전통적인 데이터베이스의 한계

최근 개발자들이 PostgreSQL, MySQL, MongoDB와 같은 전통적인 데이터베이스에서 벗어나 새로운 대안을 모색하는 경향이 증가하고 있습니다. 이는 다양한 데이터 처리 요구사항과 성능 향상을 위한 노력의 일환입니다. 이러한 변화의 주요 요인과 함께, 새로운 대안으로 주목받는 데이터베이스를 소개합니다.

전통적인 데이터베이스의 한계

1. 데이터 다양성 증가: 현대 애플리케이션은 정형 데이터뿐만 아니라 비정형 데이터, 예를 들어 이미지, 비디오, 텍스트 등 다양한 형태의 데이터를 처리해야 합니다. 기존의 관계형 데이터베이스는 이러한 비정형 데이터 처리에 한계를 보일 수 있습니다.
2. 확장성 문제: 대규모 데이터와 높은 트래픽을 처리하기 위해서는 수평적 확장이 용이한 데이터베이스가 필요합니다. 그러나 일부 전통적인 데이터베이스는 이러한 확장성 측면에서 제약이 있을 수 있습니다.
3. 특정 기능의 부족: 예를 들어, PostgreSQL과 같은 데이터베이스는 JSON 데이터를 처리할 수 있지만, NoSQL 데이터베이스만큼의 유연성과 성능을 제공하지 않을 수 있습니다.

새로운 데이터베이스 대안

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이러한 한계를 극복하기 위해, 개발자들은 특정 용도에 최적화된 전문 데이터베이스를 도입하고 있습니다. 그 중 하나가 Milvus로, AI 및 머신러닝 애플리케이션을 위한 확장 가능한 벡터 데이터베이스입니다.

Milvus: AI 및 머신러닝을 위한 벡터 데이터베이스

Milvus는 대규모 벡터 데이터의 효율적인 저장과 검색을 위해 설계된 오픈 소스 데이터베이스로, 특히 이미지 검색, 추천 시스템, 자연어 처리와 같은 분야에서 활용됩니다.

주요 특징:

• 효율적인 유사성 검색: 고차원 벡터 공간에서 빠른 최근접 이웃 검색을 지원하여, 대규모 데이터셋에서도 높은 성능을 제공합니다.
• 확장성: 분산 아키텍처를 통해 수평적 확장이 가능하며, 대규모 데이터 처리에 적합합니다.
• 다양한 인덱싱 알고리즘 지원: HNSW, IVF 등 다양한 인덱싱 알고리즘을 지원하여, 사용 사례에 맞게 선택할 수 있습니다.

Python 예제:

from pymilvus import connections, FieldSchema, CollectionSchema, DataType, Collection

# Milvus에 연결
connections.connect("default", host="localhost", port="19530")

# 필드 정의
fields = [
    FieldSchema(name="id", dtype=DataType.INT64, is_primary=True, auto_id=True),
    FieldSchema(name="embedding", dtype=DataType.FLOAT_VECTOR, dim=128)
]

# 스키마 정의
schema = CollectionSchema(fields, "벡터 임베딩 저장용 컬렉션")

# 컬렉션 생성
collection = Collection("example_collection", schema)

# 데이터 삽입
import numpy as np

data = [
    [i for i in range(1000)],  # id
    [np.random.random(128).tolist() for _ in range(1000)]  # embedding
]

collection.insert(data)

# 인덱스 생성
index_params = {
    "index_type": "IVF_FLAT",
    "params": {"nlist": 128},
    "metric_type": "L2"
}

collection.create_index("embedding", index_params)

# 검색
search_params = {"metric_type": "L2", "params": {"nprobe": 10}}
vectors_to_search = [np.random.random(128).tolist() for _ in range(5)]
results = collection.search(vectors_to_search, "embedding", search_params, limit=5)

for result in results:
    print(f"ID: {result.id}, 거리: {result.distance}")

이러한 새로운 데이터베이스 솔루션은 특정 용도에 최적화되어 있어, 전통적인 데이터베이스의 한계를 보완하고 있습니다. 개발자들은 프로젝트의 요구사항에 맞게 이러한 대안을 고려함으로써, 데이터 처리 효율성과 성능을 향상시킬 수 있습니다.