자체 컴퓨터나 서버에서 데이터베이스를 실행하려면 많은 작업을 수행해야 합니다. 백업을 처리하고, 보안 업데이트를 설치하고, 서버의 메모리가 부족하지 않도록 해야 합니다. 이를 '자체 호스팅'이라고 합니다.

관리형 데이터베이스 서비스를 사용하면 이러한 작업을 직접 수행할 필요가 없습니다. 클라우드 제공업체에 비용을 지불하여 데이터베이스를 실행합니다. 인프라 설정, 소프트웨어 최신 상태 유지, 시스템 온라인 유지 등 까다로운 작업을 관리합니다. 따라서 서버의 배관에 대해 걱정하는 대신 앱의 코드를 작성하는 데 집중할 수 있습니다.

Google 시트나 Excel과 같은 스프레드시트는 사람이 눈으로 훑어보기에는 좋지만 수천 명의 사람이 동시에 사용하려고 하면 느려지고 엉망이 됩니다. 데이터베이스는 서로 다른 방식으로 빌드됩니다. 세 가지 주요 부분으로 구성되어 있습니다.

1. 데이터: 정보 자체입니다. 텍스트(이름 및 이메일), 숫자(가격)와 같은 간단한 항목부터 이미지, AI 임베딩과 같은 복잡한 항목까지 다양합니다.
2. 쿼리: 데이터베이스에 정보를 '요청'하는 방법입니다. SQL(구조화된 쿼리 언어)과 같은 언어를 사용하여 데이터베이스에 필요한 것을 정확히 알려줍니다. 예를 들어 '지난주에 가입한 모든 사용자'를 요청할 수 있습니다.
3. 데이터베이스 관리 시스템(DBMS): 관리자 역할을 하는 소프트웨어입니다. 요청을 처리하고, 데이터의 안전을 보장하며, 정보가 저장되는 방식을 정리합니다. PostgreSQL, MySQL, MongoDB 등이 그 예시입니다.

적절한 데이터베이스를 선택하는 것은 데이터의 형태에 따라 달라집니다.

일반적으로 SQL 데이터베이스라고도 하는 관계형 데이터베이스는 정형 테이블로 데이터를 나타냅니다. 은행 거래가 완전히 성공하거나 완전히 실패하도록 보장해야 하는 경우 ACID(원자성, 일관성, 고립성, 지속성) 속성을 엄격하게 준수하는 관계형 데이터베이스를 사용하기로 결정할 수 있습니다.

NoSQL 데이터베이스는 유연성을 제공합니다. 데이터를 문서, 그래프 또는 키-값 쌍으로 저장합니다. 엄격한 스키마가 필요하지 않기 때문에 모바일 앱, 소셜 미디어 피드, 실시간 콘텐츠 관리 시스템과 같이 빠르게 움직이는 애플리케이션에 적합합니다.

가장 단순한 형태의 NoSQL 데이터베이스입니다. 데이터를 값과 쌍을 이루는 고유한 키로 저장합니다. 빠르고 간단하기 때문에 개발자는 세션 데이터를 캐싱하거나 사용자 환경설정을 저장하는 등의 작업에 이를 사용할 수 있습니다. 

마치 사전처럼 작동합니다. 키(예: 사용자 이름)와 값(예: 프로필 데이터)이 있습니다. 원하는 것을 찾기 위해 복잡한 테이블을 검색할 필요가 없기 때문에 속도가 매우 빠릅니다.

문서 데이터베이스는 유연한 형식(주로 JSON)으로 데이터를 저장합니다. 다양한 블로그 게시물에 서로 다른 속성이 있을 수 있는 콘텐츠 관리 시스템과 같이 데이터 구조가 자주 변경되는 경우에 유용할 수 있습니다.

벡터 데이터베이스는 정보를 수학적 벡터로 저장하므로 컴퓨터가 정확한 키워드만 일치시키는 것이 아니라 데이터의 '의미'를 더 잘 이해할 수 있습니다. 이 기술은 최신 생성형 AI와 검색 기능을 지원합니다.

그래프 데이터베이스는 데이터 포인트 간의 관계에 중점을 둡니다. 테이블 대신 노드와 에지로 데이터를 저장합니다. 소셜 네트워크를 예로 들어 보겠습니다. '사람'은 노드이고 '팔로우' 작업은 에지입니다. 복잡한 연결에 의존하는 추천 엔진을 빌드하는 경우 그래프 데이터베이스를 사용하면 표준 관계형 데이터베이스보다 훨씬 빠르게 이러한 연결을 쿼리할 수 있습니다.

시계열 데이터베이스는 시간별로 색인이 생성된 데이터 포인트를 저장하는 데 특화되어 있습니다. 이러한 데이터베이스는 IoT 기기의 센서 판독값, 서버 로그, 주식 시장 업데이트와 같이 타임스탬프가 찍힌 대량의 데이터를 처리하도록 빌드되었습니다. 이러한 데이터베이스는 오래된 고빈도 데이터를 가져와 더 광범위한 요약으로 압축하여 공간을 절약하는 프로세스인 '다운샘플링'에 탁월합니다.

데이터베이스를 배치할 수 있는 위치는 다음과 같습니다.

온프레미스: 자체 사무실 또는 데이터 센터의 자체 물리적 하드웨어에서 데이터베이스를 실행합니다. 이렇게 하면 완전히 제어할 수 있지만 모든 보안과 유지보수를 직접 관리해야 합니다.

하이브리드: 온프레미스와 클라우드를 혼합한 형태입니다. 보안을 위해 민감한 정보는 온프레미스에 보관하고, 대중에게 공개되는 앱 데이터는 클라우드에 보관할 수 있습니다.

클라우드: 데이터베이스가 클라우드 제공업체의 서버에 상주합니다. 앱이 갑자기 인기를 얻게 되더라도 쉽게 수직 확장할 수 있기 때문에 가장 인기 있는 옵션입니다. 클라우드 데이터베이스는 다음과 같은 여러 이점을 제공할 수 있습니다.

• 탄력성: 스토리지 또는 처리 능력을 즉시 늘릴 수 있습니다.
• 접근성: 전 세계 어디에서나 데이터베이스를 관리할 수 있습니다.
• 유지보수: 클라우드 제공업체가 기본 하드웨어, 업데이트, 보안 패치를 관리합니다.

온프레미스 설정에서 관리형 클라우드 서비스로 이동하거나 하이브리드 환경에서 완전한 클라우드 네이티브 솔루션으로 전환하는 등 배포 옵션 간에 마이그레이션할 때는 데이터 형식 변경뿐만 아니라 인프라 변경에 초점을 맞춰야 합니다. 데이터 무결성을 보장하고, 다운타임을 최소화하며, 연결 변경사항을 관리하려면 데이터베이스 마이그레이션을 신중하게 계획해야 합니다. 

과거에는 개발자가 표준 애플리케이션 데이터와 AI 데이터를 별도의 데이터베이스 사일로에 격리된 상태로 유지하는 경우가 많았습니다. 이로 인해 개발자는 데이터베이스와 별도의 AI 엔진 간에 대량의 데이터를 앞뒤로 이동해야 했고, 앱이 느려지고 유지보수가 어려워졌습니다. 오늘날의 트렌드는 통합입니다. 데이터베이스가 AI로 생성된 정보를 포함한 데이터를 동일한 위치에서 이해하고 처리하기를 원합니다.

개략적으로 최신 데이터베이스는 다음과 같은 핵심 AI 기능을 추가하여 '지능화'되고 있습니다.

• 벡터 및 시맨틱 검색: 데이터베이스는 데이터를 '벡터'(의미를 나타내는 숫자 목록)로 저장합니다. 이를 통해 앱은 키워드 일치뿐만 아니라 의미를 기반으로 결과를 찾을 수 있습니다. '개'를 검색하면 '강아지'를 찾을 수 있습니다.
• 검색 증강 생성(RAG): 데이터베이스는 AI 모델이 질문에 답하기 전에 비공개 최신 정보를 제공합니다. 이를 통해 AI는 더 정확하고 그라운딩된 답변을 제공할 수 있습니다.
• 멀티모달 기능 및 검색: 이제 데이터베이스는 텍스트, 이미지, 오디오와 같은 다양한 데이터 유형을 함께 저장하고 연결할 수 있습니다. 이러한 형식을 검색하여 특정 제품의 사진과 일치하는 텍스트 설명이나 가격을 찾을 수 있습니다.
• 자연어-SQL: '가치가 높은 모든 고객을 보여 줘'와 같은 일반적인 영어 질문을 해당 정보를 가져오는 데 필요한 정확한 코드로 변환합니다.
• 하이브리드 검색: 기존 키워드 검색과 시맨틱 검색을 결합합니다. 제품 ID와 같은 특정 용어에 대해 일치검색을 사용하면서 벡터를 사용하여 의도에 따라 관련 항목을 찾기 때문에 매우 효과적입니다.

이러한 도구를 지원하는 데이터베이스를 사용하면 하나의 쿼리에서 사용자의 이름, 기록, 환경설정을 검색할 수 있습니다. 기술 스택을 간소화하고 앱이 더 빠르고 스마트한 경험을 제공하도록 지원합니다.

다음은 특정 키워드와 시맨틱 개념을 결합하여 Python에서 하이브리드 검색을 수행하는 방법의 예시입니다.

특정 아키텍처를 선택하기 전에 다음 질문을 통해 프로젝트의 요구사항에 가장 적합한 데이터베이스 유형을 결정하세요.

현재 앱에 데이터베이스가 잘 작동하더라도 AI는 새로운 요구사항을 도입합니다. 다음 AI 기능을 빌드하기 전에 다음 질문을 통해 현재 설정이 작업을 수행할 준비가 되었는지 확인해 보세요.

• 데이터베이스에 일반 데이터와 함께 고차원 벡터 데이터를 저장할 수 있나요?
• 예: 기존 데이터베이스를 AI에 사용하여 아키텍처를 단순하게 유지할 수 있습니다.
• 아니요: 스택에 특수한 벡터 데이터베이스 또는 플러그인을 추가해야 할 수 있습니다.
• 데이터베이스에서 기본 제공 유사성 검색을 제공하나요?
• 예: 시스템이 추가 코드 없이도 '의미 있는' 일치 항목을 빠르게 찾을 수 있습니다.
• 아니요: AI가 이해할 수 있는 형태로 데이터를 변환하기 위해 별도의 '검색 레이어'를 빌드하거나 관리해야 합니다.
• 데이터베이스가 데이터를 다른 곳으로 이동하지 않고도 처리할 수 있나요?
• 예: 데이터 전송 비용을 절감하고 AI 응답의 지연 시간을 줄일 수 있습니다.
• 아니요: 데이터를 외부 AI 모델로 계속 주고받기 때문에 성능 병목 현상이 발생할 수 있습니다.
• 데이터베이스가 다양한 유형의 데이터(텍스트, 이미지, 오디오)를 한곳에서 처리할 수 있나요?
• 예: 통합된 쿼리 언어로 복잡한 '멀티모달' AI 앱을 빌드할 수 있습니다.
• 아니요: 여러 데이터베이스를 함께 연결해야 하므로 코드 유지관리가 더 어려워집니다.
• 새로운 데이터가 도착하면 데이터베이스가 얼마나 쉽게 '지식'을 업데이트할 수 있나요?
• 예: 데이터가 업데이트되면 AI 기능이 실시간 변경사항을 즉시 반영할 수 있습니다.
• 아니요: 시간이 오래 걸리는 색인 재생성을 수동으로 트리거할 때까지 AI 대답이 '오래된' 정보이거나 부정확할 수 있습니다.
• 데이터베이스가 AI 쿼리에 대한 강력한 보안 및 액세스 제어를 제공하나요?
• 예: 사용자가 볼 수 있는 정보만 표시하는 AI 앱을 안전하게 빌드할 수 있습니다.
• 아니요: AI가 실수로 제한된 정보를 잘못된 사람과 공유할 수 있는 '데이터 유출' 위험에 노출되어 있습니다.