Qdrant vs Click House: AI 앱에 적합한 벡터 데이터베이스 선택하기
벡터 데이터베이스란 무엇인가요?
Qdrant와 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 고급 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 Retrieval Augmented Generation(RAG)에서도 중요한 역할을 하는데, 이는 외부 지식을 제공하여 AI 환각과 같은 문제를 줄임으로써 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.
Qdrant는 목적 특화 벡터 데이터베이스입니다. ClickHouse는 애드온으로 벡터 검색 기능을 갖춘 오픈 소스 컬럼 지향 데이터베이스입니다. 이 글에서는 이들의 벡터 검색 기능을 비교합니다.
Qdrant: 개요 및 핵심 기술
Qdrant는 유사도 검색과 머신 러닝 애플리케이션을 위해 특별히 구축된 벡터 데이터베이스입니다. 처음부터 벡터 데이터를 효율적으로 처리하도록 설계되어, AI 기반 프로젝트를 진행하는 개발자들에게 최고의 선택지입니다. Qdrant는 성능 최적화에 뛰어나며, 많은 현대 머신 러닝 모델에 중요한 고차원 벡터 데이터와 함께 작동할 수 있습니다.
Qdrant의 핵심 강점 중 하나는 유연한 데이터 모델링입니다. 벡터뿐만 아니라 각 벡터와 연결된 페이로드 데이터도 저장하고 인덱싱할 수 있습니다. 즉, 벡터 유사도와 메타데이터 기반 필터링을 결합한 복잡한 쿼리를 실행할 수 있어, 더 강력하고 세밀한 검색 기능을 제공합니다. Qdrant는 동시 작업 중에도 ACID 준수 트랜잭션으로 데이터 일관성을 보장합니다.
Qdrant의 벡터 검색 기능은 아키텍처의 핵심 부분입니다. 인덱싱에는 고차원 공간에서의 효율성으로 알려진 HNSW (Hierarchical Navigable Small World) 알고리즘의 커스텀 버전을 사용합니다. 이를 통해 빠른 근사 최근접 이웃 검색이 가능하며, 이는 많은 AI 애플리케이션에 필수적입니다. 속도보다 정밀도가 더 중요한 시나리오를 위해, Qdrant는 정확 검색 방식도 지원합니다.
Qdrant를 차별화하는 것은 쿼리 언어와 API 설계입니다. 벡터 검색과 원활하게 작동하는 풍부한 필터링 및 쿼리 옵션을 제공하여 복잡한 다단계 쿼리를 가능하게 합니다. 이 때문에 전통적인 필터링과 함께 시맨틱 검색을 수행해야 하는 애플리케이션에 특히 적합합니다. Qdrant에는 데이터와 쿼리 부하가 증가함에 따라 확장할 수 있도록 자동 샤딩 및 복제와 같은 기능도 포함되어 있습니다. 문자열 매칭, 숫자 범위, 지리적 위치를 포함한 다양한 데이터 타입과 쿼리 조건을 지원합니다. Qdrant의 스칼라, 프로덕트, 바이너리 양자화 기능은 특히 고차원 벡터에서 메모리 사용량을 크게 줄이고 검색 성능을 향상시킬 수 있습니다.
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 보유한 사용자에게 훌륭한 도구입니다. 또한 메타데이터에 대한 필터링과 집계를 지원하므로 벡터와 해당 메타데이터를 쿼리할 수 있습니다.
ClickHouse는 벡터 거리 연산을 다른 SQL 함수처럼 사용할 수 있는 SQL을 통해 벡터 검색 기능을 제공합니다. 따라서 이를 전통적인 필터링 및 집계와 결합할 수 있습니다. 벡터 데이터를 메타데이터나 기타 정보와 함께 쿼리해야 하는 사용 사례에 적합합니다. 또한 더 빠른(하지만 근사적인) 매칭을 위한 실험적 Approximate Nearest Neighbour (ANN) 인덱스를 제공합니다. 그리고 속도와 효율성을 위해 병렬 처리로 행을 선형 스캔하여 정확한 매칭을 수행합니다.
ClickHouse는 벡터 매칭을 메타데이터 필터링 또는 집계와 결합해야 할 때 벡터 검색에 매우 적합합니다. 특히 여러 CPU 코어에 걸쳐 병렬로 처리해야 하는 매우 큰 벡터 데이터셋에 적합합니다. SQL 지원이 필요하고 벡터 데이터셋이 메모리 전용 인덱스에 들어가기에는 너무 큰 경우에도 ClickHouse가 좋습니다. 또한 관련 데이터가 이미 ClickHouse에 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.
주요 차이점
검색 방법론
Qdrant와 ClickHouse는 벡터 검색에 대해 근본적으로 다른 접근 방식을 가지고 있습니다. Qdrant는 벡터 인덱싱에 맞춤형 HNSW (Hierarchical Navigable Small World) 알고리즘을 사용하며, 이는 고차원 공간과 빠른 근사 최근접 이웃 검색에 뛰어납니다. 속도보다 정밀도가 중요할 때 Qdrant는 정확 검색 방법도 지원하므로, 개발자는 검색 작업에 접근하는 방식에 유연성을 가질 수 있습니다.
ClickHouse는 SQL 함수를 통해 벡터 검색을 구현하며, 벡터 연산을 SQL 인터페이스에 직접 통합합니다. 이를 통해 병렬 선형 스캔을 통한 정확 매칭과 실험적 Approximate Nearest Neighbor (ANN) 인덱스를 사용할 수 있습니다. 이는 Qdrant의 벡터 검색만큼 전문화되어 있지는 않지만, 이미 SQL에 익숙한 팀에게는 훌륭합니다.
데이터 처리
Qdrant는 연관된 페이로드 정보와 함께 벡터 데이터를 처리하는 데 뛰어납니다. 아키텍처는 벡터와 메타데이터를 함께 저장하고 메타데이터 필터링과 함께 벡터를 쿼리합니다. 이 시스템은 ACID 준수 트랜잭션을 통해 강력한 데이터 일관성을 갖추고 있어 동시 작업 중에도 안정적입니다.
ClickHouse는 더 넓은 접근 방식을 취하며, 분석 쿼리를 위해 설계되었고 메모리에 제한받지 않고 멀티 TB 데이터셋을 처리할 수 있습니다. 사용자 지정 가능한 코덱을 통한 높은 압축률로 효율적인 스토리지를 달성하므로 대규모 데이터셋에 적합합니다. 벡터 연산과 기존 SQL 쿼리, 필터링, 집계를 한곳에서 결합합니다.
확장성과 성능
두 시스템은 서로 다른 방식으로 확장됩니다. Qdrant에는 자동 샤딩과 복제를 통한 확장을 위한 내장 기능이 있습니다. 스칼라, 프로덕트 및 바이너리 양자화를 통해 검색 성능을 향상시키며, 이는 메모리 사용량을 줄이고 특히 고차원 벡터를 다룰 때 더 효율적으로 만듭니다.
ClickHouse는 여러 CPU 코어에 걸친 병렬 처리를 통해 확장됩니다. 대규모 데이터셋을 처리하는 데 뛰어나며 다른 분석 쿼리와 함께 벡터 연산을 처리할 수 있습니다. 하지만 더 작은 메모리 제한 데이터셋에서 높은 QPS가 필요한 경우, 전문화된 벡터 데이터베이스가 더 높은 성능을 낼 수 있습니다.
유연성과 통합
Qdrant에는 벡터 검색 작업을 위해 특별히 설계된 쿼리 언어가 있습니다. 개발자는 시맨틱 검색과 기존 필터링을 결합하는 복잡한 다단계 쿼리를 만들 수 있습니다. 단순 문자열 매칭부터 숫자 범위와 지리적 위치에 이르기까지 다양한 데이터 유형과 쿼리 조건을 지원합니다.
ClickHouse는 SQL 인터페이스를 통해 유연성을 제공하므로, 이미 SQL에 익숙한 개발자에게 벡터 연산이 자연스럽게 느껴집니다. 이러한 통합을 통해 팀은 새로운 쿼리 언어나 시스템을 배우지 않고도 벡터 데이터를 다른 분석 작업과 함께 처리할 수 있습니다.
Qdrant를 선택해야 할 때
Qdrant는 벡터 유사도 검색이 주요 사용 사례이고 이를 위한 특수한 성능이 필요할 때 적합합니다. 고차원 벡터 연산, ACID 준수, 자동 샤딩 및 복제, 벡터 양자화와 메모리 효율성에 완벽합니다. 복잡한 필터링과 페이로드 지원이 포함된 빠른 벡터 검색이 필요한 AI 기반 애플리케이션을 구축할 때, 특히 머신러닝 모델을 다루며 확장이 필요할 때 Qdrant를 선택하세요.
ClickHouse를 선택해야 할 때
ClickHouse는 메모리에 들어가지 않는 매우 큰 벡터 데이터셋이 있고 복잡한 SQL 작업과 통합해야 할 때 적합합니다. 이미 분석에 ClickHouse를 사용하고 있거나, 벡터 연산에 병렬 처리를 사용하고 싶거나, 팀이 SQL에 더 익숙한 경우 특히 유용합니다. 벡터 검색을 기존 데이터 분석과 결합해야 할 때, 특히 여러 CPU 코어에 걸친 병렬 계산이 중요한 빅데이터 처리에서 ClickHouse를 선택하세요.
결론
Qdrant와 ClickHouse는 모두 강력한 벡터 검색 기능을 갖추고 있지만 서로 다른 요구를 충족합니다. Qdrant는 최적화된 검색 알고리즘과 완전한 벡터 연산을 갖춘 전문 벡터 데이터베이스로, 전용 벡터 검색 애플리케이션에 완벽합니다. ClickHouse는 벡터 검색을 SQL 세계로 가져오는 강력한 분석 데이터베이스로, 벡터 연산을 더 넓은 데이터 분석과 결합하는 데 적합합니다. 사용 사례, 데이터 볼륨, 검색 요구 사항, 기존 인프라 및 팀 전문성에 맞는 것을 선택하세요.
Qdrant와 ClickHouse의 개요를 파악하려면 이 글을 읽되, 이들을 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 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 시스템이 필요한 사용자, 특히 벡터 데이터베이스를 위한 오픈 소스 벤치마킹 도구입니다. 이 도구를 사용하면 사용자는 자체 데이터셋으로 Milvus 및 Zilliz Cloud(관리형 Milvus)와 같은 다양한 벡터 데이터베이스 시스템을 테스트하고 비교하여 자신의 사용 사례에 맞는 것을 찾을 수 있습니다. VectorDBBench를 사용하면 사용자는 마케팅 주장이나 소문이 아니라 실제 벡터 데이터베이스 성능을 기반으로 결정을 내릴 수 있습니다.
VectorDBBench는 Python으로 작성되었으며 MIT 오픈 소스 라이선스에 따라 제공되므로 누구나 자유롭게 사용, 수정 및 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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