TiDB vs MyScale: AI 앱에 적합한 벡터 데이터베이스 선택하기
벡터 데이터베이스란 무엇인가요?
TiDB와 MyScale을 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, 제품 속성과 같은 복잡한 정보를 인코딩합니다. 효율적인 유사도 검색을 가능하게 함으로써, 벡터 데이터베이스는 AI 애플리케이션에서 중추적인 역할을 하며 더 고급 데이터 분석 및 검색을 가능하게 합니다.
벡터 데이터베이스의 일반적인 사용 사례에는 이커머스 제품 추천, 콘텐츠 발견 플랫폼, 사이버 보안에서의 이상 탐지, 의료 이미지 분석, 자연어 처리(NLP) 작업이 포함됩니다. 또한 대규모 언어 모델(LLM)의 성능을 향상시키는 기법인 검색 증강 생성(RAG)에서도 중요한 역할을 합니다. RAG는 외부 지식을 제공하여 AI 환각과 같은 문제를 줄입니다.
시장에는 다음을 포함한 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.
TiDB는 전통적인 데이터베이스이고 MyScale은 벡터 검색과 SQL 분석을 결합한 ClickHouse 기반 데이터베이스입니다. 둘 다 벡터 검색을 애드온으로 제공합니다. 이 게시물에서는 이들의 벡터 검색 기능을 비교합니다.
TiDB: 개요 및 핵심 기술
PingCAP에서 개발한 TiDB는 하이브리드 트랜잭션 및 분석 처리(HTAP) 기능을 제공하는 오픈 소스 분산 SQL 데이터베이스입니다. MySQL과 호환되어 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 워크로드와 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 해 별도의 시스템 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 갖추고 있어, 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 데이터의 효율적인 관리와 쿼리를 가능하게 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 완료되면 대규모 벡터 쿼리를 처리할 수 있게 해줍니다.
TiDB에 벡터 검색 기능을 포함하려면 추가 구성이 필요하지만, 이 시스템의 SQL 호환성을 통해 개발자는 벡터 검색을 기존 관계형 쿼리와 결합할 수 있습니다. 이러한 유연성 덕분에 TiDB는 벡터 검색과 관계형 데이터베이스 기능이 모두 필요한 복잡한 애플리케이션에 적합하며, 다양한 데이터 관리 요구에 대한 포괄적인 솔루션을 제공합니다.
MyScale이란? 개요 및 핵심 기술
MyScale은 오픈 소스 ClickHouse 데이터베이스 위에 구축된 클라우드 기반 데이터베이스로, AI 및 머신 러닝 워크로드를 위해 설계되었습니다. 구조화된 데이터와 벡터 데이터, 실시간 분석 및 머신 러닝을 처리할 수 있습니다. MyScale은 시계열, 벡터 검색, 전문 검색에 중점을 두므로 실시간 처리와 AI 기반 인사이트에 적합합니다. ClickHouse 아키텍처를 사용함으로써 MyScale은 AI를 위한 고성능과 확장성을 제공합니다.
MyScale의 핵심 기능 중 하나는 네이티브 SQL 지원으로, 벡터 검색, 전문 검색, 기존 SQL 쿼리를 하나의 시스템에 통합하여 AI 기반 쿼리를 단순화합니다. 이를 통해 여러 도구의 필요성이 줄어들고 AI를 위한 확장성이 향상됩니다. MyScale은 OLAP 데이터베이스 아키텍처를 사용하여 벡터화된 데이터에서 작동함으로써 하나의 플랫폼에서 구조화된 데이터와 벡터화된 데이터 모두의 분석 처리를 지원하고 관리합니다. 개발자는 SQL을 사용해 MyScale과 상호작용할 수 있으므로 관계형 데이터베이스에 익숙한 모든 프로그래머가 쉽게 접근할 수 있습니다.
MyScale은 다양한 사용 사례를 지원하기 위해 여러 벡터 인덱스 유형과 유사도 메트릭을 제공합니다. Euclidean distance (L2), inner product (IP), cosine similarity와 같은 일반적인 거리 메트릭을 지원합니다. 이 데이터베이스에는 MSTG (Multi-Scale Tree Graph), ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ, HNSW 등 여러 인덱싱 알고리즘이 있으며, 각각 조정할 수 있는 고유한 매개변수 세트를 갖추고 있습니다. MyScale의 독자적인 MSTG 벡터 엔진은 NVMe SSD를 사용해 데이터 밀도를 높이므로 성능과 비용 측면에서 전문 벡터 데이터베이스를 능가합니다.
SQL 데이터베이스, 벡터 데이터베이스, 전문 검색 엔진의 기능을 하나의 시스템으로 결합함으로써 MyScale은 인프라 및 유지보수 비용을 줄입니다. 이러한 통합을 통해 결합 데이터 쿼리와 분석이 가능해지고 AI 애플리케이션을 위한 단일 데이터 기반을 제공합니다. MyScale에는 LLM 시스템의 완전한 관찰 가능성을 위한 MyScale Telemetry도 있어 효율적으로 모니터링하고 디버깅할 수 있습니다. 데이터가 더 복잡해짐에 따라 MyScale은 컴퓨팅 성능과 서로 다른 데이터 유형 간의 통합을 유지하면서 새로운 데이터 모달리티와 데이터베이스 규모를 처리할 수 있는 미래 지향적 솔루션입니다.
주요 차이점
벡터 검색 구현
TiDB는 외부 라이브러리를 통해 벡터 검색을 통합하는 반면, MyScale은 여러 인덱스 유형(MSTG, ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ, HNSW)을 갖춘 네이티브 벡터 검색 기능을 제공합니다. MyScale의 독자적인 MSTG 벡터 엔진은 향상된 데이터 밀도와 성능을 위해 NVMe SSD를 사용합니다.
아키텍처 및 데이터 처리
TiDB는 하이브리드 트랜잭션/분석 처리(HTAP) 아키텍처를 사용하여 OLTP와 OLAP 워크로드를 모두 처리합니다. MySQL과 호환되며 데이터 분산을 위한 자동 샤딩을 포함합니다.
MyScale은 ClickHouse의 OLAP 아키텍처를 기반으로 구축되어 시계열, 벡터 검색, 전문 검색에 중점을 둡니다. 구조화된 데이터와 벡터 데이터를 통합 시스템에서 처리합니다.
성능 및 확장성
TiDB는 강력한 일관성을 유지하면서 수평적으로 확장되며, 자동 샤딩을 통해 노드 전반에 데이터를 분산합니다.
MyScale은 ClickHouse의 고성능 아키텍처를 활용하며, MSTG 벡터 엔진을 통해 전문 벡터 데이터베이스와 비교해 더 뛰어난 성능과 비용 효율성을 제공한다고 주장합니다.
통합
TiDB는 MySQL 호환성을 제공하여 기존 MySQL 환경에서 최소한의 코드 변경으로 사용하기에 적합합니다.
MyScale은 SQL 데이터베이스, 벡터 데이터베이스, 전문 검색 기능을 하나의 플랫폼에 결합합니다. LLM 시스템 모니터링을 위한 MyScale Telemetry를 포함합니다.
비용 및 유지보수
TiDB는 벡터 검색 구현을 위해 추가 구성과 리소스가 필요할 수 있습니다.
MyScale의 통합 플랫폼은 별도 시스템의 필요성을 없애 인프라 및 유지 관리 비용을 줄일 수 있습니다.
TiDB를 선택하세요
MySQL 호환성이 필요하고 트랜잭션 워크로드와 분석 워크로드를 모두 처리할 수 있을 때. 특히 분산 환경에서 강력한 일관성이 필요하고, 자동 샤딩이 필요하며, 큰 코드 변경 없이 기존 MySQL 생태계에 벡터 검색을 통합할 계획일 때 적합합니다.
MyScale을 선택하세요
벡터 검색, 시계열 분석, 전문 검색 간의 긴밀한 통합이 필요한 AI 기반 애플리케이션이 있을 때. 여러 인덱싱 옵션을 갖춘 네이티브 벡터 검색, LLM 시스템을 모니터링하기 위한 MyScale Telemetry, 그리고 인프라 복잡성을 줄이기 위한 통합 플랫폼이 필요할 때 적합합니다.
결론
TiDB는 HTAP 기능을 갖춘 MySQL 호환 분산 SQL을 제공하는 데 뛰어나므로, 데이터 일관성과 익숙한 MySQL 워크플로를 우선시하는 조직에 이상적입니다. MyScale은 네이티브 벡터 검색 구현과 구조화 데이터 및 벡터 데이터를 처리하는 통합 접근 방식에서 두드러집니다. 선택은 특정 요구 사항에 맞춰야 합니다. 벡터 검색 기능을 갖춘 엔터프라이즈급 분산 SQL이 필요하다면 TiDB를, 포괄적인 LLM 시스템 모니터링과 함께 전용 벡터 검색 및 분석이 필요하다면 MyScale을 선택하세요.
TiDB와 MyScale의 개요를 파악하려면 이 글을 읽어보되, 이를 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 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.
오픈 소스 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 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 및 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 저장소에서 VectorDBBench를 다운로드하세요.
VectorDBBench Leaderboard에서 주류 벡터 데이터베이스의 성능을 빠르게 살펴보세요.
벡터 데이터베이스 평가에 대해 더 자세히 알아보려면 다음 블로그를 읽어보세요.
VectorDB, GenAI 및 ML에 대한 추가 리소스
계속 읽기
Top 10 Context Engineering Techniques You Should Know for Production RAG
A practical guide to context engineering for production LLM systems, covering RAG, context processing, memory, agents, and multimodal context.
Announcing the General Availability of Zilliz Cloud BYOC on Google Cloud Platform
Zilliz Cloud BYOC on GCP offers enterprise vector search with full data sovereignty and seamless integration.
The Great AI Agent Protocol Race: Function Calling vs. MCP vs. A2A
Compare Function Calling, MCP, and A2A protocols for AI agents. Learn which standard best fits your development needs and future-proof your applications.
The Definitive Guide to Choosing a Vector Database
Overwhelmed by all the options? Learn key features to look for & how to evaluate with your own data. Choose with confidence.