AI 앱에 적합한 벡터 데이터베이스 선택하기: SingleStore vs Vearch
벡터 데이터베이스란 무엇인가요?
SingleStore와 Vearch를 비교하기 전에, 먼저 벡터 데이터베이스의 개념을 살펴보겠습니다.
벡터 데이터베이스는 고차원 벡터를 저장하고 쿼리하도록 특별히 설계되었으며, 이는 비정형 데이터의 수치적 표현입니다. 이러한 벡터는 텍스트의 의미적 의미, 이미지의 시각적 특징, 또는 제품 속성과 같은 복잡한 정보를 인코딩합니다. 효율적인 유사도 검색을 가능하게 함으로써, 벡터 데이터베이스는 AI 애플리케이션에서 핵심적인 역할을 하며, 더 고급 데이터 분석 및 검색을 가능하게 합니다.
벡터 데이터베이스의 일반적인 사용 사례에는 전자상거래 제품 추천, 콘텐츠 검색 플랫폼, 사이버 보안의 이상 탐지, 의료 이미지 분석, 자연어 처리(NLP) 작업이 포함됩니다. 또한 Retrieval Augmented Generation(RAG)에서도 중요한 역할을 하며, 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 있는 전통적인 데이터베이스.
SingleStore는 벡터 검색을 애드온으로 제공하는 분산형 관계형 SQL 데이터베이스 관리 시스템이고, Vearch는 목적 특화 벡터 데이터베이스입니다. 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 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 인덱스로 FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT, HNSW_PQ를 사용한 의미 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 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 k개의 가까운 이웃을 훨씬 더 빠르게, 때로는 수십 배 이상 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 애플리케이션에는 ANN 검색이 적합한 방법입니다.
SingleStore의 벡터 인덱스 기술 구현에는 특정 요구 사항이 있습니다. 이러한 인덱스는 columnstore 테이블에만 생성할 수 있으며 벡터 데이터를 저장하는 단일 컬럼에 생성해야 합니다. 현재 시스템은 Vector Type(dimensions[, F32]) 형식을 지원하며, F32가 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.
Vearch란 무엇인가요? 개요 및 핵심 기술
Vearch는 빠르고 효율적인 유사도 검색이 필요한 AI 애플리케이션을 구축하는 개발자를 위한 도구입니다. 이는 강화된 데이터베이스와 비슷하지만, 일반 데이터를 저장하는 대신 현대 AI 기술의 많은 부분을 구동하는 까다로운 벡터 임베딩을 처리하도록 만들어졌습니다.
Vearch의 가장 멋진 점 중 하나는 하이브리드 검색입니다. 벡터로 검색할 수 있고(유사한 이미지나 텍스트를 찾는 것을 생각해 보세요), 숫자나 텍스트 같은 일반 데이터로 필터링할 수도 있습니다. 따라서 “이 제품과 비슷한 제품을 찾되, 전자제품 카테고리이고 500달러 미만인 것만”과 같은 복잡한 검색을 수행할 수 있습니다. 속도도 빠릅니다. 수백만 개의 벡터 코퍼스에서 밀리초 단위로 검색하는 수준입니다.
Vearch는 사용자의 필요와 함께 성장하도록 설계되었습니다. 여러 컴퓨터가 함께 작업하는 팀과 같은 클러스터 구성을 사용합니다. 메타데이터 관리부터 데이터 저장 및 계산까지 서로 다른 작업을 처리하는 다양한 유형의 노드(master, router 및 partition server)가 있습니다. 이를 통해 데이터가 증가함에 따라 Vearch는 수평 확장되고 안정적으로 유지될 수 있습니다. 더 많은 데이터나 트래픽을 처리하기 위해 큰 어려움 없이 더 많은 머신을 추가할 수 있습니다.
개발자를 위해 Vearch에는 작업을 더 쉽게 만들어 주는 몇 가지 유용한 기능이 있습니다. 인덱스에 데이터를 실시간으로 추가할 수 있어 검색 결과가 항상 최신 상태로 유지됩니다. 단일 문서에서 여러 벡터 필드를 지원하므로 복잡한 데이터에 유용합니다. 빠른 개발과 테스트를 위한 Python SDK도 있습니다. Vearch는 인덱싱 방법(IVFPQ 및 HNSW)에 유연하며 CPU 및 GPU 버전을 모두 지원하므로 특정 하드웨어와 사용 사례에 맞게 최적화할 수 있습니다. 추천 시스템, 유사 이미지 검색 또는 빠른 유사도 매칭이 필요한 어떤 AI 앱을 구축하든, Vearch는 이를 효율적으로 구현할 수 있는 도구를 제공합니다.
주요 차이점
검색 방법론
SingleStore는 SQL 기반 데이터베이스에 벡터 검색을 내장하므로 구조화된 데이터와 함께 벡터를 저장하고 쿼리할 수 있습니다. 정확한 결과를 위한 정확한 k-최근접 이웃(kNN) 검색과 대규모 데이터셋에서 빠른 성능을 위한 근사 최근접 이웃(ANN) 검색을 지원합니다. ANN은 IVF_FLAT 및 HNSW 같은 인덱싱 방법을 사용하므로 절대적인 정확도를 희생하더라도 시간이 중요한 애플리케이션에 매우 적합합니다. 이를 통해 SingleStore는 정밀한 쿼리부터 대규모 작업까지 다양한 검색 사용 사례를 처리할 수 있습니다.
Vearch는 벡터 유사도 검색을 위해 설계되었으며, 벡터 매칭과 구조화된 데이터 필터링을 결합한 하이브리드 쿼리에 매우 적합합니다. 예를 들어 특정 카테고리나 가격 범위 내에서 유사한 제품을 찾는 것과 같은 복잡한 검색을 수행할 수 있습니다. IVFPQ 및 HNSW 인덱싱과 CPU 및 GPU 최적화를 지원하므로 하드웨어와 사용 사례에 맞게 성능을 조정할 수 있습니다. Vearch는 대규모 데이터셋에서 초고속 유사도 검색에 완벽합니다.
데이터
SingleStore는 벡터 데이터를 컬럼스토어 테이블에 저장하고 관리하므로 구조화된 데이터와 호환됩니다. 이러한 구조화된 접근 방식은 작업을 단순화하지만 한계도 있습니다. 예를 들어 Vector Type(dimensions[, F32]) 형식만 지원합니다. 이로 인해 SingleStore는 구조화된 데이터와 비정형 데이터가 공존하는 애플리케이션에는 훌륭하지만, 다양한 벡터 형식이나 구성이 필요한 경우에는 유연성이 떨어집니다.
Vearch는 데이터 측면에서 더 유연합니다. 단일 문서에 여러 벡터 필드를 저장할 수 있어 복잡한 데이터 관계를 관리하는 데 유용합니다. 또한 실시간 인덱싱을 통해 검색 결과가 최신 데이터 업데이트를 반영합니다. 이러한 유연성과 실시간성에 대한 집중 덕분에 Vearch는 비정형 또는 반정형 데이터에 크게 의존하는 AI 기반 시스템을 구축하는 개발자에게 좋은 선택입니다.
확장성과 성능
SingleStore는 여러 노드에 데이터를 분산하여 수평적으로 확장됩니다. 즉, 클러스터에 노드를 더 추가하기만 하면 대규모 벡터 작업을 처리할 수 있습니다. 또한 쿼리 프로세서는 벡터 검색과 SQL을 단일 쿼리로 결합하여 성능을 돕기 때문에 혼합 워크로드에서 오버헤드를 최소화하고 효율성을 극대화할 수 있습니다.
Vearch도 확장성이 뛰어나며, 메타데이터 관리, 데이터 저장, 라우팅과 같은 다양한 작업을 서로 다른 노드가 처리하는 클러스터 아키텍처를 갖추고 있습니다. 이를 통해 데이터셋이 커져도 성능이 보장됩니다. 수백만 개의 벡터를 밀리초 단위로 처리할 수 있어 무거운 워크로드도 처리할 수 있습니다. 벡터 검색 워크로드가 많은 애플리케이션에 훌륭한 선택입니다.
유연성과 사용자 지정
SingleStore는 단순성과 통합에 중점을 두며, SQL 인터페이스를 제공하므로 벡터 검색을 기존 데이터베이스 작업과 결합할 수 있습니다. 이는 작업을 단순화하지만 사용자 지정에는 제한을 둡니다. SingleStore는 구조화된 데이터베이스 컨텍스트 내에서 표준 벡터 작업만으로 충분한 시나리오에 적합합니다.
반면 Vearch는 다양한 사용자 지정 옵션을 제공하며, 여러 벡터 필드를 정의하고 사용 사례에 따라 인덱싱 방법을 세밀하게 조정할 수 있습니다. 또한 CPU와 GPU를 지원하므로 하드웨어에 따라 비용 또는 성능에 맞게 최적화할 수 있습니다. 이러한 유연성 덕분에 Vearch는 고유한 구성이나 고급 인덱싱 전략이 필요한 프로젝트에 더 나은 선택입니다.
통합과 생태계
SingleStore는 특히 SQL을 중심으로 구축된 엔터프라이즈 생태계에 잘 통합됩니다. 하나의 시스템에서 구조화된 데이터와 벡터 데이터를 모두 관리할 수 있으므로 아키텍처를 단순화하고 추가 도구의 필요성을 줄입니다. 이로 인해 SingleStore는 데이터 운영을 통합하려는 기업에 좋은 선택입니다.
Vearch의 생태계는 AI 애플리케이션을 구축하는 개발자를 위한 것입니다. 쉬운 개발과 테스트를 위한 Python SDK를 제공하므로 기존 프로젝트에 쉽게 통합할 수 있습니다. SingleStore만큼 많은 통합 기능을 갖추고 있지는 않지만, AI 및 벡터 중심 워크플로에 집중하고 있어 대상 사용자층의 요구를 잘 충족합니다.
사용 편의성
SingleStore의 SQL 인터페이스는 관계형 데이터베이스에 익숙한 개발자와 데이터베이스 관리자에게 친숙합니다. 문서와 설계가 명확하므로 학습 곡선이 낮고, 팀은 광범위한 재교육 없이 벡터 검색 기능을 사용할 수 있습니다.
Vearch는 개발자 친화적이지만, 벡터 우선 시스템에 익숙하지 않은 사람들에게는 학습 곡선이 더 가파를 수 있습니다. 하지만 API, 실시간 인덱싱, Python SDK 덕분에 AI와 머신러닝 프레임워크에 이미 익숙한 개발자들이 접근하기 쉽습니다. 따라서 특화된 도구임에도 여전히 실용적인 도구입니다.
비용 고려 사항
SingleStore는 하나의 시스템에서 벡터 및 구조화된 데이터 작업을 결합할 수 있으므로 별도의 벡터 데이터베이스가 필요 없어 비용을 절감할 수 있습니다. 하지만 결합된 SQL 및 벡터 워크로드를 확장할수록, 특히 높은 동시성이 필요한 애플리케이션에서는 운영 비용이 증가할 수 있습니다.
Vearch는 효율적인 벡터 검색에 중점을 두고 있어 AI 중심 사용 사례에 비용 효율적인 선택입니다. 하지만 상당한 구조화 데이터 요구 사항이 있다면, 비벡터 데이터를 처리하기 위해 추가 도구를 사용해야 할 경우 추가 비용이 발생할 수 있습니다. 두 솔루션 중 어느 것을 사용하든 비용을 관리하려면 데이터 아키텍처와 워크로드 분포를 이해하는 것이 중요합니다.
보안 기능
SingleStore는 암호화, 인증, 액세스 제어와 같은 엔터프라이즈급 보안 기능을 갖추고 있습니다. 따라서 엄격한 규정 준수와 데이터 보호가 필요한 애플리케이션에 적합합니다.
Vearch는 필수적인 보안 기능을 갖추고 있지만 AI 및 벡터 검색 사용 사례에 더 중점을 둡니다. 민감한 데이터를 처리하는 애플리케이션의 경우, SingleStore와 동일한 수준의 보안을 달성하려면 추가 조치가 필요할 수 있습니다. 두 도구 중 하나를 고려할 때는 특정 보안 요구 사항을 평가해야 합니다.
SingleStore를 선택해야 하는 경우
SingleStore는 구조화 데이터와 벡터 데이터를 모두 대규모로 처리해야 하는 기업을 위한 것입니다. SQL 인터페이스와 관계형 데이터베이스에 통합된 벡터 검색은 추천 시스템, AI 기반 분석, 검색 증강 생성(RAG)과 같은 사용 사례에 완벽합니다. 애플리케이션이 벡터 유사도 검색과 가격 또는 카테고리별 필터링과 같은 기존 데이터베이스 작업을 결합해야 한다면 SingleStore가 가장 쉬운 방법입니다.
Vearch를 선택해야 하는 경우
Vearch는 빠르고 유연한 벡터 유사도 검색이 필요한 AI 중심 애플리케이션을 위한 것입니다. 복잡한 하이브리드 쿼리, 실시간 인덱싱, 단일 문서 내 여러 벡터 필드 지원은 추천 엔진, 이미지 또는 텍스트 유사도 검색, 기타 머신러닝 기반 워크플로에 완벽합니다. AI에 집중하고 있으며 성능에 최적화된 확장 가능한 벡터 우선 시스템이 필요하다면 Vearch가 적합합니다.
결론
SingleStore와 Vearch는 둘 다 벡터 검색을 제공하지만 서로 다른 사용 사례를 위한 것입니다. SingleStore의 강점은 벡터 검색을 기존 관계형 데이터베이스와 통합하는 데 있으므로, 구조화 데이터와 벡터 데이터를 모두 대규모로 다루는 애플리케이션에 적합합니다. Vearch는 유연하며 고급 머신러닝 애플리케이션을 구축하는 개발자를 위한 기능을 통해 AI 기반 사용 사례에 중점을 둡니다. 최종 선택은 사용 사례, 보유한 데이터 유형, 성능 요구 사항에 따라 달라집니다. 이를 이해하면 자신에게 맞는 기술을 선택하는 데 도움이 됩니다.
이 글을 읽으면 SingleStore와 Vearch에 대한 개요를 얻을 수 있지만, 이를 평가하려면 자신의 사용 사례를 기준으로 평가해야 합니다. 이에 도움이 될 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.
오픈소스 VectorDBBench를 사용하여 자체적으로 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 시스템을 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 배포되므로 누구나 자유롭게 사용, 수정 및 배포할 수 있습니다. 이 도구는 기능과 성능 개선에 전념하는 개발자 커뮤니티에 의해 활발히 유지 관리되고 있습니다.
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