Pinecone 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 Pinecone과 ClickHouse에 대해 논의합니다. 각각은 추천 엔진, 이미지 검색, 시맨틱 검색과 같은 애플리케이션에 필수적인 기능인 벡터 검색을 처리하기 위한 강력한 기능을 제공합니다. 우리의 목표는 개발자와 엔지니어에게 명확한 비교를 제공하여, 어떤 데이터베이스가 특정 요구 사항에 가장 잘 부합하는지 결정하는 데 도움을 주는 것입니다.
벡터 데이터베이스란 무엇인가요?
Pinecone과 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 중추적인 역할을 하며, 보다 고급 데이터 분석 및 검색을 가능하게 합니다.
벡터 데이터베이스의 일반적인 사용 사례에는 전자상거래 제품 추천, 콘텐츠 탐색 플랫폼, 사이버 보안에서의 이상 탐지, 의료 이미지 분석, 자연어 처리(NLP) 작업이 포함됩니다. 또한 대규모 언어 모델(LLMs)의 성능을 향상시키는 기법인 검색 증강 생성(RAG)에서도 중요한 역할을 하며, 외부 지식을 제공하여 AI 환각과 같은 문제를 줄입니다.
시장에는 다음을 포함하여 다양한 유형의 벡터 데이터베이스가 있습니다:
- Milvus, Zilliz Cloud (완전 관리형 Milvus)와 같은 목적에 특화된 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 있는 전통적인 데이터베이스.
Pinecone은 목적에 특화된 벡터 데이터베이스이며 ClickHouse는 애드온으로 벡터 검색 기능을 갖춘 오픈 소스 컬럼 지향 데이터베이스입니다. 이 게시물은 두 데이터베이스의 벡터 검색 기능을 비교합니다.
Pinecone: 기본 사항
Pinecone은 머신 러닝 애플리케이션의 벡터 검색을 위해 구축된 SaaS입니다. 관리형 서비스로서 Pinecone은 인프라를 처리하므로, 사용자는 데이터베이스가 아니라 애플리케이션 구축에 집중할 수 있습니다. 시맨틱 검색 및 추천 시스템과 같은 작업을 위해 대량의 벡터 임베딩을 저장하고 쿼리하는 확장 가능한 플랫폼입니다.
Pinecone의 주요 기능에는 실시간 업데이트, 머신 러닝 모델 호환성, 수십억 개의 벡터에서도 벡터 검색을 빠르게 만드는 독점 인덱싱 기법이 포함됩니다. 네임스페이스를 사용하면 더 빠른 쿼리와 멀티테넌시를 위해 인덱스 내의 레코드를 나눌 수 있습니다. Pinecone은 또한 메타데이터 필터링을 지원하므로, 각 레코드에 컨텍스트를 추가하고 속도와 관련성을 위해 검색 결과를 필터링할 수 있습니다.
Pinecone의 서버리스 제품은 데이터베이스 관리를 쉽게 해주며 효율적인 데이터 수집 방법을 포함합니다. 그 기능 중 하나는 객체 스토리지에서 데이터를 가져오는 기능으로, 대규모 데이터 수집에 매우 비용 효율적입니다. 이는 Parquet 파일로 저장된 데이터를 가져오고 인덱싱하기 위해 비동기 장기 실행 작업을 사용합니다.
검색을 개선하기 위해 Pinecone은 벡터 생성을 위한 multilanguage-e5-large 모델을 호스팅하며 bge-reranker-v2-m3 모델을 사용한 리랭킹으로 2단계 검색 프로세스를 제공합니다. Pinecone은 또한 밀집 및 희소 벡터 임베딩을 결합하여 의미적 이해와 키워드 매칭의 균형을 맞추는 하이브리드 검색을 지원합니다. 인기 있는 머신 러닝 프레임워크와의 통합, 다국어 지원, 자동 확장을 통해 Pinecone은 성능과 사용 편의성을 모두 갖춘 AI 애플리케이션의 벡터 검색을 위한 완전한 솔루션입니다.
ClickHouse: 개요 및 핵심
ClickHouse는 완전한 SQL 지원과 빠른 쿼리 처리를 제공하는 실시간 분석용 오픈 소스 OLAP 데이터베이스입니다. 완전히 병렬화된 쿼리 파이프라인 덕분에 분석 쿼리에 뛰어나며 벡터 검색도 빠르게 수행할 수 있습니다. 높은 압축률(코덱을 통해 사용자 정의 가능)을 제공하므로 대규모 데이터셋을 저장하고 쿼리할 수 있습니다. 주요 장점 중 하나는 메모리에 구애받지 않고 수 TB 규모의 데이터셋을 처리할 수 있다는 점이므로, 대규모 벡터 데이터를 보유한 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 동작합니다. 따라서 전통적인 필터링 및 집계와 결합할 수 있습니다. 메타데이터나 기타 정보와 함께 벡터 데이터를 쿼리해야 하는 사용 사례에 적합합니다. 더 빠른(하지만 근사적인) 매칭을 위한 실험적 Approximate Nearest Neighbour (ANN) 인덱스도 제공합니다. 또한 속도와 효율성을 위해 병렬 처리를 사용해 행을 선형 스캔하여 정확한 매칭을 수행합니다.
ClickHouse는 벡터 매칭을 메타데이터 필터링 또는 집계와 결합해야 할 때 벡터 검색에 뛰어납니다. 특히 여러 CPU 코어에서 병렬로 처리해야 하는 매우 큰 벡터 데이터셋에 적합합니다. ClickHouse는 SQL 지원이 필요하고 벡터 데이터셋이 메모리 전용 인덱스에 담기에는 너무 클 때도 좋습니다. 또한 이미 ClickHouse에 관련 데이터가 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 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 기반 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
벡터 검색 도구를 선택할 때 Pinecone과 ClickHouse의 차이를 이해하면 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 둘 다 벡터 검색에서 서로 다른 사용 사례에 적합합니다.
검색 방법
Pinecone은 벡터 검색을 위해 독점적인 인덱싱 기술을 사용하므로 수십억 개의 벡터에 걸친 유사도 검색이 매우 빠릅니다. 실시간 업데이트를 지원하며 리랭킹을 포함한 2단계 검색을 제공합니다.
ClickHouse는 OLAP 워크로드를 위해 설계되었으며, SQL을 통해 벡터 검색에 접근합니다. 병렬 처리를 사용한 선형 스캔을 통해 정확한 매칭을 수행하고 더 빠른 근사 매칭을 위한 실험적 ANN을 제공합니다.
데이터
Pinecone은 벡터 임베딩을 저장하고 쿼리하도록 설계되었습니다. 메타데이터 필터링을 지원하므로 각 레코드에 컨텍스트를 추가하고 검색 결과를 개선할 수 있습니다.
ClickHouse는 정형 및 반정형 데이터에 매우 적합합니다. SQL 기반 덕분에 벡터 검색을 필터링 및 집계 같은 전통적인 데이터 작업과 결합하는 데 강력합니다.
확장성과 성능
Pinecone은 자동 확장 기능을 갖추고 있으며 수십억 개의 벡터를 위해 설계되었습니다. 서버리스 아키텍처는 비용을 제어하면서도 대규모 성능을 지원합니다.
ClickHouse는 대규모 데이터셋에 매우 적합하며, 여러 CPU 코어에 걸친 병렬 처리를 사용합니다. 메모리에 종속되지 않고 멀티 TB 데이터셋을 처리할 수 있어, 많은 벡터 데이터를 보유한 사용자에게 좋습니다.
유연성과 맞춤화
Pinecone은 인덱스 내에서 레코드를 나누는 네임스페이스를 제공하여 쿼리 속도를 높이고 멀티테넌시를 지원합니다. 또한 하이브리드 검색, 밀집 및 희소 벡터 임베딩을 제공합니다.
ClickHouse는 SQL 인터페이스를 제공하므로 매우 맞춤화된 쿼리를 작성하고, 벡터 작업을 복잡한 데이터 조작과 결합할 수 있습니다. 압축 옵션(코덱을 통해)은 데이터 저장에서 유연성을 제공합니다.
통합과 생태계
Pinecone은 인기 있는 ML 프레임워크와 통합되며 여러 언어를 지원합니다. 또한 벡터 생성 및 재순위화를 위한 모델을 호스팅합니다.
ClickHouse는 범용 OLAP 데이터베이스이므로 많은 데이터 처리 및 시각화 도구와 잘 통합됩니다. SQL 인터페이스는 관계형 데이터베이스 사용자에게 익숙합니다.
사용 편의성
Pinecone은 관리형 서비스로서 인프라를 대신 처리해 주므로, 데이터베이스가 아니라 LLM 애플리케이션 구축에 집중할 수 있습니다. 서버리스 제공 방식은 데이터베이스 관리를 더욱 단순하게 만듭니다.
ClickHouse는 더 많은 설정과 유지 관리가 필요하지만 SQL 지식이 있는 사람들에게는 익숙합니다. 문서화는 잘 되어 있지만 OLAP 시스템이 처음이라면 학습 곡선이 더 가파릅니다.
비용
Pinecone은 저장된 벡터 수와 읽기 및 쓰기 기준으로 가격이 책정됩니다. 서버리스 옵션은 변동이 있는 워크로드에 비용 효율적입니다.
ClickHouse는 오픈 소스이므로 자체 호스팅할 수 있으며, 기존 인프라가 있는 조직의 비용을 줄일 수 있습니다. 하지만 그만큼 관리 부담이 따릅니다.
보안
Pinecone은 관리형 서비스의 표준 보안 기능, 암호화 및 접근 제어를 제공합니다.
ClickHouse는 보안 요구 사항에 맞게 맞춤화할 수 있는 많은 보안 기능, 암호화, 인증, 세분화된 접근 제어를 제공합니다.
각각을 사용해야 할 때
Pinecone은 전용 벡터 검색이 필요한 애플리케이션, 특히 머신러닝 및 GenAI 기반 사용 사례에 적합합니다. 대규모 유사도 검색, 추천 시스템 및 의미 검색 사용 사례에 매우 좋습니다. Pinecone은 실시간 업데이트, 수십억 개의 벡터 처리 및 관리형 서비스가 필요할 때 완벽하여, 인프라 관리가 아니라 애플리케이션 개발에 집중할 수 있습니다. 주요 초점이 벡터 작업이고, 원활한 확장성이 필요하며, 머신러닝 워크플로와 통합되는 솔루션을 원할 때 Pinecone을 선택하세요.
ClickHouse는 대규모 데이터셋에서 벡터 검색을 복잡한 분석과 결합해야 할 때 적합합니다. 벡터 검색이 더 큰 데이터 분석 워크플로의 일부인 상황, 특히 병렬 처리가 필요한 대규모 데이터셋을 다룰 때 매우 좋습니다. ClickHouse는 전통적인 SQL, 메타데이터 필터링 및 집계와 함께 벡터를 검색해야 할 때 완벽합니다. SQL에 익숙한 팀이 있고, 데이터 모델링과 쿼리에서 유연성이 필요하며, OLAP 데이터베이스 내에서 벡터 검색을 사용하고 싶을 때 ClickHouse를 선택하세요.
결론
Pinecone은 최소한의 관리 부담으로 전용 벡터 검색을 수행하기 위한 것입니다. ClickHouse는 더 큰 분석 워크플로우의 일부로 벡터 검색을 수행하기 위한 것입니다. 둘 중 무엇을 선택할지는 사용 사례, 데이터 유형 및 성능 요구 사항을 기준으로 해야 합니다. 벡터 데이터의 규모, 쿼리의 복잡성, 팀, 기존 인프라를 고려하세요. Pinecone은 전용 벡터 검색 요구에 가장 적합합니다. ClickHouse는 더 광범위한 분석 워크플로우 내의 벡터 검색에 더 적합합니다. 궁극적으로 중요한 것은 기술을 프로젝트의 요구 사항 및 장기적인 확장성 요구에 맞추는 것입니다.
Pinecone과 ClickHouse의 개요를 파악하려면 이 글을 읽어보세요. 하지만 이를 평가하려면 사용 사례를 기반으로 평가해야 합니다. 이에 도움이 될 수 있는 도구 중 하나는 벡터 데이터베이스 비교를 위한 오픈소스 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.
오픈소스 VectorDBBench를 사용하여 직접 벡터 데이터베이스 평가 및 비교하기
VectorDBBench는 고성능 데이터 저장 및 검색 시스템, 특히 벡터 데이터베이스가 필요한 사용자를 위한 오픈소스 벤치마킹 도구입니다. 이 도구를 사용하면 사용자는 자체 데이터셋을 사용하여 Milvus 및 Zilliz Cloud(관리형 Milvus)와 같은 다양한 벡터 데이터베이스 시스템을 테스트하고 비교한 뒤, 자신의 사용 사례에 맞는 것을 찾을 수 있습니다. VectorDBBench를 통해 사용자는 마케팅 주장이나 풍문이 아니라 실제 벡터 데이터베이스 성능을 기반으로 의사결정을 내릴 수 있습니다.
VectorDBBench는 Python으로 작성되었으며 MIT 오픈소스 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 당사의 벤치마크 결과를 재현하거나 자체 데이터셋에서 성능 결과를 얻을 수 있습니다.
VectorDBBench Leaderboard에서 주요 벡터 데이터베이스의 성능을 빠르게 살펴보세요.
벡터 데이터베이스 평가에 대해 더 자세히 알아보려면 다음 블로그를 읽어보세요.
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