Weaviate vs ClickHouse: 필요에 맞는 올바른 벡터 데이터베이스 선택하기
AI 및 데이터 기반 기술이 발전함에 따라, 애플리케이션에 적합한 벡터 데이터베이스를 선택하는 일이 점점 더 중요해지고 있습니다. Weaviate와 ClickHouse는 이 분야의 두 가지 선택지입니다. 이 글은 프로젝트를 위한 현명한 결정을 내리는 데 도움이 되도록 이러한 기술들을 비교합니다.
벡터 데이터베이스란 무엇인가?
Weaviate와 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 고급화된 데이터 분석과 검색을 가능하게 합니다.
벡터 데이터베이스의 일반적인 사용 사례에는 이커머스 제품 추천, 콘텐츠 발견 플랫폼, 사이버보안의 이상 탐지, 의료 영상 분석, 그리고 자연어 처리 (NLP) 작업이 포함됩니다. 또한 검색 증강 생성(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), 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 있는 전통적인 데이터베이스.
Weaviate는 목적 특화 벡터 데이터베이스이며 ClickHouse는 벡터 검색 기능을 애드온으로 제공하는 오픈소스 컬럼 지향 데이터베이스입니다. 이 글은 이들의 벡터 검색 기능을 비교합니다.
Weaviate: 개요 및 핵심 기술
Weaviate는 AI 애플리케이션 개발을 단순화하도록 설계된 오픈소스 벡터 데이터베이스입니다. 내장된 벡터 및 하이브리드 검색 기능, 머신러닝 모델과의 쉬운 통합, 데이터 프라이버시에 대한 초점을 제공합니다. 이러한 기능은 다양한 기술 수준의 개발자가 AI 애플리케이션을 더 효율적으로 만들고, 반복 개선하며, 확장할 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다.
Weaviate의 강점 중 하나는 빠르고 정확한 유사도 검색입니다. 대규모 데이터셋에서 벡터 검색을 가능하게 하기 위해 HNSW (Hierarchical Navigable Small World) 인덱싱을 사용합니다. Weaviate는 또한 벡터 검색을 전통적인 필터와 결합하는 것을 지원하여, 의미론적 유사도와 특정 데이터 속성을 모두 활용하는 강력한 하이브리드 쿼리를 가능하게 합니다.
Weaviate의 주요 기능은 다음과 같습니다:
- 효율적인 저장 및 검색을 위한 PQ 압축
- BM25와 벡터 검색 간 조정을 위한 alpha 매개변수를 사용하는 하이브리드 검색
- 개발을 용이하게 하는 임베딩 및 재랭킹용 내장 플러그인
Weaviate는 개발자가 벡터 검색을 시도해볼 수 있는 진입점입니다. 간단한 설정과 잘 문서화된 API를 통해 개발자 친화적인 접근 방식을 제공합니다. GenAI 생태계와의 깊은 통합으로 소규모 프로젝트나 개념 증명 작업에 적합합니다. Weaviate의 대상 고객은 AI 애플리케이션을 구축하는 소프트웨어 엔지니어, 대규모 데이터셋을 다루는 데이터 엔지니어, 머신러닝 모델을 배포하는 데이터 과학자입니다. Weaviate는 시맨틱 검색, 추천 시스템, 콘텐츠 분류 및 기타 AI 기능을 단순화합니다.
Weaviate는 수평 확장되도록 설계되어 클러스터의 여러 노드에 데이터를 분산함으로써 대규모 데이터셋과 높은 쿼리 부하를 처리할 수 있습니다. 멀티모달 데이터를 지원하며, 사용되는 벡터화 모듈에 따라 다양한 데이터 유형(텍스트, 이미지, 오디오, 비디오)과 함께 작동합니다. Weaviate는 개발자가 데이터베이스와 상호작용하는 방식에 유연성을 제공하기 위해 RESTful 및 GraphQL API를 모두 제공합니다.
하지만 대규모 프로덕션 환경에서는 염두에 두어야 할 몇 가지 고려 사항이 있습니다:
- 제한적인 엔터프라이즈급 보안 기능
- 수십억 개 벡터 데이터셋에서 발생할 수 있는 확장성 문제
- 새로 출시된 계층형 스토리지 옵션에 필요한 수동 관리
- 수평 확장은 Weaviate 엔지니어의 지원이 필요하며 자동으로 수행될 수 없음
마지막 사항은 특히 주목할 만합니다. 이는 조직이 미리 계획하고 확장 작업에 시간을 할당하여, 적절한 준비 없이 시스템 한계에 접근하지 않도록 해야 함을 의미하기 때문입니다.
ClickHouse: 개요 및 핵심
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 구애받지 않고 멀티 TB 데이터셋을 처리할 수 있어 대규모 벡터 데이터를 보유한 사용자에게 훌륭한 도구라는 점입니다. 또한 메타데이터에 대한 필터링 및 집계를 지원하므로 벡터와 그 메타데이터를 쿼리할 수 있습니다.
ClickHouse는 SQL을 통해 벡터 검색 기능을 제공하며, 벡터 거리 연산은 다른 SQL 함수와 동일하게 사용됩니다. 따라서 이를 기존 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) 인덱스도 제공합니다. 그리고 속도와 효율성을 위해 병렬 처리를 사용하여 행을 선형 스캔하는 방식의 정확 매칭도 지원합니다.
ClickHouse는 벡터 매칭을 메타데이터 필터링 또는 집계와 결합해야 할 때 벡터 검색에 매우 적합합니다. 특히 여러 CPU 코어에서 병렬로 처리해야 하는 매우 큰 벡터 데이터셋에 적합합니다. ClickHouse는 SQL 지원이 필요하고 벡터 데이터셋이 메모리 전용 인덱스에 담기에는 너무 클 때도 좋습니다. 또한 이미 관련 데이터를 ClickHouse에 보유하고 있거나 수백만 개의 벡터를 관리하기 위해 다른 도구를 배우고 싶지 않다면, ClickHouse는 시간과 리소스를 절약해줄 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 제한 데이터셋이나 높은 QPS 시나리오에서는 전문 벡터 데이터베이스만큼 좋지는 않지만, 메타데이터를 포함한 복잡한 쿼리를 처리할 수 있어 SQL을 알고 빠른 벡터 검색이 필요한 개발자에게 훌륭합니다.
주요 차이점: 벡터 검색을 위한 Weaviate vs ClickHouse
벡터 검색 도구를 선택할 때는 Weaviate와 ClickHouse의 차이점을 아는 것이 좋습니다. 둘 다 서로 다른 사용 사례에 강점이 있으므로, 몇 가지 핵심 측면에서 비교해보겠습니다.
검색 방법론
Weaviate는 빠르고 정확한 유사도 검색을 위해 HNSW(Hierarchical Navigable Small World) 인덱싱을 사용합니다. 또한 벡터 검색과 기존 필터를 결합하는 하이브리드 쿼리도 지원합니다. 따라서 의미적 유사도와 특정 데이터 속성을 기반으로 검색할 수 있습니다.
ClickHouse는 SQL을 통한 벡터 검색을 제공합니다. 벡터 거리 연산을 다른 SQL 함수처럼 취급하므로, 기존 필터링 및 집계와 결합할 수 있습니다. ClickHouse에는 더 빠르지만 근사적인 매칭을 위한 실험적 Approximate Nearest Neighbor (ANN) 인덱스와 병렬 처리를 통해 행을 선형 스캔하는 정확한 매칭도 있습니다.
데이터
Weaviate는 멀티모달 데이터를 지원하며, 사용되는 벡터화 모듈에 따라 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 데이터 유형을 다룹니다. 임베딩 및 리랭킹을 위한 내장 플러그인이 있어 개발을 더 쉽게 만듭니다.
ClickHouse는 완전한 SQL 지원을 갖춘 실시간 분석용으로 설계되었습니다. 구조화된 데이터를 효율적으로 처리할 수 있으며 메타데이터에 대한 필터링과 집계를 지원합니다. 따라서 다른 데이터 유형과 함께 벡터를 쿼리할 수 있습니다.
확장성 및 성능
Weaviate는 수평 확장이 가능하도록 설계되었으며, 데이터는 클러스터의 여러 노드에 분산됩니다. 하지만 수십억 개 규모의 벡터 데이터셋에는 확장성 문제가 있습니다. 수평 확장에는 Weaviate 엔지니어의 지원이 필요하며 자동으로 수행할 수 없습니다.
ClickHouse는 메모리에 제약받지 않고 multi-TB 데이터셋을 처리할 수 있습니다. 완전히 병렬화된 쿼리 파이프라인을 사용하며 여러 CPU 코어에서 대규모 벡터 데이터셋을 처리할 수 있습니다. 따라서 매우 큰 벡터 데이터셋 시나리오에 완벽합니다.
유연성 및 커스터마이징
Weaviate는 잘 문서화된 API를 갖춘 개발자 친화적인 접근 방식을 제공합니다. RESTful 및 GraphQL API를 모두 제공하므로 개발자는 데이터베이스와 상호작용하는 방식에 유연성을 가질 수 있습니다.
ClickHouse는 SQL에 이미 익숙한 사용자에게 좋은 완전한 SQL 지원을 제공합니다. 벡터 검색을 SQL 기반 필터링 및 집계와 결합하는 복잡한 쿼리를 수행할 수 있습니다.
통합 및 생태계
Weaviate는 GenAI 생태계와 깊이 통합되어 있어 소규모 프로젝트나 개념 증명 작업에 적합합니다. 다양한 머신러닝 모델 및 AI 애플리케이션과 잘 작동합니다.
ClickHouse는 범용 분석 데이터베이스이므로 데이터 처리 및 분석 도구와 더 많은 통합 옵션이 있을 수 있습니다. 하지만 Weaviate만큼 AI 특화 통합이 많지는 않을 수 있습니다.
사용 편의성
Weaviate는 AI 애플리케이션 개발을 단순화하려고 하며, 모든 기술 수준의 개발자에게 좋은 간단한 설정 프로세스를 갖추고 있습니다. 문서와 API가 사용자 친화적입니다.
ClickHouse는 SQL이나 분석 데이터베이스에 익숙하지 않은 사람들에게는 학습 곡선이 더 가파를 수 있습니다. 하지만 SQL 지식이 있는 사용자에게는 벡터 검색을 위한 강력하고 친숙한 도구입니다.
비용
둘 다 오픈소스이지만 운영 비용은 다를 수 있습니다. Weaviate의 계층형 스토리지 옵션에 대한 수동 관리와 매우 큰 데이터셋에서의 확장성 문제는 장기 비용에 영향을 줄 수 있습니다.
ClickHouse는 메모리에 제약받지 않고 대규모 데이터셋을 효율적으로 처리할 수 있으므로, 데이터 집약적인 시나리오에서 비용을 절감할 수 있습니다.
보안
Weaviate는 엔터프라이즈급 보안 기능이 제한적이어서 대규모 프로덕션 환경에서는 우려가 될 수 있습니다.
ClickHouse 보안 기능은 제공된 정보에 언급되어 있지 않으므로, 사용 사례의 요구사항이라면 이에 대해 조사해야 합니다.
각각을 사용해야 하는 경우
Weaviate는 의미 검색, 추천 시스템 또는 콘텐츠 분류가 필요한 AI 중심 애플리케이션에 가장 적합합니다. 머신러닝 모델과의 설정 및 통합이 핵심인 프로젝트에 완벽합니다. Weaviate는 멀티모달 데이터(텍스트, 이미지, 오디오, 비디오)에 뛰어나며 벡터 검색과 기존 검색의 조합이 필요할 때 적합합니다. 개발자 친화적이고 GraphQL API를 제공하므로 프로토타이핑과 소규모 AI 프로젝트에 매우 좋습니다.
ClickHouse는 방대한 벡터 데이터셋, 특히 멀티 테라바이트 범위를 다룰 때 가장 적합합니다. 벡터 검색을 복잡한 SQL 쿼리, 메타데이터에 대한 필터링 및 집계와 결합해야 할 때 완벽합니다. ClickHouse는 다른 구조화된 데이터와 함께 벡터 데이터에 대한 실시간 분석이 필요할 때 탁월합니다. 메모리에 제약받지 않고 대용량 데이터를 처리할 수 있으므로, 빅데이터 처리 요구가 있는 조직과 벡터 작업에 SQL을 사용하는 것을 선호하는 조직에 매우 적합합니다.
요약
Weaviate는 AI 중심 설계, 내장 벡터 검색, 쉬운 ML 모델 통합 및 개발자 경험에서 돋보입니다. 강점은 AI 애플리케이션 개발을 단순화하고 멀티모달 데이터를 처리하는 데 있습니다. ClickHouse는 방대한 데이터셋, 강력한 SQL 기반 벡터 작업, 그리고 기존 분석과 함께 벡터 데이터를 다루는 데 뛰어납니다. 사용 사례, 데이터 크기, 팀 전문성 및 성능 요구 사항에 따라 이 둘 중에서 선택하세요. 다양한 데이터 유형을 갖춘 AI 중심 프로젝트에는 Weaviate를, 벡터 검색이 포함된 대규모 분석 워크로드에는 ClickHouse를 사용하세요.
이 글은 Weaviate와 ClickHouse에 대한 개요를 제공하지만, 특정 사용 사례를 기준으로 이러한 데이터베이스를 평가하는 것이 중요합니다. 이 과정에서 도움이 될 수 있는 도구 중 하나는 벡터 데이터베이스 성능 비교를 위해 설계된 오픈소스 벤치마킹 도구인 VectorDBBench입니다. 궁극적으로 특정 데이터셋과 쿼리 패턴을 활용한 철저한 벤치마킹이 분산 데이터베이스 시스템에서 벡터 검색에 대한 이 두 가지 강력하지만 서로 다른 접근 방식 사이에서 정보에 기반한 결정을 내리는 데 필수적입니다.
오픈소스 VectorDBBench를 사용하여 직접 벡터 데이터베이스 평가 및 비교하기
VectorDBBench는 고성능 데이터 저장 및 검색 시스템, 특히 벡터 데이터베이스를 필요로 하는 사용자를 위해 설계된 오픈소스 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 오픈소스 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.
GitHub repository에서 VectorDBBench를 다운로드하세요. 이를 통해 우리의 벤치마크 결과를 재현하거나 자체 데이터셋에 대한 성능 결과를 얻을 수 있습니다.
VectorDBBench Leaderboard에서 주요 벡터 데이터베이스의 성능을 간단히 살펴보세요.
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