pgvector vs Clickhouse: AI 앱에 적합한 벡터 데이터베이스 선택하기
벡터 데이터베이스란 무엇인가요?
pgvector와 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 발전된 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 대규모 언어 모델 (LLMs)에 외부 지식을 제공하여 AI 환각과 같은 문제를 줄임으로써 성능을 향상시키는 기법인 검색 증강 생성(RAG)에서도 중요한 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 애드온을 갖춘 전통적인 데이터베이스.
pgvector는 전통적인 데이터베이스이고 ClickHouse는 오픈소스 컬럼 지향 데이터베이스입니다. 둘 다 애드온으로 벡터 검색 기능을 갖추고 있습니다. 이 글에서는 이들의 벡터 검색 기능을 비교합니다.
pgvector: 개요 및 핵심 기술
pgvector는 벡터 연산 지원을 추가하는 PostgreSQL용 확장입니다. 사용자가 별도의 벡터 데이터베이스 없이도 PostgreSQL 데이터베이스 내에서 직접 벡터 임베딩을 저장하고 쿼리할 수 있게 하며, 벡터 유사도 검색 기능을 제공합니다.
pgvector의 주요 기능은 다음과 같습니다:
- 정확 및 근사 최근접 이웃 검색 지원
- PostgreSQL의 인덱싱 메커니즘과의 통합
- 덧셈 및 뺄셈과 같은 벡터 연산 수행 능력
- 다양한 거리 메트릭(유클리드, 코사인, 내적) 지원
pgvector는 기본적으로 정확 최근접 이웃 검색을 사용하며, 이는 완벽한 재현율을 보장하지만 대규모 데이터셋에서는 더 느릴 수 있습니다. 성능을 최적화하기 위해 pgvector는 근사 최근접 이웃 검색을 위한 인덱스를 생성하는 옵션을 제공합니다. 이 접근 방식은 약간의 정확도를 포기하는 대신 속도를 크게 향상시키며, 많은 실제 애플리케이션에서 종종 가치 있는 절충안입니다.
근사 인덱스를 추가하면 쿼리 결과가 달라질 수 있다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 이는 반환되는 실제 결과에 영향을 미치지 않는 일반적인 데이터베이스 인덱스와는 다릅니다. pgvector가 지원하는 두 가지 유형의 근사 인덱스는 다음과 같습니다:
- HNSW (Hierarchical Navigable Small World): pgvector 버전 0.5.0에서 도입된 HNSW는 높은 성능과 결과 품질로 잘 알려져 있습니다. 검색 중 빠른 탐색을 가능하게 하는 다중 레이어 그래프 구조를 구축합니다.
- IVFFlat (Inverted File Flat): 이 방법은 벡터 공간을 클러스터로 나눕니다. 검색 중에는 먼저 가장 관련성이 높은 클러스터를 식별한 다음 해당 클러스터 내에서 정확 검색을 수행합니다. 이를 통해 대규모 데이터셋에서 검색 속도를 크게 높일 수 있습니다.
이러한 인덱스 유형 중 선택은 데이터셋 크기, 필요한 쿼리 속도, 허용 가능한 정확도 절충과 같은 요소를 고려하여 특정 사용 사례에 따라 달라집니다. HNSW는 일반적으로 더 나은 성능을 제공하지만 더 많은 메모리를 사용할 수 있는 반면, IVFFlat은 메모리 효율이 더 좋을 수 있지만 경우에 따라 약간 느리거나 정확도가 낮을 수 있습니다.
프로젝트에서 pgvector를 구현할 때는 특정 요구 사항에 맞는 최적의 구성을 찾기 위해 두 인덱스 유형과 해당 매개변수를 모두 실험해 보세요. 이러한 미세 조정 과정은 벡터 검색 작업의 성능과 정확도에 영향을 줄 수 있습니다.
pgvector 사용을 시작하는 방법을 배우고 싶으신가요? 이 튜토리얼을 확인해 보세요!
ClickHouse: 개요 및 핵심
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 점이어서, 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 사용할 수 있습니다. 따라서 전통적인 필터링 및 집계와 결합할 수 있습니다. 메타데이터나 기타 정보와 함께 벡터 데이터를 쿼리해야 하는 사용 사례에 적합합니다. 또한 더 빠른(하지만 근사적인) 매칭을 위한 실험적 Approximate Nearest Neighbour (ANN) 인덱스도 제공합니다. 그리고 속도와 효율성을 위해 병렬 처리를 활용하여 행을 선형 스캔하는 방식의 정확 매칭도 지원합니다.
ClickHouse는 벡터 매칭을 메타데이터 필터링이나 집계와 결합해야 할 때 벡터 검색에 매우 적합합니다. 특히 여러 CPU 코어에서 병렬로 처리해야 하는 매우 큰 벡터 데이터셋에 적합합니다. SQL 지원이 필요하고 벡터 데이터셋이 메모리 전용 인덱스에 담기에는 너무 큰 경우에도 ClickHouse는 좋습니다. 또한 이미 ClickHouse에 관련 데이터가 있거나 수백만 개의 벡터를 관리하기 위해 다른 도구를 배우고 싶지 않다면, ClickHouse는 시간과 리소스를 절약해 줄 수 있습니다. 빠른 병렬화된 정확 매칭과 대규모 데이터셋 처리가 ClickHouse의 강점이므로, 고급 검색 사용자에게 적합합니다.
ClickHouse는 벡터 검색을 위한 범용 플랫폼으로, 특히 병렬 처리가 필요한 대규모 데이터셋과 벡터 검색을 SQL 기반 필터링 및 집계와 결합할 때 적합합니다. 소규모 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.
벡터 검색을 위한 pgvector vs ClickHouse: 차이점은 무엇인가
벡터 검색을 위해 pgvector와 ClickHouse 중 선택할 때 고려할 사항:
검색 방법론
pgvector는 정확 및 근사 최근접 이웃 검색을 지원합니다. 근사 검색을 위한 HNSW 및 IVFFlat 인덱싱과 다양한 거리 메트릭(Euclidean, cosine, inner product)을 제공합니다. ClickHouse는 SQL 함수를 통해 벡터 검색을 제공합니다. 병렬 처리를 통한 정확 매칭과 실험적 ANN을 지원합니다.
pgvector는 벡터 연산을 위해 PostgreSQL을 확장하며, PostgreSQL 데이터베이스에 벡터 임베딩을 저장합니다. ClickHouse는 정형 및 반정형 데이터를 처리하고, 벡터 검색을 메타데이터 필터링 및 집계와 결합합니다.
확장성 및 성능
pgvector의 정확 검색은 큰 데이터셋에서는 느릴 수 있지만, 근사 인덱싱은 큰 데이터셋에서 더 빠릅니다. ClickHouse는 멀티 TB 데이터셋을 위해 설계되었으며 완전히 병렬화된 쿼리 파이프라인을 갖추고 있습니다. 메모리에 구애받지 않으며 대규모 벡터 데이터를 처리할 수 있습니다.
유연성 및 커스터마이징
pgvector는 PostgreSQL의 기존 기능과 통합되며 덧셈과 뺄셈 같은 벡터 연산을 제공합니다. ClickHouse는 완전한 SQL 지원을 제공하며 벡터 매칭을 일반 SQL 연산과 결합할 수 있습니다.
통합 및 생태계
pgvector는 PostgreSQL 생태계와 통합되므로, 이미 PostgreSQL을 사용하는 프로젝트에 적합합니다. ClickHouse는 독립형 OLAP 데이터베이스로, 벡터 검색과 함께 실시간 분석이 필요한 프로젝트에 적합합니다.
사용 편의성
이미 PostgreSQL을 사용하고 있다면 pgvector는 익숙하지만, 벡터 연산과 인덱싱 옵션에 대한 이해가 필요합니다. ClickHouse는 벡터 연산에 SQL 구문을 사용하지만, OLAP 데이터베이스가 처음이라면 학습 곡선이 더 가파릅니다.
비용
pgvector는 기존 PostgreSQL 인프라를 사용할 수 있어, 이미 PostgreSQL을 사용하고 있다면 비용을 절감할 수 있습니다. ClickHouse는 별도의 인프라가 필요하지만 높은 압축률 덕분에 스토리지 비용을 절감할 수 있습니다.
보안
pgvector는 PostgreSQL의 보안 기능을 상속받으며 PostgreSQL 보안 생태계의 이점을 누립니다. ClickHouse는 내장 보안 기능을 갖추고 있지만 엔터프라이즈 수준의 보안을 위해서는 추가 구성이 필요합니다.
각각을 사용해야 하는 경우
이미 PostgreSQL을 사용하고 있고 기존 관계형 데이터베이스 설정에 벡터 검색을 추가하려는 경우 pgvector가 적합한 선택입니다. 특히 중간 규모 데이터셋에서 벡터 연산을 관계형 데이터와 통합해야 하는 프로젝트에 완벽합니다. pgvector는 벡터 연산을 정밀하게 제어하고 PostgreSQL 생태계와 기능을 활용하고자 할 때 훌륭합니다.
ClickHouse는 매우 큰 벡터 데이터셋에 더 나은 선택이며, 특히 벡터 검색을 복잡한 SQL 및 실시간 분석과 결합해야 할 때 적합합니다. 고성능 분석 처리와 벡터 검색이 필요한 멀티 테라바이트 데이터셋을 가진 프로젝트에 가장 좋습니다. ClickHouse는 광범위한 메타데이터 필터링 및 집계와 함께 벡터를 검색해야 할 때 특히 유용합니다.
요약
pgvector는 PostgreSQL과 함께 벡터 검색을 수행하는 데 훌륭하며, PostgreSQL 사용자에게 익숙한 환경과 관계형 데이터와의 원활한 통합을 제공합니다. ClickHouse는 거대한 데이터셋, 고성능 벡터 검색 및 분석 기능에 훌륭합니다. 사용 사례, 데이터 크기, 기존 인프라, 그리고 벡터 검색을 복잡한 쿼리와 결합해야 하는지에 따라 이 둘 중에서 선택하세요. 중간 규모 데이터를 가진 PostgreSQL 기반 프로젝트에는 pgvector를, 벡터 검색이 포함된 대규모 분석 워크로드에는 ClickHouse를 사용하세요.
이 글은 pgvector와 ClickHouse에 대한 개요를 제공하지만, 특정 사용 사례를 기준으로 이러한 데이터베이스를 평가하는 것이 중요합니다. 이 과정에 도움이 될 수 있는 도구 중 하나는 벡터 데이터베이스 성능을 비교하기 위해 설계된 오픈소스 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 하나를 정보에 기반해 선택하는 데 필수적입니다.
오픈소스 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 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 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 주류 벡터 데이터베이스의 성능을 빠르게 살펴보세요.
벡터 데이터베이스 평가에 대해 자세히 알아보려면 다음 블로그를 읽어보세요.
VectorDB, GenAI 및 ML에 대한 추가 리소스
계속 읽기
A Few Notes from Databricks Data + AI Summit 2026: Why the Data Layer Matters Again
James Luan shares notes from Databricks Data + AI Summit 2026 on why production AI is pushing the data layer back to the center of infrastructure.
Introducing Loon: A New Storage Engine for Vector Data That Never Stops Changing
Loon is a new storage engine for Milvus 3.0 and Zilliz Vector Lakebase, built to manage evolving vector datasets with ColumnGroups, row ID alignment, and Manifests.
What is the K-Nearest Neighbors (KNN) Algorithm in Machine Learning?
KNN is a supervised machine learning technique and algorithm for classification and regression. This post is the ultimate guide to KNN.
The Definitive Guide to Choosing a Vector Database
Overwhelmed by all the options? Learn key features to look for & how to evaluate with your own data. Choose with confidence.