데이터 관리를 하나의 시스템에 통합하여 별도의 데이터베이스를 유지하는 비용을 줄일 수 있습니다. 하지만 라이선스 및 확장 비용은 워크로드에 따라 평가해야 합니다.
TiDB는 오픈 소스이며 기본 설정에서는 비용 이점이 있습니다. 하지만 외부 라이브러리를 통해 벡터 검색을 추가하면 추가 운영 및 유지 관리 비용이 발생할 수 있습니다.
보안
SingleStore는 엔터프라이즈 제품의 일부로 암호화, 역할 기반 액세스 제어 및 보안 연결을 제공하므로 민감한 애플리케이션에 적합합니다.
TiDB도 암호화 및 액세스 제어와 같은 보안 기능을 갖추고 있습니다. 하지만 벡터 검색을 위한 외부 플러그인은 규정 준수 및 보안 측면에서 추가적인 주의가 필요합니다.
SingleStore를 선택해야 하는 경우
SingleStore는 벡터 검색과 관계형 쿼리를 대규모로 처리하기 위한 단일 시스템이 필요한 애플리케이션에 매우 적합합니다. 내장된 정확한 kNN 및 ANN 인덱싱과 벡터 검색을 SQL과 결합할 수 있는 기능을 갖추고 있어, 시맨틱 검색, 추천 시스템, 이미지 인식과 같은 AI 기반 애플리케이션에 완벽합니다. 빠른 유사도 매칭, 원활한 노드 확장, 별도 시스템 관리의 복잡성 감소가 필요하다면, SingleStore의 통합 접근 방식은 빅데이터에 대해 높은 성능과 사용 편의성을 제공합니다.
TiDB를 선택해야 하는 경우
TiDB는 특히 MySQL 생태계 내에서 하이브리드 트랜잭션 및 분석 처리(HTAP)가 필요한 시나리오에 매우 적합합니다. 실시간 데이터 분석이나 운영 인텔리전스처럼 분석 워크로드와 함께 트랜잭션 일관성이 필요한 애플리케이션에 완벽합니다. 사용 사례에 전체 텍스트 검색이 포함되거나 추가 기능으로 벡터 검색을 위한 맞춤 구성이 필요한 경우, TiDB는 분산 SQL 기능과 확장성을 위한 자동 샤딩을 활용하면서 외부 라이브러리와 통합할 수 있게 해줍니다.
결론
SingleStore와 TiDB는 둘 다 훌륭합니다. SingleStore는 대규모 통합 벡터 및 관계형 쿼리에 강점이 있고, TiDB는 HTAP와 맞춤화에 강점이 있습니다. 선택은 사용 사례에 따라 달라집니다. 고성능 벡터 검색을 위한 올인원 솔루션이 필요하다면 SingleStore를 선택하고, 우선순위가 HTAP, MySQL 호환성, 맞춤 통합이라면 TiDB를 선택하세요. 기술을 데이터 유형, 확장성 요구 사항, 성능 요구 사항에 맞추면 최상의 결과를 얻을 수 있습니다.
SingleStore와 TiDB에 대한 개요를 얻으려면 이 글을 읽어보세요. 하지만 이를 평가하려면 사용 사례를 기반으로 평가해야 합니다. 이에 도움이 될 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 결정하는 데에는 자체 데이터셋과 쿼리 패턴을 사용한 철저한 벤치마킹이 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 사용자는 자체 데이터셋을 사용하여 Milvus 및 Zilliz Cloud(관리형 Milvus)와 같은 다양한 벡터 데이터베이스 시스템을 테스트하고 비교하여 자신의 사용 사례에 맞는 것을 찾을 수 있습니다. VectorDBBench를 통해 사용자는 마케팅 주장이나 소문이 아니라 실제 벡터 데이터베이스 성능을 기반으로 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
VectorDBBench는 Python으로 작성되었으며 MIT 오픈 소스 라이선스에 따라 라이선스가 부여되어 있어 누구나 자유롭게 사용, 수정 및 배포할 수 있습니다. 이 도구는 기능과 성능 개선에 전념하는 개발자 커뮤니티에 의해 활발히 유지 관리되고 있습니다.
GitHub repository에서 VectorDBBench를 다운로드하세요. 이를 통해 벤치마크 결과를 재현하거나 자체 데이터셋에서 성능 결과를 얻을 수 있습니다.
VectorDBBench Leaderboard에서 주요 벡터 데이터베이스의 성능을 빠르게 살펴보세요.
벡터 데이터베이스 평가에 대해 자세히 알아보려면 다음 블로그를 읽어보세요.
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