SingleStore vs ClickHouse AI 앱에 적합한 벡터 데이터베이스 선택하기
벡터 데이터베이스란 무엇인가?
SingleStore와 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 고도화된 데이터 분석과 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 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 포함해 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.
SingleStore는 분산형 관계형 SQL 데이터베이스 관리 시스템이고 ClickHouse는 오픈소스 컬럼 지향 데이터베이스입니다. 둘 다 벡터 검색을 애드온으로 제공합니다. 이 글에서는 이들의 벡터 검색 기능을 비교합니다.
SingleStore: 개요 및 핵심 기술
SingleStore는 벡터 검색을 데이터베이스 자체에 넣음으로써 가능하게 했기 때문에, 기술 스택에 별도의 벡터 데이터베이스가 필요하지 않습니다. 벡터는 일반 데이터베이스 테이블에 저장할 수 있으며 표준 SQL 쿼리로 검색할 수 있습니다. 예를 들어, 가격 범위로 필터링하면서 유사한 제품 이미지를 검색하거나, 결과를 특정 부서로 제한하면서 문서 임베딩을 탐색할 수 있습니다. 이 시스템은 벡터 인덱스에는 FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT, HNSW_PQ를 사용하고 유사도 매칭에는 내적과 유클리드 거리를 사용하는 의미론적 검색을 모두 지원합니다. 이는 유사도 매칭이 빠른 추천 시스템, 이미지 인식, AI 챗봇 같은 애플리케이션에 매우 유용합니다.
핵심적으로 SingleStore는 성능과 확장성을 위해 구축되었습니다. 데이터베이스는 여러 노드에 데이터를 분산하므로 대규모 벡터 데이터 작업을 처리할 수 있습니다. 데이터가 증가하면 노드를 더 추가하기만 하면 됩니다. 쿼리 프로세서는 벡터 검색을 SQL 작업과 결합할 수 있으므로 여러 개의 별도 쿼리를 만들 필요가 없습니다. 벡터 전용 데이터베이스와 달리 SingleStore는 이러한 기능을 완전한 데이터베이스의 일부로 제공하므로 여러 시스템을 관리하거나 복잡한 데이터 전송을 처리하지 않고도 AI 기능을 구축할 수 있습니다.
벡터 인덱싱을 위해 SingleStore에는 두 가지 옵션이 있습니다. 첫 번째는 쿼리 벡터에 대해 정확한 k개의 최근접 이웃 집합을 찾는 정확한 k-최근접 이웃(kNN) 검색입니다. 하지만 매우 큰 데이터셋이나 높은 동시성의 경우 SingleStore는 벡터 인덱싱을 사용하는 근사 최근접 이웃(ANN) 검색도 지원합니다. ANN 검색은 정확한 kNN 검색보다 k개의 가까운 이웃을 훨씬 더 빠르게, 때로는 몇 자릿수 규모로 더 빠르게 찾을 수 있습니다. 속도와 정확도 사이에는 트레이드오프가 있습니다 - ANN은 더 빠르지만 정확한 k개의 최근접 이웃 집합을 반환하지 않을 수 있습니다. 대화형 응답 시간이 필요하고 절대적인 정밀도가 필요하지 않은 수십억 개의 벡터를 가진 애플리케이션에는 ANN 검색이 적합합니다.
SingleStore에서 벡터 인덱스의 기술적 구현에는 특정 요구 사항이 있습니다. 이러한 인덱스는 columnstore 테이블에만 생성할 수 있으며 벡터 데이터를 저장하는 단일 열에 생성해야 합니다. 이 시스템은 현재 Vector Type(dimensions[, F32]) 형식을 지원하며, F32는 지원되는 유일한 요소 유형입니다. 이러한 구조화된 접근 방식은 SingleStore를 대규모 언어 모델의 벡터를 사용하는 시맨틱 검색, 집중적인 텍스트 생성을 위한 검색 증강 생성(RAG), 벡터 임베딩 기반 이미지 매칭과 같은 애플리케이션에 매우 적합하게 만듭니다. 이를 기존 데이터베이스 기능과 결합함으로써 SingleStore는 개발자가 성능과 확장성을 유지하면서 SQL 구문을 사용해 복잡한 AI 애플리케이션을 구축할 수 있게 합니다.
ClickHouse: 개요 및 핵심 기술
ClickHouse는 완전한 SQL 지원과 고속 쿼리 처리로 알려진 오픈 소스 실시간 OLAP 데이터베이스입니다. 완전히 병렬화된 쿼리 파이프라인 덕분에 분석 쿼리를 처리하는 데 뛰어나며, 벡터 검색 작업을 빠르게 수행할 수 있습니다. 코덱을 통해 사용자 지정 가능한 높은 수준의 압축을 통해 ClickHouse는 대규모 데이터셋을 효과적으로 저장하고 쿼리할 수 있습니다. 주요 강점 중 하나는 메모리의 제약을 받지 않고 멀티 TB 데이터셋을 처리할 수 있다는 점으로, 대규모 벡터 데이터를 다루는 사용자에게 강력한 도구가 됩니다. 또한 메타데이터에 대한 필터링과 집계를 지원하여 개발자가 벡터와 관련 메타데이터 모두에 대해 복잡한 쿼리를 수행할 수 있게 합니다.
ClickHouse는 SQL 기능을 통해 벡터 검색 기능을 통합하며, 벡터 거리 연산은 다른 SQL 함수와 동일하게 취급됩니다. 이를 통해 기존 필터링 및 집계와 원활하게 결합할 수 있어, 벡터 데이터를 메타데이터나 기타 정보와 함께 쿼리해야 하는 사용 사례에 이상적입니다. 또한 근사 최근접 이웃(ANN) 인덱스와 같은 실험적 기능은 근사적이지만 더 빠른 매칭 기능을 제공합니다. ClickHouse는 또한 행에 대한 선형 스캔을 통해 정확한 매칭을 지원하며, 병렬화된 처리로 높은 속도와 효율성을 보장합니다.
벡터 매칭을 메타데이터 필터링 또는 집계와 결합하는 것이 중요한 경우 ClickHouse는 벡터 검색에 탁월한 선택지입니다. 여러 CPU 코어에서 병렬로 처리해야 하는 매우 큰 벡터 데이터셋에 특히 유용합니다. SQL 지원이 필요하고 벡터 데이터셋이 너무 커서 메모리 전용 인덱스에 의존할 수 없는 경우에도 ClickHouse는 유리합니다. 또한 이미 ClickHouse에 관련 데이터가 있거나 수백만 개의 벡터를 관리하기 위해 다른 도구를 배우는 것을 피하고 싶다면 ClickHouse는 시간과 리소스를 모두 절약해 줄 수 있습니다. ClickHouse의 강점은 빠르고 병렬화된 정확한 매칭과 대규모 데이터셋 처리에 있으며, 고급 검색 요구 사항이 있는 사용자에게 적합합니다.
ClickHouse는 벡터 검색을 위한 다재다능한 플랫폼으로 돋보이며, 특히 병렬 처리해야 하는 대규모 데이터셋을 다루거나 벡터 검색을 SQL 기반 필터링 및 집계와 결합할 때 강점을 보입니다. 전용 벡터 데이터베이스만큼 소규모 메모리 중심 데이터셋이나 높은 QPS 시나리오에 특화되어 있지는 않을 수 있지만, 메타데이터를 포함한 복잡한 쿼리를 처리할 수 있는 능력 덕분에 고속 벡터 검색 기능이 필요한 SQL에 익숙한 개발자에게 강력한 선택지가 됩니다.
주요 차이점
검색 방법론
SingleStore는 정확한 k-최근접 이웃(kNN) 및 근사 최근접 이웃(ANN) 검색 옵션을 모두 제공합니다. 이 시스템은 FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT, HNSW_PQ를 포함한 여러 인덱스 유형을 지원합니다. 유사도 매칭에는 내적과 유클리드 거리를 사용합니다.
ClickHouse는 다른 접근 방식을 취하며, 주로 병렬 처리를 통한 선형 스캔으로 정확한 매칭에 집중합니다. 실험적인 ANN 인덱스도 제공하지만, 그 강점은 벡터 거리 계산을 표준 SQL 함수로 취급하면서 벡터 연산을 SQL 기능과 결합하는 데 있습니다.
데이터 처리
SingleStore는 벡터 기능을 데이터베이스 시스템에 직접 통합합니다. 일반 데이터베이스 테이블에 벡터를 저장하고 표준 SQL을 사용해 쿼리할 수 있습니다. 즉, 가격 범위별 필터링이나 결과를 특정 카테고리로 제한하는 것과 같은 전통적인 SQL 작업과 벡터 검색을 단일 쿼리에서 결합할 수 있습니다.
ClickHouse는 분석 쿼리와 대규모 데이터셋 처리에 뛰어납니다. 대규모 데이터셋을 효율적으로 저장하고 쿼리하기 위해 사용자 지정 압축 코덱을 사용합니다. 이 시스템은 메모리 제약 없이 멀티 TB 데이터셋을 처리할 수 있어, 메타데이터와 함께 방대한 벡터 데이터를 다뤄야 하는 시나리오에 특히 강합니다.
확장성 및 성능
SingleStore는 데이터가 여러 노드에 분산되는 분산 아키텍처를 사용합니다. 데이터가 증가함에 따라 노드를 추가하여 확장을 처리합니다. 이 시스템의 쿼리 프로세서는 벡터 검색과 SQL 작업을 단일 쿼리에서 결합할 수 있어, 여러 개의 별도 쿼리로 인한 오버헤드를 줄입니다.
ClickHouse는 완전히 병렬화된 쿼리 파이프라인을 통해 높은 성능을 달성합니다. 여러 CPU 코어에 처리를 분산할 수 있어 대규모 벡터 연산에 효율적입니다. 이 시스템의 설계는 데이터가 사용 가능한 메모리를 초과하더라도 멀티 TB 데이터셋을 효과적으로 처리할 수 있도록 합니다.
유연성 및 사용자 지정
SingleStore에는 벡터 인덱스에 대한 특정 기술 요구 사항이 있습니다. 벡터 인덱스는 columnstore 테이블에 생성되어야 하며 벡터 데이터를 저장하는 단일 열에만 적용할 수 있습니다. 현재 이 시스템은 Vector Type(dimensions[, F32]) 형식을 지원하며, F32가 유일하게 지원되는 요소 유형입니다.
ClickHouse는 SQL 기능과 사용자 지정 압축 코덱 지원을 통해 유연성을 제공합니다. 벡터 연산을 전통적인 SQL 함수, 필터 및 집계와 결합한 복잡한 쿼리를 수행할 수 있습니다. 이는 고급 쿼리 기능이 필요한 시나리오에 특히 유용합니다.
통합 및 생태계
SingleStore는 완전한 데이터베이스 솔루션으로 자리매김하여 기술 스택에서 별도의 벡터 데이터베이스가 필요 없도록 합니다. 이러한 통합 접근 방식은 아키텍처를 단순화하고 데이터 전송의 복잡성을 줄일 수 있습니다.
ClickHouse는 오픈 소스이므로 기존 SQL 기반 도구 및 프레임워크와 잘 통합됩니다. 표준 SQL 지원 덕분에 애플리케이션에 벡터 검색 기능을 추가하면서도 익숙한 도구와 쿼리를 사용할 수 있습니다.
사용 편의성
SingleStore는 벡터 연산을 위한 익숙한 SQL 인터페이스를 제공하므로 SQL 경험이 있는 팀이 쉽게 접근할 수 있습니다. 통합된 접근 방식은 여러 시스템을 학습하거나 서로 다른 데이터베이스 간의 복잡한 데이터 전송을 관리할 필요가 없음을 의미합니다.
ClickHouse는 표준 SQL 구문을 활용하므로 SQL에 익숙한 개발자가 접근하기 쉽습니다. 그러나 분석 쿼리와 병렬 처리에 중점을 두기 때문에 OLAP 데이터베이스를 처음 접하는 팀에는 추가 학습이 필요할 수 있습니다.
SingleStore를 선택해야 하는 경우
SingleStore는 기존 데이터베이스 작업과 벡터 검색을 하나의 시스템에서 결합해야 하는 애플리케이션에 가장 적합합니다. 정확한 최근접 이웃 검색과 근사 최근접 이웃 검색이 모두 필요한 추천 시스템, AI 챗봇, 이미지 인식에 매우 적합합니다. 이 시스템은 일반 SQL 쿼리와 함께 실시간 벡터 작업이 필요한 애플리케이션을 구축하는 경우에 좋습니다. 예를 들어 제품 유사도 검색과 재고 관리를 결합하는 전자상거래 플랫폼이나 사용자 메타데이터를 고려하는 콘텐츠 추천 시스템이 있습니다.
ClickHouse를 선택해야 하는 경우
ClickHouse는 주요 사용 사례가 대규모 벡터 데이터에 대한 분석 워크로드일 때, 특히 멀티 TB 데이터셋을 처리해야 할 때 가장 적합합니다. 벡터 작업을 많은 메타데이터 필터링 및 집계와 결합하는 복잡한 분석 쿼리가 필요한 애플리케이션에 더 나은 선택입니다. ClickHouse는 여러 CPU 코어에 걸쳐 벡터 작업을 병렬화해야 하는 시나리오에 적합하므로 대규모 데이터 분석 플랫폼, 벡터 구성 요소가 있는 로그 분석 시스템 또는 방대한 데이터셋을 다루는 연구 애플리케이션에 매우 좋습니다.
결론
SingleStore와 ClickHouse는 모두 벡터 검색 애플리케이션에 적합합니다. SingleStore는 벡터 검색 옵션, 여러 인덱스 유형, 기존 데이터베이스 기능을 갖춘 통합 데이터베이스 솔루션에 매우 적합합니다. ClickHouse는 병렬 처리, 방대한 데이터셋, SQL 기반 분석 기능에 매우 적합합니다. 둘 중 선택할 때는 데이터 규모, 쿼리 복잡성, 통합 요구 사항에 관한 구체적인 요건을 기준으로 해야 합니다. 사용 사례에 맞는 올바른 선택을 하려면 기존 데이터베이스 기능을 갖춘 실시간 벡터 작업(SingleStore)이 필요한지, 아니면 대규모 벡터 데이터의 고성능 분석 처리(ClickHouse)가 필요한지 스스로에게 물어보세요.
SingleStore와 ClickHouse의 개요를 파악하려면 이 글을 읽되, 이를 평가하려면 사용 사례를 기준으로 평가해야 합니다. 이에 도움이 될 수 있는 도구 중 하나가 벡터 데이터베이스 비교를 위한 오픈 소스 벤치마킹 도구인 VectorDBBench입니다. 결국, 자체 데이터셋과 쿼리 패턴으로 철저히 벤치마킹하는 것이 분산 데이터베이스 시스템에서 벡터 검색에 대한 이 두 가지 강력하지만 서로 다른 접근 방식 중에서 결정하는 핵심이 될 것입니다.
오픈 소스 VectorDBBench를 사용하여 직접 벡터 데이터베이스 평가 및 비교하기
VectorDBBench는 고성능 데이터 저장 및 검색 시스템, 특히 벡터 데이터베이스가 필요한 사용자를 위한 오픈 소스 벤치마킹 도구입니다. 이 도구를 사용하면 사용자는 자체 데이터셋을 사용하여 Milvus 및 Zilliz Cloud(관리형 Milvus)와 같은 다양한 벡터 데이터베이스 시스템을 테스트하고 비교하며, 자신의 사용 사례에 맞는 것을 찾을 수 있습니다. VectorDBBench를 사용하면 사용자는 마케팅 주장이나 풍문이 아니라 실제 벡터 데이터베이스 성능을 기반으로 결정을 내릴 수 있습니다.
VectorDBBench는 Python으로 작성되었으며 MIT 오픈 소스 라이선스에 따라 라이선스가 부여되어 있어 누구나 자유롭게 사용, 수정, 배포할 수 있습니다. 이 도구는 기능과 성능 개선에 전념하는 개발자 커뮤니티에 의해 활발히 유지 관리되고 있습니다.
GitHub repository에서 VectorDBBench를 다운로드하여 벤치마크 결과를 재현하거나 자체 데이터셋에 대한 성능 결과를 얻으세요.
VectorDBBench 리더보드에서 주류 벡터 데이터베이스의 성능을 간단히 살펴보세요.
벡터 데이터베이스 평가에 대해 자세히 알아보려면 다음 블로그를 읽어보세요.
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