출처: Dev.to

SynapCores SQLv2 vs PostgreSQL: 데이터베이스 시스템의 진화

AI 데이터베이스 혁명

우리는 SynapCores에 윈도우 함수(LAG, LEAD, RANK 등)를 구현했고, 이를 통해 전통적인 데이터베이스인 PostgreSQL과 비교했을 때 우리가 얼마나 멀리 왔는지 생각하게 되었습니다.
SynapCores만의 차별점은 다음과 같습니다.

기존 방식 – 확장 기능, 사용자 정의 연산자, 별도 인덱스 필요

CREATE EXTENSION vector;
CREATE INDEX ON products USING ivfflat (embedding vector_cosine_ops);
SELECT * FROM products
ORDER BY embedding  '[0.1, 0.2, ...]'::vector
LIMIT 10;

SynapCores 방식 – 내장, 확장 기능 불필요

SELECT * FROM products
WHERE COSINE_SIMILARITY(embedding, EMBED('wireless headphones')) > 0.7
ORDER BY similarity DESC;

차이점? 순수 SQL 안에서 네이티브 임베딩 생성과 벡터 검색을 지원한다는 점입니다.

복잡한 윈도우 함수, 수동 파티셔닝

SELECT product_id, date, sales,
       LAG(sales, 1) OVER (PARTITION BY product_id ORDER BY date) as prev_sales,
       LAG(sales, 7) OVER (PARTITION BY product_id ORDER BY date) as week_ago
FROM sales_data;

동일한 구문, 하지만 ML 기반 예측 포함

SELECT product_id, date, sales,
       LAG(sales, 1) OVER (PARTITION BY product_id ORDER BY date) as prev_sales,
       PREDICT(sales, 7) OVER (PARTITION BY product_id ORDER BY date) as forecast
FROM sales_data;

PREDICT()를 윈도우 함수로 사용할 수 있나요? 네. 이것이 SQL과 ML을 통합하는 힘입니다.

키워드 매칭, 의미 이해 부족

SELECT * FROM documents
WHERE to_tsvector('english', content) @@ to_tsquery('database & performance');

의미를 이해, 단순 키워드가 아님

SELECT * FROM documents
WHERE COSINE_SIMILARITY(
    EMBED(content),
    EMBED('How do I make my database faster?')
) > 0.8;

“make faster” = “performance”, “my database” = “database systems” 라는 의미를 파악합니다. 진정한 의미 이해입니다.

PostgreSQL은 뛰어난 데이터베이스입니다. 우리는 경쟁하려는 것이 아니라, 다른 시대를 위해 구축하고 있습니다.

• 트랜잭션 워크로드
• 복잡한 JOIN
• ACID 보장
• 확장성

위 모든 것에 추가로

• 네이티브 벡터 연산
• 내장 ML 모델
• 의미 이해
• AI 기반 분석

2025년, 모든 애플리케이션에 필요한 것:

• 벡터 검색 (RAG, 추천, 유사도)
• 임베딩 (의미 이해)
• 시계열 (예측, 이상 탐지)
• 전통적인 SQL (비즈니스 로직)

기존 접근 방식

• pgvector 확장
• 별도 임베딩 서비스 (OpenAI API, 로컬 모델)
• TimescaleDB (시계열)
• 맞춤형 ML 파이프라인
• 복잡한 오케스트레이션

1. 임베딩 생성 (외부 서비스)

embedding = openai.Embedding.create(input="wireless headphones")

2. pgvector 로 쿼리

results = db.execute("""
    SELECT * FROM products
    ORDER BY embedding  %s::vector
    LIMIT 10
""", [embedding])

3. 비즈니스 로직으로 재정렬

4. 재고 없는 상품 필터링

5. 개인화 적용

하나의 쿼리, 모두 SQL 안에서

SELECT
    product_name,
    COSINE_SIMILARITY(embedding, EMBED('wireless headphones')) as relevance,
    PREDICT(will_purchase, user_id, product_id) as purchase_probability
FROM products
WHERE in_stock = true
  AND relevance > 0.7
ORDER BY purchase_probability DESC
LIMIT 10;

임베딩 생성, 벡터 검색, ML 예측을 한 번의 쿼리로 수행합니다.

“PostgreSQL보다 느리지 않을까?”
실제로는 느리지 않습니다. 이유는 다음과 같습니다.

• 외부 임베딩 서비스와의 네트워크 왕복이 없음
• 유사도 검색에 최적화된 네이티브 벡터 인덱스(HNSW)
• 쿼리 최적화기가 ML 연산을 이해함
• 단일 쿼리 플랜 → 캐시 활용도 향상

벡터 워크로드에서 PostgreSQL + pgvector + 외부 임베딩 대비 3~5배 빠른 성능을 확인했습니다.

PostgreSQL이 90~2000년대에 데이터베이스를 혁신했다면, SynapCores는 AI 시대에 같은 역할을 하고 있습니다.
PostgreSQL을 대체하려는 것이 아니라, 2025년을 위한 도구를 개발자에게 제공하려는 것입니다.

실제로 실행해볼 수 있는 쿼리

-- 사용자가 검색한 내용과 유사한 상품 찾기
SELECT
    p.product_name,
    p.price,
    COSINE_SIMILARITY(p.embedding, EMBED(:search_query)) as similarity
FROM products p
WHERE similarity > 0.7
  AND p.category IN (
    SELECT category FROM user_preferences WHERE user_id = :user_id
  )
ORDER BY similarity DESC
LIMIT 20;

외부 서비스와 여러 번 왕복하지 않고 PostgreSQL에서 동일하게 구현해 보세요.

기능 비교

Document Version: 1.0
Last Updated: December 2025
Website: https://synapcores.com

원본은 synapcores.com에 게시되었습니다 — SynapCores는 벡터 + 그래프 + SQL + LLM을 하나의 바이너리로 제공하는 무료 AI‑네이티브 데이터베이스입니다.