TiDB vs ClickHouse AI 앱에 적합한 벡터 데이터베이스 선택하기
벡터 데이터베이스란 무엇인가?
TiDB와 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 탐색 플랫폼, 사이버 보안의 이상 탐지, 의료 이미지 분석, 자연어 처리(NLP) 작업이 포함됩니다. 또한 Retrieval Augmented Generation(RAG)에서 중요한 역할을 하는데, 이는 AI 환각과 같은 문제를 줄이기 위해 외부 지식을 제공함으로써 대규모 언어 모델 (LLMs)의 성능을 향상시키는 기법입니다.
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 애드온을 갖춘 전통적인 데이터베이스.
TiDB는 전통적인 데이터베이스이며 ClickHouse는 오픈 소스 컬럼 지향 데이터베이스입니다. 둘 다 벡터 검색을 애드온으로 제공합니다. 이 글에서는 이들의 벡터 검색 기능을 비교합니다.
TiDB: 개요 및 핵심 기술
PingCAP이 개발한 TiDB는 하이브리드 트랜잭션 및 분석 처리(HTAP) 기능을 제공하는 오픈 소스 분산 SQL 데이터베이스입니다. MySQL과 호환되어, 이미 MySQL 생태계에 익숙한 팀이 쉽게 도입할 수 있습니다. TiDB의 분산 SQL 아키텍처는 SQL 데이터베이스의 관계형 모델을 유지하면서 NoSQL 데이터베이스처럼 수평 확장성을 제공하므로, 트랜잭션 및 분석 워크로드를 모두 처리하는 데 매우 유연합니다.
TiDB의 핵심 강점 중 하나는 HTAP 아키텍처로, 이를 통해 단일 데이터베이스에서 트랜잭션(OLTP) 및 분석(OLAP) 워크로드를 처리할 수 있어 별도 시스템의 필요성을 줄입니다. 또한 TiDB의 MySQL 호환성은 애플리케이션 코드에 큰 변경 없이 MySQL에 의존하는 기존 환경에 쉽게 통합될 수 있게 합니다. 이 데이터베이스는 또한 자동 샤딩 기능을 제공하여, 강력한 일관성을 유지하면서 읽기 및 쓰기 성능을 향상시키기 위해 노드 전반에 데이터를 자동으로 분산합니다.
TiDB는 외부 라이브러리 및 플러그인과의 통합을 통해 벡터 검색을 지원하여, 벡터화된 데이터의 효율적인 관리와 쿼리를 가능하게 합니다. 이 기능은 TiDB의 HTAP 아키텍처와 결합되어, 트랜잭션 및 분석 워크로드와 함께 벡터 검색 기능이 필요한 기업에 다재다능한 옵션이 됩니다. TiDB의 분산 아키텍처는 필요한 구성이 갖춰지면 대규모 벡터 쿼리를 처리할 수 있게 합니다.
TiDB에 벡터 검색 기능을 포함하려면 추가 구성이 필요하지만, 시스템의 SQL 호환성을 통해 개발자는 벡터 검색을 기존 관계형 쿼리와 결합할 수 있습니다. 이러한 유연성 덕분에 TiDB는 벡터 검색과 관계형 데이터베이스 기능을 모두 필요로 하는 복잡한 애플리케이션에 적합하며, 다양한 데이터 관리 요구 사항을 위한 포괄적인 솔루션을 제공합니다.
ClickHouse: 개요 및 핵심 기술
ClickHouse는 완전한 SQL 지원과 고속 쿼리 처리로 알려진 오픈 소스 실시간 OLAP 데이터베이스입니다. 완전히 병렬화된 쿼리 파이프라인 덕분에 분석 쿼리 처리에 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 multi-TB 데이터셋을 처리할 수 있다는 점으로, 대규모 벡터 데이터를 다루는 사용자에게 강력한 도구가 됩니다. 또한 메타데이터에 대한 필터링과 집계를 지원하여, 개발자가 벡터와 그 관련 메타데이터 모두에 대해 복잡한 쿼리를 수행할 수 있게 합니다.
ClickHouse는 SQL 기능을 통해 벡터 검색 기능을 통합하며, 여기서 벡터 거리 연산은 다른 SQL 함수처럼 처리됩니다. 이를 통해 기존 필터링 및 집계와 원활하게 결합할 수 있어, 벡터 데이터를 메타데이터나 기타 정보와 함께 쿼리해야 하는 사용 사례에 이상적입니다. 또한 Approximate Nearest Neighbour (ANN) 인덱스와 같은 실험적 기능은 근사적이지만 더 빠른 매칭 기능을 제공합니다. ClickHouse는 행에 대한 선형 스캔을 통해 정확한 매칭도 지원하며, 병렬화된 처리로 높은 속도와 효율성을 보장합니다.
ClickHouse는 벡터 매칭을 메타데이터 필터링 또는 집계와 결합하는 것이 중요한 경우 벡터 검색을 위한 훌륭한 옵션입니다. 여러 CPU 코어에 걸쳐 병렬로 처리해야 하는 매우 큰 벡터 데이터셋에 특히 유용합니다. SQL 지원이 필요하고 벡터 데이터셋이 메모리 전용 인덱스에 의존하기에는 너무 큰 경우에도 ClickHouse는 유리합니다. 또한 이미 ClickHouse에 관련 데이터가 있거나 수백만 개의 벡터를 관리하기 위해 또 다른 도구를 배우는 것을 피하고 싶다면, ClickHouse는 시간과 리소스를 모두 절약해 줄 수 있습니다. 그 강점은 빠르고 병렬화된 정확한 매칭과 대규모 데이터셋 처리에 있으며, 고급 검색 요구 사항을 가진 사용자에게 적합합니다.
ClickHouse는 특히 병렬화된 처리가 필요한 대규모 데이터셋을 다루고 벡터 검색을 SQL 기반 필터링 및 집계와 결합할 때, 벡터 검색을 위한 다재다능한 플랫폼으로 돋보입니다. 전용 벡터 데이터베이스만큼 작은 메모리 제한 데이터셋이나 고-QPS 시나리오에 특화되어 있지는 않을 수 있지만, 메타데이터를 포함한 복잡한 쿼리를 처리할 수 있는 능력은 고속 벡터 검색 기능이 필요한 SQL에 익숙한 개발자에게 강력한 옵션이 됩니다.
주요 차이점
검색 아키텍처
TiDB는 HTAP 기능을 유지하면서 외부 플러그인을 통해 벡터 검색을 처리합니다. MySQL 호환 구문을 통해 벡터 쿼리와 관계형 쿼리를 결합할 수 있게 합니다.
ClickHouse는 SQL 프레임워크 내에서 벡터 검색을 직접 구현하여, 벡터 연산을 표준 SQL 함수처럼 처리합니다. 완전히 병렬화된 쿼리 파이프라인을 사용하며, 선형 스캔을 통한 정확한 매칭과 ANN 인덱스를 통한 근사 매칭을 모두 지원합니다.
데이터 관리
TiDB는 하이브리드 워크로드에 뛰어나며, 자동 샤딩으로 트랜잭션 데이터와 분석 데이터를 모두 관리합니다. 강력한 일관성을 유지하면서 노드 간에 데이터를 자동으로 분산합니다.
ClickHouse는 높은 압축률을 갖춘 분석 워크로드에 중점을 둡니다. 메모리 제약 없이 multi-TB 벡터 데이터셋을 처리할 수 있으며, 벡터와 메타데이터 모두에 대해 효율적인 필터링과 집계를 가능하게 합니다.
성능 및 확장성
TiDB는 분산 아키텍처를 통해 수평적으로 확장되지만, 벡터 검색 성능은 외부 라이브러리 구성에 따라 달라집니다.
ClickHouse는 CPU 코어 전반에 걸친 병렬 처리로 높은 성능을 달성합니다. 특히 메타데이터 필터링과 결합했을 때 대규모 벡터 쿼리를 효율적으로 처리합니다.
통합
TiDB는 MySQL 호환성을 제공하므로 기존 MySQL 환경에 적합합니다. 벡터 검색에는 추가 설정과 외부 라이브러리가 필요합니다.
ClickHouse는 벡터 연산에 대한 네이티브 SQL 지원을 제공하여, 벡터 검색을 기존 SQL 쿼리와 원활하게 통합할 수 있게 합니다.
TiDB를 사용해야 하는 경우
TiDB는 MySQL 호환 환경에서 트랜잭션 처리와 분석 처리가 모두 필요할 때 최선의 선택입니다. 분산 아키텍처와 자동 샤딩 기능은 강력한 일관성을 요구하는 대규모 애플리케이션, 특히 이미 MySQL 생태계에 투자한 애플리케이션에 완벽하게 적합합니다. TiDB는 벡터 검색이 기존 데이터베이스 작업을 포함하는 더 광범위한 데이터 전략의 일부일 때 가장 잘 작동합니다.
ClickHouse를 사용해야 하는 경우
ClickHouse는 고속 분석 처리가 필요한 방대한 벡터 데이터셋을 보유한 조직에 가장 적합합니다. 네이티브 벡터 검색 기능은 병렬 처리 및 SQL 통합과 결합되어, 벡터 연산과 메타데이터 필터링을 모두 포함하는 복잡한 쿼리를 수행해야 하는 데이터 과학자와 엔지니어에게 완벽하게 적합합니다. 메모리 최적화와 쿼리 성능이 최우선순위일 때 특히 강력합니다.
요약
TiDB와 ClickHouse는 서로 다른 사용 사례를 위한 것입니다 - TiDB는 MySQL 호환성을 갖춘 하이브리드 트랜잭션-분석 처리용이고, ClickHouse는 고속 분석 처리와 네이티브 벡터 검색용입니다. 필요에 따라 선택하세요: 벡터 검색을 애드온으로 사용하는 분산 SQL에는 TiDB를, 벡터가 내장된 전용 분석 처리에는 ClickHouse를 선택하세요. 결정을 내릴 때 기존 인프라, 데이터 크기, 쿼리 패턴 및 성능 요구 사항을 고려하세요.
TiDB와 ClickHouse의 개요를 파악하려면 이 글을 읽어보세요. 하지만 이들을 평가하려면 사용 사례에 기반해 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 시스템, 특히 벡터 데이터베이스가 필요한 사용자를 위한 오픈 소스 벤치마킹 도구입니다. 이 도구를 사용하면 사용자가 자신의 데이터셋을 사용하여 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 풍문이 아닌 실제 벡터 데이터베이스 성능을 기반으로 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 성능 개선에 전념하는 개발자 커뮤니티에 의해 활발히 유지 관리되고 있습니다.
벤치마크 결과를 재현하거나 자체 데이터셋에서 성능 결과를 얻으려면 GitHub 리포지토리에서 VectorDBBench를 다운로드하세요
VectorDBBench Leaderboard에서 주류 벡터 데이터베이스의 성능을 간단히 살펴보세요.
벡터 데이터베이스 평가에 대해 더 알아보려면 다음 블로그를 읽어보세요.
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