LanceDB vs ClickHouse: AI 앱에 적합한 벡터 데이터베이스 선택하기
벡터 데이터베이스란 무엇인가?
LanceDB와 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, 제품 속성과 같은 복잡한 정보를 인코딩합니다. 효율적인 유사도 검색을 가능하게 함으로써, 벡터 데이터베이스는 AI 애플리케이션에서 핵심적인 역할을 하며, 더 고급화된 데이터 분석 및 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 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 포함해 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 애드온을 갖춘 기존 데이터베이스.
LanceDB는 서버리스 벡터 데이터베이스이고 ClickHouse는 벡터 검색을 애드온으로 제공하는 오픈 소스 컬럼 지향 데이터베이스입니다. 이 글에서는 두 데이터베이스의 벡터 검색 기능을 비교합니다.
LanceDB: 개요 및 핵심 기술
LanceDB는 대규모 멀티모달 데이터에서 임베딩을 저장, 관리, 쿼리 및 검색하는 AI용 오픈 소스 벡터 데이터베이스입니다. 오픈 소스 컬럼형 데이터 형식인 Lance를 기반으로 구축된 LanceDB는 쉬운 통합, 확장성, 비용 효율성을 제공합니다. 기존 백엔드에 임베디드 방식으로 실행하거나, 클라이언트 애플리케이션에서 직접 실행하거나, 원격 서버리스 데이터베이스로 실행할 수 있어 다양한 사용 사례에 유연하게 대응합니다.
벡터 검색은 LanceDB의 핵심입니다. LanceDB는 IVF_PQ 인덱스를 사용해 완전 탐색 k-최근접 이웃(kNN) 검색과 근사 최근접 이웃(ANN) 검색을 모두 지원합니다. 이 인덱스는 데이터셋을 파티션으로 나누고 효율적인 벡터 압축을 위해 product quantization을 적용합니다. LanceDB는 또한 다양한 데이터 유형 전반에서 검색 성능을 높이기 위해 전체 텍스트 검색과 스칼라 인덱스도 제공합니다.
LanceDB는 Euclidean distance, cosine similarity, dot product를 포함한 다양한 벡터 유사도 거리 메트릭을 지원합니다. 이 데이터베이스는 의미론적 접근 방식과 키워드 기반 접근 방식을 결합한 하이브리드 검색과 메타데이터 필드에 대한 필터링을 허용합니다. 이를 통해 개발자는 복잡한 검색 및 추천 시스템을 구축할 수 있습니다.
LanceDB의 주요 대상은 AI 애플리케이션, 추천 시스템 또는 검색 엔진을 개발하는 개발자와 엔지니어입니다. Rust 기반 코어와 여러 프로그래밍 언어 지원 덕분에 다양한 기술 사용자에게 접근성이 높습니다. 사용 편의성, 확장성, 성능에 중점을 둔 LanceDB는 대규모 벡터 데이터를 다루고 효율적인 유사도 검색 솔루션을 찾는 이들에게 훌륭한 도구입니다.
Click House: 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 정의할 수 있는 높은 수준의 압축은 ClickHouse가 대규모 데이터셋을 효과적으로 저장하고 쿼리할 수 있게 합니다. 주요 강점 중 하나는 메모리 제약을 받지 않고 멀티 TB 데이터셋을 처리할 수 있다는 점으로, 대규모 벡터 데이터를 다루는 사용자에게 강력한 도구가 됩니다. 또한 메타데이터에 대한 필터링과 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 근사적이지만 더 빠른 매칭 기능을 제공합니다. ClickHouse는 행에 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 선택지입니다. 여러 CPU 코어에서 병렬로 처리해야 하는 매우 큰 벡터 데이터셋에 특히 유용합니다. ClickHouse는 SQL 지원이 필요하고 벡터 데이터셋이 너무 커서 메모리 전용 인덱스에 의존할 수 없는 경우에도 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 정확한 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 다목적 플랫폼으로 두드러집니다. 전용 벡터 데이터베이스만큼 소규모 메모리 기반 데이터셋이나 높은 QPS 시나리오에 특화되어 있지는 않을 수 있지만, 메타데이터를 포함한 복잡한 쿼리를 처리할 수 있는 능력은 고속 벡터 검색 기능이 필요한 SQL에 익숙한 개발자에게 강력한 선택지가 됩니다.
주요 차이점
검색 방법론
LanceDB: 내장된 k-최근접 이웃(kNN) 및 근사 최근접 이웃(ANN) 검색을 사용하는 벡터 검색. 효율적인 벡터 압축을 위한 파티셔닝 및 곱 양자화를 갖춘 IVF_PQ 인덱스. 의미 기반 및 키워드 기반 검색을 위한 하이브리드 검색. AI 기반 애플리케이션에 적합합니다.
ClickHouse: SQL 쿼리 시스템의 확장으로서의 벡터 검색. 병렬화된 선형 스캔을 통한 정확한 매칭. 실험적 ANN을 통한 근사 매칭. SQL 중심이어서 특히 메타데이터가 풍부한 쿼리에서 다른 분석 워크플로와 통합하기가 매우 쉽습니다.
핵심 요점: 벡터 검색 성능과 유연성만 중요하다면 LanceDB를 선택하세요. 메타데이터 필터링과 SQL 기반 분석이 필요하다면 ClickHouse를 선택하세요.
데이터
LanceDB: 임베딩 및 멀티모달 데이터. 구조화 및 비구조화 데이터를 지원합니다. 대규모 데이터셋, 특히 벡터 중심 워크로드에서 읽기 및 쓰기 성능을 위한 컬럼형 스토리지.
ClickHouse: OLAP 데이터베이스. 주로 구조화 및 반구조화 데이터. 벡터 데이터가 많은 메타데이터가 포함된 더 큰 데이터셋의 일부이거나 집계 및 필터링이 중요한 시나리오에 더 적합합니다.
핵심 요점: LanceDB는 벡터 중심 워크로드용이고, ClickHouse는 벡터 + 구조화 데이터용입니다.
확장성 및 성능
LanceDB: 여러 배포 옵션을 통해 확장 가능: 애플리케이션에 임베디드, 서버리스 데이터베이스, 더 큰 백엔드의 일부. 벡터 검색을 최적화하고 대규모 데이터셋에서도 잘 확장됩니다.
ClickHouse: 고속 병렬 처리. 멀티테라바이트 데이터셋을 처리합니다. 혼합 워크로드(벡터 검색 + 복잡한 SQL 쿼리)에서의 성능이 강점입니다.
핵심 요점: AI 특화 확장성에는 LanceDB를, 강력한 병렬화가 필요한 대규모 혼합 워크로드에는 ClickHouse를 선택하세요.
유연성과 커스터마이징
LanceDB: 유연한 인덱싱과 여러 거리 메트릭(유클리드, 코사인 유사도, 내적)을 지원합니다. 개발자는 하이브리드 검색을 미세 조정하여 의미 기반 검색과 키워드 기반 검색을 결합할 수 있습니다.
ClickHouse: SQL 함수를 통한 커스터마이징. 개발자는 벡터 연산과 일반 SQL 기능을 결합한 복잡한 쿼리를 작성할 수 있습니다.
핵심 요점: LanceDB는 매우 특화된 벡터 연산에, ClickHouse는 더 일반적인 쿼리 유연성에 적합합니다.
통합 및 생태계
LanceDB: AI 및 머신러닝 워크플로와 통합되며, 여러 언어와 임베딩을 직접 지원합니다.
ClickHouse: 분석 생태계의 일부입니다. 프로젝트에서 이미 OLAP 워크로드에 ClickHouse를 사용하고 있거나 SQL 호환성이 중요하다면 좋은 선택입니다.
핵심 요점: LanceDB는 AI 우선 워크플로에 적합하고, ClickHouse는 생태계에 더 구애받지 않으며 분석 파이프라인에 통합됩니다.
사용성
LanceDB: 개발자 중심이며, 설정이 쉽고, 문서가 탄탄하며, 벡터 연산을 위한 API를 제공합니다.
ClickHouse: 강력하지만 SQL 중심이므로 SQL이나 빅데이터에 익숙하지 않은 사용자에게는 학습 곡선이 더 높을 수 있습니다.
핵심 요점: LanceDB는 벡터 특화 사용 사례에서 더 개발자 친화적인 학습 곡선을 제공합니다.
비용
LanceDB: 오픈소스이며 소규모 배포나 임베디드 사용에 비용 효율적입니다. 가변 워크로드의 비용을 제어할 수 있는 서버리스 옵션을 제공합니다.
ClickHouse: 오픈소스이지만 대규모 데이터셋을 처리하기 위해 많은 컴퓨팅 리소스가 필요하므로 운영 비용이 더 높을 수 있습니다.
핵심 요점: LanceDB는 더 작은 규모나 임베디드 사용에, ClickHouse는 엔터프라이즈 사용에 적합합니다.
보안
LanceDB: 액세스 제어 및 보안 백엔드와의 통합 같은 기본 보안 기능을 갖추고 있습니다. 보안은 아직 발전 중입니다.
ClickHouse: 암호화, 인증, 세분화된 액세스 제어 등 강력한 보안 기능을 갖추고 있습니다. 안전한 배포를 위한 엔터프라이즈 준비가 되어 있습니다.
핵심 요점: ClickHouse는 엔터프라이즈급 보안이 필요한 배포에 적합합니다.
LanceDB를 선택해야 할 때
LanceDB는 벡터 임베딩이 애플리케이션의 핵심인 AI 및 머신러닝 중심 프로젝트에 적합합니다. 추천 시스템, 의미 검색, 고성능 벡터 연산이 필요한 유사도 기반 애플리케이션 같은 사용 사례에 매우 좋습니다. 내장 kNN 및 ANN 검색, 하이브리드 검색, 비용 효율적인 배포 옵션을 갖추고 있어 멀티모달 임베딩을 포함한 대규모 분산 데이터를 다루는 개발자에게 완벽합니다. 또한 개발자 친화적이고 여러 프로그래밍 언어를 지원하므로 AI 워크플로에 쉽게 구현할 수 있습니다.
ClickHouse를 선택해야 할 때
ClickHouse는 벡터 검색이 더 큰 분석 파이프라인의 한 부분일 뿐인 시나리오에 적합합니다. 전문 검색, SQL 기반 분석, 벡터 연산이 필요한 애플리케이션에 매우 좋습니다. 고객 행동 분석, 로그 분석, 다차원 보고 같은 사용 사례는 ClickHouse의 고속 병렬 쿼리 처리와 멀티테라바이트 데이터셋 처리 능력의 이점을 얻습니다. 팀이 이미 SQL에 익숙하거나 다른 OLAP 워크로드에 ClickHouse를 사용하고 있다면 추가 도구를 도입할 필요가 없기 때문에 특히 좋습니다.
결론
LanceDB는 효율적인 벡터 유사도 검색, 하이브리드 기능, 개발자 중심 설계를 필요로 하는 AI 우선 프로젝트에 적합하며, ClickHouse는 대규모 데이터셋에서 벡터 연산과 전통적인 SQL 쿼리를 결합하는 분석 중심 워크플로에 적합합니다. 임베딩 중심 애플리케이션에는 LanceDB를 선택하고, 분석 시스템에서의 벡터 검색에는 ClickHouse를 선택하세요. 워크로드의 규모, 데이터 유형, 성능 요구 사항을 고려하면 프로젝트에 맞는 올바른 도구를 선택할 수 있습니다.
LanceDB와 ClickHouse에 대한 개요를 얻으려면 이 글을 읽어보되, 이를 평가하려면 사용 사례를 기준으로 평가해야 합니다. 이를 도와줄 수 있는 도구 중 하나가 벡터 데이터베이스 비교를 위한 오픈 소스 벤치마킹 도구인 VectorDBBench입니다. 결국, 자체 데이터셋과 쿼리 패턴을 사용한 철저한 벤치마킹이 분산 데이터베이스 시스템에서 벡터 검색에 대한 이 두 가지 강력하지만 서로 다른 접근 방식 중 하나를 결정하는 핵심이 될 것입니다.
오픈 소스 VectorDBBench를 사용하여 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 사용하면 사용자는 자체 데이터셋을 사용하여 Milvus 및 Zilliz Cloud(관리형 Milvus)와 같은 다양한 벡터 데이터베이스 시스템을 테스트하고 비교하여 자신의 사용 사례에 맞는 것을 찾을 수 있습니다. VectorDBBench를 통해 사용자는 마케팅 주장이나 소문이 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.
GitHub repository에서 VectorDBBench를 다운로드하세요. 이를 통해 우리의 벤치마크 결과를 재현하거나 자체 데이터셋에서 성능 결과를 얻을 수 있습니다.
VectorDBBench Leaderboard에서 주류 벡터 데이터베이스의 성능을 빠르게 살펴보세요.
벡터 데이터베이스 평가에 대해 자세히 알아보려면 다음 블로그를 읽어보세요.
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