LanceDB vs ClickHouse: Die richtige Vektordatenbank für Ihre KI-Apps auswählen
Was ist eine Vektordatenbank?
Bevor wir LanceDB und ClickHouse vergleichen, wollen wir zunächst das Konzept von Vektordatenbanken erkunden.
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 Inhaltserkennung, 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:
- Zweckgebundene 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 im kleinen Maßstab durchzuführen.
LanceDB ist eine serverlose Vektordatenbank und ClickHouse ist eine quelloffene spaltenorientierte Datenbank mit Vektorsuche als Add-on. Dieser Beitrag vergleicht ihre Vektorsuchfunktionen.
LanceDB: Überblick und Kerntechnologie
LanceDB ist eine Open-Source-Vektordatenbank für KI, die Einbettungen aus groß angelegten multimodalen Daten speichert, verwaltet, abfragt und abruft. Aufgebaut auf Lance, einem quelloffenen spaltenorientierten Datenformat, bietet LanceDB einfache Integration, Skalierbarkeit und Kosteneffizienz. Sie kann eingebettet in bestehenden Backends, direkt in Client-Anwendungen oder als entfernte serverlose Datenbank ausgeführt werden und ist daher vielseitig für viele Anwendungsfälle.
Die Vektorsuche steht im Zentrum von LanceDB. Sie unterstützt sowohl die erschöpfende Suche nach k nächsten Nachbarn (kNN) als auch die Suche nach approximativen nächsten Nachbarn (ANN) mithilfe eines IVF_PQ-Index. Dieser Index teilt den Datensatz in Partitionen auf und wendet Produktquantisierung für effiziente Vektorkomprimierung an. LanceDB verfügt außerdem über Volltextsuche und skalare Indizes, um die Suchleistung über verschiedene Datentypen hinweg zu steigern.
LanceDB unterstützt verschiedene Distanzmetriken für Vektorähnlichkeit, darunter euklidische Distanz, Kosinusähnlichkeit und Skalarprodukt. Die Datenbank ermöglicht hybride Suche, die semantische und schlüsselwortbasierte Ansätze kombiniert, sowie Filterung nach Metadatenfeldern. Dies ermöglicht Entwicklern den Aufbau komplexer Such- und Empfehlungssysteme.
Die Hauptzielgruppe für LanceDB sind Entwickler und Ingenieure, die an KI-Anwendungen, Empfehlungssystemen oder Suchmaschinen arbeiten. Ihr Rust-basierter Kern und die Unterstützung mehrerer Programmiersprachen machen sie für ein breites Spektrum technischer Nutzer zugänglich. LanceDBs Fokus auf Benutzerfreundlichkeit, Skalierbarkeit und Leistung macht sie zu einem großartigen Werkzeug für alle, die mit groß angelegten Vektordaten arbeiten und nach effizienten Lösungen für die Ähnlichkeitssuche suchen.
ClickHouse: Überblick und Kerntechnologie
ClickHouse ist eine Open-Source-Echtzeit-OLAP-Datenbank, die für ihre vollständige SQL-Unterstützung und schnelle Abfrageverarbeitung bekannt ist. Sie eignet sich hervorragend für die Verarbeitung analytischer Abfragen dank ihrer vollständig parallelisierten Abfrage-Pipeline, wodurch sie Vektorsuchoperationen schnell ausführen kann. Ihre hohen Kompressionsraten, die über Codecs anpassbar sind, ermöglichen es ClickHouse, große Datensätze effektiv zu speichern und abzufragen. Eine ihrer wichtigsten Stärken ist, dass sie Multi-TB-Datensätze verarbeiten kann, ohne durch den Arbeitsspeicher eingeschränkt zu sein, was sie zu einem leistungsstarken Tool für Nutzer macht, die mit großskaligen Vektordaten arbeiten. Sie unterstützt außerdem Filterung und Aggregation von Metadaten, sodass Entwickler komplexe Abfragen sowohl auf Vektoren als auch auf deren zugehörigen Metadaten ausführen können.
ClickHouse integriert Vektorsuchfunktionalität über seine SQL-Fähigkeiten, wobei Vektordistanzoperationen wie jede andere SQL-Funktion behandelt werden. Dies ermöglicht eine nahtlose Kombination mit traditioneller Filterung und Aggregation und macht es ideal für Anwendungsfälle, in denen Vektordaten zusammen mit Metadaten oder anderen Informationen abgefragt werden müssen. Darüber hinaus bieten experimentelle Funktionen wie Approximate Nearest Neighbour (ANN)-Indizes schnellere, wenn auch approximative, Matching-Fähigkeiten. ClickHouse unterstützt außerdem exaktes Matching durch einen linearen Scan über Zeilen, wobei seine parallelisierte Verarbeitung hohe Geschwindigkeit und Effizienz gewährleistet.
ClickHouse ist eine hervorragende Option für die Vektorsuche, wenn die Kombination von Vektor-Matching mit Metadatenfilterung oder Aggregation wichtig ist. Es ist besonders nützlich für sehr große Vektordatensätze, die parallel über mehrere CPU-Kerne verarbeitet werden müssen. ClickHouse ist auch vorteilhaft, wenn SQL-Unterstützung erforderlich ist und der Vektordatensatz zu groß ist, um sich auf rein speicherbasierte Indizes zu verlassen. Außerdem kann ClickHouse Ihnen sowohl Zeit als auch Ressourcen sparen, wenn Sie bereits zugehörige Daten in ClickHouse haben oder vermeiden möchten, ein weiteres Tool zur Verwaltung von Millionen von Vektoren zu erlernen. Seine Stärken liegen im schnellen, parallelisierten exakten Matching und in der Verarbeitung großer Datensätze, wodurch es für Nutzer mit anspruchsvollen Suchanforderungen geeignet ist.
ClickHouse zeichnet sich als vielseitige Plattform für die Vektorsuche aus, insbesondere beim Umgang mit großen Datensätzen, die parallelisierte Verarbeitung erfordern, und wenn Vektorsuchen mit SQL-basierter Filterung und Aggregation kombiniert werden. Auch wenn es für kleine, speichergebundene Datensätze oder High-QPS-Szenarien möglicherweise nicht so spezialisiert ist wie dedizierte Vektordatenbanken, macht seine Fähigkeit, komplexe Abfragen einschließlich Metadaten zu verarbeiten, es zu einer leistungsstarken Option für Entwickler, die mit SQL vertraut sind und schnelle Vektorsuchfunktionen benötigen.
Wichtige Unterschiede
Suchmethodik
LanceDB: Vektorsuche mit integrierter k-nearest neighbor (kNN)- und approximate nearest neighbor (ANN)-Suche. IVF_PQ-Index mit Partitionierung und Product Quantization für effiziente Vektorkompression. Hybride Suche für semantische und schlüsselwortbasierte Suche. Gut geeignet für KI-gesteuerte Anwendungen.
ClickHouse: Vektorsuche als Erweiterung des SQL-Abfragesystems. Exaktes Matching durch parallelisierte lineare Scans. Approximatives Matching mit experimentellem ANN. SQL-zentriert und daher sehr einfach in andere Analytics-Workflows zu integrieren, insbesondere für metadatenreiche Abfragen.
Wichtigste Erkenntnis: Wählen Sie LanceDB, wenn Ihnen ausschließlich die Leistung und Flexibilität der Vektorsuche wichtig ist. Wählen Sie ClickHouse, wenn Sie Metadatenfilterung und SQL-basierte Analysen benötigen.
Daten
LanceDB: Embeddings und multimodale Daten. Unterstützt strukturierte und unstrukturierte Daten. Spaltenorientierte Speicherung für Lese- und Schreibleistung bei Datensätzen in großem Maßstab, insbesondere bei vektorlastigen Workloads.
ClickHouse: OLAP-Datenbank. Primär strukturierte und semistrukturierte Daten. Besser geeignet für Szenarien, in denen Vektordaten Teil eines größeren Datensatzes mit vielen Metadaten sind oder in denen Aggregation und Filterung wichtig sind.
Wichtigste Erkenntnis: LanceDB ist für vektorlastige Workloads geeignet, ClickHouse für Vektoren + strukturierte Daten.
Skalierbarkeit und Leistung
LanceDB: Skalierbar durch mehrere Bereitstellungsoptionen: eingebettet in die Anwendung, serverlose Datenbank, Teil eines größeren Backends. Optimiert die Vektorsuche und skaliert gut für große Datensätze.
ClickHouse: Hochgeschwindigkeitsverarbeitung mit Parallelisierung. Verarbeitet Datensätze im Multi-Terabyte-Bereich. Die Performance bei gemischten Workloads (Vektorsuche + komplexe SQL-Abfragen) ist eine Stärke.
Wichtigste Erkenntnis: Wählen Sie LanceDB für KI-spezifische Skalierbarkeit und ClickHouse für groß angelegte gemischte Workloads, die starke Parallelisierung erfordern.
Flexibilität und Anpassung
LanceDB: Flexible Indexierung und Unterstützung mehrerer Distanzmetriken (euklidisch, Kosinus-Ähnlichkeit, Skalarprodukt). Entwickler können die hybride Suche feinabstimmen, um semantische und schlüsselwortbasierte Suche zu kombinieren.
ClickHouse: Anpassung über SQL-Funktionen. Entwickler können komplexe Abfragen schreiben, die Vektoroperationen mit regulären SQL-Funktionen kombinieren.
Wichtigste Erkenntnis: LanceDB ist für hochspezialisierte Vektoroperationen, ClickHouse für allgemeinere Abfrageflexibilität.
Integration und Ökosystem
LanceDB: Integriert sich in KI- und Machine-Learning-Workflows, unterstützt mehrere Sprachen und Embeddings direkt.
ClickHouse: Teil des Analytics-Ökosystems. Eine gute Wahl, wenn Ihr Projekt bereits ClickHouse für OLAP-Workloads verwendet oder wenn SQL-Kompatibilität wichtig ist.
Wichtigste Erkenntnis: LanceDB ist für AI-first-Workflows, ClickHouse ist ökosystemunabhängiger und integriert sich in Analytics-Pipelines.
Benutzerfreundlichkeit
LanceDB: Entwicklerorientiert, einfach einzurichten, starke Dokumentation, API für Vektoroperationen.
ClickHouse: Leistungsstark, aber SQL-zentriert, daher möglicherweise mit einer steileren Lernkurve für Benutzer, die mit SQL oder Big Data nicht vertraut sind.
Wichtigste Erkenntnis: LanceDB hat eine entwicklerfreundlichere Lernkurve für vektorspezifische Anwendungsfälle.
Kosten
LanceDB: Open Source und kosteneffizient für kleine Bereitstellungen oder eingebettete Nutzung. Serverlose Optionen zur Kostenkontrolle bei variablen Workloads.
ClickHouse: Open Source, kann jedoch höhere Betriebskosten verursachen, da viele Rechenressourcen zur Verarbeitung großer Datensätze benötigt werden.
Wichtigste Erkenntnis: LanceDB ist für kleinere Skalierung oder eingebettete Nutzung, ClickHouse für den Unternehmenseinsatz.
Sicherheit
LanceDB: Verfügt über grundlegende Sicherheitsfunktionen wie Zugriffskontrolle und Integration mit sicheren Backends. Die Sicherheit entwickelt sich noch weiter.
ClickHouse: Verfügt über robuste Sicherheitsfunktionen: Verschlüsselung, Authentifizierung, granulare Zugriffskontrollen. Unternehmensbereit für sichere Bereitstellungen.
Wichtigste Erkenntnis: ClickHouse ist für Bereitstellungen, bei denen Sicherheit auf Unternehmensniveau erforderlich ist.
Wann LanceDB gewählt werden sollte
LanceDB ist für Projekte gedacht, die stark auf KI und Machine Learning ausgerichtet sind und bei denen Vektor-Embeddings den Kern der Anwendung bilden. Es eignet sich hervorragend für Anwendungsfälle wie Empfehlungssysteme, semantische Suche und ähnlichkeitsbasierte Anwendungen, die leistungsstarke Vektoroperationen erfordern. Es verfügt über integrierte kNN- und ANN-Suche, hybride Suche und kosteneffiziente Bereitstellungsoptionen, sodass es perfekt für Entwickler ist, die groß angelegte verteilte Daten mit multimodalen Embeddings verarbeiten. Außerdem ist es entwicklerfreundlich und unterstützt mehrere Programmiersprachen, sodass es sich leicht für KI-Workflows implementieren lässt.
Wann ClickHouse gewählt werden sollte
ClickHouse ist für Szenarien gedacht, in denen die Vektorsuche nur ein Teil einer größeren Analytics-Pipeline ist. Es eignet sich hervorragend für Anwendungen, die Volltextsuche, SQL-basierte Analysen und Vektoroperationen erfordern. Anwendungsfälle wie Kundenverhaltensanalyse, Log-Analyse und multidimensionales Reporting profitieren von ClickHouses hochgeschwindigkeitsfähiger parallelisierter Abfrageverarbeitung und der Fähigkeit, Datensätze im Multi-Terabyte-Bereich zu verarbeiten. Es ist besonders gut geeignet, wenn Ihr Team bereits mit SQL vertraut ist oder ClickHouse für andere OLAP-Workloads verwendet, da es keine Einführung zusätzlicher Tools erfordert.
Fazit
LanceDB ist für KI-First-Projekte gedacht, die eine effiziente Vektorähnlichkeitssuche, hybride Fähigkeiten und ein entwicklerzentriertes Design erfordern; ClickHouse ist für analytikintensive Workflows gedacht, die Vektoroperationen mit traditionellen SQL-Abfragen auf großen Datensätzen kombinieren. Wählen Sie LanceDB für embedding-lastige Anwendungen und ClickHouse für die Vektorsuche in Analysesystemen. Indem Sie den Umfang, den Datentyp und die Leistungsanforderungen Ihrer Workload berücksichtigen, können Sie das richtige Tool für Ihr Projekt auswählen.
Lesen Sie dies, um einen Überblick über LanceDB und ClickHouse zu erhalten, aber um diese zu bewerten, müssen Sie sie anhand Ihres Anwendungsfalls evaluieren. Ein Tool, das dabei helfen kann, ist VectorDBBench, ein Open-Source-Benchmarking-Tool zum Vergleich von Vektordatenbanken. Am Ende ist gründliches Benchmarking mit Ihren eigenen Datensätzen und Abfragemustern der Schlüssel, um eine Entscheidung zwischen diesen beiden leistungsstarken, aber unterschiedlichen Ansätzen zur Vektorsuche in verteilten Datenbanksystemen zu treffen.
Verwendung von Open-Source VectorDBBench zur eigenständigen Bewertung und zum Vergleich von Vektordatenbanken
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 der Grundlage der tatsächlichen Leistung von Vektordatenbanken treffen, statt auf Marketingaussagen oder Hörensagen.
VectorDBBench ist in Python geschrieben und unter der MIT-Open-Source-Lizenz lizenziert, was bedeutet, dass jeder es frei nutzen, ändern und verbreiten kann. Das Tool wird aktiv von einer Gemeinschaft 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 mit Ihren eigenen Datensätzen zu erhalten.
Werfen Sie einen kurzen Blick auf die Leistung gängiger Vektordatenbanken auf dem VectorDBBench Leaderboard.
Lesen Sie die folgenden Blogs, um mehr über die Bewertung von Vektordatenbanken zu erfahren.
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