Elasticsearch vs Clickhouse: GenAI 애플리케이션에 적합한 데이터베이스 선택하기
AI 기반 애플리케이션이 발전함에 따라, 이러한 발전을 지원하는 벡터 검색 기능의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 이 블로그 게시물에서는 벡터 검색 기능을 갖춘 두 가지 주요 데이터베이스인 Elasticsearch와 Clickhouse에 대해 논의합니다. 각각은 추천 엔진, 이미지 검색, 의미 검색과 같은 애플리케이션에 필수적인 기능인 벡터 검색을 처리하기 위한 강력한 기능을 제공합니다. 우리의 목표는 개발자와 엔지니어에게 명확한 비교를 제공하여, 어떤 데이터베이스가 그들의 특정 요구 사항에 가장 잘 부합하는지 결정하는 데 도움을 주는 것입니다.
벡터 데이터베이스란 무엇인가요?
Elasticsearch와 Clickhouse를 비교하기 전에, 먼저 벡터 데이터베이스의 개념을 살펴보겠습니다.
벡터 데이터베이스는 고차원 벡터를 저장하고 쿼리하도록 특별히 설계되었으며, 이는 비정형 데이터의 수치적 표현입니다. 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 고급 데이터 분석과 검색을 가능하게 합니다.
벡터 데이터베이스의 일반적인 사용 사례에는 전자상거래 제품 추천, 콘텐츠 탐색 플랫폼, 사이버 보안의 이상 탐지, 의료 이미지 분석, 자연어 처리 (NLP) 작업이 포함됩니다. 또한 검색 증강 생성(RAG)에서도 중요한 역할을 하는데, 이는 AI 환각과 같은 문제를 줄이기 위해 외부 지식을 제공함으로써 대규모 언어 모델 (LLMs)의 성능을 향상시키는 기술입니다.
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.
Elasticsearch는 Apache Lucene 기반의 검색 엔진이며 Elasticsearch는 Apache Lucene 기반의 검색 엔진이고 ClickHouse는 오픈 소스 컬럼 지향 데이터베이스입니다. 둘 다 애드온으로 벡터 검색 기능을 갖추고 있습니다. 이 게시물은 이들의 벡터 검색 기능을 비교합니다.
Elasticsearch: 개요 및 핵심 기술
Elasticsearch는 Apache Lucene 라이브러리 위에 구축된 오픈 소스 검색 엔진입니다. 실시간 인덱싱과 전체 텍스트 검색으로 잘 알려져 있어 대용량 애플리케이션과 로그 분석에서 선호되는 검색 솔루션입니다. Elasticsearch를 사용하면 대량의 데이터를 빠르고 효율적으로 검색하고 분석할 수 있습니다.
Elasticsearch는 퍼지 검색, 구문 일치, 관련성 순위 지정과 같은 기능을 갖춘 검색 및 분석용으로 구축되었습니다. 복잡한 검색 쿼리와 실시간 데이터 검색이 필요한 시나리오에 매우 적합합니다. AI 애플리케이션의 부상과 함께, Elasticsearch는 벡터 검색 기능을 추가하여 이미지 인식, 문서 검색, 생성형 AI와 같은 AI 사용 사례에 필요한 유사도 검색과 의미 검색을 수행할 수 있게 되었습니다.
벡터 검색
벡터 검색은 Apache Lucene을 통해 Elasticsearch에 통합되어 있습니다. Lucene은 데이터를 변경 불가능한 세그먼트로 구성하며, 이 세그먼트들은 주기적으로 병합되고, 벡터는 다른 데이터 구조와 동일한 방식으로 세그먼트에 추가됩니다. 이 과정은 인덱싱 시점에 벡터를 메모리에 버퍼링한 다음, 필요할 때 이러한 버퍼를 세그먼트의 일부로 직렬화하는 것을 포함합니다. 세그먼트는 최적화를 위해 주기적으로 병합되며, 검색은 모든 세그먼트에 걸친 벡터 히트를 결합합니다.
벡터 인덱싱을 위해 Elasticsearch는 HNSW (Hierarchical Navigable Small World) 알고리즘을 사용하며, 이 알고리즘은 유사한 벡터들이 서로 연결된 그래프를 생성합니다. 이는 단순성, 강력한 벤치마크 성능, 그리고 인덱스의 완전한 재학습 없이 증분 업데이트를 처리할 수 있는 능력 때문에 선택되었습니다. 시스템은 일반적으로 수십 또는 수백 밀리초 내에 벡터 검색을 수행하며, 이는 브루트 포스 접근 방식보다 훨씬 빠릅니다.
Elasticsearch의 기술 아키텍처는 가장 큰 강점 중 하나입니다. 이 시스템은 동시 인덱싱 중에도 락 프리 검색을 지원하며, 문서를 업데이트할 때 서로 다른 필드 간의 엄격한 일관성을 유지합니다. 따라서 벡터 필드와 키워드 필드를 모두 업데이트하면, 검색은 모든 이전 값 또는 모든 새 값 중 하나만 보게 되며, 데이터 일관성이 보장됩니다. 시스템은 사용 가능한 RAM을 넘어 확장할 수 있지만, 벡터 데이터가 메모리에 맞을 때 성능이 최적화됩니다.
핵심 벡터 검색 기능 외에도 Elasticsearch는 매우 가치 있게 만드는 실용적인 통합 기능을 제공합니다. 벡터 검색은 전통적인 Elasticsearch 필터와 결합될 수 있으므로, 벡터 유사도와 전체 텍스트 검색 결과를 혼합하는 하이브리드 검색을 수행할 수 있습니다. 벡터 검색은 Elasticsearch의 보안 기능, 집계 및 인덱스 정렬과 완전히 호환되므로, 현대적인 검색 사용 사례를 위한 완전한 솔루션입니다.
ClickHouse: 개요 및 핵심 기술
ClickHouse는 완전한 SQL 지원과 빠른 쿼리 처리를 제공하는 실시간 분석용 오픈소스 OLAP 데이터베이스입니다. 완전히 병렬화된 쿼리 파이프라인 덕분에 분석 쿼리에 뛰어나며, 벡터 검색도 빠르게 수행할 수 있습니다. 높은 압축률(코덱을 통해 사용자 지정 가능)을 제공하므로 대규모 데이터셋을 저장하고 쿼리할 수 있습니다. 주요 장점 중 하나는 메모리에 제약받지 않고 멀티 TB 데이터셋을 처리할 수 있다는 점이므로, 대규모 벡터 데이터를 가진 사용자에게 훌륭한 도구입니다. 또한 메타데이터에 대한 필터링과 집계를 지원하므로, 벡터와 해당 메타데이터를 쿼리할 수 있습니다.
ClickHouse는 SQL을 통해 벡터 검색 기능을 제공하며, 벡터 거리 연산은 다른 SQL 함수와 동일하게 사용됩니다. 따라서 전통적인 필터링 및 집계와 결합할 수 있습니다. 메타데이터나 다른 정보와 함께 벡터 데이터를 쿼리해야 하는 사용 사례에 적합합니다. 더 빠른(하지만 근사적인) 매칭을 위한 실험적 Approximate Nearest Neighbour (ANN) 인덱스도 있습니다. 또한 속도와 효율성을 위해 병렬 처리를 사용하여 행을 선형 스캔하는 방식의 정확 매칭도 제공합니다.
ClickHouse는 벡터 매칭을 메타데이터 필터링 또는 집계와 결합해야 할 때 벡터 검색에 뛰어납니다. 특히 여러 CPU 코어에 걸쳐 병렬로 처리해야 하는 매우 큰 벡터 데이터셋에 적합합니다. SQL 지원이 필요하고 벡터 데이터셋이 메모리 전용 인덱스에 담기에는 너무 큰 경우에도 ClickHouse가 좋습니다. 또한 이미 관련 데이터를 ClickHouse에 보유하고 있거나 수백만 개의 벡터를 관리하기 위해 또 다른 도구를 배우고 싶지 않다면, ClickHouse는 시간과 리소스를 절약해 줄 수 있습니다. 빠른 병렬화된 정확 매칭과 대규모 데이터셋 처리가 ClickHouse가 잘하는 일이므로, 고급 검색 사용자에게 적합합니다.
ClickHouse는 벡터 검색을 위한 범용 플랫폼이며, 특히 병렬 처리가 필요한 대규모 데이터셋과 벡터 검색을 SQL 기반 필터링 및 집계와 결합하는 경우에 적합합니다. 작은 메모리 제약 데이터셋이나 높은 QPS 시나리오에서는 전문 벡터 데이터베이스만큼 좋지는 않지만, 메타데이터를 포함한 복잡한 쿼리를 처리할 수 있으므로 SQL을 알고 빠른 벡터 검색이 필요한 개발자에게 훌륭합니다.
주요 차이점
AI 기반 애플리케이션에서 벡터 검색이 점점 더 인기를 얻으면서, 사용 사례에 맞는 올바른 도구를 선택하는 것이 중요합니다. Elasticsearch와 ClickHouse 모두 벡터 검색 기능을 갖추고 있지만, 아키텍처와 설계 원칙에 따라 서로 다른 요구를 충족합니다. 결정을 돕기 위한 정리입니다.
검색 방법론
- Elasticsearch: Elasticsearch는 HNSW(Hierarchical Navigable Small World) 알고리즘을 통해 벡터 검색을 제공합니다. 이 그래프 기반 접근 방식은 유사한 벡터를 연결하고 효율적인 최근접 이웃 검색을 가능하게 합니다. HNSW는 인덱스를 다시 빌드할 필요 없이 증분 업데이트를 지원하므로, 잦은 업데이트가 필요한 애플리케이션에 적합합니다. 또한 키워드 관련성과 벡터 거리의 결합과 같은 하이브리드 검색 시나리오를 위해 벡터 유사도와 기존 필터를 결합할 수도 있습니다.
- ClickHouse: ClickHouse는 SQL 쿼리 엔진 내에 벡터 검색을 내장하고 있습니다. 브루트 포스(병렬 처리 사용)를 통한 정확한 벡터 매칭과 근사 최근접 이웃(ANN) 인덱스를 지원합니다. 따라서 벡터 검색과 함께 메타데이터 필터링이나 집계가 필요한 사용 사례에 적합합니다. SQL 네이티브 접근 방식은 이미 관계형 데이터베이스에 익숙한 개발자에게 매우 좋습니다.
데이터
- Elasticsearch: Elasticsearch는 비정형 및 반정형 데이터를 위해 설계되었습니다. 전체 텍스트 검색, 퍼지 매칭, 관련성 순위와 같은 기능을 통해 텍스트가 많은 대규모 데이터셋을 관리하고 검색하는 데 탁월합니다. 벡터 데이터는 기존 Lucene 기반 아키텍처 내에 저장되며, 텍스트와 벡터처럼 혼합된 데이터 유형에도 강력한 일관성 보장을 제공합니다.
- ClickHouse: ClickHouse는 정형 및 반정형 데이터를 위한 OLAP 데이터베이스입니다. 높은 압축률로 대규모 데이터셋을 처리하도록 설계되어, 멀티 테라바이트 규모의 벡터 데이터가 있는 시나리오에 적합합니다. 벡터 연산은 메타데이터 및 구조화된 쿼리와 잘 통합되므로 고급 분석 워크플로에 매우 적합합니다.
확장성과 성능
- Elasticsearch: Elasticsearch는 인메모리 벡터 검색에 적합하지만, 필요한 경우 디스크 기반 인덱스로 확장할 수 있습니다. HNSW는 높은 QPS(초당 쿼리 수) 환경에 효율적이지만, 벡터 데이터가 메모리에 들어갈 때 성능이 가장 좋습니다. Elasticsearch는 분산형이므로 노드 전반에 걸쳐 수평 확장이 가능해 대규모 애플리케이션에 적합합니다.
- ClickHouse: ClickHouse는 여러 CPU 코어에 걸쳐 쿼리를 병렬화할 수 있어 대규모 데이터셋에 매우 좋습니다. 압축은 스토리지 비용과 I/O 성능을 줄여줍니다. 벡터 검색이 Elasticsearch만큼 특화되어 있지는 않지만, ClickHouse는 벡터 데이터와 메타데이터를 포함한 분석 워크로드에 대한 확장성으로 이를 보완합니다.
유연성과 커스터마이징
- Elasticsearch: Elasticsearch는 하이브리드 검색, 인덱스 정렬, 보안 기능에 대한 광범위한 커스터마이징을 제공합니다. 시각화를 위한 Kibana와 데이터 수집을 위한 Beats 같은 도구가 있어 더 유연합니다.
- ClickHouse: ClickHouse의 유연성은 SQL 모델에 있습니다. 개발자는 새로운 쿼리 언어를 배우지 않고도 벡터 연산, 메타데이터 필터링, 집계를 결합한 복잡한 쿼리를 작성할 수 있습니다. 커스터마이징 가능한 압축 코덱을 통해 사용자는 특정 워크로드에 맞게 스토리지를 최적화할 수 있습니다.
통합과 생태계
- Elasticsearch: Elasticsearch를 중심으로 데이터 파이프라인(Logstash), 시각화(Kibana), 보안을 갖춘 성숙한 생태계가 있습니다. 널리 채택되어 플러그인, 커뮤니티 지원, Elastic Cloud와 같은 관리형 서비스를 쉽게 찾을 수 있습니다.
- ClickHouse: ClickHouse는 SQL 우선 설계 덕분에 분석 및 BI 도구와 잘 통합됩니다. Elasticsearch와 같은 수준의 커뮤니티 주도 플러그인을 갖추고 있지는 않지만, OLAP에 초점을 맞춘 특성 덕분에 고성능 벡터 검색을 갖춘 분석 애플리케이션에 자연스럽게 잘 맞습니다.
사용 편의성
- Elasticsearch: Elasticsearch는 훌륭한 문서를 갖추고 있으며 RESTful API는 개발자 친화적입니다. 하지만 분산 환경에서의 설정과 유지 관리는 복잡할 수 있습니다.
- ClickHouse: ClickHouse는 SQL에 익숙한 사람들에게 개발자 친화적입니다. 설치와 관리는 비교적 간단하지만 벡터 검색 성능을 미세 조정하려면 전문 지식이 필요합니다.
비용
- Elasticsearch: Elasticsearch는 메모리를 많이 사용하는 특성 때문에 운영 비용이 증가할 수 있으며, 특히 높은 QPS 사용 사례에 맞춰 확장할 때 그렇습니다. Elastic Cloud와 같은 관리형 서비스는 운영을 단순화할 수 있지만 비용을 증가시킵니다.
- ClickHouse: ClickHouse의 높은 압축률과 병렬 처리는 대규모 데이터셋에 비용 효율적입니다. 메모리 바운드 인덱스 없이도 운영할 수 있어 인프라 비용을 추가로 줄일 수 있습니다.
보안
- Elasticsearch: Elasticsearch는 역할 기반 접근 제어, 저장 데이터 암호화, 세분화된 권한 등 강력한 보안 기능을 갖추고 있습니다. 이러한 기능은 생태계에 잘 통합되어 있어 엔터프라이즈급 요구 사항을 충족합니다.
- ClickHouse: ClickHouse는 접근 제어, SSL 암호화, 감사 로그를 갖추고 있습니다. 대부분의 애플리케이션에는 충분하지만 Elasticsearch의 엔터프라이즈 기능보다는 덜 광범위합니다.
Elasticsearch를 사용해야 할 때
Elasticsearch는 하이브리드 검색, 전체 텍스트 검색 및 벡터 유사도가 필요한 사용 사례에 적합합니다. HNSW 기반 벡터 검색은 실시간, 높은 QPS 환경에 최적화되어 있어 AI 기반 문서 검색, 전자상거래 추천 시스템 및 생성형 AI에 적합합니다. 성숙한 생태계, 내장 보안, 선택할 수 있는 많은 통합 기능을 갖춘 Elasticsearch는 확장성과 운영 편의성이 핵심인 분산 환경에 매우 적합합니다.
ClickHouse를 사용해야 할 때
ClickHouse는 병렬 처리와 저장이 필요한 방대한 데이터셋, 분석 중심 애플리케이션 또는 대규모 AI 워크로드가 있는 시나리오에 적합합니다. SQL 네이티브 접근 방식은 벡터 검색을 메타데이터 필터링 및 집계와 쉽게 결합할 수 있게 해주므로 관계형 데이터베이스에 익숙한 개발자에게 적합합니다. ClickHouse는 메모리 바운드 인덱스 없이 멀티 테라바이트 데이터셋을 처리할 수 있으므로, 벡터 데이터와 구조화된 데이터를 혼합하는 쿼리에 대해 비용 효율적이고 높은 성능을 제공합니다.
요약
Elasticsearch와 ClickHouse는 둘 다 벡터 검색에 적합하지만 서로 다른 사용 사례에 맞습니다. Elasticsearch는 성숙한 생태계와 사용자 친화적인 API를 갖춘 실시간 하이브리드 검색에 적합하고, ClickHouse는 SQL 중심 워크플로와 확장 가능한 아키텍처를 갖춘 대규모 분석에 적합합니다. 사용 사례에 따라 둘 중 하나를 선택하세요. 많은 기능을 갖춘 실시간 검색이 필요한가요, 아니면 방대한 데이터셋을 위한 확장 가능한 분석이 필요한가요. 데이터 유형, 쿼리 패턴 및 성능 요구 사항을 이해하면 올바른 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.
Elasticsearch와 Clickhosue에 대한 개요를 얻으려면 이 글을 읽어보세요. 하지만 이를 평가하려면 사용 사례를 기반으로 평가해야 합니다. 이에 도움이 될 수 있는 도구 중 하나는 벡터 데이터베이스 비교를 위한 오픈 소스 벤치마킹 도구인 VectorDBBench입니다. 결국, 자체 데이터셋과 쿼리 패턴으로 철저한 벤치마킹을 수행하는 것이 분산 데이터베이스 시스템에서 벡터 검색에 대한 이 두 가지 강력하지만 서로 다른 접근 방식 중 하나를 결정하는 핵심이 될 것입니다.
오픈 소스 VectorDBBench를 사용해 직접 벡터 데이터베이스 평가 및 비교하기
VectorDBBench는 고성능 데이터 저장 및 검색 시스템, 특히 벡터 데이터베이스가 필요한 사용자를 위한 오픈 소스 벤치마킹 도구입니다. 이 도구를 통해 사용자는 자체 데이터셋을 사용하여 Milvus 및 Zilliz Cloud(관리형 Milvus)와 같은 다양한 벡터 데이터베이스 시스템을 테스트하고 비교하여 자신의 사용 사례에 맞는 시스템을 찾을 수 있습니다. VectorDBBench를 사용하면 사용자는 마케팅 주장이나 풍문이 아니라 실제 벡터 데이터베이스 성능을 기반으로 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
VectorDBBench는 Python으로 작성되었으며 MIT 오픈 소스 라이선스에 따라 라이선스가 부여되어 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 repository에서 VectorDBBench를 다운로드하세요.
VectorDBBench Leaderboard에서 주요 벡터 데이터베이스의 성능을 빠르게 살펴보세요.
벡터 데이터베이스 평가에 대해 더 자세히 알아보려면 다음 블로그를 읽어보세요.
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