AI 앱에 적합한 벡터 데이터베이스 선택하기: TiDB vs Deep Lake
벡터 데이터베이스란 무엇인가요?
TiDB와 Deep Lake를 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, 제품 속성과 같은 복잡한 정보를 인코딩합니다. 효율적인 유사도 검색을 가능하게 함으로써, 벡터 데이터베이스는 AI 애플리케이션에서 핵심적인 역할을 하며, 더 고급의 데이터 분석과 검색을 가능하게 합니다.
벡터 데이터베이스의 일반적인 사용 사례에는 이커머스 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 기술입니다.
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 있는 전통적인 데이터베이스.
TiDB는 벡터 검색을 애드온으로 제공하는 전통적인 데이터베이스이며, Deep Lake는 벡터 임베딩에 최적화된 데이터 레이크입니다. 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 제공하므로, 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 있게 하여 별도 시스템의 필요성을 줄입니다. 또한 TiDB의 MySQL 호환성은 애플리케이션 코드에 큰 변경 없이 MySQL에 의존하는 기존 환경에 쉽게 통합될 수 있게 합니다. 이 데이터베이스는 또한 자동 샤딩 기능을 갖추고 있어, 강력한 일관성을 유지하면서 읽기 및 쓰기 성능을 개선하기 위해 데이터를 노드 전반에 자동으로 분산합니다.
TiDB는 외부 라이브러리 및 플러그인과의 통합을 통해 벡터 검색을 지원하여, 벡터화된 데이터의 효율적인 관리와 쿼리를 가능하게 합니다. 이 기능은 TiDB의 HTAP 아키텍처와 결합되어, 트랜잭션 및 분석 워크로드와 함께 벡터 검색 기능이 필요한 기업에 다재다능한 선택지가 됩니다. TiDB의 분산 아키텍처는 필요한 구성이 완료되면 대규모 벡터 쿼리를 처리할 수 있게 해줍니다.
TiDB에 벡터 검색 기능을 포함하려면 추가 구성이 필요하지만, 이 시스템의 SQL 호환성 덕분에 개발자는 벡터 검색을 전통적인 관계형 쿼리와 결합할 수 있습니다. 이러한 유연성은 TiDB를 벡터 검색과 관계형 데이터베이스 기능이 모두 필요한 복잡한 애플리케이션에 적합하게 만들며, 다양한 데이터 관리 요구 사항을 위한 포괄적인 솔루션을 제공합니다.
DeepLake: 개요 및 핵심 기술
Deep Lake는 이미지, 오디오, 비디오 및 기타 비정형 유형과 같은 벡터 및 멀티미디어 데이터를 처리하도록 구축된 특수 데이터베이스로, AI 및 머신러닝에서 널리 사용됩니다. 이는 데이터 레이크와 벡터 스토어로 모두 기능합니다:
- 데이터 레이크로서: Deep Lake는 비정형 데이터(이미지, 오디오, 비디오, 텍스트 및 의료 영상용 NIfTI와 같은 형식)를 버전 관리 형식으로 저장하고 구성할 수 있도록 지원합니다. 이러한 설정은 딥러닝 작업의 성능을 향상시킵니다. 데이터셋의 빠른 쿼리와 시각화를 가능하게 하여 AI 모델을 위한 고품질 학습 세트를 더 쉽게 만들 수 있습니다.
- 벡터 스토어로서: Deep Lake는 벡터 임베딩 및 관련 메타데이터(예: 텍스트, JSON, 이미지)를 저장하고 검색하도록 설계되었습니다. 데이터는 로컬, 사용자의 클라우드 환경 또는 Deep Lake의 관리형 스토리지에 저장할 수 있습니다. LangChain 및 LlamaIndex와 같은 도구와 원활하게 통합되어 Retrieval Augmented Generation(RAG) 애플리케이션 개발을 간소화합니다.
Deep Lake는 Hnswlib 패키지를 기반으로 추가 최적화가 적용된 Hierarchical Navigable Small World(HNSW) 인덱스를 사용하여 Approximate Nearest Neighbor(ANN) 검색을 수행합니다. 이를 통해 3,500만 개 이상의 임베딩을 1초 미만으로 쿼리할 수 있습니다. 고유한 기능으로는 더 빠른 인덱스 생성을 위한 멀티스레딩과 RAM 사용량을 줄이기 위한 메모리 효율적 관리가 포함됩니다.
기본적으로 Deep Lake는 최대 100,000행의 데이터셋에 대해 선형 임베딩 검색을 사용합니다. 더 큰 데이터셋의 경우 정확도와 성능의 균형을 맞추기 위해 ANN으로 전환합니다. API를 통해 사용자는 필요에 따라 이 임계값을 조정할 수 있습니다.
Deep Lake의 인덱스는 결합된 속성 및 벡터 검색(현재는 선형 검색에 의존)에는 사용되지 않지만, 향후 업데이트에서 이 제한을 해결하여 기능을 더욱 개선할 예정입니다.
벡터 스토어로서의 Deep Lake: Deep Lake는 텍스트, JSON, 이미지, 오디오 및 비디오 파일을 포함한 벡터 임베딩과 관련 메타데이터를 저장하고 검색하기 위한 강력한 솔루션을 제공합니다. 데이터를 로컬, 선호하는 클라우드 환경 또는 Deep Lake의 관리형 스토리지에 저장할 수 있습니다. 또한 Deep Lake는 LangChain 및 LlamaIndex와 같은 도구와의 원활한 통합을 제공하여 개발자가 Retrieval Augmented Generation(RAG) 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있도록 합니다.
주요 차이점
검색 방법론
TiDB: TiDB는 외부 라이브러리와 플러그인을 통해 벡터 검색을 지원합니다. Hnswlib 또는 Faiss와 같은 라이브러리를 사용하여 approximate nearest neighbor(ANN) 검색을 지원합니다. 하지만 이는 네이티브 기능이 아니며, 플러그 앤 플레이 솔루션을 원하는 사용자에게는 적합하지 않을 수 있는 추가 구성이 필요합니다.
Deep Lake: Deep Lake는 ANN 검색을 위해 HNSW 인덱스를 사용하며, 대규모 임베딩의 고속 쿼리에 최적화되어 있습니다. 벡터 기반 애플리케이션에 네이티브이므로 3,500만 개 이상의 임베딩이 있는 데이터셋에서도 검색을 위한 설정이 최소화됩니다.
데이터
TiDB: TiDB는 정형 및 반정형 데이터에 강합니다. 하이브리드 트랜잭션 및 분석 워크로드(HTAP)를 지원하므로 OLTP와 OLAP를 동시에 수행할 수 있습니다. 플러그인을 통해 벡터 데이터를 관리할 수 있지만 주요 초점은 관계형 데이터에 있습니다.
Deep Lake: Deep Lake는 이미지, 비디오, 텍스트와 같은 비정형 및 멀티미디어 데이터에 최적화되어 있습니다. 버전 관리와 벡터 데이터베이스를 결합하므로, 다양하고 복잡한 데이터를 다루는 딥러닝 및 AI 애플리케이션에 적합합니다.
확장성
TiDB: TiDB의 분산 아키텍처와 자동 샤딩은 노드 전반에 걸쳐 수평 확장할 수 있으며, 대규모 데이터와 워크로드를 효율적으로 처리할 수 있습니다. 하지만 벡터 검색 확장은 사용되는 외부 라이브러리에 따라 달라집니다.
Deep Lake: Deep Lake는 비정형 데이터에서 높은 성능을 발휘하도록 설계되었습니다. ANN 구현은 고도로 최적화되어 있으며, 멀티스레딩 및 메모리 효율적인 인덱스 생성과 같은 기능이 대규모 환경에서 성능을 보장합니다.
유연성 및 사용자 지정
TiDB: TiDB의 SQL 호환성은 관계형 쿼리를 통해 많은 사용자 지정을 가능하게 하며, 기존 SQL 작업과 벡터 검색을 결합합니다. 이는 구조화 데이터와 벡터 데이터를 혼합하는 복잡한 애플리케이션에 유용합니다.
Deep Lake: Deep Lake는 검색, 시각화 및 데이터셋 버전 관리를 위한 임베드 가능한 API를 제공합니다. 기본적으로 속성과 벡터 검색을 결합한 기능은 없지만, 현재 작업 중입니다.
통합 및 생태계
TiDB: TiDB는 MySQL 기반 생태계 및 여러 데이터 도구와 잘 통합됩니다. MySQL 호환성 덕분에 기존 RDBMS에 익숙한 개발자가 쉽게 사용할 수 있습니다.
Deep Lake: Deep Lake는 PyTorch, TensorFlow와 같은 머신러닝 프레임워크 및 LangChain, LlamaIndex와 같은 도구와 통합됩니다. 이러한 통합은 AI 및 RAG 워크플로에 매우 적합하게 만듭니다.
사용 편의성
TiDB: MySQL에 익숙하다면 TiDB의 설정은 비교적 간단합니다. 하지만 벡터 검색 기능을 추가하려면 외부 플러그인의 추가 구성이 필요하며, 이는 배포에 복잡성을 더할 수 있습니다.
Deep Lake: Deep Lake의 API는 명확한 문서와 함께 개발자 친화적입니다. 머신러닝 워크플로에 중점을 두기 때문에 벡터 검색을 시작하는 데 최소한의 구성만 필요합니다.
가격
TiDB: TiDB의 비용은 실행되는 인프라와 배포 규모에 따라 달라집니다. 벡터 검색 플러그인에 대한 추가 비용이 발생할 수 있습니다.
Deep Lake: Deep Lake는 관리형 스토리지와 검색을 제공하여 비용 계획을 단순화할 수 있습니다. 하지만 로컬 또는 클라우드 환경에서 실행하면 스토리지 및 컴퓨팅 요구 사항에 따라 비용이 발생합니다.
보안
TiDB: TiDB는 기업에 적합한 암호화, 인증 및 액세스 제어를 포함한 강력한 보안 기능을 갖추고 있습니다.
Deep Lake: Deep Lake는 데이터 스토리지 암호화와 역할 기반 액세스 제어를 제공합니다. 관리형 서비스에는 기본 보안 구성이 포함되어 있지만, 로컬 배포에 따라 달라질 수 있습니다.
TiDB를 선택해야 하는 경우
TiDB는 강력한 SQL을 갖춘 하이브리드 트랜잭션 및 분석 처리(HTAP) 데이터베이스가 필요한 팀에 적합합니다. MySQL과 호환되므로 이미 MySQL 기반 시스템을 사용하고 있는 팀에게 자연스러운 선택입니다. 워크로드가 벡터 검색을 포함한 대규모 구조화 또는 반정형 데이터를 다루며, 특히 관계형 쿼리와 벡터 검색을 통합해야 하는 경우 TiDB를 사용하세요. 분산 아키텍처와 자동 샤딩은 수평 확장된 시스템 전반에서 트랜잭션 및 분석 애플리케이션의 성능을 보장합니다.
Deep Lake를 선택해야 하는 경우
Deep Lake는 이미지, 오디오, 비디오와 같은 비정형 데이터가 많은 AI 및 머신러닝 프로젝트에 적합합니다. 벡터 임베딩에 대한 기본 지원과 PyTorch, TensorFlow와 같은 ML 프레임워크와의 통합 덕분에 검색 증강 생성(RAG) 애플리케이션을 구축하고 멀티미디어 데이터셋을 관리하는 데 적합합니다. 최소한의 구성으로 고속 근사 최근접 이웃(ANN) 검색이 필요하고 복잡한 버전 관리 데이터셋을 지원해야 한다면, Deep Lake가 가장 단순하고 효율적인 솔루션입니다.
결론
TiDB는 구조화된 데이터를 위한 분산형 SQL 호환 데이터베이스이며, 관계형 쿼리와 벡터 검색을 결합할 수 있어 엔터프라이즈의 하이브리드 워크로드에 적합합니다. Deep Lake는 비정형 데이터를 위한 것이며, AI/ML 워크플로와 벡터 기반 애플리케이션을 위한 개발자 친화적인 플랫폼입니다. 사용 사례, 보유한 데이터 유형, 애플리케이션의 성능 요구 사항을 기준으로 둘 중 하나를 선택하세요. 각각 고유한 강점이 있으므로 프로젝트의 핵심 요구에 맞는 것을 선택하세요.
TiDB와 Deep Lake에 대한 개요를 보려면 이 글을 읽어보되, 이를 평가하려면 사용 사례를 기준으로 평가해야 합니다. 이에 도움이 되는 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 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 사용하면 사용자는 자체 데이터셋을 사용하여 Milvus 및 Zilliz Cloud(관리형 Milvus)와 같은 다양한 벡터 데이터베이스 시스템을 테스트하고 비교하며, 자신의 사용 사례에 맞는 시스템을 찾을 수 있습니다. VectorDBBench를 통해 사용자는 마케팅 주장이나 소문이 아니라 실제 벡터 데이터베이스 성능을 바탕으로 결정을 내릴 수 있습니다.
VectorDBBench는 Python으로 작성되었으며 MIT 오픈소스 라이선스에 따라 배포되므로 누구나 자유롭게 사용, 수정, 배포할 수 있습니다. 이 도구는 기능과 성능 개선에 전념하는 개발자 커뮤니티에 의해 활발히 유지관리되고 있습니다.
벤치마크 결과를 재현하거나 자체 데이터셋에서 성능 결과를 얻으려면 GitHub repository에서 VectorDBBench를 다운로드하세요.
VectorDBBench Leaderboard에서 주요 벡터 데이터베이스의 성능을 간단히 살펴보세요.
벡터 데이터베이스 평가에 대해 자세히 알아보려면 다음 블로그를 읽어보세요.
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