TiDB vs Aerospike: AI 앱에 적합한 벡터 데이터베이스 선택하기
벡터 데이터베이스란 무엇인가요?
TiDB와 Aerospike를 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 고도화된 데이터 분석과 검색을 가능하게 합니다.
벡터 데이터베이스의 일반적인 사용 사례에는 전자상거래 제품 추천, 콘텐츠 발견 플랫폼, 사이버 보안의 이상 탐지, 의료 영상 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 포함하여 다양한 유형의 벡터 데이터베이스가 있습니다:
- Milvus, Zilliz Cloud (완전 관리형 Milvus)와 같은 목적별 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.
TiDB는 전통적인 데이터베이스이고 Aerospike 또한 분산형의 확장 가능한 NoSQL 데이터베이스입니다. 둘 다 벡터 검색을 애드온으로 제공합니다.이 글에서는 이들의 벡터 검색 기능을 비교합니다.
TiDB: 개요 및 핵심 기술
PingCAP이 개발한 TiDB는 하이브리드 트랜잭션 및 분석 처리(HTAP) 기능을 제공하는 오픈 소스 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 제공하여, 트랜잭션 및 분석 워크로드를 모두 처리하는 데 매우 유연합니다.
TiDB의 핵심 강점 중 하나는 HTAP 아키텍처로, 단일 데이터베이스에서 트랜잭션(OLTP) 및 분석(OLAP) 워크로드를 처리할 수 있어 별도 시스템의 필요성을 줄입니다. 또한 TiDB의 MySQL 호환성은 애플리케이션 코드에 큰 변경 없이 MySQL에 의존하는 기존 환경에 쉽게 통합할 수 있게 해줍니다. 이 데이터베이스는 또한 자동 샤딩 기능을 제공하여, 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 데이터를 효율적으로 관리하고 쿼리할 수 있게 합니다. 이 기능은 TiDB의 HTAP 아키텍처와 결합되어, 트랜잭션 및 분석 워크로드와 함께 벡터 검색 기능이 필요한 기업에 다재다능한 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 호환성을 통해 개발자는 벡터 검색을 기존 관계형 쿼리와 결합할 수 있습니다. 이러한 유연성 덕분에 TiDB는 벡터 검색과 관계형 데이터베이스 기능을 모두 필요로 하는 복잡한 애플리케이션에 적합하며, 다양한 데이터 관리 요구를 위한 포괄적인 솔루션을 제공합니다.
Aerospike: 개요 및 핵심 기술
Aerospike는 고성능 실시간 애플리케이션을 위한 NoSQL 데이터베이스입니다. 벡터 인덱싱 및 검색 지원이 추가되어 벡터 데이터베이스 사용 사례에 적합합니다. 이 벡터 기능은 Aerospike Vector Search (AVS)라고 하며 Preview 상태입니다. Aerospike에 조기 액세스를 요청할 수 있습니다.
AVS는 벡터 검색을 위해 Hierarchical Navigable Small World (HNSW) 인덱스만 지원합니다. AVS에서 업데이트 또는 삽입이 이루어지면, 벡터를 포함한 레코드 데이터가 Aerospike Database (ASDB)에 기록되고 즉시 표시됩니다. 인덱싱을 위해 각 레코드는 인덱스의 지정된 벡터 필드에 최소 하나의 벡터를 가져야 합니다. 단일 레코드에 여러 벡터와 인덱스를 가질 수 있으므로 동일한 데이터를 다양한 방식으로 검색할 수 있습니다. Aerospike는 upsert된 레코드를 특정 set에 할당하여 이를 모니터링하고 작업할 수 있도록 권장합니다.
AVS는 인덱스를 구축하는 독특한 방식을 가지고 있으며, 모든 AVS 노드에서 동시에 수행됩니다. 벡터 레코드 업데이트는 ASDB에 직접 기록되는 반면, 인덱스 레코드는 인덱싱 큐에서 비동기적으로 처리됩니다. 이는 배치 단위로 수행되고 모든 AVS 노드에 분산되므로 AVS 클러스터의 모든 CPU 코어를 사용하며 확장 가능합니다. 수집 성능은 호스트 메모리와 스토리지 계층 구성에 크게 의존합니다.
인덱싱 큐의 각 항목에 대해 AVS는 인덱싱을 위해 벡터를 처리하고, 각 벡터의 클러스터를 구축한 뒤 이를 ASDB에 커밋합니다. 인덱스 레코드에는 벡터 자체의 복사본과 HNSW 그래프의 특정 계층에서 해당 벡터에 대한 클러스터가 포함됩니다. 인덱싱은 단일 명령, 다중 데이터 병렬 처리를 위해 vector extensions (AVX)를 사용합니다.
AVS는 클러스터의 레코드들이 서로 연결되어 있기 때문에 수집 중에 인덱스 캐시를 “pre-hydrate”하기 위해 쿼리합니다. 이러한 쿼리는 쿼리 요청으로 계산되지 않지만 스토리지 계층에 대한 읽기로 나타납니다. 이런 방식으로 캐시는 관련 데이터로 채워지며 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이는 AVS가 벡터 데이터를 처리하고 유사도 검색을 위한 인덱스를 구축하여 고차원 벡터 검색에 맞게 확장할 수 있는 방식을 보여줍니다.
주요 차이점
TiDB는 외부 통합을 통해 벡터 검색을 제공하며, 핵심은 HTAP 기능을 갖춘 분산 SQL 데이터베이스로 유지합니다. MySQL과 호환되며 벡터 검색을 기존 관계형 쿼리와 결합합니다.
Aerospike는 Aerospike Vector Search (AVS)를 통해 더 특화된 접근 방식을 취하며, 이는 HNSW 인덱싱만 사용합니다. 노드 간 동시 인덱스 구축을 가능하게 하고 병렬 처리를 위해 vector extensions를 사용합니다.
검색 방법론:
TiDB는 플러그인을 통해 벡터 검색을 통합하며, SQL 및 벡터 쿼리가 함께 작동할 수 있습니다. Aerospike는 HNSW 인덱스만 사용하며, 성능 향상을 위해 비동기 인덱싱 큐를 사용합니다.
데이터:
TiDB는 auto-sharding을 통해 트랜잭션 및 분석 워크로드를 처리합니다. Aerospike는 벡터 데이터를 비동기적으로 처리하며, 업데이트는 즉시 표시되고 인덱스 레코드는 배치 단위로 처리됩니다.
확장성:
TiDB는 노드 간 데이터를 자동으로 분산하고 일관성을 유지합니다. Aerospike의 분산 인덱싱은 클러스터의 모든 CPU 코어를 사용하며 호스트 메모리와 스토리지에 따라 확장됩니다.
통합:
TiDB는 MySQL 환경에 적합하며 SQL 및 벡터 작업을 모두 지원합니다. Aerospike의 AVS는 벡터 검색에 더 중점을 두지만 핵심 Aerospike 데이터베이스와 긴밀하게 통합됩니다.
TiDB를 선택해야 하는 경우
TiDB는 특히 MySQL 환경에서 전통적인 데이터베이스 작업과 벡터 검색이 모두 필요한 엔터프라이즈 애플리케이션에 가장 적합합니다. HTAP 아키텍처는 일반 트랜잭션부터 복잡한 분석까지 혼합 워크로드가 있고 벡터 검색이 필요한 조직에 완벽합니다. MySQL 호환성은 기존 팀이 애플리케이션과 워크플로를 최소한의 변경으로 도입할 수 있음을 의미합니다.
Aerospike를 선택해야 할 때
Aerospike는 특히 실시간에서 고성능 벡터 검색이 최우선인 애플리케이션에 가장 적합합니다. 동시 인덱스 구축과 벡터 처리 최적화를 갖춘 AVS 시스템은 추천 엔진, 이미지 인식 시스템 또는 전통적인 데이터베이스 작업보다 검색 속도를 우선시하는 기타 AI 기반 애플리케이션처럼 대규모에서 빠른 벡터 유사도 검색이 필요한 애플리케이션에 완벽합니다.
결론
TiDB와 Aerospike는 벡터 검색 분야에서 서로 다른 사용 사례를 위한 것입니다. TiDB는 벡터 기능을 갖춘 완전한 데이터베이스로, 전통적인 데이터베이스 작업과 벡터 검색이 모두 필요한 기업에 완벽합니다. Aerospike는 최적화된 인덱싱을 갖춘 고성능 벡터 검색으로, 전문적인 벡터 검색 애플리케이션에 완벽합니다. 필요한 것을 선택하세요. 벡터 검색을 갖춘 완전한 기능의 데이터베이스(TiDB)인지, 아니면 전문 벡터 검색 솔루션(Aerospike)인지입니다.
TiDB와 Aerospike에 대한 개요를 얻으려면 이 글을 읽어보세요. 하지만 이를 평가하려면 사용 사례를 기반으로 평가해야 합니다. 이에 도움이 될 수 있는 도구 중 하나는 벡터 데이터베이스 비교를 위한 오픈소스 벤치마킹 도구인 VectorDBBench입니다. 결국, 분산 데이터베이스 시스템에서 벡터 검색에 대한 이 두 가지 강력하지만 서로 다른 접근 방식 중에서 결정을 내리는 데에는 자체 데이터셋과 쿼리 패턴을 사용한 철저한 벤치마킹이 핵심이 될 것입니다.
Open-source VectorDBBench를 사용하여 직접 벡터 데이터베이스 평가 및 비교하기
VectorDBBench는 고성능 데이터 저장 및 검색 시스템, 특히 벡터 데이터베이스가 필요한 사용자를 위한 오픈소스 벤치마킹 도구입니다. 이 도구를 통해 사용자는 자체 데이터셋을 사용하여 Milvus 및 Zilliz Cloud(관리형 Milvus)와 같은 다양한 벡터 데이터베이스 시스템을 테스트하고 비교하며, 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 오픈소스 라이선스에 따라 라이선스가 부여되어 있어 누구나 자유롭게 사용, 수정 및 배포할 수 있습니다. 이 도구는 기능과 성능 개선에 전념하는 개발자 커뮤니티에 의해 적극적으로 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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