SingleStore vs Vald: AI 앱에 적합한 벡터 데이터베이스 선택하기
벡터 데이터베이스란 무엇인가요?
SingleStore와 Vald를 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 검색 증강 생성(RAG)에서도 중요한 역할을 하는데, 이는 외부 지식을 제공하여 AI 환각과 같은 문제를 줄임으로써 대규모 언어 모델 (LLMs)의 성능을 향상시키는 기법입니다.
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 벡터 검색을 애드온으로 제공하는 분산형 관계형 SQL 데이터베이스 관리 시스템이며, Vald는 목적 특화 벡터 데이터베이스입니다. 이 게시물은 두 시스템의 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 저장되고 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 FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT, HNSW_PQ를 사용하고 유사도 매칭에 내적 및 유클리드 거리를 사용하는 시맨틱 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 인덱싱의 경우 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 사용한 근사 최근접 이웃(ANN) 검색도 지원합니다. ANN 검색은 정확한 kNN 검색보다 훨씬 더 빠르게, 때로는 몇 자릿수 차이로 k개의 가까운 이웃을 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 애플리케이션에는 ANN 검색이 적합한 방법입니다.
SingleStore의 벡터 인덱스 기술 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 타입입니다. 이러한 구조화된 접근 방식은 대규모 언어 모델의 벡터를 사용하는 의미 검색, 집중적인 텍스트 생성을 위한 검색 증강 생성(RAG), 벡터 임베딩 기반 이미지 매칭 같은 애플리케이션에 SingleStore를 매우 적합하게 만듭니다. 이를 기존 데이터베이스 기능과 결합함으로써 SingleStore는 개발자가 성능과 확장성을 유지하면서 SQL 구문을 사용해 복잡한 AI 애플리케이션을 구축할 수 있게 합니다.
Vald: 개요 및 핵심 기술
Vald는 방대한 양의 벡터 데이터를 매우 빠르게 검색하기 위한 강력한 도구입니다. 수십억 개의 벡터를 처리하도록 구축되었으며, 필요가 커질수록 쉽게 확장할 수 있습니다. Vald의 멋진 점은 유사한 벡터를 찾기 위해 NGT라는 초고속 알고리즘을 사용한다는 것입니다.
Vald의 가장 뛰어난 기능 중 하나는 인덱싱을 처리하는 방식입니다. 보통 인덱스를 구축할 때는 모든 것이 중단되어야 합니다. 하지만 Vald는 똑똑합니다 - 인덱스를 여러 머신에 분산하므로, 인덱스가 업데이트되는 동안에도 검색이 계속 수행될 수 있습니다. 게다가 Vald는 인덱스 데이터를 자동으로 백업하므로 문제가 발생하더라도 모든 것을 잃을 걱정을 하지 않아도 됩니다.
Vald는 다양한 설정에 잘 맞추는 데 뛰어납니다. 데이터가 들어오고 나가는 방식을 사용자 지정할 수 있어 gRPC와 잘 작동하게 만들 수 있습니다. 또한 클라우드에서 원활하게 실행되도록 구축되어 필요할 때 컴퓨팅 파워나 메모리를 쉽게 추가할 수 있습니다. Vald는 데이터를 여러 머신에 분산하여 방대한 양의 정보를 처리하는 데 도움이 됩니다.
Vald가 가진 또 다른 유용한 기능은 인덱스 복제입니다. 각 인덱스의 사본을 서로 다른 머신에 저장합니다. 이는 한 머신에 문제가 생겨도 검색이 여전히 정상적으로 작동할 수 있음을 의미합니다. Vald는 이러한 사본의 균형을 자동으로 맞추므로 걱정할 필요가 없습니다. 이 모든 점이 Vald를 대량의 벡터 데이터를 빠르고 안정적으로 검색해야 하는 개발자에게 탄탄한 선택지로 만듭니다.
주요 차이점
검색 방법론
SingleStore는 정확한 k-최근접 이웃(kNN)과 근사 최근접 이웃(ANN) 검색이라는 여러 검색 접근 방식을 제공합니다. 시스템은 FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT, HNSW_PQ 등 여러 벡터 인덱스 유형을 지원합니다. 유사도 매칭을 위해 내적과 유클리드 거리 중에서 선택할 수 있습니다. Vald는 핵심 검색 메커니즘으로 NGT(Neighborhood Graph and Tree) 알고리즘을 사용하는 집중적인 접근 방식을 취합니다. 이 알고리즘은 대규모 벡터 데이터셋 전반에서 고속 유사도 검색을 위해 설계되었으며, 순수 벡터 검색에 특히 효율적입니다.
데이터 처리 및 통합
SingleStore는 SQL 데이터베이스 내에 벡터 검색을 내장한다는 점에서 독특합니다. 이는 벡터 검색을 SQL 쿼리와 결합하고, 벡터를 일반 데이터베이스 테이블에 저장하며, 벡터 검색 결과에 SQL 필터를 적용할 수 있다는 의미입니다. 이러한 통합 접근 방식은 별도의 벡터 데이터베이스가 필요 없게 하여 기술 스택을 줄입니다. Vald는 데이터를 다르게 처리하며, 벡터 연산에만 집중합니다. 사용자 지정 데이터 입출력 핸들러와 gRPC 통합 지원을 제공하므로, 주로 벡터 데이터를 다루고 특화된 벡터 검색 기능이 필요한 애플리케이션에 적합합니다.
확장성과 성능
두 시스템 모두 확장성 기능을 갖추고 있지만 접근 방식은 다릅니다. SingleStore는 여러 노드에 데이터를 분산하며, 용량을 확장하기 위해 노드를 추가할 수 있습니다. 이 시스템은 분산 쿼리에서 벡터와 SQL 연산을 결합하지만 특정 columnstore 테이블 구성이 필요합니다. Vald의 확장성 아키텍처에는 여러 머신에 걸친 분산 인덱스 구축, 자동 인덱스 데이터 백업, 인덱스 복제가 포함됩니다. 인덱스 업데이트 중에도 검색 처리를 계속할 수 있으며, 성장에 따라 성능을 유지하기 위한 자동 로드 밸런싱을 갖추고 있습니다. 클라우드 준비형 설계로 필요에 따라 컴퓨팅과 메모리를 쉽게 확장할 수 있습니다.
실제 애플리케이션
SingleStore는 기존 데이터베이스 작업과 벡터 검색이 모두 필요한 애플리케이션에 적합합니다. 벡터 연산과 함께 구조화된 데이터가 필요한 추천 시스템, 이미지 인식, AI 챗봇에 매우 좋습니다. 일반적인 사용 사례는 대규모 언어 모델의 벡터를 사용하는 의미 검색과 집중적인 텍스트 생성을 위한 검색 증강 생성입니다. Vald는 대규모 순수 벡터 검색에 적합합니다. 그 아키텍처는 특히 다운타임 없는 지속적 인덱싱과 인덱스 복제를 통한 내장형 장애 조치가 필요한 애플리케이션에 적합합니다.
구현 고려 사항
SingleStore와 Vald 중 선택은 대개 프로젝트 요구 사항에 달려 있습니다. 이미 SQL에 익숙하고 기존 데이터베이스 작업과 벡터 검색을 결합해야 한다면 SingleStore가 더 나은 선택일 수 있습니다. SQL 기반 접근 방식은 학습 곡선을 낮추고 전체 아키텍처를 단순화합니다. Vald는 벡터 검색에만 집중하는 프로젝트, 특히 고가용성과 자동 장애 조치가 필요한 프로젝트에 더 적합할 수 있습니다. 벡터 연산에 특화된 초점은 순수 벡터 검색 사용 사례에서 더 나은 성능을 제공합니다.
SingleStore를 선택해야 할 때
기존 데이터베이스 작업과 벡터 검색을 결합해야 하고, SQL 구문을 원하며, 구조화된 데이터와 벡터 연산을 하나의 시스템에서 처리하는 애플리케이션을 원할 때 SingleStore를 선택하세요.
Vald를 선택해야 할 때
주요 초점이 순수 벡터 검색 연산이고, 다운타임 없는 지속적 인덱싱이 필요하며, 인덱스 복제를 통한 내장형 장애 조치가 필요하거나, 벡터 연산을 위한 특화 도구를 원할 때 Vald를 선택하세요.
결론
SingleStore는 SQL과, 두 가지 모두가 필요한 복잡한 애플리케이션을 위한 벡터-기존 데이터베이스 결합 작업에 뛰어납니다. Vald는 특화된 초점과 고가용성으로 순수 벡터 검색 시나리오에 뛰어납니다. 선택은 벡터 기능을 갖춘 통합 데이터베이스(SingleStore)가 필요한지, 전용 벡터 검색 시스템(Vald)이 필요한지, 그리고 팀의 전문성과 기존 기술 스택에 따라 이루어져야 합니다.
SingleStore와 Vald의 개요를 파악하려면 이 글을 읽어보세요. 하지만 이를 평가하려면 사용 사례에 기반해 평가해야 합니다. 이에 도움이 될 수 있는 도구 중 하나는 벡터 데이터베이스 비교를 위한 오픈 소스 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 핵심이 될 것입니다.
오픈 소스 VectorDBBench를 사용하여 자체적으로 벡터 데이터베이스를 평가하고 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 시스템을 찾을 수 있습니다. VectorDBBench를 통해 사용자는 마케팅 주장이나 풍문이 아니라 실제 벡터 데이터베이스 성능을 기반으로 의사 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 성능 개선에 전념하는 개발자 커뮤니티에 의해 활발히 유지 관리되고 있습니다.
벤치마크 결과를 재현하거나 자체 데이터셋에서 성능 결과를 얻으려면 GitHub repository에서 VectorDBBench를 다운로드하세요.
VectorDBBench Leaderboard에서 주류 벡터 데이터베이스의 성능을 빠르게 살펴보세요.
벡터 데이터베이스 평가에 대해 더 알아보려면 다음 블로그를 읽어보세요.
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