Chroma vs ClickHouse: 필요에 맞는 올바른 벡터 데이터베이스 선택하기
AI와 데이터 기반 기술이 발전함에 따라, 애플리케이션에 적합한 벡터 데이터베이스를 선택하는 일이 점점 더 중요해지고 있습니다. Chroma와 ClickHouse는 이 분야의 두 가지 옵션입니다. 이 글은 프로젝트에 대해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 이러한 기술들을 비교합니다.벡터 데이터베이스란 무엇인가?
Chroma와 ClickHouse를 비교하기 전에, 먼저 벡터 데이터베이스의 개념을 살펴보겠습니다.
벡터 데이터베이스는 비정형 데이터의 수치 표현인 고차원 벡터를 저장하고 쿼리하도록 특별히 설계되었습니다. 이러한 벡터는 텍스트의 의미론적 의미, 이미지의 시각적 특징, 제품 속성과 같은 복잡한 정보를 인코딩합니다. 효율적인 유사도 검색을 가능하게 함으로써, 벡터 데이터베이스는 AI 애플리케이션에서 역할을 하며 더 고도화된 데이터 분석과 검색을 가능하게 합니다.
벡터 데이터베이스의 일반적인 사용 사례에는 이커머스 제품 추천, 콘텐츠 탐색 플랫폼, 사이버 보안의 이상 탐지, 의료 이미지 분석, 자연어 처리(NLP) 작업이 포함됩니다. 또한 대규모 언어 모델 (LLMs)에 외부 지식을 제공하여 AI 환각과 같은 문제를 줄임으로써 성능을 향상시키는 기법인 검색 증강 생성(RAG)에서도 역할을 합니다.
시장에는 다음을 포함하여 다양한 유형의 벡터 데이터베이스가 있습니다:
- Milvus, Zilliz Cloud (완전 관리형 Milvus)와 같은 목적 특화 벡터 데이터베이스
- Faiss 및 Annoy와 같은 벡터 검색 라이브러리.
- Chroma 및 Milvus Lite와 같은 경량 벡터 데이터베이스.
- 소규모 벡터 검색을 수행할 수 있는 벡터 검색 애드온이 포함된 전통적인 데이터베이스.
Chroma는 벡터 데이터베이스이고 Clickhouse는 벡터 검색을 애드온으로 제공하는 오픈 소스 컬럼 지향 데이터베이스입니다. 이 글은 두 데이터베이스의 벡터 검색 기능을 비교합니다.
Chroma란 무엇인가? 개요
Chroma는 AI 애플리케이션 구축 과정을 단순화하는 오픈 소스 AI 네이티브 벡터 데이터베이스입니다. 이는 대규모 언어 모델(LLMs)과 해당 모델이 효과적으로 작동하는 데 필요한 데이터 사이의 다리 역할을 합니다. Chroma의 주요 목표는 지식, 사실, 기술을 LLMs가 쉽게 접근할 수 있도록 하여 AI 기반 애플리케이션 개발을 간소화하는 것입니다. 핵심적으로 Chroma는 벡터 데이터를 관리하기 위한 도구를 제공하여, 개발자가 임베딩(데이터의 벡터 표현)을 관련 메타데이터와 함께 저장할 수 있게 합니다. 이 기능은 벡터 관계를 기반으로 효율적인 유사도 검색과 데이터 검색을 가능하게 하므로 많은 AI 애플리케이션에 매우 중요합니다.
Chroma의 핵심 강점 중 하나는 단순성과 개발자 생산성에 중점을 둔다는 점입니다. Chroma 팀은 개발자가 벡터 검색 기능을 애플리케이션에 빠르게 통합할 수 있도록 직관적인 인터페이스를 만드는 데 우선순위를 두었습니다. 이러한 사용 편의성에 대한 강조가 성능을 희생하는 것은 아닙니다. Chroma는 빠르고 효율적으로 설계되어 다양한 애플리케이션에 적합합니다. 서버로 작동하며 Python과 JavaScript/TypeScript 모두에 대한 퍼스트파티 클라이언트 SDK를 제공하여, 개발자가 선호하는 프로그래밍 환경에서 작업할 수 있는 유연성을 제공합니다.
Chroma의 기능은 관련 임베딩의 그룹인 컬렉션이라는 개념을 중심으로 이루어집니다. Chroma 컬렉션에 문서를 추가할 때, 시스템은 지정된 임베딩 함수 또는 제공되지 않은 경우 기본 함수를 사용하여 문서를 자동으로 토큰화하고 임베딩할 수 있습니다. 이 과정은 원시 데이터를 효율적으로 검색할 수 있는 벡터 표현으로 변환합니다. 임베딩과 함께 Chroma는 각 문서에 대한 메타데이터 저장을 허용하며, 여기에는 데이터를 필터링하거나 정리하는 데 유용한 추가 정보가 포함될 수 있습니다. Chroma는 유연한 쿼리 옵션을 제공하여 벡터 임베딩 또는 텍스트 쿼리를 사용해 유사한 문서를 검색하고, 벡터 유사도를 기준으로 가장 가까운 일치 항목을 반환할 수 있습니다.
Chroma는 여러 면에서 두드러집니다. API는 직관적이고 사용하기 쉽게 설계되어, 벡터 데이터베이스를 처음 접하는 개발자의 학습 곡선을 줄여줍니다. 다양한 유형의 데이터를 지원하고 여러 임베딩 모델과 함께 작동할 수 있어, 사용자가 특정 사용 사례에 가장 적합한 접근 방식을 선택할 수 있습니다. Chroma는 다른 AI 도구 및 프레임워크와 원활하게 통합되도록 구축되어 복잡한 AI 파이프라인에 잘 맞습니다. 또한 Chroma의 오픈 소스 특성(Apache 2.0 라이선스)은 투명성과 커뮤니티 주도의 개선 및 맞춤화 가능성을 제공합니다. Chroma 팀은 관리형 서비스(Hosted Chroma)와 다양한 도구 개선 계획을 포함한 향상 작업을 적극적으로 진행하고 있으며, 이는 지속적인 개발과 지원에 대한 의지를 보여줍니다.
Clickhouse: 개요
ClickHouse는 완전한 SQL 지원과 고속 쿼리 처리로 알려진 오픈 소스 실시간 OLAP 데이터베이스입니다. 완전히 병렬화된 쿼리 파이프라인 덕분에 분석 쿼리 처리에 탁월하며, 벡터 검색 작업을 빠르게 수행할 수 있습니다. 코덱을 통해 사용자 지정 가능한 높은 수준의 압축 기능을 통해 ClickHouse는 대규모 데이터셋을 효과적으로 저장하고 쿼리할 수 있습니다. 주요 강점 중 하나는 메모리에 제약받지 않고 멀티 TB 데이터셋을 처리할 수 있다는 점으로, 대규모 벡터 데이터를 다루는 사용자에게 강력한 도구가 됩니다. 또한 메타데이터에 대한 필터링 및 집계를 지원하여 개발자가 벡터와 관련 메타데이터 모두에 대해 복잡한 쿼리를 수행할 수 있게 합니다. ClickHouse는 SQL 기능을 통해 벡터 검색 기능을 통합하며, 여기서 벡터 거리 연산은 다른 SQL 함수처럼 처리됩니다. 이를 통해 기존 필터링 및 집계와 원활하게 결합할 수 있어, 벡터 데이터를 메타데이터나 기타 정보와 함께 쿼리해야 하는 사용 사례에 이상적입니다. 또한 Approximate Nearest Neighbour (ANN) 인덱스와 같은 실험적 기능은 더 빠르지만 근사적인 매칭 기능을 제공합니다. ClickHouse는 행에 대한 선형 스캔을 통해 정확 매칭도 지원하며, 병렬화된 처리로 높은 속도와 효율성을 보장합니다. ClickHouse는 벡터 매칭을 메타데이터 필터링 또는 집계와 결합하는 것이 중요한 경우 벡터 검색을 위한 훌륭한 옵션입니다. 여러 CPU 코어에 걸쳐 병렬로 처리해야 하는 매우 큰 벡터 데이터셋에 특히 유용합니다. SQL 지원이 필요하고 벡터 데이터셋이 너무 커서 메모리 전용 인덱스에 의존할 수 없는 경우에도 ClickHouse는 유리합니다. 또한 이미 ClickHouse에 관련 데이터가 있거나 수백만 개의 벡터를 관리하기 위해 다른 도구를 배우는 것을 피하고 싶다면 ClickHouse는 시간과 리소스를 모두 절약해 줄 수 있습니다. 강점은 빠르고 병렬화된 정확 매칭과 대규모 데이터셋 처리에 있으며, 고급 검색 요구 사항을 가진 사용자에게 적합합니다. ClickHouse는 특히 병렬화된 처리가 필요한 대규모 데이터셋을 다루고 벡터 검색을 SQL 기반 필터링 및 집계와 결합할 때 벡터 검색을 위한 다재다능한 플랫폼으로 돋보입니다. 전용 벡터 데이터베이스만큼 작은 메모리 기반 데이터셋이나 높은 QPS 시나리오에 특화되어 있지는 않을 수 있지만, 메타데이터를 포함한 복잡한 쿼리를 처리할 수 있는 능력 덕분에 고속 벡터 검색 기능이 필요한 SQL에 익숙한 개발자에게 강력한 옵션이 됩니다.
주요 차이점
검색 방법론 및 핵심 기능
Chroma는 벡터 검색과 AI 앱을 위해 구축되었습니다. 벡터 임베딩을 기본적으로 처리하고 자동 토큰화 및 임베딩 생성을 수행합니다. 복잡한 쿼리 요구 사항 없이 간단한 벡터 유사도 검색이 필요한 앱에 적합합니다. 임베딩 컬렉션을 관리하고 검색하며 유사도 쿼리에 대해 빠르고 정확한 결과를 제공하는 데 뛰어납니다.
ClickHouse는 벡터 검색을 SQL 프레임워크에 통합하는 다른 접근 방식을 취합니다. 벡터 연산을 SQL 함수로 취급하므로 벡터 검색을 기존 SQL 쿼리와 결합할 수 있습니다. 이를 통해 개발자는 익숙한 SQL 구문을 사용하여 복잡한 벡터 연산을 수행할 수 있습니다. 벡터 검색을 표준 SQL 연산과 혼합할 수 있는 능력은 유사도 검색을 구조화된 데이터 쿼리와 결합해야 하는 앱에 ClickHouse를 매우 적합하게 만듭니다.
데이터 처리
Chroma의 데이터 처리는 단순하고 효율적입니다. 데이터를 관련 메타데이터가 있는 임베딩 컬렉션으로 구성하므로 벡터화된 콘텐츠를 관리하고 검색할 수 있습니다. Chroma에 문서를 추가할 때 필요한 경우 임베딩을 대신 수행할 수 있습니다. 이는 벡터화해야 하는 비정형 텍스트 데이터를 주로 다루는 프로젝트에 적합합니다.
ClickHouse는 더 풍부한 기능을 갖춘 데이터 처리를 제공합니다. 완전한 SQL 데이터베이스로서 구조화된 테이블부터 시계열 및 벡터에 이르기까지 혼합 데이터 유형을 관리하는 데 매우 좋습니다. 사용자 지정 가능한 코덱을 통한 고급 압축을 사용하므로 대규모 데이터셋을 효율적으로 저장하고 검색할 수 있습니다. ClickHouse는 메모리에 구애받지 않고 멀티 TB 데이터셋을 처리할 수 있으므로, 다양한 대량 데이터를 처리해야 하는 엔터프라이즈 규모 앱에 적합합니다.
확장성과 성능
Chroma의 성능은 중소 규모 데이터셋에서 벡터 유사도 검색에 최적화되어 있습니다. 유사도 쿼리에 대해 빠르고 정확한 결과를 제공하도록 설계되어 많은 AI 앱에 매우 적합합니다. 하지만 오픈 소스 버전은 인메모리 전용이므로 데이터셋 크기는 RAM에 의해 제한됩니다. 이러한 설계 선택은 속도를 우선시하지만, 매우 큰 데이터 요구 사항이 있는 앱에는 적합하지 않을 수 있습니다.
ClickHouse는 완전히 병렬화된 쿼리 파이프라인을 통해 확장됩니다. 여러 CPU 코어에 쿼리를 분산할 수 있으므로 대규모 벡터 작업을 처리할 수 있습니다. 이 아키텍처는 병렬 처리로 대규모 데이터셋을 처리할 수 있게 해주지만, 더 높은 시스템 복잡성이 따릅니다. 병렬 처리는 ClickHouse를 대량의 데이터에서 벡터를 검색해야 하는 앱에 매우 적합하게 만듭니다.
통합과 개발자 경험
Chroma는 Python 및 JavaScript/TypeScript용 퍼스트 파티 SDK를 통해 매끄러운 개발자 경험을 제공합니다. API는 단순하게 설계되어 벡터 데이터베이스를 처음 접하는 개발자도 쉽게 접근할 수 있습니다. Chroma 설정은 쉽고 대부분의 개발자는 최소한의 구성과 설정으로 빠르게 시작할 수 있습니다. 문서는 명확하고 집중되어 있어 앱에 벡터 검색을 추가하는 방법을 배울 수 있습니다.
ClickHouse는 초기 설정과 구성이 더 필요하지만 그만한 가치가 있습니다. SQL 구문을 사용하므로 팀에 SQL 경험이 있다면 학습 곡선이 훨씬 짧습니다. ClickHouse는 기존 데이터 파이프라인 및 분석 도구와 통합되지만, 벡터 임베딩 생성은 직접 처리해야 합니다. 문서와 커뮤니티가 방대하므로 복잡한 솔루션을 구축할 수 있습니다.
각각을 선택해야 하는 경우
Chroma는 단순성과 속도를 원하는 AI 애플리케이션을 구축하는 팀에게 최고의 선택입니다. 자동 임베딩 생성이 포함된 간단한 벡터 유사도 검색이 필요한 상황에 매우 적합하며, 특히 인메모리 데이터셋을 사용하고 복잡한 SQL 작업이 필요 없는 프로젝트에 적합합니다. 예를 들어 챗봇, 콘텐츠 추천 시스템 또는 의미 검색 기능처럼 벡터 작업을 통해 유사한 콘텐츠를 찾는 데만 초점을 맞추고 데이터가 관리 가능한 경우입니다.
ClickHouse는 애플리케이션에 벡터 검색과 복잡한 데이터 작업이 모두 필요할 때 더 나은 선택입니다. 대용량 데이터(여러 테라바이트)가 있거나, 벡터 검색을 복잡한 SQL 쿼리와 결합해야 하거나, 여러 CPU 코어에 걸친 병렬 처리가 필요한 상황에 매우 적합합니다. 예를 들어 대규모 분석 플랫폼, 멀티모달 검색 시스템 또는 벡터 검색을 기존 데이터 웨어하우징 솔루션과 통합해야 하는 엔터프라이즈 애플리케이션입니다.
요약
Chroma와 ClickHouse는 둘 다 벡터 검색에 대한 고유한 방식을 가지고 있으며, Chroma는 단순성과 직접적인 벡터 작업을 위한 것이고 ClickHouse는 벡터 기능을 갖춘 포괄적인 데이터 처리를 위한 것입니다. 선택은 여러분의 몫입니다. 데이터 크기, 쿼리 복잡성, 팀 전문성 및 통합 요구 사항을 고려하고, 두 도구 모두 활발히 개발되고 있으며 기능이 풍부하다는 점을 기억하세요.
이 글은 Chroma와 ClickHouse에 대한 개요를 제공하지만, 특정 사용 사례를 기준으로 이러한 데이터베이스를 평가하는 것이 중요합니다. 이 과정에 도움이 될 수 있는 도구 중 하나는 벡터 데이터베이스 성능 비교를 위해 설계된 오픈 소스 벤치마킹 도구인 VectorDBBench입니다. 궁극적으로 특정 데이터셋과 쿼리 패턴을 사용한 철저한 벤치마킹은 분산 데이터베이스 시스템에서 벡터 검색에 대한 이 두 가지 강력하지만 서로 다른 접근 방식 중에서 정보에 입각한 결정을 내리는 데 필수적입니다.
오픈 소스 VectorDBBench를 사용해 벡터 데이터베이스를 직접 평가하고 비교하기
VectorDBBench는 고성능 데이터 저장 및 검색 시스템, 특히 벡터 데이터베이스가 필요한 사용자를 위해 설계된 오픈 소스 벤치마킹 도구입니다. 이 도구를 사용하면 사용자는 자체 데이터셋을 사용해 Milvus 및 Zilliz Cloud(관리형 Milvus)와 같은 다양한 벡터 데이터베이스 시스템의 성능을 테스트하고 비교하여, 자신의 사용 사례에 가장 적합한 것을 결정할 수 있습니다. VectorDBBench를 사용하면 사용자는 마케팅 주장이나 일화적 증거에 의존하는 대신 실제 벡터 데이터베이스 성능을 기반으로 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.
VectorDBBench는 Python으로 작성되었으며 MIT 오픈 소스 라이선스에 따라 라이선스가 부여되어 있어 누구나 자유롭게 사용, 수정 및 배포할 수 있습니다. 이 도구는 기능과 성능 개선에 전념하는 개발자 커뮤니티에 의해 활발히 유지 관리되고 있습니다.
벤치마크 결과를 재현하거나 자체 데이터셋에서 성능 결과를 얻으려면 GitHub 저장소에서 VectorDBBench를 다운로드하세요.
VectorDBBench 리더보드에서 주요 벡터 데이터베이스의 성능을 빠르게 살펴보세요.
벡터 데이터베이스 평가에 대해 자세히 알아보려면 다음 블로그를 읽어보세요.
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