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개요Streaming Vector DB(SVDB)는 대규모 스트리밍 데이터에서 생성되는 고차원 벡터 정보를 실시간으로 저장, 검색, 분석할 수 있는 데이터베이스입니다. 이는 전통적인 정적(Vector DB) 벡터 저장소와 달리, 지속적으로 변화하는 데이터 흐름(streaming data)에 최적화되어 있으며, 실시간 추천, 이상 탐지, 멀티모달 AI 처리 등에서 강력한 성능을 발휘합니다.1. 개념 및 정의Streaming Vector DB는 벡터 데이터를 스트림 기반으로 지속 수신하며, 수신 즉시 인덱싱 및 쿼리가 가능한 고성능 벡터 데이터베이스입니다. 고차원 임베딩을 활용한 AI/ML 파이프라인에서 실시간 분석 및 반응성이 중요한 영역에서 활용됩니다.목표는 벡터 삽입-검색 지연(latency)을 최소화..

개요VDBench-v1은 다양한 벡터 데이터베이스(Vector DB)의 검색 성능, 정밀도, 확장성을 비교 평가할 수 있도록 설계된 오픈 벤치마크 도구이다. ANN(Search), Filtering, Re-ranking, Index 유형 등 주요 기능을 중심으로 통일된 평가 지표와 실행 방식을 제공하며, LLM 시대 RAG(Relevance-Augmented Generation) 아키텍처의 인프라 선택에 핵심 역할을 한다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의VDBench-v1은 벡터 DB 간 기능적/비기능적 성능 비교를 위해 설계된 오픈소스 벤치마크 프레임워크이다.목적벡터 검색 성능 및 시스템적 확장성 비교, 표준화된 테스트 제공평가 방식공통 질의 집합과 동일 데이터셋으로 latency, recall, ..

개요전통적인 B-Tree 기반 인덱스는 1차원 정렬 값에 최적화된 구조입니다. 그러나 위치 기반 서비스(GIS), 이미지 검색, 벡터 유사도 분석 등에서는 2차원 이상의 다차원 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 인덱스 구조가 필요합니다. 이를 위해 등장한 것이 R-Tree, KD-Tree, Quad-Tree, Grid File 등의 다차원 색인 구조입니다. 본 글에서는 이들 구조의 개념, 차이점, 적용 전략을 비교 분석합니다.1. 다차원 색인 구조란? 항목 설명 정의2차원 이상의 좌표, 영역, 벡터 등 복수 속성을 기준으로 색인할 수 있는 자료 구조목적고차원 공간 탐색, 범위 질의(range query), 근접 질의(nearest neighbor query) 최적화활용GIS, IoT, 이미지 검색, ..