2023년 최고의 10개 벡터 데이터베이스 분석: 완벽한 리뷰

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Jennie Rose

Published on 2023. 11. 10.

벡터 데이터베이스는 더 이상 데이터 과학자와 데이터베이스 관리자들 사이에서만 논의되는 특정 주제가 아닙니다. 2023년을 맞이하며, 이미지, 오디오, 텍스트와 같은 복잡한 데이터 유형을 처리하는 모두의 초점이 되었습니다. 그렇다면 정확히 벡터 데이터베이스란 무엇이며, 왜 그렇게 많은 관심을 받고 있는 것일까요?

이 기사에서는 벡터 데이터베이스의 실체를 알아보고, 그들의 장단점을 분석하고, 주변에 있는 분위기를 공개할 것입니다. 또한, 오픈 소스 옵션에 특히 초점을 맞춘 2023년 최고의 9개 벡터 데이터베이스를 독점적으로 알아볼 것입니다. 그러면, 시작해봅시다!

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벡터 데이터베이스란 무엇인가요?

벡터 데이터베이스는 전통적인 데이터베이스가 처리하기 어려운 복잡한 데이터 유형을 다루기 위해 설계된 특수한 유형의 데이터베이스입니다. 데이터를 테이블에 저장하는 표준 관계형 데이터베이스와 달리, 벡터 데이터베이스는 수학적 벡터를 사용하여 데이터를 나타냅니다. 이로써 이미지, 오디오 파일, 텍스트 콘텐츠와 같은 고차원 데이터를 효율적으로 관리하고 검색할 수 있게 됩니다.

벡터 데이터베이스는 높은 차원의 데이터 검색을 위해 k-NN (k-Nearest Neighbors)과 같은 알고리즘을 사용합니다. 또한, 양자화와 파티셔닝과 같은 기술을 사용하여 검색 성능을 최적화합니다. 벡터 데이터베이스에서 유사한 이미지를 검색하는 샘플 프롬프트는 다음과 같습니다:

SELECT * FROM images WHERE VECTOR_SEARCH(image_vector, target_vector) < 0.2;

이 샘플 프롬프트에서 VECTOR_SEARCH는 image_vector와 target_vector 사이의 유사도를 계산하는 함수입니다. < 0.2는 유사도 임계값을 지정합니다.

왜 벡터 데이터베이스는 다른가요?

• 고차원 데이터 처리: 전통적인 데이터베이스는 고차원 데이터를 처리할 수 없습니다. 벡터 데이터베이스는 수학적 벡터를 사용하여 복잡한 데이터 유형을 처리하기 쉽게 합니다.

• 빠른 검색 기능: 벡터 데이터베이스의 두드러진 특징 중 하나는 빠른 유사성 검색 기능을 제공하는 것입니다. 예를 들어, 이미지가 주어지면 벡터 데이터베이스는 각 항목을 스캔하지 않고도 데이터베이스 내에서 유사한 이미지를 빠르게 찾아낼 수 있습니다.

• 확장성: 데이터가 증가함에 따라 성능 저하 없이 확장할 수 있는 데이터베이스의 필요성은 중요한 문제입니다. 벡터 데이터베이스는 확장성을 고려하여 설계되어 대용량 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다.

벡터 데이터베이스 분석: 분위기와의 일치는?

출시된 기술이라면, 벡터 데이터베이스도 상당한 분위기에 휩싸여 있습니다. 많은 사람들이 이들이 데이터베이스 분야를 혁신시킨 NoSQL 움직임을 연상시키면서 이들을 데이터베이스 기술의 다음 큰 흐름이라고 주장합니다. 그런데 이 모든 주장들이 얼마나 사실적일까요? 여러분은 어떤 점을 조심해야 할까요?

벡터 데이터베이스의 까다로운 진실: 적응해야 할까요?

이 모든 주장이 완전히 근거없는 것은 아닙니다. 벡터 데이터베이스는 전통적인 데이터베이스와 비교하여 고차원이며 복잡한 데이터를 처리하는 데 필수적인 독특한 기능을 제공합니다. 그러나 호밀하지 않아도 되는 관점을 가져야 합니다. 모든 벡터 데이터베이스가 기대했던 광범위한 기능을 충족하지는 않으며, 어떤 데이터베이스는 강력한 기능보다는 마케팅에 더 집중하고 있을 수도 있습니다.

이러한 사항을 인지함으로써, 여러분은 분위기를 파악하고 더 신중한 결정을 내릴 수 있게 됩니다. 항상 마케팅 선동을 넘어서 실제 기능과 제한 사항을 깊이 있게 살펴보는 것을 기억하세요.

벡터 데이터베이스의 장점과 단점

이미지, 오디오, 텍스트와 같은 복잡한 데이터 유형을 처리할 수 있는 능력으로 인해 벡터 데이터베이스는 차츰씩 인기를 얻고 있습니다. 그러나 그들의 장점과 한계를 이해하는 것이 중요합니다.

202에서 고려할 만한 최고의 벡터 데이터베이스 10가지

2023년 최고의 오픈 소스 벡터 데이터베이스

1. Faiss

• 시작 가격: 무료 (오픈 소스)
• 평점: 4.7/5
• 장점:
  • CUDA를 통한 뛰어난 GPU 가속
  • 수십억 개의 벡터 지원
  • IVFADC, PQ, HNSW와 같은 다양한 알고리즘 옵션 제공
• 단점:
  • 벡터 양자화 전문 지식 필요
  • 단일 노드 배포에 제한됨

기술적 세부 사항: Faiss (opens in a new tab)는 인버티드 파일 세그먼터 (IVF) 및 스칼라 양자화기 (SQ)와 같은 다양한 인덱싱 기술을 사용하여 효율적인 유사도 검색을 수행합니다. 또한 배치 쿼리 처리와 다중 GPU 간 병렬화도 지원합니다. 이 라이브러리는 L2 거리와 내적 유사도 모두에 최적화되어 있어 다양한 사용 사례에 유연하게 대응할 수 있습니다.

Faiss 벡터 데이터베이스 GitHub: https://github.com/facebookresearch/faiss (opens in a new tab)

2. Annoy (근사 최근접 이웃 오 예)

• 시작 가격: 무료 (오픈 소스)
• 평점: 4.5/5
• 장점:
  • 공간을 나무로 분할하는 데에 포레스트 오브 트리를 활용
  • 대규모 데이터에 대한 메모리 매핑 파일 지원
  • 쿼리의 접근 복잡도는 (O(\log N))입니다.
• 단점:
  • Angular, Euclidean, Manhattan 및 Hamming 유사도 측정에 제한됨
  • 분산 컴퓨팅에 대한 네이티브 지원이 없음

기술적 세부 사항: Annoy 벡터 데이터베이스 (opens in a new tab)는 각 벡터에 대해 이진 트리를 구축하여 공간을 반으로 나누어 줍니다. 이 트리들은 가장 가까운 이웃 검색을 효율적으로 수행하는 데에 사용됩니다. 또한 다중 스레드로 구축 시간을 처리하고 대용량 유사도 검색을 위해 나중에 메모리 매핑할 수 있는 인덱스를 저장할 수 있습니다.

Annoy 벡터 데이터베이스 GitHub: https://github.com/spotify/annoy (opens in a new tab)

3. NMSLIB (비메트릭 공간 라이브러리)

• 시작 가격: 무료 (오픈 소스)
• 평점: 4.6/5
• 장점:
  • 코사인, 자카드, 레벤슈타인과 같은 다양한 거리 측정 지원
  • 검색을 위해 계층적으로 탐색 가능한 소형 세계(HNSW) 그래프 사용
  • 밀집 및 희소 데이터 벡터 모두에 최적화됨
• 단점:
  • 포괄적인 알고리즘 옵션으로 인해 학습 곡선이 가파름
  • 커뮤니티 지원 및 문서화가 제한적임

기술적 세부 사항: NMSLIB 벡터 데이터베이스 (opens in a new tab)는 VP-트리, SW-그래프 및 HNSW와 같은 고급 알고리즘을 사용하여 인덱싱합니다. 또한 근사 최근접 이웃 (ANN) 검색을 지원하여 쿼리 성능과 정확성 사이의 균형을 유지할 수 있습니다. 이 라이브러리는 낮은 지연 시간과 높은 처리량 성능에 최적화되어 실시간 애플리케이션에 적합합니다.

NMSLIB 벡터 데이터베이스 GitHub: https://github.com/nmslib/nmslib (opens in a new tab)

상용 벡터 데이터베이스: 혹평에 가치가 있는가?

4. Milvus

• 시작 가격: 무료 (오픈 소스)
• 평점: 4.2/5
• 장점:
  • 확장성: 초당 수십억 개의 벡터를 처리하는 데 지연 시간이 걸립니다.
  • 거리 측정: 유클리디언, 코사인, 자카드와 같은 거리 측정을 지원합니다. IVF_FLAT, IVF_PQ, HNSW와 같은 인덱스 유형도 지원합니다.
• 단점:
  • 데이터 형식: 지리공간 및 날짜시간 형식을 지원하지 않음
  • 백업: 내장된 백업 시스템 없음
  • 인증: 일관성 없는 보안 기능
  • MySQL 또는 SQLite와 같은 추가 구성 요소로 메타데이터 저장이 필요함
  • 트랜잭션 지원이 제한적이며 ACID에 준하는 애플리케이션에 적합하지 않음

Milvus의 장점: Milvus는 클라우드 네이티브 환경에 맞춰 설계되었으며 수평 확장을 지원합니다. 효율적인 데이터 검색을 위해 트리 기반 및 해시 기반 인덱싱 방법을 결합하는 하이브리드 인덱스 시스템을 사용합니다. 또한 벡터 가지치기 및 쿼리 필터링을 지원하여 더 복잡한 검색 조건에 대응할 수 있습니다.

Milvus의 단점: Milvus는 오픈 소스이고 확장 가능하지만 한계가 있습니다. 지리공간 및 날짜시간과 같은 고급 데이터 유형을 지원하지 않습니다. 이는 지리정보시스템(GIS) 및 시계열 분석과 같은 응용 프로그램에서 중요한 빈틈입니다. 또한 중요한 결함인 내장된 백업 시스템이 없습니다. OAuth 및 LDAP와 같은 보안 기능의 일관성 없는 구현도 우려사항입니다.

5. Pinecone

• 시작 가격: 월 30달러부터 시작
• 평점: 3.9/5
• 장점:
  • 완전히 관리되는 서비스
  • 내장된 데이터 버전 관리 및 롤백 기능
  • 다중 테넌시 지원
• 단점:
  • 비용: 대규모 배포에 대해 비용이 급증할 수 있으며 데이터 크기에 따라 기하급수적으로 늘어날 수 있습니다.
  • 기능 제한: 조인, 트랜잭션 또는 고급 인덱싱이 없음
  • 문서화: 기술 문서가 부족함
  • 관리되는 특성으로 인한 제한적인 사용자 정의

Pinecone의 장점: Pinecone은 밀집 및 희소 벡터에 최적화된 독자적인 벡터 인덱싱 알고리즘을 사용합니다. 확장성을 위해 분산된 샤드 아키텍처를 사용하며 쉬운 통합을 위해 RESTful API를 제공합니다. 그러나 소스 코드 접근이 불가능하므로 확장하거나 사용자 정의 기능을 추가하고자 하는 사용자에게는 제한이 될 수 있습니다.

Pinecone의 단점: Pinecone은 대규모 데이터 세트에 대한 높은 비용이 따르는 상용 특성을 갖고 있습니다. 복잡한 데이터 작업에 필수적인 조인 및 트랜잭션을 지원하지 않습니다. 기술 문서의 부족은 제품이 광고효과에 부합하지 않을 수 있다는 신호로 작용합니다.

6. Zilliz

• 시작 가격: 맞춤 가격
• 평점: 3.7/5
• 장점:
• REST API: 기존 애플리케이션과의 쉬운 통합을 지원합니다.
  • 속성 검색: 기본 속성 검색 작업을 지원합니다.
  • 클라우드 기반: 운영 부담 없이 확장성을 제공합니다.
• 단점:
  • 비용: 데이터 크기에 따라 지수적으로 가격이 증가합니다.
  • 제한된 기능: 조인, 트랜잭션 또는 고급 인덱싱이 지원되지 않습니다.
  • 문서화: 기술 문서가 부족합니다.
  • 지리적과 날짜 시간과 같은 고급 데이터 유형의 부재입니다.

Zilliz의 장점: Zilliz는 IVF_SQ8 및 NSG를 포함한 다양한 인덱싱 알고리즘을 사용하며, 빠른 쿼리 처리를 위해 GPU 가속을 지원합니다. 또한 SQL과 유사한 쿼리 언어를 제공하여 더 복잡한 검색 조건을 처리할 수 있습니다. 그러나 고가용성 기능에 대한 투명성 부족은 중요한 업무용 애플리케이션에 적합성에 대한 의문을 제기합니다.

Zilliz의 단점: Zilliz는 조인 및 트랜잭션과 같은 필수 기능을 갖추지 않아 신뢰할 수 없는 심각한 애플리케이션에는 적합하지 않습니다. 데이터 복제 및 자동 장애 조치와 같은 고가용성 기능의 부재는 리스크입니다. 백업 시스템이 부족하여 데이터 복구에 추가 리소스가 필요합니다.

벡터 데이터베이스 평가하는 방법

더 자세한 내용은 이 GitHub 리포지토리 (opens in a new tab)에서 제공하는 도구를 벡터 데이터베이스의 벤치마킹으로 사용할 수 있습니다.

2023년 최고의 오픈 소스 벡터 데이터베이스 대체제

7. Qdrant: 커뮤니티의 선택

• 시작 가격: 무료 (오픈 소스)
• 평점: 4.5/5

장점:

• 로컬 및 클라우드 기반: 배포 옵션 둘 다 제공하여 유연성을 제공합니다.
• 인메모리 모드: 컨테이너를 실행하지 않고도 테스트할 수 있습니다.
• 이전 툴에서의 이주: 다른 툴로의 이주가 많이 이루어지고 있습니다.

단점:

• 문서화: 더 포괄적인 가이드가 필요할 수 있습니다.
• 커뮤니티 규모: 다른 오픈 소스 옵션과 비교하여 커뮤니티 규모가 작습니다.
• 기능 집합: 아직 성장 중이며 일부 고급 기능이 부족할 수 있습니다.

기술적 세부 정보: Qdrant (opens in a new tab)는 로컬 및 클라우드 기반 옵션을 모두 제공하여 유연한 선택을 제공합니다. 그러나 커뮤니티 규모가 작고 더 포괄적인 문서화가 필요할 수 있습니다. 인기를 얻고 있지만 기능 집합은 여전히 성장 중이며 일부 고급 옵션이 없을 수 있습니다.

Qdrant 링크: https://qdrant.tech/ (opens in a new tab)

8. Cassandra/AstraDB: 확장성의 제왕

시작 가격: 무료 티어 제공 평점: 4.3/5

장점:

• 확장성: 높은 처리량을 감당하는 데 알려져 있습니다.
• 로컬 및 클라우드 기반: 배포 옵션 둘 다 가능합니다.
• 산업 인정: 수년간 산업에서 지위를 유지하고 있습니다.

단점:

• 복잡성: 새로운 사용자에게는 러닝 커브가 높습니다.
• 비용: 무료 티어에는 제한이 있으며 가격이 증가할 수 있습니다.
• 벡터 지원: 원래 벡터 데이터를 위해 설계되지 않아 일부 기능이 부족할 수 있습니다.

기술적 세부 정보: Apache Cassandra (opens in a new tab)/DataStax AstraDB (opens in a new tab)는 확장성에 우수한 성능을 발휘하지만 러닝 커브가 높습니다. 무료 티어를 제공하지만 제한 사항에 빠르게 도달하여 비용이 증가할 수 있습니다. 또한 원래 벡터 데이터를 위해 설계되지 않았으므로 특정한 기능이 부족할 수 있습니다.

Apache Cassandra: https://cassandra.apache.org (opens in a new tab) DataStax AstraDB: https://www.datastax.com/products/datastax-astra (opens in a new tab)

9. MyScale DB: SQL 파워하우스로서의 Pinecone 대체제

시작 가격: 넉넉한 무료 티어 평점: 4.1/5

장점:

• SQL 지원: 모든 데이터 작업을 위한 완전한 및 확장된 SQL 지원
• 속도: 빠른 작업을 위한 클라우드 네이티브 OLAP 데이터베이스 아키텍처
• 구조적 및 벡터화된 데이터: 하나의 데이터베이스에서 둘 다 관리

단점:

• 신생 제품: 상대적으로 신생 제품으로 커뮤니티 지원이 부족할 수 있습니다.
• 문서화: 더 많은 기술 가이드가 필요할 수 있습니다.
• 복잡성: SQL 지식이 필요하며 모든 사용자에게 적합하지 않을 수 있습니다.

기술적 세부 정보: MyScale DB (opens in a new tab)는 넉넉한 무료 티어와 완전한 SQL 지원을 제공하여 SQL에 익숙한 사용자에게 강력한 선택지입니다. 상대적으로 신생 제품이기 때문에 커뮤니티 지원이 부족하고 더 많은 기술 문서가 필요할 수 있습니다.

MyScale DB: https://myscale.com (opens in a new tab)

10. SPTAG (Space Partition Tree and Graph)

• 시작 가격: 무료 (오픈 소스)
• 평점: 4.3/5
• 장점:
  • Microsoft에서 개발되어 신뢰성을 보장합니다.
  • 고속 k-NN 검색 기능
  • 수십억 개의 벡터 데이터를 위해 최적화되었습니다.
• 단점:
  • 제한된 커뮤니티 지원
  • 문서화가 다른 오픈 소스 옵션보다 충분하지 않습니다. Technical Details: SPTAG (opens in a new tab)은 KD 트리와 Ball 트리를 사용하여 인덱싱을 수행하며, 빠른 k-NN 검색을 가능하게 합니다. 대규모 데이터베이스에 최적화되어 있으며 수십억 개의 벡터를 효율적으로 처리할 수 있습니다. 이 알고리즘은 멀티스레드 검색과 일괄적인 쿼리 처리도 지원합니다.

SPTAG GitHub: https://github.com/microsoft/SPTAG (opens in a new tab)

자주 묻는 질문들

주요 벡터 데이터베이스는 무엇인가요?

2023년 현재 주요 벡터 데이터베이스로 Faiss, Annoy, NMSLIB, Milvus, Pinecone, Zilliz, Elasticsearch, Weaviate, Jina, SPTAG이 있습니다.

무료 벡터 데이터베이스가 있나요?

네, Faiss, Annoy, NMSLIB, Milvus, Weaviate, Jina, SPTAG과 같이 자유롭고 오픈소스인 여러 벡터 데이터베이스가 있습니다.

Pinecone이 최고의 벡터 DB인가요?

Pinecone은 완전히 관리되는 서비스를 제공하고 사용하기 쉽지만, "최고"인지는 개별적인 요구에 따라 다릅니다. 이는 오픈소스가 아니며 대규모 배포에는 비용이 많이 들 수 있습니다.

어떻게 벡터 데이터베이스를 선택해야 하나요?

벡터 데이터베이스를 선택하는 것은 작업하는 데이터 종류, 프로젝트 규모, 예산 등 다양한 요소에 따라 달라집니다. Faiss와 Annoy와 같은 오픈소스 옵션은 더 많은 통제와 사용자 정의가 필요한 경우에 우수한 선택지이며, Pinecone과 같은 관리되는 서비스는 사용 편의성에 초점을 둔 경우에 적합할 수 있습니다.

결론

벡터 데이터베이스는 복잡하고 고차원 데이터를 처리하는 데 필수적인 도구입니다. 벡터 데이터베이스는 효율적인 유사도 검색과 확장성과 같은 많은 장점을 제공하지만, 독자적인 한계점도 가지고 있습니다. Faiss와 Annoy와 같은 오픈소스 옵션은 탁월한 성능과 유연성을 제공하지만, 학습 곡선이 가파를 수도 있습니다. 반면, Pinecone과 같은 상용 옵션은 사용 편의성을 제공하지만 비용이 발생할 수 있습니다. 따라서, 필요에 가장 적합한 벡터 데이터베이스를 선택하기 위해 장단점을 신중하게 고려하는 것이 중요합니다.

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