Qdrant vs Myscale: AI 앱에 적합한 벡터 데이터베이스 선택하기
벡터 데이터베이스란 무엇인가요?
Qdrant와 MyScale을 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 고도화된 데이터 분석과 검색을 가능하게 합니다.
벡터 데이터베이스의 일반적인 사용 사례에는 전자상거래 제품 추천, 콘텐츠 발견 플랫폼, 사이버 보안의 이상 탐지, 의료 이미지 분석, 그리고 자연어 처리(NLP) 작업이 포함됩니다. 또한 벡터 데이터베이스는 대규모 언어 모델 (LLMs)에 외부 지식을 제공하여 AI 환각과 같은 문제를 줄임으로써 성능을 향상시키는 기술인 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 애드온이 있는 전통적인 데이터베이스.
Qdrant는 목적 특화 벡터 데이터베이스입니다. MyScale은 ClickHouse 기반으로 구축된 데이터베이스로, 벡터 검색과 SQL 분석을 벡터 검색 기능 애드온과 결합합니다. 이 글에서는 이들의 벡터 검색 기능을 비교합니다.
Qdrant: 개요 및 핵심 기술
Qdrant는 유사도 검색과 머신 러닝을 위한 벡터 데이터베이스입니다. 벡터 데이터를 위해 처음부터 구축된 Qdrant는 AI 개발자들이 주로 선택하는 솔루션입니다. Qdrant는 성능을 최적화하며, 많은 현대 ML 모델에 핵심적인 고차원 벡터 데이터를 처리할 수 있습니다.
Qdrant의 주요 강점 중 하나는 유연한 데이터 모델링입니다. 벡터뿐만 아니라 각 벡터와 연결된 페이로드 데이터도 저장하고 인덱싱할 수 있습니다. 즉, 벡터 유사도와 메타데이터 필터링을 결합한 복잡한 쿼리를 실행할 수 있어 더 강력하고 미묘한 검색이 가능합니다. Qdrant는 동시 작업 중에도 ACID 준수 트랜잭션으로 데이터 일관성을 보장합니다.
Qdrant의 벡터 검색은 플랫폼의 핵심입니다. 인덱싱에는 고차원 공간에서 효율적인 HNSW(Hierarchical Navigable Small World) 알고리즘의 커스텀 버전을 사용합니다. Distance Matrix API를 사용하면 벡터 간 쌍별 거리를 효율적으로 계산할 수 있으므로, 수천 개의 벡터가 있는 경우에도 클러스터링 및 차원 축소와 같은 작업에 적합합니다. 속도보다 정밀도가 더 중요한 시나리오를 위해 Qdrant는 정확 검색도 지원하며, Graph UI를 통해 벡터 관계를 탐색할 수 있는 시각적 도구를 제공합니다.
Qdrant의 특별한 점은 쿼리 및 최적화 기능입니다. Qdrant의 쿼리 언어는 벡터 검색과 매끄럽게 작동하며, 데이터의 고유 값을 집계하고 개수를 세는 강력한 Facet API를 포함한 복잡한 작업을 지원합니다. 온디스크 텍스트 및 지리 인덱싱과 같은 메모리 최적화 기능은 지능형 캐싱을 통해 성능을 유지하면서 대규모 배포를 처리할 수 있게 해줍니다. Qdrant는 확장성을 위한 자동 샤딩 및 복제를 제공하며, 문자열 매칭부터 숫자 범위 및 지리 위치에 이르기까지 다양한 데이터 유형과 쿼리 조건을 지원합니다. 스칼라, 프로덕트 및 바이너리 양자화 기능은 특히 고차원 벡터에서 메모리 사용량을 줄이고 검색 속도를 높일 수 있습니다.
사용 사례에 따라 근사 매칭과 정확 매칭을 모두 활용하여 검색 정밀도와 성능 간의 트레이드오프를 구성할 수 있습니다. 이 아키텍처는 벡터 검색을 필터링 및 집계와 결합해야 하는 실제 시나리오를 위해 설계되었으므로, 실용적인 AI 애플리케이션을 구축하는 데 매우 적합합니다.
MyScale이란? 개요 및 핵심 기술
MyScale은 오픈 소스 ClickHouse 데이터베이스 위에 구축된 클라우드 기반 데이터베이스로, AI 및 머신 러닝 워크로드를 위해 설계되었습니다. 구조화 데이터와 벡터 데이터, 실시간 분석 및 머신 러닝을 처리할 수 있습니다. MyScale은 시계열, 벡터 검색 및 전문 검색에 중점을 두고 있어 실시간 처리와 AI 기반 인사이트에 적합합니다. ClickHouse 아키텍처를 사용함으로써 MyScale은 AI를 위한 고성능 및 확장성을 제공합니다.
MyScale의 핵심 기능 중 하나는 네이티브 SQL 지원으로, 벡터 검색, 전문 검색 및 전통적인 SQL 쿼리를 하나의 시스템에 통합하여 AI 기반 쿼리를 단순화합니다. 이를 통해 여러 도구의 필요성을 줄이고 AI를 위한 확장성을 제공합니다. MyScale은 OLAP 데이터베이스 아키텍처를 사용하여 벡터화된 데이터에서 작동함으로써 하나의 플랫폼에서 구조화 데이터와 벡터화된 데이터의 분석 처리를 지원하고 관리합니다. 개발자는 SQL을 사용해 MyScale과 상호작용할 수 있으므로 관계형 데이터베이스에 익숙한 모든 프로그래머가 접근할 수 있습니다.
MyScale은 다양한 사용 사례를 지원하기 위해 여러 벡터 인덱스 유형과 유사도 메트릭을 제공합니다. 유클리드 거리(L2), 내적(IP), 코사인 유사도와 같은 일반적인 거리 메트릭을 지원합니다. 이 데이터베이스에는 MSTG (Multi-Scale Tree Graph), ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ 및 HNSW와 같은 여러 인덱싱 알고리즘이 있으며, 각각 조정할 수 있는 고유한 파라미터 세트를 갖추고 있습니다. MyScale의 독자적인 MSTG 벡터 엔진은 NVMe SSD를 사용하여 데이터 밀도를 높이므로 성능과 비용 측면 모두에서 특화된 벡터 데이터베이스보다 뛰어납니다.
MyScale은 SQL 데이터베이스, 벡터 데이터베이스 및 전문 검색 엔진의 기능을 하나의 시스템으로 결합함으로써 인프라 및 유지보수 비용을 줄입니다. 이러한 통합은 공동 데이터 쿼리와 분석을 가능하게 하며 AI 애플리케이션을 위한 단일 데이터 기반을 제공합니다. 또한 MyScale은 LLM 시스템의 완전한 관측성을 위한 MyScale Telemetry를 제공하므로 효율적으로 모니터링하고 디버깅할 수 있습니다. 데이터가 더 복잡해짐에 따라 MyScale은 컴퓨팅 성능과 다양한 데이터 유형 간의 통합을 유지하면서 새로운 데이터 모달리티와 데이터베이스 규모를 처리할 수 있는 미래 지향적인 솔루션입니다.
주요 차이점
검색 방법론
Qdrant는 근사 최근접 이웃(ANN) 검색을 위해 고도로 최적화된 HNSW (Hierarchical Navigable Small World) 알고리즘 버전을 사용합니다. 이 알고리즘은 고차원 공간에서 뛰어난 성능을 발휘하므로 추천 시스템 및 시맨틱 검색과 같은 AI 애플리케이션에 이상적입니다. Qdrant는 정밀도가 우선순위일 때 정확 검색도 지원하며, 클러스터링 및 차원 축소와 같은 작업을 위한 Distance Matrix API와 같은 도구도 제공합니다.
MyScale은 ClickHouse를 기반으로 구축되었으며, MSTG (Multi-Scale Tree Graph), ScaNN, HNSW와 같은 여러 인덱싱 알고리즘을 제공합니다. 각 알고리즘은 조정 가능하여 다양한 사용 사례에 유연성을 제공합니다. MSTG는 NVMe SSD 최적화가 돋보이며, 대규모 벡터 검색을 위해 높은 데이터 밀도와 비용 효율적인 성능을 가능하게 합니다.
데이터 처리
Qdrant는 벡터 데이터를 위해 특화되어 설계되었으며, 벡터와 관련 페이로드 데이터를 모두 저장할 수 있는 기능을 제공합니다. 이러한 유연성은 개인화 추천과 같은 애플리케이션에 유용한, 벡터 유사도와 메타데이터 필터링을 결합한 복잡한 쿼리를 가능하게 합니다. Qdrant는 문자열 매칭부터 숫자 범위 및 지리적 위치에 이르기까지 다양한 쿼리 조건도 지원합니다.
MyScale은 반면에 구조화 데이터와 벡터 데이터를 단일 플랫폼에서 원활하게 통합합니다. 이는 시계열 데이터나 전체 텍스트 검색처럼 벡터 검색과 함께 실시간 분석이 필요한 사용 사례를 위해 설계되었습니다. OLAP 기반 아키텍처는 분석 워크로드에 적합하며, 관계형 데이터와 벡터화된 데이터를 동시에 처리할 수 있게 합니다.
확장성과 성능
Qdrant는 자동 샤딩 및 복제를 통해 확장성을 달성합니다. 온디스크 인덱싱을 포함한 메모리 최적화 기능을 통해 대규모 배포를 효율적으로 처리할 수 있습니다. 또한 정밀도와 성능의 균형을 맞추는 도구를 제공하여, 근사 매칭과 정확 매칭을 모두 요구하는 애플리케이션에 적합합니다.
MyScale은 높은 확장성과 처리량을 위해 ClickHouse의 분산 아키텍처를 활용합니다. 효율적인 저장 및 검색을 위해 NVMe SSD를 사용하여 대규모 데이터셋을 지원하므로, 실시간 고성능 AI 애플리케이션을 위한 강력한 선택지입니다.
유연성과 사용자 지정
Qdrant는 벡터 검색을 필터링 및 집계와 통합하는 쿼리 언어를 통해 상당한 유연성을 제공합니다. Facet API와 같은 기능은 고급 데이터 탐색을 가능하게 하며, 사용자 지정 가능한 인덱싱 옵션을 통해 개발자는 특정 사용 사례에 맞게 최적화할 수 있습니다.
MyScale은 기존 SQL 기능과 고급 벡터 검색을 결합하여 다용성을 강조합니다. 이 통합 접근 방식은 워크플로를 단순화하여, 개발자가 도구를 전환하지 않고도 구조화 데이터와 벡터 데이터 전반에 걸친 조인 쿼리를 수행할 수 있게 합니다.
통합과 생태계
Qdrant는 머신러닝 파이프라인 및 인기 프레임워크와 잘 통합되며, 여러 프로그래밍 언어로 API를 제공합니다. 최신 AI 워크플로와의 호환성이 높아 ML 및 AI 프로젝트에 집중하는 개발자에게 자연스러운 선택입니다.
MyScale은 SQL 기반 인터페이스의 이점을 누리며, 관계형 데이터베이스에 익숙한 개발자가 쉽게 접근할 수 있습니다. 시계열, 전체 텍스트 검색, 벡터 검색 지원을 통해 인프라 복잡성을 줄일 수 있는 다목적 도구로 자리매김합니다.
사용 편의성
Qdrant는 포괄적인 문서와 Graph UI와 같은 시각적 도구를 제공하여 벡터 관계 탐색을 단순화합니다. 설정 과정이 간단하며, 플랫폼의 직관적인 쿼리 설계는 학습 곡선을 낮춥니다.
MyScale은 ClickHouse의 SQL 기반 위에 구축되어, 데이터베이스 경험이 있는 사용자에게 친숙합니다. 표준 SQL로 쿼리를 작성할 수 있는 기능은 기존 데이터베이스에서 전환하는 개발자의 학습 곡선을 최소화합니다.
비용 고려 사항
Qdrant는 메모리 최적화 기능 덕분에 리소스 효율적이지만, 운영 비용은 배포 방식과 워크로드 규모에 따라 달라집니다. 오픈 소스이지만, 관리형 서비스나 호스팅은 추가 비용을 발생시킬 수 있습니다.
MyScale은 SQL 데이터베이스, 벡터 검색, 전체 텍스트 검색이라는 여러 기능을 단일 플랫폼으로 통합하여 비용을 절감합니다. 이러한 통합은 특히 이미 ClickHouse를 사용 중인 조직의 인프라 및 유지보수 비용을 낮출 수 있습니다.
보안 기능
두 시스템 모두 보안을 우선시하지만 접근 방식에는 차이가 있습니다.
Qdrant는 동시 작업 중에도 일관되고 안전한 데이터 처리를 위해 ACID 준수를 보장합니다.
MyScale은 암호화, 역할 기반 접근 제어, 상세 감사 로그를 포함한 ClickHouse의 강력한 보안 기능을 통합합니다.
Qdrant를 사용해야 하는 경우
Qdrant는 벡터 유사도 검색과 머신러닝 워크플로우를 중심으로 한 애플리케이션에 적합합니다. 벡터 검색과 메타데이터 필터링을 결합할 수 있어 개인화, 의미 검색, AI 기반 인사이트에 매우 유용합니다. HNSW 인덱싱, ACID 준수, 메모리 최적화를 갖춘 Qdrant는 대규모 고차원 벡터 데이터에 완벽합니다. 벡터 데이터가 핵심이고 검색의 세부적인 차이가 중요한 AI 파이프라인을 구축하는 기업에 적합합니다.
MyScale을 사용해야 하는 경우
MyScale은 벡터 검색을 구조화된 데이터, 실시간 분석, 전문 검색과 결합해야 하는 하이브리드 사용 사례에 적합합니다. SQL 기반 인터페이스는 관계형 데이터베이스에 익숙한 개발자를 위한 것이며, OLAP 기반 아키텍처는 복잡한 분석 워크로드를 위한 것입니다. 하나의 시스템에 여러 기능을 갖춤으로써 MyScale은 여러 데이터 유형을 관리하고 AI 및 실시간 분석에서 인사이트를 얻을 수 있는 확장 가능하고 비용 효율적인 플랫폼을 찾는 기업에 훌륭한 선택지입니다.
요약
Qdrant와 MyScale은 서로 다릅니다. Qdrant는 고차원 데이터와 고급 AI 사용 사례를 위해 목적에 맞게 구축된 벡터 데이터베이스이며, MyScale은 벡터 검색, 구조화된 데이터, 실시간 분석을 위한 통합 플랫폼입니다. 고급 벡터 검색이 필요한지, 아니면 여러 데이터 모달리티를 처리할 수 있는 도구가 필요한지 등 사용 사례에 맞는 것을 선택하세요.
Qdrant와 MyScale에 대한 개요를 얻으려면 이 글을 읽어보세요. 하지만 이들을 평가하려면 사용 사례를 기준으로 평가해야 합니다. 이에 도움이 될 수 있는 도구 중 하나가 벡터 데이터베이스 비교를 위한 오픈소스 벤치마킹 도구인 VectorDBBench입니다. 결국 분산 데이터베이스 시스템에서 벡터 검색에 대한 이 두 가지 강력하지만 서로 다른 접근 방식 중 하나를 결정하려면 자체 데이터셋과 쿼리 패턴을 사용한 철저한 벤치마킹이 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 사용해 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 오픈소스 라이선스에 따라 라이선스가 부여되어 누구나 자유롭게 사용, 수정, 배포할 수 있습니다. 이 도구는 기능과 성능 개선에 전념하는 개발자 커뮤니티에 의해 활발히 유지관리되고 있습니다.
GitHub repository에서 VectorDBBench를 다운로드하여 벤치마크 결과를 재현하거나 자체 데이터셋에 대한 성능 결과를 얻으세요.
VectorDBBench Leaderboard에서 주요 벡터 데이터베이스의 성능을 빠르게 살펴보세요.
벡터 데이터베이스 평가에 대해 더 알아보려면 다음 블로그를 읽어보세요.
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