Weaviate vs MyScale: 필요에 맞는 올바른 벡터 데이터베이스 선택하기
AI와 데이터 기반 기술이 발전함에 따라, 애플리케이션에 적합한 벡터 데이터베이스를 선택하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다. Weaviate와 MyScale은 이 분야의 두 가지 선택지입니다. 이 글은 프로젝트에 대해 정보에 기반한 결정을 내리는 데 도움이 되도록 이러한 기술들을 비교합니다.
벡터 데이터베이스란 무엇인가요?
Weaviate와 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 핵심적인 역할을 하며, 더 발전된 데이터 분석과 검색을 가능하게 합니다.
벡터 데이터베이스의 일반적인 사용 사례에는 전자상거래 제품 추천, 콘텐츠 탐색 플랫폼, 사이버 보안의 이상 탐지, 의료 영상 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 기법입니다.
시중에는 다음을 포함한 다양한 유형의 벡터 데이터베이스가 있습니다:
- Milvus, Zilliz Cloud (완전 관리형 Milvus), Weaviate와 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.
Weaviate는 목적 특화 벡터 데이터베이스이고 MyScale은 벡터 검색 기능을 애드온으로 제공하는 전통적인 데이터베이스입니다. 이 글은 이들의 벡터 검색 기능을 비교합니다.
Weaviate: 개요 및 핵심 기술
Weaviate는 AI 애플리케이션 개발을 간소화하도록 설계된 오픈 소스 벡터 데이터베이스입니다. 내장 벡터 및 하이브리드 검색 기능, 머신러닝 모델과의 쉬운 통합, 데이터 개인정보 보호에 대한 중점을 제공합니다. 이러한 기능은 다양한 기술 수준의 개발자가 AI 애플리케이션을 더 효율적으로 만들고, 반복 개선하고, 확장하도록 돕는 것을 목표로 합니다.
Weaviate의 강점 중 하나는 빠르고 정확한 유사도 검색입니다. 대규모 데이터셋에서 벡터 검색을 가능하게 하기 위해 HNSW (Hierarchical Navigable Small World) 인덱싱을 사용합니다. Weaviate는 또한 벡터 검색을 전통적인 필터와 결합하는 것을 지원하여, 의미론적 유사도와 특정 데이터 속성을 모두 활용하는 강력한 하이브리드 쿼리를 가능하게 합니다.
Weaviate의 주요 기능은 다음과 같습니다:
- 효율적인 저장 및 검색을 위한 PQ 압축
- BM25와 벡터 검색 간 조정을 위한 alpha 매개변수가 있는 하이브리드 검색
- 개발을 용이하게 하는 임베딩 및 리랭킹용 내장 플러그인
Weaviate는 개발자가 벡터 검색을 시험해 볼 수 있는 진입점입니다. 간단한 설정과 잘 문서화된 API를 갖춘 개발자 친화적인 접근 방식을 제공합니다. GenAI 생태계와의 깊은 통합 덕분에 소규모 프로젝트나 개념 증명 작업에 적합합니다. Weaviate의 대상 사용자는 AI 애플리케이션을 구축하는 소프트웨어 엔지니어, 대규모 데이터셋을 다루는 데이터 엔지니어, 머신러닝 모델을 배포하는 데이터 과학자입니다. Weaviate는 시맨틱 검색, 추천 시스템, 콘텐츠 분류 및 기타 AI 기능을 단순화합니다.
Weaviate는 수평 확장이 가능하도록 설계되어 클러스터의 여러 노드에 데이터를 분산함으로써 대규모 데이터셋과 높은 쿼리 부하를 처리할 수 있습니다. 멀티모달 데이터를 지원하며, 사용되는 벡터화 모듈에 따라 다양한 데이터 유형(텍스트, 이미지, 오디오, 비디오)과 함께 작동합니다. Weaviate는 개발자가 데이터베이스와 상호작용하는 방식에 유연성을 제공하기 위해 RESTful 및 GraphQL API를 모두 제공합니다.
그러나 대규모 프로덕션 환경의 경우 염두에 두어야 할 몇 가지 고려 사항이 있습니다:
- 제한적인 엔터프라이즈급 보안 기능
- 수십억 개 규모의 벡터 데이터셋에서 발생할 수 있는 확장성 문제
- 새로 출시된 계층형 스토리지 옵션에 필요한 수동 관리
- 수평 확장은 Weaviate 엔지니어의 지원이 필요하며 자동으로 수행될 수 없음
이 마지막 사항은 특히 주목할 만합니다. 이는 조직이 확장 작업을 미리 계획하고 시간을 할당해야 하며, 적절한 준비 없이 시스템 한계에 근접하지 않도록 해야 함을 의미하기 때문입니다.
MyScale: 개요 및 기술
MyScale은 오픈 소스 ClickHouse 데이터베이스 위에 구축된 클라우드 기반 데이터베이스로, AI 및 머신러닝 워크로드를 위해 설계되었습니다. 구조화 데이터와 벡터 데이터, 실시간 분석 및 머신러닝을 처리할 수 있습니다. MyScale은 시계열, 벡터 검색 및 전문 검색에 중점을 두고 있어 실시간 처리와 AI 기반 인사이트에 적합합니다. ClickHouse 아키텍처를 사용함으로써 MyScale은 AI에 대해 높은 성능과 확장성을 제공합니다.
MyScale의 핵심 기능 중 하나는 네이티브 SQL 지원으로, 벡터 검색, 전문 검색 및 기존 SQL 쿼리를 하나의 시스템에 통합하여 AI 기반 쿼리를 단순화합니다. 이를 통해 여러 도구의 필요성이 줄어들고 AI에 맞게 확장 가능해집니다. MyScale은 OLAP 데이터베이스 아키텍처를 사용하여 벡터화된 데이터에 대해 작업함으로써 하나의 플랫폼에서 구조화 데이터와 벡터화된 데이터의 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 지표를 제공합니다. Euclidean distance (L2), inner product (IP), cosine similarity와 같은 일반적인 거리 지표를 지원합니다. 이 데이터베이스에는 MSTG (Multi-Scale Tree Graph), ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ 및 HNSW 등 여러 인덱싱 알고리즘이 있으며, 각각 조정할 수 있는 자체 매개변수 세트를 가지고 있습니다. MyScale의 독자적인 MSTG 벡터 엔진은 NVMe SSD를 사용하여 데이터 밀도를 높이므로 성능과 비용 측면 모두에서 전문 벡터 데이터베이스를 능가합니다.
SQL 데이터베이스, 벡터 데이터베이스 및 전문 검색 엔진의 기능을 하나의 시스템으로 결합함으로써 MyScale은 인프라 및 유지보수 비용을 줄입니다. 이러한 통합은 공동 데이터 쿼리와 분석을 가능하게 하며 AI 애플리케이션을 위한 단일 데이터 기반을 제공합니다. MyScale에는 LLM 시스템의 완전한 관측성을 위한 MyScale Telemetry도 있어 효율적으로 모니터링하고 디버깅할 수 있습니다. 데이터가 더 복잡해짐에 따라 MyScale은 최신 데이터 모달리티와 데이터베이스 규모를 처리하면서도 컴퓨팅 성능과 서로 다른 데이터 유형 간의 통합을 유지할 수 있는 미래 지향적인 솔루션입니다.
주요 차이점
벡터 검색 도구를 선택할 때 Weaviate와 MyScale의 차이점을 이해하는 것이 중요합니다. 이 비교는 개발자와 엔지니어가 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.
검색 방법론
Weaviate는 빠르고 정확한 유사도 검색을 위해 HNSW(Hierarchical Navigable Small World) 인덱싱을 사용합니다. 벡터 검색과 기존 필터를 결합하는 하이브리드 쿼리를 지원합니다. 이를 통해 의미적 유사도와 특정 데이터 속성 모두에 대해 유연한 검색이 가능합니다.
MyScale은 여러 벡터 인덱스 유형과 유사도 메트릭을 갖추고 있습니다. 유클리드 거리, 내적, 코사인 유사도와 같은 일반적인 거리 메트릭을 제공합니다. MyScale에는 MSTG(Multi-Scale Tree Graph), ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ 및 HNSW 등 여러 인덱싱 알고리즘이 있습니다. 각 알고리즘에는 조정 가능한 매개변수가 있으므로 사용 사례에 맞게 사용자 지정할 수 있습니다.
데이터
Weaviate는 구조화 및 반구조화 데이터를 처리하는 데 뛰어납니다. 멀티모달 데이터를 지원하며 사용되는 벡터화 모듈에 따라 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 데이터 유형을 다룰 수 있습니다.
MyScale은 구조화 데이터와 벡터 데이터를 모두 처리하도록 설계되었습니다. 하나의 시스템 안에 SQL 데이터베이스, 벡터 데이터베이스, 전문 검색 엔진이 통합되어 있습니다. 이러한 통합 접근 방식은 결합 데이터 쿼리와 분석을 가능하게 하며 AI 애플리케이션을 위한 단일 데이터 기반을 제공합니다.
확장성 및 성능
Weaviate는 수평 확장이 가능하며, 클러스터 내 여러 노드에 데이터를 분산합니다. 하지만 수십억 규모의 벡터 데이터셋에서는 어려움을 겪을 수 있으며, 수평 확장에는 Weaviate 엔지니어의 도움이 필요합니다.
ClickHouse 기반으로 구축된 MyScale은 고성능과 확장성을 위해 설계되었습니다. 독자적인 MSTG 벡터 엔진은 NVMe SSD를 사용해 데이터 밀도를 높이고, 성능과 비용 측면에서 전문 벡터 데이터베이스보다 더 나은 결과를 낼 수 있습니다. MyScale의 아키텍처는 대규모 데이터셋과 높은 쿼리 부하를 처리할 수 있습니다.
유연성 및 사용자 지정
Weaviate는 하이브리드 검색과 여러 데이터 유형을 통해 유연성을 제공합니다. RESTful 및 GraphQL API를 모두 제공하므로 개발자는 데이터베이스와 상호작용할 수 있는 선택지를 가집니다.
MyScale은 하나의 시스템에서 네이티브 SQL 지원, 벡터 검색, 전문 검색, 기존 SQL 쿼리를 제공합니다. 이는 쿼리를 단순화하고 여러 도구의 필요성을 줄여줍니다. 개발자는 SQL을 사용해 MyScale과 상호작용할 수 있으므로 관계형 데이터베이스를 아는 프로그래머에게 익숙합니다.
통합 및 생태계
Weaviate는 GenAI 생태계의 일부이며 AI 애플리케이션 개발에 적합합니다. 개발 프로세스를 단순화하기 위해 임베딩 및 리랭킹을 위한 내장 플러그인을 제공합니다.
MyScale은 자체 시스템 내에서 다양한 데이터 유형 간의 통합에 중점을 둡니다. LLM 시스템의 전체 관측 가능성을 위한 MyScale Telemetry를 제공하므로 AI 애플리케이션을 모니터링하고 디버그할 수 있습니다.
사용 편의성
Weaviate는 개발자 친화적이며, 설정이 간단하고 API 문서가 잘 갖춰져 있습니다. 소규모 프로젝트나 PoC 작업에 적합합니다.
MyScale의 SQL 쿼리는 SQL 경험이 있는 개발자에게 익숙할 수 있습니다. 하지만 다양한 인덱싱 알고리즘과 튜닝 옵션은 최적화를 위해 약간 더 많은 학습이 필요할 수 있습니다.
비용
둘 다 핵심은 오픈 소스이지만 운영 비용은 다릅니다. Weaviate는 매우 큰 데이터셋에서 확장성 문제가 있을 수 있으며, 경우에 따라 더 높은 비용으로 이어질 수 있습니다. MyScale은 하나의 시스템에 여러 데이터베이스 기능을 갖춤으로써 인프라 및 유지보수 비용을 줄일 수 있다고 주장합니다.
보안 기능
Weaviate에는 엔터프라이즈급 보안이 없습니다.
각각을 선택해야 하는 경우
Weaviate는 빠른 유사도 검색과 벡터 검색을 필터와 결합하는 하이브리드 쿼리가 필요한 프로젝트에 적합합니다. 특히 의미 검색, 추천 시스템 또는 콘텐츠 분류를 위해 빠른 설정과 반복이 필요한 AI 애플리케이션에 훌륭합니다. Weaviate는 멀티모달 데이터(텍스트, 이미지, 오디오, 비디오)와 AI 및 머신러닝 분야의 소규모 프로젝트나 PoC에 적합합니다. 개발자 친화적이며 GenAI 생태계의 일부이므로 데이터베이스 전문가가 될 필요 없이 벡터 검색을 추가하려는 팀에 완벽합니다.
MyScale은 구조화된 데이터, 벡터 데이터, 전체 텍스트 검색을 하나의 시스템에서 처리하는 통합된 방식이 필요한 프로젝트에 적합합니다. 복잡한 데이터에서 실시간 처리와 AI 기반 인사이트가 필요한 애플리케이션에 매우 좋습니다. MyScale의 네이티브 SQL 지원은 SQL 전문성을 갖춘 팀에 완벽하므로, 익숙한 쿼리 구조에 벡터 검색을 추가할 수 있습니다. 확장성과 성능 기능은 특히 대규모 데이터셋에 적합하므로, 고성능 분석과 머신 러닝 워크로드가 필요한 엔터프라이즈 수준 애플리케이션에 매우 좋습니다. MyScale은 LLM 시스템의 완전한 관측 가능성이 필요한 프로젝트에도 적합합니다.
결론
Weaviate는 빠른 유사도 검색, 하이브리드 쿼리, AI 생태계와의 쉬운 통합을 갖춘 사용자 친화적인 벡터 검색 접근 방식에 적합합니다. 멀티모달 데이터에 매우 좋으며 진입 장벽이 낮습니다. MyScale은 SQL 인터페이스와 복잡한 엔터프라이즈 수준 AI 및 분석 애플리케이션을 위한 고급 성능 기능을 갖춘, 확장성이 매우 높은 하나의 시스템에서 구조화된 데이터, 벡터 데이터, 전체 텍스트 검색을 통합하는 데 적합합니다. 둘 중 하나를 선택할 때는 사용 사례, 데이터 유형, 성능 요구 사항을 고려하세요. Weaviate는 다양한 데이터 유형에 대한 빠른 구현과 유연성을 원하는 팀에 적합할 수 있으며, MyScale은 대규모 데이터 처리와 AI 기반 분석을 위한 완전한 SQL 기반 솔루션이 필요한 조직에 더 적합할 수 있습니다. 결정은 팀의 전문성, 데이터의 특성, 장기적인 확장성 요구 사항과 일치해야 합니다.
이 글은 Weaviate와 MyScale에 대한 개요를 제공하지만, 특정 사용 사례를 기준으로 이러한 데이터베이스를 평가하는 것이 중요합니다. 이 과정에 도움을 줄 수 있는 도구 중 하나는 벡터 데이터베이스 성능 비교를 위해 설계된 오픈 소스 벤치마킹 도구인 VectorDBBench입니다. 궁극적으로 특정 데이터셋과 쿼리 패턴을 사용한 철저한 벤치마킹은 분산 데이터베이스 시스템에서 벡터 검색에 대한 이 두 가지 강력하지만 서로 다른 접근 방식 사이에서 정보에 기반한 결정을 내리는 데 필수적입니다.
오픈 소스 VectorDBBench를 사용하여 벡터 데이터베이스를 직접 평가하고 비교하기
VectorDBBench는 고성능 데이터 저장 및 검색 시스템, 특히 벡터 데이터베이스가 필요한 사용자를 위해 설계된 오픈 소스 벤치마킹 도구입니다. 이 도구를 사용하면 사용자는 자체 데이터셋을 사용하여 Milvus 및 Zilliz Cloud(관리형 Milvus)와 같은 다양한 벡터 데이터베이스 시스템의 성능을 테스트하고 비교하며, 자신의 사용 사례에 가장 적합한 것을 결정할 수 있습니다. VectorDBBench를 사용하면 사용자는 마케팅 주장이나 일화적 증거에 의존하기보다 실제 벡터 데이터베이스 성능을 기반으로 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.
VectorDBBench는 Python으로 작성되었으며 MIT 오픈 소스 라이선스에 따라 라이선스가 부여되어 누구나 자유롭게 사용, 수정, 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 빠르게 살펴보세요.
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