TiDB vs Vald: AI 앱에 적합한 벡터 데이터베이스 선택하기
벡터 데이터베이스란 무엇인가요?
TiDB와 Vald를 비교하기 전에, 먼저 벡터 데이터베이스의 개념을 살펴보겠습니다.
벡터 데이터베이스는 비정형 데이터의 수치적 표현인 고차원 벡터를 저장하고 쿼리하도록 특별히 설계되었습니다. 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 고급 데이터 분석과 검색을 가능하게 합니다.
벡터 데이터베이스의 일반적인 사용 사례에는 전자상거래 제품 추천, 콘텐츠 탐색 플랫폼, 사이버 보안의 이상 탐지, 의료 이미지 분석, 자연어 처리(NLP) 작업이 포함됩니다. 또한 대규모 언어 모델 (LLMs)의 성능을 향상시키는 기술인 검색 증강 생성(RAG)에서도 중요한 역할을 합니다. 이는 외부 지식을 제공하여 AI 환각과 같은 문제를 줄입니다.
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 포함된 전통적인 데이터베이스.
TiDB는 벡터 검색을 애드온으로 갖춘 전통적인 데이터베이스이고 Vald는 벡터 데이터베이스입니다. 이 글에서는 이들의 벡터 검색 기능을 비교합니다.
TiDB: 개요 및 핵심 기술
PingCAP에서 개발한 TiDB는 하이브리드 트랜잭션 및 분석 처리(HTAP) 기능을 제공하는 오픈소스 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 통합할 수 있게 합니다. 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 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 합니다.
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 기능을 모두 필요로 하는 복잡한 애플리케이션에 적합하게 만들며, 다양한 데이터 관리 요구에 대한 포괄적인 솔루션을 제공합니다.
Vald: 개요 및 핵심 기술
Vald는 방대한 양의 벡터 데이터를 매우 빠르게 검색하기 위한 강력한 도구입니다. 수십억 개의 벡터를 처리하도록 구축되었으며, 요구 사항이 커져도 쉽게 확장할 수 있습니다. Vald의 멋진 점은 유사한 벡터를 찾기 위해 NGT라는 초고속 알고리즘을 사용한다는 것입니다.
Vald의 가장 뛰어난 기능 중 하나는 인덱싱을 처리하는 방식입니다. 일반적으로 인덱스를 구축할 때는 모든 것이 중단되어야 합니다. 하지만 Vald는 똑똑합니다. 인덱스를 여러 머신에 분산하므로 인덱스가 업데이트되는 동안에도 검색이 계속될 수 있습니다. 게다가 Vald는 인덱스 데이터를 자동으로 백업하므로 문제가 발생해도 모든 것을 잃을까 걱정할 필요가 없습니다.
Vald는 다양한 설정에 잘 맞게 통합되는 데 뛰어납니다. 데이터가 들어오고 나가는 방식을 사용자 지정할 수 있어 gRPC와 잘 작동하게 만들 수 있습니다. 또한 클라우드에서 원활하게 실행되도록 구축되어 필요할 때 컴퓨팅 파워나 메모리를 쉽게 추가할 수 있습니다. Vald는 데이터를 여러 머신에 분산하여 엄청난 양의 정보를 처리하는 데 도움이 됩니다.
Vald가 가진 또 다른 유용한 기능은 인덱스 복제입니다. 각 인덱스의 복사본을 서로 다른 머신에 저장합니다. 즉, 한 머신에 문제가 생겨도 검색은 여전히 제대로 작동할 수 있습니다. Vald는 이러한 복사본의 균형을 자동으로 맞추므로 사용자가 걱정할 필요가 없습니다. 이 모든 점은 Vald를 방대한 벡터 데이터를 빠르고 안정적으로 검색해야 하는 개발자에게 견고한 선택지로 만듭니다.
주요 차이점
검색 방법론
TiDB는 외부 라이브러리와 플러그인을 통해 벡터 검색을 통합합니다. 이러한 통합을 통해 하이브리드 트랜잭션 및 분석(HTAP) 모드에서 벡터화된 데이터 처리가 가능합니다. TiDB의 주요 초점은 SQL에 있지만, 벡터 검색은 외부 구성에 의존합니다. 벡터 검색을 관계형 쿼리와 결합할 수 있는 능력은 벡터 유사성과 SQL 기반 분석을 모두 필요로 하는 애플리케이션에 적합하게 만듭니다.
반면 Vald는 벡터 검색을 위해 구축되었습니다. 고속 유사성 검색에 최적화된 NGT(Neighborhood Graph and Tree) 알고리즘을 사용합니다. 이 핵심 알고리즘은 대규모 벡터 데이터셋을 처리하도록 설계되어 Vald를 벡터 중심 애플리케이션을 위한 전용 솔루션으로 만듭니다. 인덱싱 중에도 검색할 수 있어 실시간 애플리케이션에서 우위를 제공합니다.
데이터
TiDB의 분산 SQL 아키텍처는 정형, 반정형 및 비정형 데이터를 처리할 수 있습니다. SQL 호환성은 강력한 일관성을 보장하고 고급 트랜잭션 워크플로를 지원합니다. 벡터 데이터의 경우 TiDB의 처리는 외부 플러그인에 의존하며, 이는 유연성을 더하지만 일부 사용 사례에서는 복잡할 수 있습니다.
Vald는 비정형 벡터 데이터를 위해 설계되었습니다. 동적 인덱싱과 분산 스토리지를 지원하므로 확장 가능하고 중복성을 갖춥니다. Vald는 정형 또는 트랜잭션 데이터를 위해 설계된 것이 아니므로 TiDB보다 더 집중된 목적을 가집니다.
확장성과 성능
TiDB는 수평 확장성에 강점이 있습니다. 자동 샤딩 기능은 노드 전반에 데이터를 분산할 수 있으며 OLTP 및 OLAP 워크로드 모두에 대해 높은 읽기 및 쓰기 처리량을 처리할 수 있습니다. 하지만 대규모 벡터 데이터의 경우 성능은 통합된 벡터 검색 도구의 기능에 따라 달라집니다.
Vald는 벡터 데이터에 대해 확장성이 뛰어납니다. 여러 노드에 벡터를 분산하고 복제와 동적 로드 밸런싱을 사용하여 수십억 개의 벡터를 처리합니다. Vald의 인덱싱과 검색은 데이터가 증가해도 성능을 유지하므로 대규모 벡터 검색에 좋은 선택입니다.
유연성과 사용자 지정
TiDB는 데이터 모델링, 쿼리 실행 및 MySQL 호환 생태계에서 많은 유연성을 제공합니다. 벡터 검색을 SQL 쿼리와 결합할 수 있는 능력은 복잡한 데이터 상호작용이 필요한 애플리케이션에 강력한 기능입니다. 하지만 벡터 검색을 활성화하기 위해 외부 라이브러리가 필요하다는 점은 기본 제공 사용자 지정 기능을 제한합니다.
Vald는 벡터 전용 작업에 대해 높은 수준의 사용자 지정이 가능합니다. gRPC 통합과 여러 입출력 파이프라인 지원을 통해 개발자는 특정 워크플로에 맞게 기능을 조정할 수 있습니다. 관계형 데이터를 위해 설계된 것은 아니지만, 벡터 중심 아키텍처는 해당 영역에서 타의 추종을 불허하는 유연성을 제공합니다.
통합 및 생태계
TiDB는 MySQL 기반 도구 및 프레임워크와 잘 통합되므로 이미 MySQL 생태계에 투자한 팀에 적합합니다. 하이브리드 기능을 통해 트랜잭션 및 분석 워크로드 전반에서 통합이 가능합니다.
Vald는 클라우드 네이티브 환경과 잘 통합되도록 설계되었습니다. Kubernetes 네이티브 아키텍처를 통해 컨테이너화된 설정에서 쉽게 배포하고 확장할 수 있습니다. Vald의 클라우드 제공업체 호환성은 AI 및 ML 워크플로를 위한 생태계 통합을 강화합니다.
사용 편의성
TiDB의 MySQL 호환성은 SQL 데이터베이스에 익숙한 팀이 쉽게 학습할 수 있게 합니다. 광범위한 문서와 커뮤니티 지원은 도입에 도움이 됩니다. 하지만 벡터 검색 기능을 설정하려면 추가 노력이 필요합니다.
Vald의 벡터 검색 설계는 유사도 검색에 집중하는 개발자가 쉽게 학습할 수 있게 합니다. 클라우드 네이티브 아키텍처와 강력한 백업 및 복제 기능은 유지보수와 확장을 쉽게 만듭니다.
비용
TiDB의 비용은 복잡성에 따라 달라집니다. SQL 기반 작업은 효율적이지만, 벡터 검색 통합은 리소스 및 관리 비용을 증가시킵니다. 관리형 서비스 옵션은 운영 오버헤드를 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.
Vald의 비용 효율성은 전문화에서 나옵니다. 벡터 검색에 최적화되어 있어 리소스가 고속 인덱싱과 쿼리에 집중됩니다. 클라우드 네이티브 배포는 필요에 따른 비용 효율적인 확장도 가능하게 합니다.
보안
TiDB는 암호화, 인증 및 접근 제어를 포함한 엔터프라이즈급 보안 기능을 갖추고 있습니다. 이는 높은 데이터 보안이 필요한 애플리케이션에 중요합니다.
Vald는 장애 허용성을 위한 인증 및 데이터 복제를 제공합니다. 하지만 보안은 범용 데이터베이스 작업이 아니라 벡터 검색 애플리케이션에 초점을 맞추고 있습니다.
각각을 사용해야 할 때
TiDB
TiDB는 하이브리드 데이터 관리에 가장 적합한 선택입니다. 대규모 정형 또는 반정형 데이터를 포함하고 벡터 검색을 포함해야 하는 사용 사례가 있다면, TiDB의 HTAP 아키텍처와 SQL 지원은 완전한 솔루션입니다. 트랜잭션 및 분석 워크로드가 공존해야 하는 환경에 특히 적합합니다.
Vald
Vald는 고성능 벡터 검색이 주요 요구사항인 시나리오에 가장 적합합니다. 애플리케이션이 추천 시스템, 이미지 검색 또는 AI/ML 워크플로와 같이 대규모 데이터셋 전반의 유사도 검색을 중심으로 한다면, Vald의 전문화된 아키텍처와 동적 확장 기능이 더 나은 선택이 됩니다. 또한 클라우드 네이티브 배포는 벡터 집약적인 워크로드에 더욱 적합하게 만듭니다.
요약
TiDB는 범용성, 하이브리드 트랜잭션 및 분석 처리, 벡터 검색 통합에 강점이 있습니다. Vald는 대규모 비정형 데이터에 대해 전문화되고 빠르며 안정적인 벡터 검색에 강점이 있습니다. 선택은 사용 사례에 따라 달라집니다. 벡터 검색 기능을 갖춘 범용 데이터베이스가 필요한가요, 아니면 속도와 확장성에 최적화된 벡터 검색 엔진이 필요한가요?
TiDB와 Vald의 개요를 파악하려면 이 글을 읽어보되, 이들을 평가하려면 사용 사례를 기준으로 평가해야 합니다. 이에 도움이 될 수 있는 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 사이에서 결정을 내리는 핵심이 될 것입니다.
오픈소스 VectorDBBench를 사용해 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 데이터셋으로 Milvus 및 Zilliz Cloud(관리형 Milvus)와 같은 다양한 벡터 데이터베이스 시스템을 테스트하고 비교하여 자신의 사용 사례에 맞는 시스템을 찾을 수 있습니다. VectorDBBench를 사용하면 사용자는 마케팅 주장이나 소문이 아니라 실제 벡터 데이터베이스 성능을 기반으로 의사결정을 내릴 수 있습니다.
VectorDBBench는 Python으로 작성되었으며 MIT 오픈소스 라이선스에 따라 제공되므로 누구나 자유롭게 사용, 수정, 배포할 수 있습니다. 이 도구는 기능과 성능 향상에 전념하는 개발자 커뮤니티에 의해 활발히 유지 관리되고 있습니다.
벤치마크 결과를 재현하거나 자체 데이터셋에서 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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