TiDB vs Neo4j: AI 앱에 적합한 벡터 데이터베이스 선택하기
벡터 데이터베이스란 무엇인가?
TiDB와 Neo4j를 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 고도화된 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 대규모 언어 모델(RAG)의 성능을 향상시키는 기법인 검색 증강 생성(RAG)에서도 중요한 역할을 하며, 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.
TiDB는 전통적인 데이터베이스이고 Neo4j는 그래프 데이터베이스입니다. 둘 다 벡터 검색을 애드온으로 제공합니다. 이 게시물에서는 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 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 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 통합할 수 있게 합니다. 이 데이터베이스는 자동 샤딩 기능도 제공하여, 강력한 일관성을 유지하면서 읽기 및 쓰기 성능을 향상시키기 위해 노드 전체에 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, 시스템의 SQL 호환성 덕분에 개발자는 벡터 검색을 기존 관계형 쿼리와 결합할 수 있습니다. 이러한 유연성은 TiDB를 벡터 검색과 관계형 데이터베이스 기능이 모두 필요한 복잡한 애플리케이션에 적합하게 만들며, 다양한 데이터 관리 요구에 대한 포괄적인 솔루션을 제공합니다.
Neo4j: 기본 사항
Neo4j의 벡터 검색을 통해 개발자는 그래프 전반에서 유사한 데이터를 검색하기 위한 벡터 인덱스를 생성할 수 있습니다. 이러한 인덱스는 텍스트, 이미지 또는 오디오와 같은 데이터의 의미를 포착하는 수치적 표현인 벡터 임베딩을 포함하는 노드 속성과 함께 작동합니다. 시스템은 최대 4096차원의 벡터와 코사인 및 유클리드 유사도 함수를 지원합니다.
구현은 빠른 근사 k-최근접 이웃 검색을 수행하기 위해 Hierarchical Navigable Small World (HNSW) 그래프를 사용합니다. 벡터 인덱스를 쿼리할 때 검색하려는 이웃의 수를 지정하면 시스템은 유사도 점수 순으로 정렬된 일치 노드를 반환합니다. 이러한 점수는 0-1이며, 높을수록 더 유사합니다. HNSW 접근 방식은 유사한 벡터 간의 연결을 유지하고 시스템이 벡터 공간의 다른 부분으로 빠르게 이동할 수 있도록 하여 잘 작동합니다.
벡터 인덱스의 생성 및 사용은 쿼리 언어를 통해 수행됩니다. CREATE VECTOR INDEX 명령으로 인덱스를 생성하고 벡터 차원 및 유사도 함수와 같은 매개변수를 지정할 수 있습니다. 시스템은 구성된 차원의 벡터만 인덱싱되도록 검증합니다. 이러한 인덱스 쿼리는 인덱스 이름, 결과 수, 쿼리 벡터를 입력으로 받는 db.index.vector.queryNodes 프로시저로 수행됩니다.
Neo4j의 벡터 인덱싱에는 벡터 표현을 압축하여 메모리 사용량을 줄이는 양자화와 같은 성능 최적화가 있습니다. 노드당 최대 연결 수(M) 및 삽입 중 추적되는 최근접 이웃 수(ef_construction)와 같은 매개변수로 인덱스 동작을 조정할 수 있습니다. 이러한 매개변수를 통해 정확도와 성능 사이의 균형을 맞출 수 있지만, 기본값은 대부분의 사용 사례에서 잘 작동합니다. 또한 시스템은 버전 5.18부터 관계 벡터 인덱스를 지원하므로 관계 속성에서 유사한 데이터를 검색할 수 있습니다.
이를 통해 개발자는 AI 기반 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 그래프 쿼리와 벡터 유사도 검색을 결합함으로써 애플리케이션은 정확한 일치가 아닌 의미적 의미를 기반으로 관련 데이터를 찾을 수 있습니다. 예를 들어 영화 추천 시스템은 줄거리 임베딩 벡터를 사용하여 유사한 영화를 찾는 동시에, 그래프 구조를 사용하여 추천 항목이 사용자가 선호하는 동일한 장르나 시대에서 나오도록 보장할 수 있습니다.
주요 차이점
검색 방법론
TiDB: TiDB는 벡터 검색에 외부 라이브러리와 플러그인을 사용하므로, 시스템은 벡터화된 데이터를 처리하기 위해 서드파티 도구를 통합합니다. 이는 유연성을 제공하지만 벡터 쿼리 성능을 최적화하기 위해 외부 구성에 크게 의존합니다. 하이브리드 트랜잭션 및 분석 처리(HTAP) 워크로드를 실행할 수 있으므로 벡터 검색을 기존 SQL 기반 작업과 결합하는 애플리케이션에 좋은 선택입니다.
Neo4j: Neo4j는 Hierarchical Navigable Small World (HNSW) 그래프를 사용한 벡터 인덱싱을 지원합니다. 코사인 및 유클리드 유사도 메트릭에 대한 기본 지원으로 효율적인 근사 k-최근접 이웃(k-NN) 검색을 수행할 수 있습니다. Neo4j의 방법론은 그래프 아키텍처와 긴밀하게 통합되어 있어 그래프 탐색 작업과 함께 벡터 기반 쿼리를 처리할 수 있습니다.
데이터
TiDB: 분산 SQL 데이터베이스인 TiDB는 MySQL 호환성을 갖춘 구조화된 데이터 관리에 뛰어납니다. 하이브리드 워크로드를 지원하고 외부 도구를 통해 비정형 데이터를 통합할 수 있으므로 관계형 및 벡터 데이터 관리가 혼합되어 필요한 환경에 적합합니다. 하지만 이러한 유연성에는 벡터별 작업을 위한 추가 구성이 따릅니다.
Neo4j: Neo4j는 그래프 데이터 모델링에 뛰어나며, 고도로 연결된 반정형 데이터를 관리하는 데 이상적입니다. 네이티브 벡터 검색 기능은 관계를 탐색하고 그래프 구조를 처리하는 강점을 보완합니다. 엔터티 간의 의미적 이해와 연결이 필요한 추천 시스템, 사기 탐지 또는 지식 그래프와 같은 애플리케이션에 적합합니다.
확장성과 성능
TiDB: TiDB는 분산 아키텍처를 통해 수평 확장이 가능합니다. 자동 샤딩은 데이터가 노드 전반에 고르게 분산되도록 보장하므로 대규모 워크로드에 적합합니다. 하지만 고성능 벡터 검색에는 외부 라이브러리 튜닝과 TiDB 아키텍처와의 최적 통합 보장이 필요할 수 있습니다.
Neo4j: Neo4j의 벡터 검색 성능은 유사한 벡터 간의 연결을 구조화하여 쿼리 시간을 줄이는 HNSW 그래프를 통해 최적화됩니다. 양자화와 같은 기능은 쿼리 정확도를 유지하면서 메모리를 절약하는 데 도움이 됩니다. Neo4j는 그래프 워크로드에 잘 확장되지만, 매우 큰 벡터 데이터셋을 관리하려면 신중한 리소스 계획이 필요할 수 있습니다.
유연성과 사용자 지정
TiDB: SQL 호환성과 기존 MySQL 기반 애플리케이션과의 통합을 통해 유연합니다. 벡터 쿼리와 관계형 쿼리를 결합할 수 있으므로 둘 다 필요한 애플리케이션에 적합합니다. 하지만 사용자 지정은 통합된 벡터 라이브러리의 기능에 의존하는 경우가 많습니다.
Neo4j: 그래프 기반 애플리케이션에 대해 높은 수준의 사용자 지정이 가능하며, Neo4j는 개발자가 성능과 정확도의 균형을 맞추기 위해 벡터 인덱싱 매개변수를 조정할 수 있도록 합니다. 그래프 쿼리에 벡터 검색을 통합할 수 있으므로 의미적 관계에 의존하는 애플리케이션에 고유한 이점을 제공합니다.
통합과 생태계
TiDB: TiDB는 MySQL 도구 및 생태계와 잘 통합되므로 이미 SQL 기반 워크플로에 있는 팀에게 자연스러운 선택입니다. 벡터 검색에는 외부 플러그인이 필요하지만, 더 넓은 MySQL 생태계와의 호환성 덕분에 도입이 더 쉽습니다.
Neo4j: Neo4j의 통합 기능은 그래프 중심 생태계에서 강력하며, AI/ML 워크플로에 대한 지원도 좋습니다. 하나의 환경에서 그래프와 벡터 작업을 처리할 수 있으므로 AI 기반 애플리케이션에 큰 이점이 됩니다.
사용 편의성
TiDB: MySQL에 익숙하다면 TiDB의 학습 곡선은 더 낮습니다. 하지만 벡터 검색을 설정하려면 사용되는 외부 라이브러리를 이해해야 하므로 복잡성이 추가될 수 있습니다.
Neo4j: Neo4j의 그래프 쿼리 언어(Cypher)는 SQL 사용자에게 더 가파른 학습 곡선을 가지지만, 네이티브 벡터 검색은 사용하기 쉽고 TiDB에 비해 외부 설정이 덜 필요합니다.
비용
TiDB: 비용은 분산 노드 수와 통합된 벡터 라이브러리의 추가 라이선스 또는 운영 비용에 따라 달라집니다. 관리형 서비스도 제공되지만 전체 비용이 증가합니다.
Neo4j: Neo4j의 비용은 그래프 워크로드의 규모와 필요한 기능에 따라 달라집니다. 벡터 검색의 경우 네이티브 구현은 TiDB가 타사 도구에 의존하는 것에 비해 오버헤드가 낮습니다.
보안
TiDB: SQL 기반 보안 기능, 암호화, 접근 제어, 인증을 제공합니다. 벡터 작업의 보안은 사용되는 외부 라이브러리에 따라 달라집니다.
Neo4j: 그래프 및 벡터 데이터에 대한 암호화와 세분화된 접근 제어와 같은 내장 보안 기능을 제공합니다. 벡터 검색을 핵심 플랫폼에 통합하므로 보안 관리가 단순화됩니다.
TiDB를 사용해야 하는 경우
TiDB는 트랜잭션 및 분석 워크로드 모두를 갖춘 대규모 분산 데이터 관리가 필요한 애플리케이션에 적합합니다. HTAP를 통해 구조화된 데이터와 외부 통합을 통한 반정형 또는 비정형 데이터를 관리할 수 있습니다. 사용 사례가 벡터 검색을 SQL 쿼리와 결합하거나 벡터 작업을 기존 MySQL 호환 환경에 통합하는 것이라면, TiDB는 유연하고 확장 가능한 솔루션입니다. 분산 시스템 전반에서 강력한 일관성과 확장성이 중요한 시나리오에 완벽합니다.
Neo4j를 사용해야 하는 경우
Neo4j는 그래프 데이터 모델을 기반으로 하며 엔터티 간의 관계를 탐색하기 위한 고급 기능이 필요한 애플리케이션에 적합합니다. 그래프 쿼리와 통합된 네이티브 벡터 검색은 추천 시스템, 지식 그래프 또는 사기 탐지 시스템과 같은 AI 기반 애플리케이션을 구축하는 데 완벽합니다. 의미론적 이해와 고도로 연결된 데이터셋에서 연결 관계를 찾는 데 집중한다면, 벡터 인덱싱을 갖춘 Neo4j의 그래프 중심 접근 방식이 고유한 장점입니다. 그래프 탐색과 유사도 검색을 결합하는 것은 연결된 데이터 탐색을 우선시하는 워크로드에 효율적입니다.
요약
TiDB와 Neo4j는 서로 다른 사용 사례를 위한 것이며, 각각 다른 영역에서 뛰어납니다. TiDB의 강점은 하이브리드 트랜잭션 및 분석 처리, 분산 확장성, MySQL 호환성에 있으므로 벡터 검색이 필요한 SQL 중심 애플리케이션에 좋은 선택입니다. Neo4j의 그래프 기반 아키텍처와 네이티브 벡터 인덱싱은 관계와 의미론적 인사이트를 우선시하는 애플리케이션에 완벽합니다. 사용 사례에 따라 둘 중 하나를 선택하세요. 벡터 검색을 갖춘 견고한 분산 SQL 기능이 필요한지, 아니면 벡터 검색을 연결된 데이터 워크플로에 통합하는 그래프 데이터베이스가 필요한지 판단해야 합니다. 결정하려면 데이터 유형, 워크로드 패턴 및 성능 요구 사항을 평가하세요.
TiDB와 Neo4j에 대한 개요를 얻으려면 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 핵심이 될 것입니다.
오픈 소스 VectorDBBench를 사용하여 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 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 성능을 개선하는 데 전념하는 개발자 커뮤니티에 의해 활발히 유지 관리되고 있습니다.
벤치마크 결과를 재현하거나 자체 데이터셋에 대한 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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