Couchbase vs Clickhouse AI 앱에 적합한 벡터 데이터베이스 선택하기
벡터 데이터베이스란 무엇인가?
Couchbase와 Clickhouse를 비교하기 전에, 먼저 벡터 데이터베이스의 개념을 살펴보겠습니다.
벡터 데이터베이스는 비정형 데이터의 수치적 표현인 고차원 벡터를 저장하고 쿼리하도록 특별히 설계되었습니다. 이러한 벡터는 텍스트의 의미론적 의미, 이미지의 시각적 특징 또는 제품 속성과 같은 복잡한 정보를 인코딩합니다. 효율적인 유사도 검색을 가능하게 함으로써, 벡터 데이터베이스는 AI 애플리케이션에서 핵심적인 역할을 하며, 더 고급의 데이터 분석과 검색을 가능하게 합니다.
벡터 데이터베이스의 일반적인 사용 사례에는 전자상거래 제품 추천, 콘텐츠 발견 플랫폼, 사이버 보안의 이상 탐지, 의료 이미지 분석, 자연어 처리 (NLP) 작업이 포함됩니다. 또한 검색 증강 생성(RAG)에서도 중요한 역할을 하는데, 이는 외부 지식을 제공하여 AI 환각과 같은 문제를 줄임으로써 대규모 언어 모델 (LLMs)의 성능을 향상시키는 기법입니다.
시장에는 다음을 포함하여 다양한 유형의 벡터 데이터베이스가 있습니다:
- 목적 특화 벡터 데이터베이스 예: Milvus, Zilliz Cloud (완전 관리형 Milvus)
- 벡터 검색 라이브러리 예: Faiss 및 Annoy.
- 경량 벡터 데이터베이스 예: Chroma 및 Milvus Lite.
- 벡터 검색 애드온이 포함된 전통적인 데이터베이스로, 소규모 벡터 검색을 수행할 수 있습니다.
Couchbase는 애드온으로 벡터 검색 기능을 갖춘 분산형 멀티 모델 NoSQL 문서 지향 데이터베이스입니다. Clickhouse는 애드온으로 벡터 검색을 제공하는 오픈 소스 컬럼 지향 데이터베이스입니다.
Couchbase: 개요 및 핵심 기술
Couchbase는 클라우드, 모바일, AI 및 엣지 컴퓨팅용 애플리케이션을 구축하는 데 사용할 수 있는 분산형 오픈 소스 NoSQL 데이터베이스입니다. 관계형 데이터베이스의 강점과 JSON의 다재다능함을 결합합니다. Couchbase는 벡터 인덱스에 대한 네이티브 지원이 없음에도 불구하고 벡터 검색을 구현할 수 있는 유연성도 제공합니다. 개발자는 머신 러닝 모델이 생성한 수치적 표현인 벡터 임베딩을 JSON 구조의 일부로 Couchbase 문서 내에 저장할 수 있습니다. 이러한 벡터는 고차원 공간에서 서로 가까운 데이터 포인트를 찾는 것이 중요한 의미론적 검색 기반의 추천 시스템 또는 검색 증강 생성과 같은 유사도 검색 사용 사례에 활용될 수 있습니다.
Couchbase에서 벡터 검색을 가능하게 하는 한 가지 접근 방식은 전체 텍스트 검색(FTS)을 활용하는 것입니다. FTS는 일반적으로 텍스트 기반 검색을 위해 설계되었지만, 벡터 데이터를 검색 가능한 필드로 변환하여 벡터 검색을 처리하도록 조정할 수 있습니다. 예를 들어, 벡터를 텍스트와 유사한 데이터로 토큰화하여 FTS가 해당 토큰을 기반으로 인덱싱하고 검색할 수 있게 할 수 있습니다. 이는 근사 벡터 검색을 촉진하여, 유사도가 가까운 벡터를 가진 문서를 쿼리하는 방법을 제공할 수 있습니다.
또는 개발자가 원시 벡터 임베딩을 Couchbase에 저장하고 애플리케이션 수준에서 벡터 유사도 계산을 수행할 수 있습니다. 여기에는 문서를 검색하고 벡터 간의 코사인 유사도 또는 유클리드 거리와 같은 메트릭을 계산하여 가장 가까운 일치 항목을 식별하는 작업이 포함됩니다. 이 방법을 사용하면 Couchbase가 벡터를 위한 스토리지 솔루션 역할을 하고, 애플리케이션이 수학적 비교 로직을 처리할 수 있습니다.
보다 고급 사용 사례의 경우, 일부 개발자는 Couchbase를 효율적인 벡터 검색을 가능하게 하는 전문 라이브러리나 알고리즘(예: FAISS 또는 HNSW)과 통합합니다. 이러한 통합을 통해 Couchbase는 문서 저장소를 관리하고 외부 라이브러리는 실제 벡터 비교를 수행할 수 있습니다. 이런 방식으로 Couchbase는 벡터 검색을 지원하는 솔루션의 일부가 될 수 있습니다.
이러한 접근 방식을 사용하면 Couchbase를 벡터 검색 기능을 처리하도록 조정할 수 있어, 유사도 검색에 의존하는 다양한 AI 및 머신 러닝 작업에 유연한 옵션이 됩니다.
Clickhouse: 개요 및 핵심 기술
ClickHouse는 완전한 SQL 지원과 고속 쿼리 처리로 알려진 오픈 소스 실시간 OLAP 데이터베이스입니다. 완전히 병렬화된 쿼리 파이프라인 덕분에 분석 쿼리 처리에 뛰어나며, 벡터 검색 작업을 빠르게 수행할 수 있습니다. 코덱을 통해 사용자 지정 가능한 높은 수준의 압축은 ClickHouse가 대규모 데이터셋을 효과적으로 저장하고 쿼리할 수 있게 합니다. 주요 강점 중 하나는 메모리의 제약을 받지 않고 수 TB 규모의 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 있습니다.
ClickHouse는 SQL 기능을 통해 벡터 검색 기능을 통합하며, 벡터 거리 연산은 다른 SQL 함수와 동일하게 취급됩니다. 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 행 전체에 대한 선형 스캔을 통해 정확한 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 메모리 전용 인덱스에 의존하기에는 너무 큰 경우에도 ClickHouse는 유리합니다. 또한 이미 관련 데이터가 ClickHouse에 있거나 수백만 개의 벡터를 관리하기 위해 다른 도구를 배우는 것을 피하고 싶다면, ClickHouse는 시간과 리소스를 모두 절약해 줄 수 있습니다. 강점은 빠르고 병렬화된 정확한 매칭과 대규모 데이터셋 처리에 있으며, 고급 검색 요구사항을 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 소규모 메모리 종속 데이터셋이나 고 QPS 시나리오에 특화되어 있지는 않을 수 있지만, 메타데이터를 포함한 복잡한 쿼리를 처리할 수 있는 능력은 고속 벡터 검색 기능이 필요한 SQL에 익숙한 개발자에게 강력한 옵션이 됩니다.
주요 차이점
검색 방법론:
Couchbase는 벡터 데이터를 검색 가능한 필드로 변환하여 Full Text Search (FTS)를 벡터 검색에 맞게 조정합니다. 이를 통해 근사 벡터 검색이 가능합니다. 또는 원시 벡터 임베딩을 저장하고 애플리케이션 수준에서 비교할 수 있습니다.
ClickHouse는 벡터 거리 연산을 SQL 함수로 취급하여 기존 쿼리와의 원활한 통합을 가능하게 합니다. 선형 스캔을 통한 정확한 매칭과 실험적 Approximate Nearest Neighbor (ANN) 인덱스를 사용한 근사 매칭을 모두 제공합니다.
데이터 처리:
Couchbase는 관계형 데이터베이스의 강점과 JSON의 유연성을 결합한 NoSQL 데이터베이스입니다. JSON 문서 내에 벡터 임베딩을 저장할 수 있어 다양한 데이터 유형에 대한 유연성을 제공합니다.
ClickHouse는 완전한 SQL 지원을 갖춘 OLAP 데이터베이스입니다. 구조화된 데이터를 효율적으로 처리할 수 있으며 메타데이터와 함께 벡터 데이터를 저장하는 것을 지원하여, 둘을 결합한 복잡한 쿼리를 가능하게 합니다.
확장성과 성능:
Couchbase는 분산형이며 클라우드, 모바일, AI 및 엣지 컴퓨팅을 위해 설계되었습니다. 수평적으로 확장할 수 있지만 대규모의 효율적인 벡터 검색을 위해서는 추가 설정이 필요할 수 있습니다.
ClickHouse는 메모리 제약 없이 멀티 TB 데이터셋을 처리하는 데 뛰어납니다. 완전히 병렬화된 쿼리 파이프라인을 통해 여러 CPU 코어에 걸쳐 대규모 벡터 데이터를 빠르게 처리할 수 있습니다.
유연성과 맞춤화:
Couchbase는 벡터 검색 구현에 유연성을 제공하여 개발자가 더 고급 사용 사례를 위해 외부 라이브러리를 사용할 수 있게 합니다.
ClickHouse는 코덱을 통한 맞춤형 압축을 제공하고 벡터 연산을 SQL 기반 필터링 및 집계와 결합하는 복잡한 쿼리를 지원합니다.
통합 및 생태계:
Couchbase는 전문화된 벡터 검색 라이브러리와 통합할 수 있어 다양한 AI 및 머신 러닝 작업에 적응할 수 있습니다.
ClickHouse의 SQL 지원은 기존 데이터 생태계 및 SQL 데이터베이스와 함께 작동하는 도구와의 통합을 더 쉽게 만듭니다.
사용 편의성:
Couchbase는 벡터 검색 기능을 효과적으로 구현하기 위해 더 많은 설정과 맞춤 코딩이 필요할 수 있습니다.
ClickHouse는 SQL에 익숙한 개발자에게 더 간단한 접근 방식을 제공합니다. 벡터 연산을 다른 SQL 함수처럼 취급할 수 있기 때문입니다.
비용 고려 사항:
Couchbase는 초기 비용이 더 낮을 수 있지만 벡터 검색 기능을 구현하는 데 더 많은 개발 시간이 필요할 수 있습니다.
ClickHouse는 초기 설정 비용이 더 높을 수 있지만, 특히 다른 데이터 저장 요구사항에 이미 사용하고 있다면 장기적으로 시간과 리소스를 절약할 수 있습니다.
보안 기능:
Couchbase와 ClickHouse 모두 암호화 및 액세스 제어와 같은 표준 보안 기능을 제공합니다.
Couchbase를 선택해야 할 때
Couchbase는 벡터 임베딩을 포함한 다양한 데이터 유형을 처리할 수 있는 유연한 NoSQL 데이터베이스가 필요할 때 좋은 선택입니다. 구조화된 데이터와 비구조화된 데이터를 모두 저장하고 쿼리하려는 모바일 및 웹 앱과 같이 실시간 데이터 액세스가 필요한 애플리케이션에 적합합니다. 특히 분산 환경에서 다른 데이터베이스 기능과 함께 벡터 검색을 구현해야 한다면 Couchbase를 선택하세요. 또한 Couchbase의 확장성과 다재다능함의 이점을 얻는 클라우드, 모바일, AI 또는 엣지 컴퓨팅용 애플리케이션을 구축하는 경우에도 강력한 옵션입니다. 팀이 이미 JSON 문서 구조에 익숙하고 전문화된 벡터 검색 라이브러리와 통합할 수 있는 옵션을 원한다면, Couchbase는 필요한 유연성을 제공할 수 있습니다.
ClickHouse를 선택해야 할 때
ClickHouse는 대규모 벡터 데이터셋을 다루고 고속 분석 처리가 필요할 때 더 나은 선택입니다. 벡터 검색 작업을 복잡한 SQL 쿼리, 메타데이터 필터링, 집계와 결합해야 하는 시나리오에 특히 적합합니다. 멀티 TB 데이터셋을 다루고 있으며 메모리 제약 없이 벡터 검색을 처리할 수 있는 솔루션이 필요하다면 ClickHouse를 선택하세요. 또한 팀이 SQL에 익숙하고 벡터 작업을 위해 완전한 SQL 지원을 활용하고 싶다면 매우 적합합니다. ClickHouse는 대규모 데이터셋에 대한 실시간 분석처럼 여러 CPU 코어에 걸쳐 벡터 데이터를 빠르게 병렬 처리해야 하는 사용 사례에서 빛을 발합니다. 이미 관련 데이터를 ClickHouse에 보유하고 있거나 수백만 개의 벡터를 관리하기 위해 새로운 도구를 배우는 것을 피하고 싶다면, ClickHouse는 시간과 리소스를 절약할 수 있는 선택이 될 수 있습니다.
결론
결론적으로, Couchbase와 ClickHouse는 모두 벡터 검색을 위한 고유한 강점을 제공하며, 서로 다른 사용 사례와 요구 사항에 대응합니다. 둘 중 무엇을 선택할지는 구체적인 필요, 기존 인프라, 팀의 전문성에 따라 달라져야 합니다. Couchbase는 유연성과 적응성을 제공하므로 기존 데이터베이스 기능과 벡터 검색 기능이 모두 필요한 다양한 애플리케이션에 적합합니다. 반면 ClickHouse는 강력한 분석 처리와 SQL 통합을 통해 대규모 벡터 데이터셋 처리에 탁월합니다. 결정을 내릴 때는 데이터셋의 크기, 쿼리의 복잡성, 팀의 SQL 친숙도, 확장성에 대한 필요와 같은 요소를 고려하세요. 궁극적으로 두 기술 모두 벡터 검색을 위한 효과적인 도구가 될 수 있으며, 최선의 선택은 프로젝트의 고유한 요구와 조직의 기술 환경에 부합하는 것입니다.
이 글은 Couchbase와 Clickhouse에 대한 개요를 제공하지만, 핵심은 특정 사용 사례를 기준으로 이러한 데이터베이스를 평가하는 것입니다. 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 중 정보에 기반한 결정을 내리는 데 필수적입니다.
오픈 소스 VectorDBBench를 사용하여 직접 벡터 데이터베이스 평가 및 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 사용하여 Milvus 및 Zilliz Cloud(관리형 Milvus)와 같은 다양한 벡터 데이터베이스 시스템의 성능을 테스트하고 비교하며, 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, 배포할 수 있습니다. 이 도구는 기능과 성능 개선에 전념하는 개발자 커뮤니티에 의해 활발히 유지관리되고 있습니다.
벤치마크 결과를 재현하거나 자체 데이터셋에서 성능 결과를 얻으려면 GitHub repository에서 VectorDBBench를 다운로드하세요.
VectorDBBench Leaderboard에서 주요 벡터 데이터베이스의 성능을 빠르게 살펴보세요.
벡터 데이터베이스 평가에 대해 자세히 알아보려면 다음 블로그를 읽어보세요.
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