Elasticsearch vs Clickhouse: Auswahl der richtigen Datenbank für GenAI-Anwendungen
Mit der Weiterentwicklung KI-gesteuerter Anwendungen kann die Bedeutung von Vektorsuchfunktionen zur Unterstützung dieser Fortschritte nicht hoch genug eingeschätzt werden. In diesem Blogbeitrag werden zwei bekannte Datenbanken mit Vektorsuchfunktionen vorgestellt: Elasticsearch und Clickhouse. Beide bieten robuste Funktionen für die Verarbeitung von Vektorsuchen, einer wesentlichen Funktion für Anwendungen wie Empfehlungsmaschinen, Bildabruf und semantische Suche. Unser Ziel ist es, Entwicklern und Ingenieuren einen klaren Vergleich zu bieten, der ihnen bei der Entscheidung hilft, welche Datenbank am besten zu ihren spezifischen Anforderungen passt.
Was ist eine Vektordatenbank?
Bevor wir Elasticsearch vs Clickhouse vergleichen, wollen wir zunächst das Konzept von Vektordatenbanken untersuchen.
Eine Vektordatenbank ist speziell dafür konzipiert, hochdimensionale Vektoren zu speichern und abzufragen, die numerische Darstellungen von unstrukturierten Daten sind. Diese Vektoren kodieren komplexe Informationen, wie die semantische Bedeutung von Text, die visuellen Merkmale von Bildern oder Produktattribute. Durch die Ermöglichung effizienter Ähnlichkeitssuchen spielen Vektordatenbanken eine zentrale Rolle in KI-Anwendungen und ermöglichen eine fortschrittlichere Datenanalyse und -abfrage.
Häufige Anwendungsfälle für Vektordatenbanken umfassen Produktempfehlungen im E-Commerce, Plattformen zur Inhaltsentdeckung, Anomalieerkennung in der Cybersicherheit, medizinische Bildanalyse und Aufgaben der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Sie spielen auch eine entscheidende Rolle bei Retrieval Augmented Generation (RAG), einer Technik, die die Leistung von großen Sprachmodellen (LLMs) verbessert, indem externes Wissen bereitgestellt wird, um Probleme wie KI-Halluzinationen zu reduzieren.
Es gibt viele Arten von Vektordatenbanken auf dem Markt, darunter:
- Speziell entwickelte Vektordatenbanken wie Milvus, Zilliz Cloud (vollständig verwaltetes Milvus)
- Vektorsuchbibliotheken wie Faiss und Annoy.
- Leichtgewichtige Vektordatenbanken wie Chroma und Milvus Lite.
- Traditionelle Datenbanken mit Vektorsuch-Add-ons, die in der Lage sind, Vektorsuchen in kleinem Maßstab durchzuführen.
Elasticsearch ist eine Suchmaschine auf Basis von Apache Lucene und Elasticsearch ist eine Suchmaschine auf Basis von Apache Lucene und ClickHouse ist eine spaltenorientierte Open-Source-Datenbank. Beide verfügen über Vektorsuchfunktionen als Add-on. Dieser Beitrag vergleicht ihre Vektorsuchfunktionen.
Elasticsearch: Überblick und Kerntechnologie
Elasticsearch ist eine Open-Source-Suchmaschine, die auf der Apache-Lucene-Bibliothek aufbaut. Sie ist bekannt für Echtzeit-Indexierung und Volltextsuche und daher eine bevorzugte Suchlösung für anspruchsvolle Anwendungen und Log-Analysen. Elasticsearch ermöglicht es, große Datenmengen schnell und effizient zu durchsuchen und zu analysieren.
Elasticsearch wurde für Suche und Analytik entwickelt, mit Funktionen wie Fuzzy-Suche, Phrasenabgleich und Relevanzranking. Es eignet sich hervorragend für Szenarien, in denen komplexe Suchabfragen und Datenabruf in Echtzeit erforderlich sind. Mit dem Aufstieg von KI-Anwendungen hat Elasticsearch Vektorsuchfunktionen hinzugefügt, sodass es Ähnlichkeitssuche und semantische Suche durchführen kann, was für KI-Anwendungsfälle wie Bilderkennung, Dokumentenabruf und generative KI erforderlich ist.
Vektorsuche
Die Vektorsuche ist in Elasticsearch über Apache Lucene integriert. Lucene organisiert Daten in unveränderlichen Segmenten, die periodisch zusammengeführt werden; Vektoren werden den Segmenten auf die gleiche Weise wie andere Datenstrukturen hinzugefügt. Der Prozess umfasst das Puffern von Vektoren im Speicher zur Indexierungszeit und anschließend das Serialisieren dieser Puffer als Teil von Segmenten, wenn dies erforderlich ist. Segmente werden periodisch zur Optimierung zusammengeführt, und Suchen kombinieren Vektortreffer über alle Segmente hinweg.
Für die Vektorindexierung verwendet Elasticsearch den HNSW-Algorithmus (Hierarchical Navigable Small World), der einen Graphen erstellt, in dem ähnliche Vektoren miteinander verbunden sind. Dieser wird aufgrund seiner Einfachheit, starken Benchmark-Leistung und Fähigkeit gewählt, inkrementelle Aktualisierungen zu verarbeiten, ohne ein vollständiges erneutes Trainieren des Index zu erfordern. Das System führt Vektorsuchen typischerweise in zehn bis einigen hundert Millisekunden durch, deutlich schneller als Brute-Force-Ansätze.
Die technische Architektur von Elasticsearch ist eine seiner größten Stärken. Das System unterstützt lock-free Suchen selbst während gleichzeitiger Indexierung und hält beim Aktualisieren von Dokumenten strikte Konsistenz über verschiedene Felder hinweg aufrecht. Wenn Sie also sowohl Vektor- als auch Keyword-Felder aktualisieren, sehen Suchen entweder alle alten Werte oder alle neuen Werte; Datenkonsistenz ist garantiert. Während das System über den verfügbaren RAM hinaus skalieren kann, ist die Performance optimiert, wenn Vektordaten in den Speicher passen.
Über die Kernfunktionen der Vektorsuche hinaus bietet Elasticsearch praktische Integrationsfunktionen, die es äußerst wertvoll machen. Vektorsuchen können mit traditionellen Elasticsearch-Filtern kombiniert werden, sodass Sie eine hybride Suche durchführen können, die Vektorähnlichkeit mit Volltextsuchergebnissen mischt. Die Vektorsuche ist vollständig kompatibel mit den Sicherheitsfunktionen, Aggregationen und der Indexsortierung von Elasticsearch und ist somit eine vollständige Lösung für moderne Suchanwendungsfälle.
ClickHouse: Überblick und Kerntechnologie
ClickHouse ist eine Open-Source-OLAP-Datenbank für Echtzeitanalysen mit vollständiger SQL-Unterstützung und schneller Abfrageverarbeitung. Sie eignet sich hervorragend für analytische Abfragen aufgrund der vollständig parallelisierten Abfragepipeline und kann Vektorsuche schnell durchführen. Sie bietet hohe Komprimierung (anpassbar über Codecs) und kann daher große Datensätze speichern und abfragen. Einer ihrer Hauptvorteile ist, dass sie Multi-TB-Datensätze verarbeiten kann, ohne speichergebunden zu sein, wodurch sie ein großartiges Werkzeug für Benutzer mit großen Vektordaten ist. Sie unterstützt außerdem Filterung und Aggregation auf Metadaten, sodass Sie Vektoren und ihre Metadaten abfragen können.
ClickHouse verfügt über Vektorsuchfunktionalität über SQL, wobei Vektordistanzoperationen wie jede andere SQL-Funktion sind. Daher können Sie sie mit traditioneller Filterung und Aggregation kombinieren. Hervorragend geeignet für Anwendungsfälle, in denen Sie Vektordaten zusammen mit Metadaten oder anderen Informationen abfragen müssen. Es verfügt außerdem über experimentelle Approximate-Nearest-Neighbour-Indices (ANN) für schnelleres (aber approximatives) Matching. Und exaktes Matching durch linearen Scan über Zeilen mit paralleler Verarbeitung für Geschwindigkeit und Effizienz.
ClickHouse eignet sich hervorragend für Vektorsuche, wenn Sie Vektor-Matching mit Metadatenfilterung oder Aggregation kombinieren müssen. Insbesondere für sehr große Vektordatensätze, die parallel über mehrere CPU-Kerne hinweg verarbeitet werden müssen. ClickHouse ist auch gut geeignet, wenn Sie SQL-Unterstützung benötigen und Ihr Vektordatensatz zu groß ist, um in speicherbasierte Indizes zu passen. Auch wenn Sie bereits verwandte Daten in ClickHouse haben oder kein weiteres Tool lernen möchten, um Millionen von Vektoren zu verwalten, kann ClickHouse Ihnen Zeit und Ressourcen sparen. Schnelles parallelisiertes exaktes Matching und die Verarbeitung großer Datensätze sind die Stärken von ClickHouse, daher ist es für fortgeschrittene Suchanwender geeignet.
ClickHouse ist eine Allzweckplattform für Vektorsuche, insbesondere für große Datensätze, die parallele Verarbeitung benötigen, und wenn Sie Vektorsuche mit SQL-basierter Filterung und Aggregation kombinieren. Nicht so gut wie spezialisierte Vektordatenbanken für kleine speichergebundene Datensätze oder High-QPS-Szenarien, kann aber komplexe Abfragen einschließlich Metadaten verarbeiten und ist daher großartig für Entwickler, die SQL kennen und schnelle Vektorsuche benötigen.
Wesentliche Unterschiede
Da die Vektorsuche in KI-gestützten Anwendungen immer beliebter wird, ist die Wahl des richtigen Tools für Ihren Anwendungsfall entscheidend. Sowohl Elasticsearch als auch ClickHouse verfügen über Vektorsuchfunktionen, bedienen jedoch aufgrund ihrer Architektur und Designprinzipien unterschiedliche Anforderungen. Hier ist eine Übersicht, die Ihnen bei der Entscheidung hilft.
Suchmethodik
- Elasticsearch: Elasticsearch bietet Vektorsuche über den HNSW-Algorithmus (Hierarchical Navigable Small World). Dieser graphbasierte Ansatz verbindet ähnliche Vektoren und ermöglicht eine effiziente Suche nach nächsten Nachbarn. HNSW unterstützt inkrementelle Updates, ohne dass der Index neu erstellt werden muss, und eignet sich daher gut für Anwendungen, die häufige Updates erfordern. Sie können die Vektorähnlichkeit auch mit traditionellen Filtern für hybride Suchszenarien kombinieren, z. B. das Mischen von Keyword-Relevanz und Vektordistanz.
- ClickHouse: ClickHouse verfügt über eine integrierte Vektorsuche innerhalb seiner SQL-Abfrage-Engine. Es unterstützt exaktes Vektormatching per Brute Force (unter Verwendung paralleler Verarbeitung) und Approximate-Nearest-Neighbor-(ANN)-Indizes. Daher eignet es sich gut für Anwendungsfälle, in denen Metadatenfilterung oder Aggregation zusammen mit Vektorsuche erforderlich ist. Der SQL-native Ansatz ist ideal für Entwickler, die bereits mit relationalen Datenbanken vertraut sind.
Daten
- Elasticsearch: Elasticsearch ist für unstrukturierte und halbstrukturierte Daten konzipiert. Es eignet sich hervorragend zum Verwalten und Durchsuchen großer textlastiger Datensätze mit Funktionen wie Volltextsuche, Fuzzy Matching und Relevanzranking. Vektordaten werden innerhalb der bestehenden Lucene-basierten Architektur gespeichert und bieten starke Konsistenzgarantien selbst für gemischte Datentypen wie Text und Vektoren.
- ClickHouse: ClickHouse ist eine OLAP-Datenbank für strukturierte und halbstrukturierte Daten. Sie ist darauf ausgelegt, riesige Datensätze mit hoher Komprimierung zu verarbeiten, und eignet sich daher gut für Szenarien mit Multi-Terabyte-Vektordaten. Vektoroperationen lassen sich nahtlos mit Metadaten und strukturierten Abfragen integrieren, sodass ClickHouse hervorragend für fortgeschrittene Analytics-Workflows geeignet ist.
Skalierbarkeit und Leistung
- Elasticsearch: Elasticsearch eignet sich gut für In-Memory-Vektorsuche, kann bei Bedarf aber auf festplattenbasierte Indizes skaliert werden. HNSW ist effizient für Umgebungen mit hohem QPS (queries per second), die Leistung ist jedoch am besten, wenn die Vektordaten in den Arbeitsspeicher passen. Elasticsearch ist verteilt und kann daher horizontal über Nodes hinweg skalieren, wodurch es sich gut für groß angelegte Anwendungen eignet.
- ClickHouse: ClickHouse kann Abfragen über mehrere CPU-Kerne hinweg parallelisieren, was für große Datensätze ideal ist. Seine Komprimierung reduziert Speicherkosten und I/O-Leistung. Obwohl seine Vektorsuche nicht so spezialisiert ist wie die von Elasticsearch, gleicht ClickHouse dies durch Skalierbarkeit für analytische Workloads mit Vektordaten und Metadaten aus.
Flexibilität und Anpassung
- Elasticsearch: Elasticsearch bietet umfangreiche Anpassungsmöglichkeiten für hybride Suche, Indexsortierung und Sicherheitsfunktionen. Es verfügt über Tools wie Kibana für Visualisierung und Beats für Datenaufnahme, wodurch es flexibler ist.
- ClickHouse: Die Flexibilität von ClickHouse liegt in seinem SQL-Modell. Entwickler können komplexe Abfragen erstellen, die Vektoroperationen, Metadatenfilterung und Aggregationen kombinieren, ohne neue Abfragesprachen lernen zu müssen. Seine anpassbaren Komprimierungs-Codecs ermöglichen es Nutzern, den Speicher für spezifische Workloads zu optimieren.
Integration und Ökosystem
- Elasticsearch: Ein ausgereiftes Ökosystem rund um Elasticsearch mit Datenpipelines (Logstash), Visualisierung (Kibana) und Sicherheit. Die breite Akzeptanz bedeutet, dass Plugins, Community-Support und verwaltete Dienste wie Elastic Cloud leicht zu finden sind.
- ClickHouse: ClickHouse lässt sich aufgrund seines SQL-first-Designs gut in Analytics- und BI-Tools integrieren. Auch wenn es nicht dasselbe Maß an Community-getriebenen Plugins wie Elasticsearch hat, macht sein OLAP-Fokus es zu einer natürlichen Wahl für analytische Anwendungen mit leistungsstarker Vektorsuche.
Benutzerfreundlichkeit
- Elasticsearch: Elasticsearch verfügt über eine hervorragende Dokumentation, und seine RESTful APIs sind entwicklerfreundlich. Einrichtung und Wartung können in verteilten Umgebungen jedoch komplex sein.
- ClickHouse: ClickHouse ist entwicklerfreundlich für diejenigen, die mit SQL vertraut sind. Installation und Verwaltung sind relativ einfach, aber die Feinabstimmung der Performance für die Vektorsuche erfordert Fachwissen.
Kosten
- Elasticsearch: Die Betriebskosten können bei Elasticsearch aufgrund seines hohen Speicherbedarfs steigen, insbesondere beim Skalieren für Anwendungsfälle mit hohem QPS. Managed Services wie Elastic Cloud können den Betrieb vereinfachen, erhöhen aber die Kosten.
- ClickHouse: Die hohe Komprimierung und parallele Verarbeitung von ClickHouse sind bei großen Datensätzen kosteneffizient. Es kann ohne speichergebundene Indizes betrieben werden, was die Infrastrukturkosten weiter senken kann.
Sicherheit
- Elasticsearch: Elasticsearch verfügt über robuste Sicherheitsfunktionen: rollenbasierte Zugriffskontrolle, Verschlüsselung im Ruhezustand und fein abgestufte Berechtigungen. Diese Funktionen sind gut in das Ökosystem integriert, sodass es Anforderungen auf Enterprise-Niveau erfüllt.
- ClickHouse: ClickHouse bietet Zugriffskontrolle, SSL-Verschlüsselung und Audit-Logs. Das ist für die meisten Anwendungen ausreichend, aber weniger umfangreich als die Enterprise-Funktionen von Elasticsearch.
Wann Elasticsearch verwendet werden sollte
Elasticsearch eignet sich für Anwendungsfälle, in denen hybride Suche erforderlich ist, Volltextsuche und Vektorähnlichkeit. Die HNSW-basierte Vektorsuche ist für Echtzeitumgebungen mit hohem QPS optimiert und daher gut geeignet für KI-gestützte Dokumentenabfrage, Empfehlungssysteme im E-Commerce und generative KI. Mit einem ausgereiften Ökosystem, integrierter Sicherheit und vielen Integrationen zur Auswahl ist Elasticsearch ideal für verteilte Umgebungen, in denen Skalierbarkeit und einfacher Betrieb entscheidend sind.
Wann ClickHouse verwendet werden sollte
ClickHouse eignet sich für Szenarien, in denen Sie massive Datensätze haben, die parallele Verarbeitung und Speicherung erfordern, für analyseintensive Anwendungen oder große KI-Workloads. Der SQL-native Ansatz erleichtert die Kombination von Vektorsuche mit Metadatenfilterung und Aggregationen und ist daher gut geeignet für Entwickler, die mit relationalen Datenbanken vertraut sind. ClickHouse kann Multi-Terabyte-Datensätze ohne speichergebundene Indizes verarbeiten und ist daher kosteneffizient und leistungsstark für Abfragen, die Vektor- und strukturierte Daten kombinieren.
Zusammenfassung
Elasticsearch und ClickHouse eignen sich beide gut für die Vektorsuche, aber für unterschiedliche Anwendungsfälle. Elasticsearch ist gut für hybride Echtzeitsuche mit einem ausgereiften Ökosystem und benutzerfreundlichen APIs, und ClickHouse ist gut für groß angelegte Analysen mit SQL-zentrierten Workflows und skalierbarer Architektur. Wählen Sie zwischen ihnen basierend auf Ihrem Anwendungsfall. Benötigen Sie Echtzeitsuche mit vielen Funktionen oder skalierbare Analysen für massive Datensätze. Das Verständnis Ihrer Datentypen, Abfragemuster und Leistungsanforderungen wird die richtige Entscheidung leiten.
Lesen Sie dies, um einen Überblick über Elasticsearch und Clickhosue zu erhalten, aber um diese zu bewerten, müssen Sie auf Grundlage Ihres Anwendungsfalls evaluieren. Ein Tool, das dabei helfen kann, ist VectorDBBench, ein Open-Source-Benchmarking-Tool zum Vergleich von Vektordatenbanken. Letztendlich wird gründliches Benchmarking mit Ihren eigenen Datensätzen und Abfragemustern entscheidend sein, um eine Entscheidung zwischen diesen beiden leistungsstarken, aber unterschiedlichen Ansätzen zur Vektorsuche in verteilten Datenbanksystemen zu treffen.
Verwendung von Open-source VectorDBBench zur Bewertung und zum Vergleich von Vektordatenbanken mit Ihren eigenen Daten
VectorDBBench ist ein Open-Source-Benchmarking-Tool für Benutzer, die leistungsstarke Datenspeicher- und Abrufsysteme benötigen, insbesondere Vektordatenbanken. Dieses Tool ermöglicht es Benutzern, verschiedene Vektordatenbanksysteme wie Milvus und Zilliz Cloud (das verwaltete Milvus) mit ihren eigenen Datensätzen zu testen und zu vergleichen und dasjenige zu finden, das zu ihren Anwendungsfällen passt. Mit VectorDBBench können Benutzer Entscheidungen auf Grundlage der tatsächlichen Leistung von Vektordatenbanken treffen, statt sich auf Marketingaussagen oder Hörensagen zu verlassen.
VectorDBBench ist in Python geschrieben und unter der MIT-Open-Source-Lizenz lizenziert, was bedeutet, dass jeder es frei nutzen, ändern und verteilen kann. Das Tool wird aktiv von einer Community von Entwicklern gepflegt, die sich der Verbesserung seiner Funktionen und Leistung verschrieben haben.
Laden Sie VectorDBBench aus seinem GitHub-Repository herunter, um unsere Benchmark-Ergebnisse zu reproduzieren oder Leistungsergebnisse für Ihre eigenen Datensätze zu erhalten.
Werfen Sie einen kurzen Blick auf die Leistung gängiger Vektordatenbanken im VectorDBBench Leaderboard.
Lesen Sie die folgenden Blogs, um mehr über die Bewertung von Vektordatenbanken zu erfahren.
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