Redis vs ClickHouse: 필요에 맞는 올바른 벡터 데이터베이스 선택하기
AI와 데이터 기반 기술이 발전함에 따라, 애플리케이션에 적합한 벡터 데이터베이스를 선택하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다. Redis와 ClickHouse는 이 분야의 두 가지 옵션입니다. 이 글은 프로젝트에 대해 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있도록 이러한 기술들을 비교합니다.
벡터 데이터베이스란 무엇인가?
Redis와 ClickHouse를 비교하기 전에, 먼저 벡터 데이터베이스의 개념을 살펴보겠습니다.
벡터 데이터베이스는 비정형 데이터의 수치적 표현인 고차원 벡터를 저장하고 쿼리하도록 특별히 설계되었습니다. 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 발전된 데이터 분석과 검색을 가능하게 합니다.
벡터 데이터베이스의 일반적인 사용 사례에는 전자상거래 제품 추천, 콘텐츠 발견 플랫폼, 사이버 보안에서의 이상 탐지, 의료 이미지 분석, 그리고 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 기법입니다.
시중에는 다음을 포함해 다양한 유형의 벡터 데이터베이스가 있습니다:
- Milvus, Zilliz Cloud (완전 관리형 Milvus), Weaviate와 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.
Redis는 인메모리 데이터베이스이고 ClickHouse는 오픈 소스 컬럼 지향 데이터베이스입니다. 둘 다 애드온으로 벡터 검색 기능을 갖추고 있습니다. 이 게시물은 이들의 벡터 검색 기능을 비교합니다.
Redis: 개요 및 핵심 기술
Redis는 원래 인메모리 데이터 저장소로 알려졌으며, 현재 Redis Stack의 일부인 Redis Vector Library를 통해 벡터 검색 기능을 추가했습니다. 이를 통해 Redis는 속도와 성능을 유지하면서 벡터 유사도 검색을 수행할 수 있습니다.
Redis의 벡터 검색은 기존 인프라 위에 구축되어 있으며, 빠른 쿼리 실행을 위해 인메모리 처리를 사용합니다. Redis는 근사 최근접 이웃 검색을 위해 FLAT 및 HNSW (Hierarchical Navigable Small World) 알고리즘을 사용하며, 이를 통해 고차원 벡터 공간에서 빠르고 정확한 검색이 가능합니다.
Redis 벡터 검색의 주요 강점 중 하나는 벡터 유사도 검색을 다른 속성에 대한 전통적인 필터링과 결합할 수 있다는 점입니다. 이러한 하이브리드 검색을 통해 개발자는 의미론적 유사성과 특정 메타데이터 기준을 모두 고려하는 복잡한 쿼리를 만들 수 있으므로, 많은 AI 기반 애플리케이션에 다재다능하게 활용될 수 있습니다.
Redis Vector Library는 개발자가 Redis에서 벡터 데이터를 다룰 수 있는 간단한 인터페이스를 제공합니다. 유연한 스키마 설계, 사용자 지정 벡터 쿼리, 의미론적 캐싱과 세션 관리 같은 LLM 관련 작업을 위한 확장 기능을 갖추고 있습니다. 이를 통해 AI/ML 엔지니어와 데이터 과학자가 특히 실시간 데이터 처리와 검색을 위해 Redis를 AI 워크플로에 더 쉽게 통합할 수 있습니다.
ClickHouse: 개요와 핵심
ClickHouse는 완전한 SQL 지원과 빠른 쿼리 처리를 제공하는 실시간 분석용 오픈 소스 OLAP 데이터베이스입니다. 완전히 병렬화된 쿼리 파이프라인 덕분에 분석 쿼리에 매우 적합하며 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 종속되지 않고 멀티 TB 데이터셋을 처리할 수 있다는 점이어서, 대규모 벡터 데이터를 가진 사용자에게 훌륭한 도구입니다. 또한 메타데이터에 대한 필터링과 집계도 지원하므로 벡터와 그 메타데이터를 쿼리할 수 있습니다.
ClickHouse는 SQL을 통해 벡터 검색 기능을 제공하며, 벡터 거리 연산은 다른 SQL 함수와 동일하게 취급됩니다. 따라서 기존 필터링 및 집계와 결합할 수 있습니다. 벡터 데이터를 메타데이터나 기타 정보와 함께 쿼리해야 하는 사용 사례에 적합합니다. 더 빠른(하지만 근사적인) 매칭을 위한 실험적 Approximate Nearest Neighbour (ANN) 인덱스도 제공합니다. 또한 속도와 효율성을 위해 병렬 처리를 사용하여 행을 선형 스캔하는 방식으로 정확한 매칭도 지원합니다.
ClickHouse는 벡터 매칭을 메타데이터 필터링이나 집계와 결합해야 할 때 벡터 검색에 매우 적합합니다. 특히 여러 CPU 코어에 걸쳐 병렬로 처리해야 하는 매우 큰 벡터 데이터셋에 적합합니다. ClickHouse는 SQL 지원이 필요하고 벡터 데이터셋이 메모리 전용 인덱스에 들어가기에는 너무 클 때도 좋습니다. 또한 이미 관련 데이터를 ClickHouse에 보유하고 있거나 수백만 개의 벡터를 관리하기 위해 또 다른 도구를 배우고 싶지 않다면, ClickHouse는 시간과 리소스를 절약해 줄 수 있습니다. 빠르게 병렬화된 정확한 매칭과 대규모 데이터셋 처리가 ClickHouse의 강점이므로, 고급 검색 사용자에게 적합합니다.
ClickHouse는 벡터 검색을 위한 범용 플랫폼이며, 특히 병렬 처리가 필요한 대규모 데이터셋과 벡터 검색을 SQL 기반 필터링 및 집계와 결합하는 경우에 적합합니다. 소규모 메모리 종속 데이터셋이나 높은 QPS 시나리오에서는 전문 벡터 데이터베이스만큼 좋지는 않지만, 메타데이터를 포함한 복잡한 쿼리를 처리할 수 있으므로 SQL에 익숙하고 빠른 벡터 검색이 필요한 개발자에게 훌륭합니다.
주요 차이점: 벡터 검색을 위해 Redis와 ClickHouse 중 선택하기
벡터 검색 도구를 선택할 때 Redis와 ClickHouse의 차이를 알면 정보에 기반한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 둘 다 벡터 검색을 제공하지만, 기능과 사용 사례가 다릅니다. 몇 가지 핵심 영역에서 비교해 보겠습니다:
검색 방식
Redis는 근사 최근접 이웃 검색을 위해 FLAT 및 HNSW (Hierarchical Navigable Small World) 알고리즘을 사용합니다. 이를 통해 고차원 벡터 공간에서 빠르고 정확한 검색이 가능합니다. Redis는 벡터 유사도 검색을 다른 속성에 대한 기존 필터링과 결합하는 데 뛰어나므로, 의미론적 유사성과 특정 메타데이터를 모두 고려하는 복잡한 쿼리를 수행할 수 있습니다.
ClickHouse는 SQL을 통해 벡터 검색을 제공하며, 벡터 거리 연산은 다른 SQL 함수와 동일하게 취급됩니다. 선형 스캔을 통한 정확한 매칭과 더 빠르지만 근사적인 매칭을 위한 실험적 Approximate Nearest Neighbor (ANN) 인덱스를 지원합니다.
데이터
Redis는 인메모리 데이터 저장소이며 벡터 검색을 포함하도록 확장되었습니다. 이를 통해 매우 빠른 쿼리 실행이 가능하며, 낮은 지연 시간이 필요한 실시간 애플리케이션에 적합합니다.
ClickHouse는 완전한 SQL 지원을 제공하는 실시간 분석용 OLAP 데이터베이스입니다. 구조화, 반구조화 및 비구조화 데이터를 처리할 수 있습니다. ClickHouse는 컬럼형 스토리지와 압축 덕분에 메모리에 맞지 않는 데이터셋도 포함하여 대규모 데이터셋을 관리하고 쿼리하는 데 뛰어납니다.
확장성과 성능
Redis는 인메모리 작업에 빠르며 클러스터링을 통해 수평 확장할 수 있습니다. 벡터 검색도 빠르기 때문에 메모리에 맞는 데이터셋에서 빠른 응답 시간이 필요한 애플리케이션에 적합합니다.
ClickHouse는 대규모 데이터셋에 적합합니다. 완전히 병렬화된 쿼리 처리를 수행하므로 멀티 TB 데이터셋을 처리할 수 있습니다. 이로 인해 ClickHouse는 메모리를 초과하는 방대한 벡터 데이터셋이 있는 시나리오에 적합합니다.
유연성과 사용자 지정
Redis는 Vector Library를 통해 유연한 스키마 설계와 사용자 지정 벡터 쿼리를 제공합니다. 또한 시맨틱 캐싱 및 세션 관리와 같은 LLM 관련 작업을 위한 확장 기능도 있어 다양한 AI/ML 워크플로에 적응할 수 있습니다.
ClickHouse는 SQL 인터페이스를 통해 유연성을 제공하며, 벡터 작업과 기존 데이터베이스 작업을 원활하게 결합할 수 있습니다. 이 SQL 기반 접근 방식은 벡터 데이터와 메타데이터를 모두 포함하는 복잡한 쿼리에 대해 많은 사용자 지정 옵션을 제공합니다.
통합과 생태계
Redis는 큰 생태계를 가지고 있으며 특히 실시간 데이터 처리 및 캐싱 시나리오에서 많은 도구와 프레임워크와 잘 통합됩니다. 단순하고 널리 사용되므로 많은 개발 스택에서 인기 있는 선택지입니다.
ClickHouse는 Redis보다 덜 인기 있지만, 특히 데이터 분석 환경에서 우수한 통합 기능을 갖추고 있습니다. SQL 지원 덕분에 기존 데이터 파이프라인 및 BI 도구와 더 쉽게 통합할 수 있습니다.
사용 편의성
Redis는 단순하고 설정하기 쉽습니다. Redis Vector Library는 벡터 데이터를 다루기 위한 간단한 인터페이스를 제공하므로 이미 Redis에 익숙한 개발자에게 좋습니다.
ClickHouse는 특히 컬럼형 데이터베이스나 복잡한 SQL 쿼리에 익숙하지 않은 사람들에게 학습 곡선이 더 가파릅니다. 하지만 SQL 전문 지식을 가진 팀에게 ClickHouse는 강력하고 사용하기 쉽습니다.
비용
Redis는 인메모리 방식이므로 많은 RAM이 필요한 대규모 데이터셋을 다룰 때 더 비쌀 수 있습니다. 하지만 소규모 데이터셋의 경우 성능과 단순성 덕분에 비용 효율적일 수 있습니다.
ClickHouse는 모든 데이터를 메모리에 둘 필요가 없으므로 대규모 데이터셋에 더 비용 효율적일 수 있습니다. 압축과 디스크 기반 스토리지는 빅데이터 시나리오에서 하드웨어 비용을 낮출 수 있습니다.
보안
Redis와 ClickHouse 모두 암호화, 인증 및 접근 제어와 같은 보안 기능을 갖추고 있습니다. Redis는 이러한 기능을 기본으로 제공하는 반면, ClickHouse의 보안 모델은 더 유연하며 외부 보안 시스템과 통합할 수 있습니다.
각 기술을 선택해야 하는 경우
Redis를 사용해야 하는 경우
메모리에 맞는 데이터셋에서 실시간, 저지연 벡터 검색이 필요할 때 Redis를 사용하세요. 콘텐츠 추천 시스템, 실시간 사기 탐지 또는 전자상거래 플랫폼의 개인화 검색처럼 벡터 유사도 검색과 속성 필터링을 결합해야 하는 시나리오에 완벽합니다. Redis는 빠른 응답 시간이 필요하고 인메모리 처리를 활용할 수 있는 사용 사례에 적합하므로, 다른 데이터 조작과 함께 벡터 작업이 필요한 AI 기반 애플리케이션에 좋습니다.
ClickHouse를 사용해야 하는 경우
메모리를 초과하는 매우 큰 벡터 데이터셋이 있거나 벡터 검색과 SQL 작업을 결합하는 복잡한 분석 쿼리를 수행해야 할 때 ClickHouse를 사용하세요. 시맨틱 검색을 포함한 대규모 로그 분석, 데이터 집약적인 머신러닝 파이프라인 또는 과거 데이터에 대한 벡터 작업이 필요한 고급 분석 플랫폼과 같은 시나리오에 적합합니다. ClickHouse는 구조화된 데이터와 함께 방대한 양의 벡터 데이터를 처리하고 분석해야 하는 사용 사례에 뛰어나며, 특히 멀티 TB 데이터셋에서 성능을 위해 병렬 쿼리 처리를 활용할 수 있을 때 좋습니다.
결론
Redis는 메모리에서 빠르기 때문에 더 작은 데이터셋으로 실시간 벡터 검색을 수행하는 데 적합합니다. 간단하고, 풍부한 생태계와 하이브리드 검색 기능을 갖추고 있습니다. ClickHouse는 컬럼형 스토리지와 SQL 통합을 갖춘 매우 큰 벡터 데이터셋에 적합하므로 대규모의 복잡한 분석 쿼리에 좋습니다. 데이터 볼륨, 쿼리 복잡성, 응답 시간 및 통합 요구 사항을 고려하여 사용 사례에 따라 Redis와 ClickHouse 중에서 선택하세요. Redis는 속도가 중요하고 메모리에 맞는 시나리오에 적합하며, ClickHouse는 벡터 검색 구성 요소가 포함된 대규모 데이터 분석에 적합합니다.
이 글에서는 Redis와 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 비교하도록 설계된 오픈 소스 벤치마킹 도구인 VectorDBBench입니다. 궁극적으로, 분산 데이터베이스 시스템에서 벡터 검색에 대한 이 두 가지 강력하지만 서로 다른 접근 방식 중에서 현명한 결정을 내리려면 특정 데이터셋과 쿼리 패턴을 사용한 철저한 벤치마킹이 필수적입니다.
오픈 소스 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 비교하며, 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 성능을 개선하는 데 전념하는 개발자 커뮤니티에 의해 활발히 유지 관리되고 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 자세히 알아보려면 다음 블로그를 읽어보세요.
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