SingleStore vs Vespa: AI 앱에 적합한 벡터 데이터베이스 선택하기
벡터 데이터베이스란 무엇인가요?
SingleStore와 Vespa를 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 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 하는데, 이는 외부 지식을 제공하여 AI 환각과 같은 문제를 줄임으로써 대규모 언어 모델 (LLMs)의 성능을 향상시키는 기술입니다.
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 벡터 검색을 애드온으로 제공하는 분산형 관계형 SQL 데이터베이스 관리 시스템이며, Vespa는 목적 특화 벡터 데이터베이스입니다. 이 글에서는 이들의 벡터 검색 기능을 비교합니다.
SingleStore: 개요 및 핵심 기술
SingleStore는 벡터 검색을 데이터베이스 자체에 넣음으로써 이를 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 인덱스에 FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT, HNSW_PQ를 사용하고 유사도 매칭에 내적 및 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. 이 데이터베이스는 여러 노드에 데이터를 분산하므로 대규모 벡터 데이터 작업을 처리할 수 있습니다. 데이터가 증가하면 노드를 더 추가하기만 하면 됩니다. 쿼리 프로세서는 벡터 검색과 SQL 작업을 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 대한 정확한 k개의 최근접 이웃 집합을 찾는 정확한 k-최근접 이웃(kNN) 검색입니다. 하지만 매우 큰 데이터셋이나 높은 동시성이 필요한 경우 SingleStore는 벡터 인덱싱을 사용하는 근사 최근접 이웃(ANN) 검색도 지원합니다. ANN 검색은 때로는 몇 자릿수나 더 빠르게 정확한 kNN 검색보다 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 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 타입입니다. 이러한 구조화된 접근 방식은 대규모 언어 모델의 벡터를 사용하는 의미론적 검색, 집중적인 텍스트 생성을 위한 검색 증강 생성(RAG), 벡터 임베딩 기반 이미지 매칭과 같은 애플리케이션에 SingleStore를 적합하게 만듭니다. 이를 전통적인 데이터베이스 기능과 결합함으로써 SingleStore는 개발자가 성능과 확장성을 유지하면서 SQL 구문을 사용해 복잡한 AI 애플리케이션을 구축할 수 있게 합니다.
Vespa: 개요 및 핵심 기술
Vespa는 여러 유형의 검색을 한 번에 처리할 수 있는 강력한 검색 엔진이자 벡터 데이터베이스입니다. 벡터 검색, 텍스트 검색, 구조화된 데이터 검색에 뛰어납니다. 즉, 유사한 항목(예: 이미지나 제품)을 찾고, 텍스트에서 특정 단어를 검색하며, 날짜나 숫자 같은 항목을 기준으로 결과를 필터링할 수 있습니다 - 모두 한 번에 가능합니다. Vespa는 유연하며 단순한 숫자부터 복잡한 구조까지 다양한 유형의 데이터와 함께 작동할 수 있습니다.
Vespa의 두드러진 기능 중 하나는 벡터 검색을 수행하는 능력입니다. 문서에 원하는 수의 벡터 필드를 추가할 수 있으며, Vespa는 이를 빠르게 검색합니다. 심지어 텐서라고 불리는 특수한 유형의 벡터도 처리할 수 있는데, 이는 다중 부분 문서 임베딩과 같은 것을 표현하는 데 유용합니다. Vespa는 이러한 벡터를 저장하고 검색하는 방식이 영리하므로, 속도 저하 없이 정말 많은 양의 데이터를 처리할 수 있습니다.
Vespa는 매우 빠르고 효율적으로 설계되었습니다. 메모리를 관리하고 검색을 수행하기 위해 C++로 작성된 자체 특수 엔진을 사용하므로, 복잡한 쿼리와 많은 데이터를 처리할 때도 좋은 성능을 발휘합니다. 새로운 데이터를 추가하거나 동시에 많은 검색을 처리할 때도 원활하게 작동하도록 설계되었습니다. 따라서 많은 트래픽과 데이터를 처리해야 하는 대규모 실제 애플리케이션에 적합합니다.
Vespa의 또 다른 멋진 점은 더 많은 데이터나 트래픽을 처리하도록 자동으로 확장할 수 있다는 것입니다. Vespa 설정에 더 많은 컴퓨터를 추가하면, 작업을 자동으로 그들 전체에 분산합니다. 즉, 복잡한 설정을 많이 하지 않아도 검색 시스템이 필요에 따라 성장할 수 있습니다. Vespa는 데이터나 트래픽의 양 변화에 대응하도록 스스로 자동 조정할 수도 있어 비용 절감에 도움이 될 수 있습니다. 이는 시간이 지남에 따라 함께 성장할 수 있는 검색 시스템이 필요한 기업에 훌륭한 선택이 됩니다.
주요 차이점
검색 방법론 및 기능
SingleStore는 데이터베이스 엔진에서 직접 벡터 검색을 수행하며 정확한 k-최근접 이웃(kNN)과 근사 최근접 이웃(ANN) 검색을 모두 제공합니다. FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT, HNSW_PQ 등 여러 인덱스 타입과 유사도 매칭을 위한 내적 및 유클리드 거리를 지원합니다.
Vespa는 하나의 엔진에서 벡터 검색 + 텍스트 검색 + 구조화된 데이터 쿼리를 수행합니다. 이 통합 검색은 개발자가 여러 유형의 검색을 한 번에 수행할 수 있게 해주며, 이는 복잡한 애플리케이션에 매우 유용할 수 있습니다.
데이터 처리 및 저장
SingleStore는 완전한 데이터베이스 시스템이며, 벡터는 일반 데이터베이스 테이블에 저장됩니다. 현재 Vector Type(dimensions[, F32]) 형식을 지원하며, F32가 유일하게 지원되는 요소 타입입니다. 벡터는 컬럼스토어 테이블에 저장되어야 하며, 벡터 데이터를 포함하는 단일 컬럼에 인덱스를 생성해야 합니다.
Vespa는 데이터 표현에서 더 많은 유연성을 제공하며, 문서당 원하는 수의 벡터 필드를 가질 수 있습니다. 텐서를 처리할 수 있어, 다중 파트 문서 임베딩과 같은 복잡한 데이터 구조에 적합합니다. 이러한 유연성은 벡터뿐만 아니라 그 이상의 데이터 타입 처리에도 확장됩니다.
확장성과 성능
두 시스템은 확장성을 서로 다르게 구현합니다:
SingleStore는 데이터가 여러 노드에 분산되는 분산 아키텍처를 가지고 있습니다. 데이터가 증가하면 더 많은 노드를 추가하고 용량이 증가합니다. 쿼리 프로세서는 벡터 검색을 SQL 작업과 결합하므로 별도의 쿼리가 필요 없습니다.
Vespa는 메모리 관리와 검색 작업을 위한 C++ 엔진을 가지고 있습니다. 노드 간에 워크로드를 분산하고 변화하는 데이터 볼륨이나 트래픽 패턴에 맞춰 조정합니다. 이러한 자동 확장은 리소스 사용을 최적화하고 잠재적으로 비용을 줄이는 데 도움이 됩니다.
통합 및 사용
SingleStore는 표준 SQL 구문으로 벡터 검색을 수행하므로 SQL에 익숙한 개발자가 사용할 수 있습니다. 표준 SQL 명령을 사용해 벡터 작업을 기존 데이터베이스 쿼리와 결합할 수 있습니다. 추천 시스템, 이미지 인식, AI 챗봇과 같은 애플리케이션에 매우 유용합니다.
Vespa는 여러 검색 유형을 동시에 수행할 수 있는 검색 엔진을 가지고 있습니다. 문서에서 쿼리 구문을 명시하지는 않지만, 하나의 쿼리에서 다양한 검색 유형을 수행할 수 있으므로 통합 쿼리 인터페이스를 갖추고 있다고 볼 수 있습니다.
성능 트레이드오프
SingleStore의 ANN 검색은 정확한 kNN 검색보다 훨씬 빠를 수 있으며, 때로는 몇 자릿수 차이로 빠릅니다. 하지만 이는 더 낮은 정밀도를 수반합니다. 수십억 개의 벡터에서 대화형 응답 시간이 필요한 애플리케이션에는 감수할 만한 트레이드오프입니다.
Vespa의 C++ 엔진은 복잡한 쿼리와 대규모 데이터 볼륨에서 성능을 최적화합니다. 데이터 업데이트와 검색 같은 동시 작업 중에도 성능이 유지되므로 트래픽이 많은 애플리케이션에 적합합니다.
SingleStore를 선택해야 할 때
SingleStore는 SQL 호환성과 정확한 벡터 검색이 가장 중요한 경우에 가장 적합합니다. 기존 SQL 데이터베이스와 통합해야 하는 AI 기반 애플리케이션을 구축하는 기업에 완벽하며, 특히 정확한 벡터 매칭이 필요한 추천 엔진, 이미지 인식 시스템 또는 AI 챗봇을 구축할 때 적합합니다. SQL 워크플로를 유지하면서 벡터 검색을 추가하려는 팀과 정확한 최근접 이웃 검색과 근사 최근접 이웃 검색이 모두 필요한 애플리케이션을 위한 선택입니다.
Vespa를 선택해야 할 때
Vespa는 다양한 유형의 검색을 결합해야 할 때 가장 적합합니다. 통합된 벡터, 텍스트, 구조화 데이터 검색이 필요한 프로젝트, 특히 다중 파트 문서 임베딩과 같은 복잡한 데이터 구조를 다룰 때 적합합니다. 사람의 개입 없이 확장하고 리소스를 최적화할 수 있는 시스템을 원하는 기업은 Vespa의 자체 조정 인프라를 선호할 것이며, 따라서 트래픽이 변동하면서 성장하는 애플리케이션에 완벽합니다.
최종 생각
결국 모든 것은 기술 요구사항과 조직에 달려 있습니다. SingleStore는 SQL 통합과 정확한 벡터 검색에 뛰어나며, SQL 전문성을 가진 팀에게 익숙한 환경을 제공합니다. Vespa는 통합 검색과 자동 확장에 뛰어나며, 복잡한 멀티모달 검색 애플리케이션에 완벽합니다. 결정을 내릴 때 팀의 전문성, 기존 인프라, 확장 요구사항 및 사용 사례를 고려하세요. 둘 다 강력한 벡터 검색을 제공하지만 구현 및 확장 방식이 다르므로 프로젝트 유형에 따라 더 적합한 선택이 달라집니다.
SingleStore와 Vespa의 개요를 파악하려면 이 글을 읽어보세요. 하지만 이들을 평가하려면 사용 사례를 기준으로 평가해야 합니다. 이에 도움이 될 수 있는 도구 중 하나가 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 핵심이 될 것입니다.
오픈소스 VectorDBBench를 사용하여 직접 벡터 데이터베이스 평가 및 비교하기
VectorDBBench는 고성능 데이터 저장 및 검색 시스템이 필요한 사용자, 특히 벡터 데이터베이스를 위한 오픈소스 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 풍문이 아니라 실제 벡터 데이터베이스 성능을 기반으로 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
VectorDBBench는 Python으로 작성되었으며 MIT 오픈소스 라이선스에 따라 라이선스가 부여되어 누구나 자유롭게 사용, 수정, 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 주요 벡터 데이터베이스의 성능을 빠르게 살펴보세요.
벡터 데이터베이스 평가에 대해 자세히 알아보려면 다음 블로그를 읽어보세요.
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