TiDB vs Vearch: AI 앱에 적합한 벡터 데이터베이스 선택하기
벡터 데이터베이스란 무엇인가요?
TiDB와 Vearch를 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 대규모 언어 모델 (LLMs)의 성능을 향상시키는 기법인 검색 증강 생성(RAG)에서도 중요한 역할을 하며, 외부 지식을 제공해 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 기존 데이터베이스.
TiDB는 벡터 검색을 애드온으로 제공하는 기존 데이터베이스이며, Vearch는 벡터 데이터베이스입니다. 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 데이터베이스처럼 수평 확장성을 제공하므로, 트랜잭션 및 분석 워크로드를 모두 처리하는 데 매우 유연합니다.
TiDB의 핵심 강점 중 하나는 단일 데이터베이스에서 트랜잭션(OLTP) 및 분석(OLAP) 워크로드를 처리할 수 있게 하는 HTAP 아키텍처로, 별도 시스템의 필요성을 줄여줍니다. 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 향상시키기 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 갖춰지면 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 TiDB가 벡터 검색과 관계형 데이터베이스 기능을 모두 필요로 하는 복잡한 애플리케이션에 적합하게 하며, 다양한 데이터 관리 요구에 대한 포괄적인 솔루션을 제공합니다.
Vearch란 무엇인가요? 개요 및 핵심 기술
Vearch는 빠르고 효율적인 유사도 검색이 필요한 AI 애플리케이션을 구축하는 개발자를 위한 도구입니다. 이는 강화된 데이터베이스와 같지만, 일반 데이터를 저장하는 대신 많은 최신 AI 기술을 구동하는 까다로운 벡터 임베딩을 처리하도록 만들어졌습니다.
Vearch의 가장 멋진 점 중 하나는 하이브리드 검색입니다. 벡터로 검색할 수 있고(유사한 이미지나 텍스트를 찾는다고 생각하면 됩니다), 숫자나 텍스트 같은 일반 데이터로도 필터링할 수 있습니다. 따라서 “이 제품과 비슷한 제품을 찾되, 전자제품 카테고리이고 500달러 미만인 것만” 같은 복잡한 검색을 수행할 수 있습니다. 속도도 빠릅니다 - 수백만 개의 벡터로 구성된 코퍼스에서 밀리초 단위로 검색하는 수준입니다.
Vearch는 사용자의 필요에 맞춰 성장하도록 설계되었습니다. 여러 컴퓨터가 함께 작업하는 팀과 같은 클러스터 구성을 사용합니다. 메타데이터 관리부터 데이터 저장 및 계산까지 서로 다른 작업을 처리하는 다양한 유형의 노드(master, router 및 partition server)가 있습니다. 이를 통해 Vearch는 데이터가 증가해도 확장 가능하고 안정적으로 유지될 수 있습니다. 더 많은 데이터나 트래픽을 처리하기 위해 별다른 어려움 없이 더 많은 머신을 추가할 수 있습니다.
개발자를 위해 Vearch는 작업을 더 쉽게 해주는 몇 가지 유용한 기능을 제공합니다. 인덱스에 데이터를 실시간으로 추가할 수 있어 검색 결과가 항상 최신 상태로 유지됩니다. 단일 문서에서 여러 벡터 필드를 지원하므로 복잡한 데이터에 유용합니다. 빠른 개발과 테스트를 위한 Python SDK도 있습니다. Vearch는 인덱싱 방법(IVFPQ 및 HNSW)에 유연하며 CPU와 GPU 버전을 모두 지원하므로 특정 하드웨어와 사용 사례에 맞게 최적화할 수 있습니다. 추천 시스템, 유사 이미지 검색 또는 빠른 유사도 매칭이 필요한 모든 AI 앱을 구축하든, Vearch는 이를 효율적으로 구현할 수 있는 도구를 제공합니다.
주요 차이점
검색 성능 및 방법론
TiDB는 플러그인을 통해 벡터 검색 기능이 있는 SQL을 사용하므로 익숙하지만 추가 설정이 필요합니다. HTAP 아키텍처는 하나의 시스템에서 트랜잭션 및 분석 워크로드를 처리합니다.
Vearch는 유사도 검색을 위해 특화된 벡터 인덱싱 방법(IVFPQ 및 HNSW)을 사용합니다. 수백만 개의 벡터를 밀리초 단위로 처리할 수 있으며 벡터 유사도와 기존 필터링을 결합한 하이브리드 검색을 지원합니다.
데이터 관리
TiDB는 MySQL 호환 시스템을 통해 구조화된 데이터에 강합니다. 노드 간 데이터를 자동 샤딩하고 ACID 준수를 제공합니다. 벡터 데이터에는 추가 구성이 필요합니다.
Vearch는 벡터 임베딩을 네이티브로 처리하고 문서당 여러 벡터 필드를 지원합니다. 실시간 업데이트를 허용하며 벡터 데이터를 일반 메타데이터와 결합합니다.
확장성
TiDB는 자동 샤딩을 통해 수평 확장되며, 모든 데이터(일반 및 벡터)가 노드에 분산됩니다. 확장 중에도 강한 일관성을 유지합니다.
Vearch는 서로 다른 기능을 위한 특화된 노드(master, router, partition server)를 갖춘 분산 아키텍처를 사용합니다. CPU 및 GPU 배포를 모두 지원합니다.
통합
TiDB는 MySQL 생태계에 잘 맞고 표준 SQL 도구와 프레임워크를 지원합니다. 벡터 검색에는 외부 라이브러리가 필요합니다.
Vearch는 직접 통합을 위한 Python SDK와 REST API를 제공합니다. AI 애플리케이션과 잘 작동하지만 기존 데이터베이스 작업에는 사용자 지정 통합이 필요할 수 있습니다.
설정 및 유지관리
TiDB는 MySQL 지식이 필요하지만 익숙한 데이터베이스 패턴을 따릅니다. 벡터 검색 설정에는 추가 전문 지식이 필요합니다.
Vearch는 벡터 검색 사용 사례에 중점을 두며 해당 사용 사례에 대해 간단한 설정을 제공합니다. 클러스터 상태 모니터링 도구를 포함합니다.
비용
TiDB는 완전한 데이터베이스이기 때문에 더 많은 리소스를 소비할 수 있습니다. 일반 데이터베이스와 벡터 검색 모두에 대한 비용을 고려하세요.
Vearch는 벡터 작업에 특화해 최적화되어 있어, 순수 벡터 검색 워크로드에는 더 적은 리소스가 필요할 수 있습니다.
각각을 선택해야 하는 경우
전통적인 데이터베이스 작업과 벡터 검색을 모두 처리할 수 있는 하이브리드 솔루션이 필요할 때 TiDB를 선택하세요. ACID 준수를 유지하면서 벡터 검색을 추가하려는, 이미 MySQL을 사용 중인 회사나, 벡터 유사도 검색과 함께 복잡한 SQL 쿼리가 필요한 애플리케이션에 적합합니다. TiDB는 트랜잭션 데이터와 추천 시스템을 결합하는 전자상거래 플랫폼이나, 분석 처리와 유사도 매칭이 모두 필요한 금융 서비스와 같은 사용 사례에 좋습니다.
벡터 유사도 검색 성능과 확장성이 주요 초점일 때 Vearch를 선택하세요. 이미지 유사도 검색 엔진, 추천 시스템 또는 자연어 처리 애플리케이션처럼 빠른 벡터 작업이 필요한 AI 중심 애플리케이션에 더 적합합니다. Vearch는 실시간 벡터 검색 업데이트가 필요하고 복잡한 SQL 작업이 필요하지 않은 경우에 적합합니다.
요약
TiDB와 Vearch는 서로 다른 목적을 위한 것입니다: TiDB는 벡터 검색을 갖춘 분산 SQL 데이터베이스이고, Vearch는 고성능 벡터 유사도 검색을 위한 것입니다. 필요에 따라 선택하세요 - 벡터 검색과 함께 완전한 데이터베이스 기능이 필요하다면 TiDB를, 최소한의 데이터베이스 작업으로 벡터 유사도 검색이 필요하다면 Vearch를 선택하세요.
TiDB와 Vearch의 개요를 파악하려면 이 글을 읽어보되, 이를 평가하려면 사용 사례에 기반해 평가해야 합니다. 이에 도움이 될 수 있는 도구 중 하나는 벡터 데이터베이스 비교를 위한 오픈 소스 벤치마킹 도구인 VectorDBBench입니다. 결국, 분산 데이터베이스 시스템에서 벡터 검색에 대한 이 두 가지 강력하지만 서로 다른 접근 방식 중 하나를 결정하려면, 자체 데이터셋과 쿼리 패턴을 사용한 철저한 벤치마킹이 핵심이 될 것입니다.
오픈 소스 VectorDBBench를 사용해 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 사용자가 자체 데이터셋을 사용해 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 있어, 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 repository에서 VectorDBBench를 다운로드하세요.
VectorDBBench Leaderboard에서 주류 벡터 데이터베이스의 성능을 간단히 살펴보세요.
벡터 데이터베이스 평가에 대해 자세히 알아보려면 다음 블로그를 읽어보세요.
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