벡터 데이터베이스와 그래프 데이터베이스: 차이점 및 유사점

벡터 데이터베이스란 무엇인가요?

A 벡터 데이터베이스 는 일반적으로 머신러닝 모델에 의해 생성되는 데이터의 고차원 벡터 표현을 저장, 색인 및 검색하도록 설계된 데이터베이스의 한 유형입니다. 임베딩이라고도 하는 이러한 벡터는 텍스트, 이미지, 오디오, 동영상과 같은 비정형 데이터의 의미적 의미를 포착합니다. 정확한 매칭을 사용하는 대신, 벡터 데이터베이스는 k-NN(k-근접 이웃)과 같은 기술을 사용하여 유사도 검색을 수행하여 벡터 공간에서 근접성을 기반으로 가장 관련성이 높은 결과를 찾습니다.

벡터 데이터베이스의 장점과 한계

벡터 데이터베이스는 최신 AI 애플리케이션에 매우 적합하지만, 다른 기술과 마찬가지로 장단점이 있습니다. 강점과 한계를 이해하면 언제 어떻게 효과적으로 사용할지 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다.

혜택

• • 가장 가까운 이웃(ANN) 근사치 검색: 계층 탐색 가능한 작은 세계(HNSW), 반전 파일(IVF), 제품 정량화(PQ) 같은 효율적인 인덱싱 기술을 사용해 유사한 벡터를 지연 시간이 짧은 방식으로 검색할 수 있습니다.
  • 고차원 데이터 지원: 수백 또는 수천 개의 차원을 가진 벡터 임베딩을 저장하고 쿼리하는 데 최적화되어 있습니다.
  • 의미론적 유사성 검색: 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전 또는 오디오 모델의 임베딩을 사용하여 컨텍스트 인식 검색을 용이하게 합니다.
  • 수평적 확장성: 다양한 벡터 데이터베이스 샤딩 지원 대규모 데이터 세트와 높은 쿼리 처리량을 처리하기 위한 분산 인덱싱을 지원합니다.
  • AI/ML 파이프라인과 통합: 임베딩 생성 도구(예: OpenAI, 허깅 페이스, 텐서플로우) 및 실시간 추론 워크플로와 함께 작동하도록 설계되었습니다.

제한 사항

• • 종속성 포함: 고품질의 모델 생성 임베딩을 입력으로 사용해야 하며, 성능은 해당 벡터의 품질과 관련성에 따라 달라집니다.
  • 복잡한 배포: 벡터 인덱싱 설정, 지연 시간-정확도 트레이드오프 관리, 모델 추론 파이프라인 통합은 시스템 복잡성을 증가시킬 수 있습니다.
  • 제한된 관계형 쿼리: 일반적으로 관계형 데이터베이스나 그래프 데이터베이스에서 처리하는 복잡한 조인, 트랜잭션 무결성 또는 엔티티 관계에는 적합하지 않습니다.
  • 색인 조정이 필요합니다: ANN 방법은 정확도와 지연 시간의 균형을 맞추기 위해 매개변수(예: 리콜, efSearch, nProbe)의 미세 조정이 필요할 수 있습니다.
  • 진화하는 표준: 기존 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)에서 볼 수 있는 성숙한 에코시스템, 쿼리 언어, 상호 운용성이 부족합니다.

벡터 데이터베이스 사용 사례

벡터 데이터베이스는 정확한 일치보다는 데이터의 의미나 유사성을 이해해야 하는 애플리케이션에 사용됩니다. 이러한 사용 사례에는 일반적으로 다음이 포함됩니다. 비정형 데이터를 사용하여 텍스트, 이미지, 오디오 또는 비디오와 같이 머신러닝 모델에 의해 생성된 벡터 임베딩에 의존합니다. 아래에서 이에 대해 자세히 살펴보겠습니다:

• • 시맨틱 검색: 키워드가 겹치지 않더라도 개념적으로 유사한 문서에 사용자 쿼리를 일치시켜 문맥 인식 검색을 지원합니다.
  • 추천 시스템: 벡터 임베딩을 비교하여 유사한 행동 또는 문맥 패턴을 가진 항목을 찾아 제품, 콘텐츠 또는 사용자를 추천합니다.
  • 이미지 및 동영상 검색: 컴퓨터 비전 모델을 사용하여 미디어 파일에서 추출한 특징 벡터를 비교하여 시각적으로 유사한 이미지 또는 비디오 프레임을 찾습니다.
  • NLP 애플리케이션: 언어 모델 임베딩을 저장하고 검색하여 챗봇, 질의응답 시스템, 콘텐츠 분류를 강화합니다.
  • 이상 징후 감지: 주어진 벡터가 정상 패턴에서 얼마나 벗어나는지 측정하여 고차원 데이터에서 이상값을 식별합니다.
  • 개인화 엔진: 사용자 행동 벡터를 분석하고 유사한 프로필이나 선호도에 매핑하여 맞춤화된 경험을 제공합니다.

벡터 데이터베이스 예제

벡터 데이터베이스는 특정 성능 요구 사항, 확장성 및 AI 도구와의 통합에 맞게 조정된 기능을 제공합니다. 다음은 가장 널리 사용되는 몇 가지 데이터베이스입니다:

• • 솔방울: 실시간, 저지연 유사도 검색을 위해 구축된 완전 관리형 클라우드 네이티브 벡터 데이터베이스입니다. 자동 인덱싱, 수평적 확장, AI/ML 파이프라인과의 긴밀한 통합을 제공합니다.
  • Weaviate: 다음을 기본적으로 지원하는 오픈 소스 벡터 데이터베이스입니다. 하이브리드 검색, GraphQL 및 통합 ML 모델을 통한 자동 벡터화를 지원합니다.
  • Milvus: 대규모, 고처리량의 유사도 검색에 최적화된 확장성이 뛰어난 오픈 소스 벡터 데이터베이스입니다. 여러 인덱싱 전략을 지원하며 Towhee 벡터 파이프라인과 통합됩니다.
  • FAISS(Facebook AI 유사성 검색): 고밀도 벡터의 효율적인 유사도 검색과 클러스터링을 위해 Meta에서 개발한 라이브러리입니다. 그 자체로는 완전한 데이터베이스는 아니지만 연구 및 프로덕션 환경에서 일반적으로 사용됩니다.
  • 카우치베이스: 분산된 NoSQL 데이터베이스 최근 추가된 벡터 검색 기능을 통해 사용자는 단일 플랫폼에서 기존 문서 쿼리와 고성능 시맨틱 검색을 결합할 수 있습니다.
  • Qdrant: 클라우드와 엣지 환경 모두를 위해 설계된 오픈 소스 벡터 검색 엔진입니다. 강력한 API 지원, 빠른 성능, 인기 있는 ML 프레임워크와의 통합으로 잘 알려져 있습니다.

이러한 각 도구는 클라우드 네이티브의 단순성부터 사용자 정의 가능한 인덱싱에 이르기까지 다양한 강점을 제공하므로 시맨틱 검색, 추천, 실시간 개인화 같은 AI 기반 애플리케이션에 적합합니다.

그래프 데이터베이스란 무엇인가요?

그래프 데이터베이스는 노드, 에지 및 속성이 있는 그래프 구조를 사용하여 데이터 간의 관계를 저장하고 탐색하도록 설계된 NoSQL 데이터베이스의 한 유형입니다. 노드는 엔티티(예: 사람 또는 제품)를 나타내고, 에지는 엔티티 간의 관계('구매' 또는 '연결')를 정의하며, 속성은 관련 메타데이터를 저장합니다. 이러한 구조를 통해 복잡하고 상호 연결된 데이터를 효율적으로 쿼리할 수 있으므로 그래프 데이터베이스는 소셜 네트워크, 사기 탐지 및 추천 엔진과 같은 사용 사례에 이상적입니다.

그래프 데이터베이스의 장점과 한계

그래프 데이터베이스는 관계가 많은 쿼리가 필요한 애플리케이션에 적합하며, 다음과 같은 애플리케이션에 적합합니다. 유연한 데이터 모델. 많은 장점이 있지만 다른 유형의 데이터베이스와 마찬가지로 모든 사용 사례에 적합하지 않을 수도 있습니다.

혜택

• • 효율적인 관계 탐색: 성능 저하 없이 심층적으로 연결된 데이터를 탐색하고 쿼리하는 데 최적화되어 있습니다.
  • 유연한 스키마: 경직된 테이블 구조 없이 동적으로 진화하는 데이터 모델을 만들 수 있습니다.
  • 직관적인 데이터 모델링: 그래프 구조는 실제 관계를 밀접하게 반영하므로 데이터 모델을 더 쉽게 설계하고 이해할 수 있습니다.
  • 강력한 쿼리 언어: Cypher 및 Gremlin과 같은 언어를 사용하면 복잡한 관계에 대해 표현력 있고 효율적인 쿼리를 수행할 수 있습니다.
  • 특정 사용 사례에 이상적입니다: 소셜 네트워크와 같은 시나리오에서 탁월합니다, 지식 그래프, 추천 엔진 및 사기 탐지.

제한 사항

• • 모든 워크로드에 이상적인 것은 아닙니다: 트랜잭션 작업이나 평면적인 표 형식의 데이터에는 관계형 데이터베이스보다 효율성이 떨어집니다.
  • 대규모 분석에 대한 지원이 제한적입니다: 그래프 데이터베이스는 기존의 분석 쿼리 및 대규모 집계에 어려움을 겪을 수 있습니다.
  • 더 가파른 학습 곡선: 그래프 이론과 전문 쿼리 언어에 익숙해야 합니다.
  • 생태계 성숙도: 공급업체에 따라 관계형 및 문서 데이터베이스에 비해 더 작은 에코시스템과 도구가 제공됩니다.
  • 확장성 문제: 일부 그래프 데이터베이스는 수평적 확장 및 분산 아키텍처로 인해 어려움을 겪습니다.

그래프 데이터베이스 사용 사례

그래프 데이터베이스는 고도로 연결된 데이터와 동적 관계를 포함하는 애플리케이션에 특히 적합합니다. 복잡한 구조를 모델링하고 탐색할 수 있기 때문에 기존 데이터베이스가 부족한 다양한 최신 사용 사례에 이상적입니다.

• • 소셜 네트워크: 그래프 데이터베이스는 사용자 연결을 효율적으로 모델링하고 쿼리하여 친구 추천 및 영향력 분석과 같은 기능을 지원합니다.
  • 추천 엔진: 사용자 간 상호 작용과 유사성 경로를 실시간으로 분석하여 개인화된 제안을 제공합니다.
  • 사기 탐지: 그래프 구조는 개체 간의 숨겨진 관계를 노출하여 의심스러운 패턴과 이상 징후를 식별합니다.
  • 지식 그래프: 이러한 시스템은 다양한 데이터 소스를 통합하고 연결하여 시맨틱 검색과 풍부한 데이터 탐색을 가능하게 합니다.
  • 네트워크 및 IT 운영: 그래프는 인프라 종속성을 매핑하여 실시간 영향 분석 및 근본 원인 식별을 지원합니다.
  • 공급망 및 물류: 물류 네트워크를 그래프로 모델링하면 최적화된 라우팅, 병목 현상 감지, 중단 예측이 가능합니다.
  • ID 및 액세스 관리(IAM): 그래프는 사용자, 역할 및 리소스 전반에서 권한 구조를 명확히 하고 위험한 액세스 경로를 감지합니다.

그래프 데이터베이스 예제

그래프 데이터베이스는 개체 간의 관계를 저장하고 탐색하기 위해 특별히 고안된 것입니다. 다음은 업계 전반에서 가장 잘 알려진 그래프 데이터베이스 기술입니다:

• • Neo4j: 가장 널리 채택된 그래프 데이터베이스 중 하나인 Neo4j는 다음을 지원합니다. 산 규정 준수 사이퍼 쿼리 언어를 사용하여 복잡하고 연결된 데이터를 관리합니다. 추천 엔진, 사기 탐지, 네트워크 분석에 이상적입니다.
  • 아마존 넵튠: 속성 그래프(Gremlin) 및 시맨틱 그래프(SPARQL/RDF) 모델을 모두 지원하는 AWS의 완전 관리형 그래프 데이터베이스 서비스입니다. 지연 시간이 짧은 쿼리 성능을 갖춘 그래프 기반 애플리케이션을 대규모로 구축하는 데 사용됩니다.
  • OrientDB: 그래프와 문서 데이터 모델을 통합하는 다중 모델 데이터베이스입니다. 하이브리드 접근 방식을 채택하고 있어 관계가 풍부한 데이터와 유연한 문서 저장소가 모두 필요한 애플리케이션에 적합합니다.
  • ArangoDB: 하나의 엔진에서 그래프, 문서, 키 값 저장을 지원하는 네이티브 다중 모델 데이터베이스입니다. 그래프를 빠르게 탐색할 수 있으며 실시간 분석과 개인화된 추천이 필요한 애플리케이션에 이상적입니다.
  • TigerGraph: 규모에 맞는 성능으로 잘 알려진 TigerGraph는 딥링크 분석용으로 설계되어 실시간 사기 탐지, 공급망 최적화, 기업 지식 그래프와 같은 사용 사례를 지원합니다.
  • 야누스그래프: 대규모 그래프 처리를 처리하도록 구축된 오픈 소스 분산형 그래프 데이터베이스입니다. Apache Cassandra, HBase, Elasticsearch와 같은 빅 데이터 플랫폼과 통합되며 높은 확장성과 내결함성이 필요한 시나리오에서 널리 사용됩니다.

그래프 데이터베이스는 복잡한 관계를 대규모로 드러낼 수 있으므로 특히 컨텍스트와 연결을 이해하는 것이 중요한 최신 데이터 아키텍처에서 없어서는 안 될 필수 요소입니다.

벡터와 그래프 데이터베이스 비교

벡터 데이터베이스와 그래프 데이터베이스는 모두 복잡한 표 형식이 아닌 데이터를 처리하도록 설계되었지만, 각기 다른 용도로 사용되며 다양한 워크로드에 최적화되어 있습니다. 벡터 데이터베이스는 이미지나 텍스트 임베딩과 같은 비정형 데이터에 대한 유사성 검색을 지원하는 반면, 그래프 데이터베이스는 개체 간의 관계를 표현하고 쿼리하는 데 중점을 둡니다. 아래 표는 두 데이터베이스의 주요 차이점을 강조하고 있습니다:

벡터 데이터베이스는 유사한 콘텐츠를 식별하는 방법을 제공하고, 그래프 데이터베이스는 해당 콘텐츠가 어떻게 연결되어 있는지에 대한 심층적인 인사이트를 제공합니다. 이 두 가지를 함께 사용하면 컨텍스트와 의미 이해를 결합한 지능형 애플리케이션을 구현할 수 있습니다.

벡터 데이터베이스와 그래프 데이터베이스의 유사점

벡터 데이터베이스와 그래프 데이터베이스는 서로 다른 아키텍처와 사용 사례에도 불구하고 몇 가지 주요 유사점을 공유합니다. 두 데이터베이스 모두 복잡하고 차원이 높거나 관계가 풍부한 데이터를 처리함으로써 기존의 관계형 데이터베이스를 뛰어넘도록 설계되었습니다. 이러한 유사성 덕분에 최신 AI, 검색 및 추천 시스템에서 필수적인 구성 요소로 사용되고 있습니다.

표 형식이 아닌 데이터 지원

두 데이터베이스 모두 비관계형 데이터 구조를 관리하도록 구축되었습니다. 벡터 데이터베이스는 비정형 데이터의 임베딩을 처리하고 그래프 데이터베이스는 행과 열에 맞지 않는 엔티티 관계를 관리합니다.

고급 쿼리 기능

SQL 기반 시스템과 달리 벡터 및 그래프 데이터베이스는 벡터에서 가장 가까운 이웃 검색, 그래프에서 다중 홉 탐색과 같은 특수 쿼리를 지원하여 더 깊은 인사이트와 패턴을 발견할 수 있습니다.

AI 및 머신 러닝 워크플로우에서 사용

벡터 데이터베이스와 그래프 데이터베이스는 모두 AI 파이프라인에 자주 통합됩니다. 벡터는 모델에서 학습된 특징을 나타내는 반면, 그래프는 추론, 종속성, 지식 표현을 모델링할 수 있습니다.

규모에 맞는 고성능

두 가지 유형의 데이터베이스는 모두 수백만 개의 임베딩을 검색하거나 상호 연결된 엔티티의 큰 그래프를 탐색하는 등 대규모 데이터와 짧은 지연 시간의 쿼리 성능을 위해 설계되었습니다.

유연한 스키마 설계

스키마가 없거나 유연한 데이터 모델을 지원하므로 시간이 지남에 따라 필요에 따라 애플리케이션을 개선하고 다양한 데이터 유형으로 작업하기가 더 쉬워집니다.

벡터 데이터베이스와 그래프 데이터베이스 중에서 선택하는 방법

벡터 데이터베이스와 그래프 데이터베이스 중 어떤 것을 선택할지는 데이터의 특성, 실행해야 하는 쿼리 유형, 애플리케이션의 목표에 따라 달라집니다. 각 데이터베이스는 서로 다른 유형의 문제를 해결하는 데 탁월하므로 각 데이터베이스의 강점을 이해하면 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

벡터 데이터베이스를 사용하는 경우:

• • 애플리케이션은 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 유형의 비정형 데이터에 대한 유사성 검색에 의존합니다.
  • 머신러닝 임베딩을 사용하거나 시맨틱 검색, 추천 또는 RAG와 같은 기능을 강화하는 작업을 하고 있습니다.
  • 고차원 공간에서 빠르고 확장 가능한 ANN 쿼리가 필요합니다.
  • 엔티티 간의 명시적인 관계보다는 콘텐츠 유사성에 초점을 맞추고 있습니다.

그래프 데이터베이스를 사용하는 경우:

• • 데이터는 서로 밀접하게 연결되어 있으므로 엔티티(예: 사람, 제품, 이벤트) 간의 관계를 이해해야 합니다.
  • 다음이 필요한 애플리케이션을 구축하고 있습니다. 멀티홉 쿼리사기 탐지, 소셜 네트워크 분석, 지식 그래프 등 다양한 분야에 활용할 수 있습니다.
  • 명확한 의미론과 트래버스 로직으로 실제 연결을 모델링해야 합니다.
  • 쿼리에는 기존 데이터베이스에서 표현하기 어려운 패턴, 경로 또는 종속성 체인이 포함됩니다.

다음과 같은 경우 둘 다 사용하세요:

• • 예를 들어 벡터 검색으로 유사한 문서를 검색한 다음 그래프를 사용하여 해당 문서가 다른 문서와 어떻게 연관되어 있는지 탐색하는 등 의미적 유사성과 관계적 맥락을 결합하고 싶을 수 있습니다.
  • 다음과 같이 이해와 추론이 모두 필요한 AI 시스템을 구축하고 있습니다. 대화형 상담원개인화된 검색 또는 지식 증강 애플리케이션을 사용할 수 있습니다.

궁극적으로는 해결하고자 하는 문제와 일치하는 것을 선택해야 합니다. 유사점을 찾아야 하는 경우 벡터 데이터베이스가 적합합니다. 사물이 어떻게 연결되어 있는지 알아내야 한다면 그래프 데이터베이스가 더 적합합니다. 많은 최신 애플리케이션에서 이 두 가지를 결합하는 것이 가장 강력한 솔루션을 제공합니다.

데이터베이스 간의 차이점과 유사점에 대해 더 잘 이해하셨기를 바랍니다. 더 자세히 알아보고 싶다면 아래에서 관련 자료를 검토해 보세요:

• • 벡터 검색 가이드 - 블로그
  • 벡터 임베딩이란 무엇인가요? - 블로그
  • 벡터 유사도 검색이란 무엇인가요? - 블로그
  • 벡터 검색 소개 - 문서

자주 묻는 질문

그래프 데이터베이스는 벡터 데이터베이스와 같은 건가요? 아니요, 그래프 데이터베이스와 벡터 데이터베이스는 동일하지 않습니다. 그래프 데이터베이스는 엔티티 간의 관계를 저장하고 쿼리하는 반면, 벡터 데이터베이스는 유사성 검색을 위해 고차원 벡터 임베딩을 저장합니다.

그래프와 벡터의 차이점은 무엇인가요? 그래프는 엔티티와 그 관계를 나타내는 노드와 에지로 구성된 데이터 구조입니다. 벡터는 다차원 공간에서 데이터 포인트를 나타내는 숫자 배열로, 머신 러닝과 유사도 검색에 자주 사용됩니다.

그래프 저장소와 벡터 저장소의 차이점은 무엇인가요? 그래프 저장소는 노드와 에지를 사용해 데이터 간의 관계를 관리하는 데 최적화되어 있습니다. 벡터 스토어는 코사인 거리 또는 유클리드 거리와 같은 유사성 메트릭을 기반으로 벡터 임베딩을 저장하고 검색하도록 설계되었습니다.

벡터 데이터베이스와 Neo4j의 차이점은 무엇인가요? Neo4j는 관계 탐색에 탁월한 그래프 데이터베이스인 반면, 벡터 데이터베이스는 벡터로 표현되는 이미지, 텍스트, 오디오와 같은 비정형 데이터에 대한 ANN 검색에 중점을 둡니다.

벡터 데이터베이스와 그래프 데이터베이스를 사용할 수 있나요? 예, 벡터 유사성 검색과 관계 기반 추론을 결합하여 벡터 데이터베이스를 사용하여 유사한 항목을 찾고 그래프 데이터베이스를 사용하여 문맥 관계를 탐색하는 등 두 가지를 함께 사용할 수 있습니다.