SingleStore vs Zilliz Cloud: AI 앱에 적합한 벡터 데이터베이스 선택하기
벡터 데이터베이스란 무엇인가요?
SingleStore와 Zilliz Cloud를 비교하기 전에, 먼저 벡터 데이터베이스의 개념을 살펴보겠습니다.
벡터 데이터베이스는 비정형 데이터의 수치적 표현인 고차원 벡터를 저장하고 쿼리하도록 특별히 설계되었습니다. 이러한 벡터는 텍스트의 의미론적 의미, 이미지의 시각적 특징 또는 제품 속성과 같은 복잡한 정보를 인코딩합니다. 효율적인 유사도 검색을 가능하게 함으로써, 벡터 데이터베이스는 AI 애플리케이션에서 중추적인 역할을 하며, 더 고급 데이터 분석과 검색을 가능하게 합니다.
벡터 데이터베이스의 일반적인 사용 사례에는 이커머스 제품 추천, 콘텐츠 발견 플랫폼, 사이버 보안의 이상 탐지, 의료 영상 분석, 자연어 처리 (NLP) 작업이 포함됩니다. 또한 대규모 언어 모델 (LLMs)의 성능을 향상시키는 기법인 검색 증강 생성(RAG)에서도 중요한 역할을 합니다. 이는 외부 지식을 제공하여 AI 환각과 같은 문제를 줄입니다.
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 포함된 전통적인 데이터베이스.
SingleStore는 벡터 검색을 애드온으로 제공하는 분산형 관계형 SQL 데이터베이스 관리 시스템이고, Zilliz Cloud는 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 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 내적과 유클리드 거리를 사용하는 의미론적 검색을 모두 지원합니다. 이는 추천 시스템, 이미지 인식, AI 챗봇처럼 유사도 매칭이 빠르게 이루어져야 하는 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 검색과 SQL 작업을 결합할 수 있으므로 여러 개의 별도 쿼리를 만들 필요가 없습니다. 벡터 전용 데이터베이스와 달리 SingleStore는 이러한 기능을 전체 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 사용하는 근사 최근접 이웃(ANN) 검색도 지원합니다. ANN 검색은 정확한 kNN 검색보다 k개의 가까운 이웃을 훨씬 더 빠르게, 때로는 몇 자릿수 수준으로 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 애플리케이션에는 ANN 검색이 적합한 방식입니다.
SingleStore에서 벡터 인덱스의 기술적 구현에는 특정 요구 사항이 있습니다. 이러한 인덱스는 columnstore 테이블에만 생성할 수 있으며, 벡터 데이터를 저장하는 단일 열에 생성되어야 합니다. 시스템은 현재 Vector Type(dimensions[, F32]) 형식을 지원하며, F32는 유일하게 지원되는 요소 유형입니다. 이러한 구조화된 접근 방식은 SingleStore를 대규모 언어 모델의 벡터를 사용하는 의미론적 검색, 집중적인 텍스트 생성을 위한 검색 증강 생성(RAG), 벡터 임베딩 기반 이미지 매칭과 같은 애플리케이션에 매우 적합하게 만듭니다. 이를 기존 데이터베이스 기능과 결합함으로써 SingleStore는 개발자가 성능과 확장성을 유지하면서 SQL 구문을 사용해 복잡한 AI 애플리케이션을 구축할 수 있게 해줍니다.
Zilliz Cloud: 개요 및 핵심 기술
Zilliz Cloud는 오픈 소스 Milvus 엔진 위에 구축된 완전 관리형 벡터 데이터베이스 서비스입니다. 개발자와 조직이 벡터 임베딩을 효율적으로 저장, 관리 및 검색하여 대규모 AI 애플리케이션을 처리할 수 있도록 지원합니다. 인프라를 대신 관리해 주므로 데이터베이스 관리 대신 AI 기능 구축에 집중할 수 있습니다.
Zilliz Cloud의 주요 장점 중 하나는 자동 성능 최적화입니다. 이 시스템에는 데이터와 사용 사례에 가장 적합한 인덱싱 방법을 선택하는 AutoIndex 기술이 있습니다. 따라서 매개변수를 튜닝하거나 다양한 인덱스 유형을 비교하는 데 시간을 들일 필요가 없습니다. 이 플랫폼은 또한 대규모 데이터셋 전반에서 유사도 검색 속도를 높이기 위해 IVF(Inverted File) 및 그래프 기반 기술을 사용합니다.
이 플랫폼에는 엔터프라이즈 기능이 있습니다. AWS, Azure 또는 Google Cloud 전반에 벡터 데이터베이스를 배포할 수 있으며, Zilliz의 완전 관리형 서비스를 사용하거나 자체 클라우드 계정(BYOC)을 가져오는 옵션이 있습니다. 민감한 데이터를 처리하는 조직을 위해 Zilliz Cloud는 암호화, 액세스 관리 및 컴플라이언스 도구와 같은 보안 제어 기능을 제공합니다. 또한 이 시스템은 다양한 일관성 수준을 지원하므로 필요에 따라 빠른 업데이트와 강력한 데이터 일관성 사이에서 균형을 맞출 수 있습니다.
비용 관리는 Zilliz Cloud의 또 다른 중요한 측면입니다. 이 플랫폼은 계층형 스토리지를 사용하여 접근 빈도가 낮은 데이터를 더 저렴한 스토리지 옵션으로 자동 이동하므로 성능에 영향을 주지 않고 비용을 절감할 수 있습니다. 또한 워크로드에 맞는 컴퓨팅 리소스를 선택할 수 있습니다 - 예를 들어, 무거운 처리 작업에는 더 강력한 인스턴스를 사용하고 간단한 쿼리에는 더 가벼운 인스턴스를 사용할 수 있습니다. 이러한 유연성은 우수한 성능을 유지하면서 지출을 최적화하는 데 도움이 됩니다.
다양한 유형의 데이터를 함께 검색해야 하는 AI 애플리케이션을 위해 Zilliz Cloud는 하이브리드 검색을 지원합니다. 단일 쿼리에서 텍스트 임베딩, 이미지 벡터 및 기타 데이터 유형을 검색할 수 있습니다. 또한 이 플랫폼은 Cosine, Euclidean 및 Inner Product와 같은 다양한 유사도 메트릭을 지원하므로 다양한 머신 러닝 모델과 사용 사례에 적합합니다. 데이터가 증가함에 따라 시스템은 자동으로 더 많은 리소스를 추가하여 수평 확장할 수 있으므로 높은 워크로드에서도 우수한 성능을 유지할 수 있습니다.
주요 차이점
검색 방법론
SingleStore는 SQL 데이터베이스에 벡터 검색이 내장되어 있으며, FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT, HNSW_PQ 등 여러 검색 알고리즘을 지원합니다. 정확한 k-최근접 이웃(kNN) 검색과 근사 최근접 이웃(ANN) 검색을 모두 제공합니다. 이 둘의 선택은 정확도 요구 사항에 따라 달라집니다. 정확한 kNN은 완벽하지만 더 느리고, ANN은 더 빠르지만 정확도는 낮습니다.
Milvus 기반으로 구축된 Zilliz Cloud는 AutoIndex를 사용하여 데이터에 가장 적합한 인덱싱 전략을 자동으로 선택합니다. 유사도 검색에 IVF와 그래프 기반 방식을 사용하며, 인덱스 선택을 사용자가 직접 하지 않아도 됩니다.
데이터
SingleStore는 벡터 검색과 기존 SQL을 결합한다는 점에서 독특합니다. 즉, SQL 필터를 적용하면서 벡터 유사도 검색을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 가격 범위 내에서 유사한 제품을 찾는 것입니다. 벡터는 columnstore 테이블에 저장되어야 하며, 현재 Vector Type(dimensions[, F32]) 형식만 지원합니다.
Zilliz Cloud는 데이터 유형 측면에서 더 유연하며, 하나의 쿼리에서 텍스트 임베딩, 이미지 벡터 및 기타 데이터 유형 전반에 걸친 하이브리드 검색을 지원합니다. Cosine, Euclidean, Inner Product 등 여러 유사도 지표를 지원하며, 다양한 머신러닝 모델과 호환됩니다.
확장성 및 성능
SingleStore는 데이터가 여러 노드에 샤딩되는 분산 아키텍처를 갖추고 있습니다. 데이터가 증가함에 따라 성능을 유지하기 위해 더 많은 노드를 추가할 수 있습니다. 이 시스템은 하나의 쿼리에서 벡터 검색과 SQL을 결합하여 오버헤드를 줄입니다.
Zilliz Cloud는 필요에 따라 리소스를 추가하는 자동 수평 확장을 통해 확장성을 처리합니다. 계층형 스토리지를 사용하여 접근 빈도가 낮은 데이터를 더 저렴한 스토리지로 이동함으로써 성능을 유지하면서 비용을 최적화합니다.
통합 및 관리
SingleStore는 데이터베이스 시스템에 벡터 검색이 내장되어 있습니다. 별도의 벡터 데이터베이스가 필요하지 않습니다. 기술 스택을 단순화하고 데이터 전송 복잡성을 줄입니다.
Zilliz Cloud는 AWS, Azure, Google Cloud에서 사용할 수 있으며, 관리형 서비스와 bring-your-own-cloud (BYOC) 옵션을 모두 제공합니다. 이를 통해 클라우드 제공업체와 관리 방식에서 유연성을 얻을 수 있습니다.
보안 및 엔터프라이즈 기능
SingleStore는 표준 데이터베이스 보안 기능을 갖추고 있습니다.
Zilliz Cloud는 암호화, 접근 관리, 컴플라이언스 도구 등 전체 보안 제어 기능을 갖추고 있습니다. 또한 업데이트 속도와 데이터 일관성 간의 균형을 맞추기 위한 다양한 일관성 수준도 제공합니다.
비용
SingleStore의 비용은 전체 데이터베이스 사용량을 기준으로 하며, 벡터 검색은 메인 시스템의 일부입니다.
Zilliz Cloud는 계층형 스토리지와 유연한 컴퓨팅 리소스 선택을 통해 비용 최적화를 제공합니다. 워크로드에 따라 다양한 인스턴스 유형을 선택할 수 있어 더 비용 효율적일 수 있습니다.
각 기술을 선택해야 하는 경우
SingleStore는 기존 SQL 작업과 벡터 검색을 통합 시스템에서 결합하려는 조직에 최적의 선택입니다. 가격 또는 카테고리로 필터링하면서 유사한 제품을 매칭하는 이커머스 플랫폼, 사용자 선호도와 비즈니스 규칙을 모두 고려해야 하는 추천 엔진, SQL 작업을 통해 검색 결과를 정밀하게 제어해야 하는 콘텐츠 관리 시스템과 같이, 벡터 유사도 검색과 구조화된 데이터 필터링을 혼합한 복잡한 쿼리를 수행해야 하는 시나리오에서 뛰어납니다.
Zilliz Cloud는 광범위한 SQL 통합 없이 유연한 벡터 검색 기능이 필요한 순수 AI 기반 애플리케이션에서 빛을 발합니다. 이미지 유사도 검색, 의미 기반 문서 검색, 또는 다양한 데이터 유형 전반의 자동 인덱스 최적화와 하이브리드 검색 기능이 중요한 AI 챗봇과 같은 애플리케이션에 특히 적합합니다. 자동 확장과 계층형 스토리지를 갖춘 이 플랫폼의 관리형 서비스 방식은 인프라 세부 사항을 관리하지 않고 AI 기능 구축에 집중하려는 팀에 이상적입니다.
결론
SingleStore와 Zilliz Cloud 중 어떤 것을 선택할지는 근본적으로 애플리케이션의 아키텍처와 요구 사항에 달려 있습니다. SingleStore의 강점은 SQL 통합과 벡터 검색을 기존 데이터베이스 작업과 결합할 수 있는 능력에 있으며, 두 기능이 모두 필요한 애플리케이션에 강력한 선택지가 됩니다. 반면 Zilliz Cloud는 뛰어난 자동화, 유연한 배포 옵션, 특화된 벡터 검색 기능을 제공하여 순수 AI 애플리케이션에 이상적입니다. 결정은 기존 기술 스택, SQL 통합의 중요성, 자동화된 관리의 필요성, 사용 사례에 대한 구체적인 성능 요구 사항과 같은 요소를 기준으로 해야 합니다.
SingleStore와 Zilliz Cloud의 개요를 파악하려면 이 글을 읽어보세요. 하지만 이들을 평가하려면 사용 사례를 기반으로 평가해야 합니다. 이에 도움이 될 수 있는 도구 중 하나는 벡터 데이터베이스 비교를 위한 오픈 소스 벤치마킹 도구인 VectorDBBench입니다. 결국, 자체 데이터셋과 쿼리 패턴으로 철저히 벤치마킹하는 것이 분산 데이터베이스 시스템에서 벡터 검색에 대한 이 두 가지 강력하지만 서로 다른 접근 방식 중 하나를 결정하는 핵심이 될 것입니다.
오픈 소스 VectorDBBench를 사용해 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 이용해 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 결정을 내릴 수 있습니다.
VectorDBBench는 Python으로 작성되었으며 MIT 오픈 소스 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 주류 벡터 데이터베이스의 성능을 빠르게 살펴보세요.
벡터 데이터베이스 평가에 대해 자세히 알아보려면 다음 블로그를 읽어보세요.
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