Mysql - AI 구현을 위한 Vector data 처리하기

 

#Mysql - AI 구현을 위한 Vector data 처리하기#

MySQL은 벡터 데이터 처리 기능을 내장하여 AI 기반 애플리케이션 개발을 지원합니다.

아래는 주요 기능과 사용 예시, 기존 벡터 DB 대비 장점을 정리한 내용입니다.

 

 

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MySQL의 Vector DB 기능

 

1. 벡터 데이터 타입 지원

• VECTOR(n): n차원 벡터 저장 가능 (예: VECTOR(768))[2][5].
• 저장 방식: VARBINARY 또는 리스트 형식 문자열로 4바이트 부동소수점 저장[2].
• 크기 제한: 2048~16383 차원 지원 (기본값 2048)[2].

 

2. 벡터 변환 함수

• STRING_TO_VECTOR(): 문자열을 벡터로 변환 (예: '[1][2][3]' → 이진값)[2][5].
• VECTOR_TO_STRING(): 이진 벡터를 문자열로 출력[2].
• VECTOR_DIM(): 벡터의 차원 수 계산[2].

 

3. 유사도 계산

• DISTANCE(): 코사인/유클리드/내적 유사도 계산 지원[2].

  SELECT DISTANCE(embedding, '[1,2,3]', 'COSINE') FROM books;

 

 

4. 벡터 연산 통합

• 표준 SQL 구문: INSERT, UPDATE, JOIN 등 기존 SQL 문법과 호환[2][5].
• 예시 테이블 생성:

  CREATE TABLE books (
    id INT PRIMARY KEY,
    title VARCHAR(60),
    embedding VECTOR(768) USING VARBINARY
  );

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Vector data 사용 예시

1. 벡터 데이터 삽입

INSERT INTO books (title, embedding)
VALUES ('AI 입문서', STRING_TO_VECTOR('[0.1,0.4,0.7]'));

 

 

2. 유사도 검색

SELECT title 
FROM books 
ORDER BY DISTANCE(embedding, '[0.2,0.5,0.6]', 'COSINE') 
LIMIT 5;

 

 

3. 하이브리드 쿼리

SELECT title 
FROM books 
WHERE category = '인공지능'
ORDER BY DISTANCE(embedding, '[0.3,0.1,0.9]', 'EUCLIDEAN') 
LIMIT 10;

[참고  벡터화 방법]

** "AI입문서"에 해당하는 STRING_TO_VECTOR('[0.1,0.4,0.7]')); 에 입력되는 값을 어떻게 생성하나요? **

- 위의 예시처럼 "AI입문서"에 해당하는 Vector 데이터로 값이 표현되는 것을 벡터화라고 합니다.

(1) 벡터화 방법들

• Word Embedding: 텍스트 데이터를 벡터로 변환하기 위해 Word2Vec, GloVe, FastText와 같은 사전 학습된 임베딩 모델을 사용할 수 있습니다.
• Sentence Embedding: 문장 단위로 벡터화하려면 BERT, Sentence-BERT와 같은 딥러닝 기반 모델을 활용할 수 있습니다.
• Custom Embedding: 특정 도메인에 맞는 벡터를 생성하려면, 데이터를 학습시켜 커스텀 임베딩 모델을 구축할 수 있습니다.

(2) 벡터 생성

• Python의 라이브러리(예: TensorFlow, PyTorch)를 사용하여 텍스트를 벡터로 변환합니다.

아래와 같이 텍스트를 벡터화를 하는 방법을 예시로 정리해 봅니다.

from sentence_transformers import SentenceTransformer

model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')  # 사전 학습된 모델
text = "AI 입문서"
vector = model.encode(text)  # 텍스트를 벡터로 변환
print(vector)  # [0.1, 0.4, 0.7]와 같은 벡터 출력

#pip install sentence-transformers
#pip install numpy

 

 

 

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기존 Vector DB 대비 MySQL의 강점

1. 완전한 SQL 호환성

• 장점: MyScaleDB[3]와 유사한 SQL 지원 수준 제공. 기존 RDBMS 사용자가 별도 학습 없이 활용 가능[2][3].
• 비교대상: Pinecone/Milvus는 전용 API 필요[3].

 

 

2. 하이브리드 데이터 처리

• 구조화+벡터 통합: 메타데이터(정형)와 임베딩(비정형)을 동시 관리[2][6].
• 예시: WHERE price < 30000 AND DISTANCE(embedding, ...) < 0.2[2].

 

 

3. 트랜잭션 지원

• ACID 보장: InnoDB 엔진 기반의 트랜잭션 처리 가능[2].
• 벡터 전용 DB 대비: 대부분 벡터 DB는 트랜잭션 지원이 제한적[3].

 

 

4. 클라우드 통합

• Cloud SQL: 구글 클라우드에서 벡터 검색 색인 자동 관리[1][5].
• HeatWave: MySQL Enterprise Edition에서 고성능 벡터 연산 지원[2].

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Mysql의 한계점 및 고려사항

• 차원 제약: 16,383차원까지 지원[2] → 1,000차원 이상 고차원에서는 전용 벡터 DB(예: Weaviate)가 성능 우위.
• 고급 인덱싱: ANN(Approximate Nearest Neighbor) 알고리즘 구현이 제한적[2]. 반면 Chroma/Pinecone은 전문 인덱싱 제공.
• 전문 벡터 DB는 Approximate Nearest Neighbor(ANN) 검색을 기본적으로 지원하며, AI 및 추천 시스템에 적합합니다.
  MySQL은 기본적으로 이러한 기능이 없으므로 추가 구현이 필요합니다.
• 전문 벡터 DB는 이미지 검색, 음성 분석, 자연어 처리(NLP) 등 고급 AI 응용 프로그램에 적합합니다.
  MySQL은 간단한 벡터 데이터 저장 및 검색에 적합합니다.

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결론

MySQL은 SQL 기반 벡터 처리와 트랜잭션 지원으로 기존 RDBMS 환경과의 통합이 필요한 경우 최적의 선택입니다. 다만 대규모 고차원 데이터 처리에는 전용 벡터 DB를 병행 사용하는 것이 권장됩니다[2][3].

Citations:
[1] https://cloud.google.com/sql/docs/mysql/work-with-vectors
[2] https://speakerdeck.com/lablup/vectordb
[3] https://discuss.pytorch.kr/t/myscaledb-sql-vectordb-feat-clickhouse/3937
[4] https://cloud.google.com/sql/docs/mysql/generate-manage-vector-embeddings
[5] https://cheatsheet.md/ko/vector-database/best-vector-database
[6] https://aws.amazon.com/ko/what-is/vector-databases/