MongoDB vs. ClickHouse: Auswahl der richtigen Datenbank für GenAI-Anwendungen
Mit der Weiterentwicklung KI-gestützter Anwendungen kann die Bedeutung von Vektorsuchfunktionen zur Unterstützung dieser Fortschritte nicht hoch genug eingeschätzt werden. Dieser Blogbeitrag behandelt zwei prominente Datenbanken mit Vektorsuchfunktionen: MongoDB und ClickHouse. Beide bieten robuste Funktionen für die Verarbeitung von Vektorsuche, einer wesentlichen Funktion für Anwendungen wie Empfehlungsmaschinen, Bildabruf und semantische Suche. Unser Ziel ist es, Entwicklern und Ingenieuren einen klaren Vergleich zu bieten und sie bei der Entscheidung zu unterstützen, welche Datenbank am besten zu ihren spezifischen Anforderungen passt.
Was ist eine Vektordatenbank?
Bevor wir MongoDB mit ClickHosue vergleichen, lassen Sie uns zunächst das Konzept von Vektordatenbanken betrachten.
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 etwa 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 fortschrittlichere Datenanalysen und Abrufe.
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:
- 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 in kleinem Maßstab durchzuführen.
MongoDB ist eine NoSQL-Datenbank, die Daten in JSON-ähnlichen Dokumenten speichert, und ClickHouse ist eine Open-Source-spaltenorientierte Datenbank. Beide verfügen über Vektorsuchfunktionen als Add-on. Dieser Beitrag vergleicht ihre Vektorsuchfunktionen.
MongoDB: Die Grundlagen
MongoDB Atlas Vector Search ist eine Funktion, mit der Sie Vektorähnlichkeitssuchen auf in MongoDB Atlas gespeicherten Daten durchführen können. Sie können hochdimensionale Vektoreinbettungen zusammen mit Ihren Dokumentdaten indizieren und abfragen und KI sowie maschinelles Lernen direkt in der Datenbank ausführen.
Im Kern verwendet Atlas Vector Search den Hierarchical Navigable Small World (HNSW)-Algorithmus zum Indizieren und Suchen von Vektordaten. Dadurch wird ein mehrstufiger Graph des Vektorraums erstellt, sodass Sie Approximate Nearest Neighbor (ANN)-Suchen durchführen können. Es handelt sich um einen Ausgleich zwischen Geschwindigkeit und Genauigkeit für Vektorsuche in großem Maßstab. Atlas Vector Search unterstützt außerdem Exact Nearest Neighbors (ENN)-Suchen, bei denen Genauigkeit gegenüber Leistung für Abfragen von bis zu 10.000 Dokumenten priorisiert wird.
Einer der großen Vorteile von Atlas Vector Search ist die Integration in MongoDBs flexibles Dokumentmodell. Sie können Vektoreinbettungen zusammen mit anderen Dokumentdaten speichern, sodass Sie kontextbezogener und präziser suchen können. Sie können jede Art von Daten abfragen, die bis zu 4096 Dimensionen eingebettet werden kann. Atlas Vector Search ermöglicht es Ihnen, Vektorähnlichkeitssuchen mit traditioneller Dokumentfilterung zu kombinieren. Beispielsweise könnte eine semantische Suche nach Produkten nach Kategorie, Preisspanne oder Verfügbarkeit gefiltert werden.
Atlas Vector Search unterstützt außerdem hybride Suche, indem Vektorsuche mit Volltextsuche kombiniert wird, um granularere Ergebnisse zu erhalten. Dies unterscheidet sich von Atlas Search, das sich auf keywordbasierte Suche konzentriert. Die Plattform integriert sich in beliebte KI-Dienste und Tools, sodass Sie sie mit Einbettungsmodellen von Anbietern wie OpenAI, VoyageAI und vielen anderen auf Hugging Face gelisteten Anbietern nutzen können. Außerdem unterstützt sie Open-Source-Frameworks wie LangChain und LlamaIndex für den Aufbau von Anwendungen, die Large Language Models (LLMs) verwenden.
Um Skalierbarkeit und Leistung sicherzustellen, stellt MongoDB Atlas Search Nodes bereit, die dedizierte Infrastruktur für Atlas Search- und Vector Search-Workloads bieten. Dies ermöglicht Ihnen optimierte Rechenressourcen und eine unabhängige Skalierung der Suchanforderungen, sodass Sie eine bessere Leistung im großen Maßstab erhalten.
Durch diese Funktionen im MongoDB-Ökosystem ist Atlas Vector Search eine vollständige Lösung für Entwickler, die KI-gestützte Anwendungen, Empfehlungssysteme oder erweiterte Suchfunktionen entwickeln. Es ist keine separate Vektordatenbank erforderlich; Sie können MongoDBs Skalierbarkeit und umfangreiche Funktionen zusammen mit Vektorsuche nutzen.
ClickHouse: Die Grundlagen
ClickHouse ist eine Open-Source-OLAP-Datenbank für Echtzeitanalysen mit vollständiger SQL-Unterstützung und schneller Abfrageverarbeitung. Sie eignet sich hervorragend für analytische Abfragen, da die Abfragepipeline vollständig parallelisiert ist und Vektorsuche schnell ausführen kann. Sie verfügt über hohe Komprimierung (über Codecs anpassbar) und kann daher große Datensätze speichern und abfragen. Einer ihrer Hauptvorteile ist, dass sie Multi-TB-Datensätze verarbeiten kann, ohne speichergebunden zu sein, sodass sie ein großartiges Tool für Nutzer mit großen Vektordaten ist. Sie unterstützt außerdem Filterung und Aggregation von Metadaten, sodass Sie Vektoren und deren Metadaten abfragen können.
ClickHouse bietet Vektorsuchfunktionalität über SQL, wobei Vektordistanzoperationen wie jede andere SQL-Funktion behandelt werden. So 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. Außerdem verfügt es über experimentelle Approximate Nearest Neighbour (ANN)-Indizes für schnellere (aber approximative) Übereinstimmungen. Und exakte Übereinstimmungen durch linearen Scan über Zeilen mit paralleler Verarbeitung für Geschwindigkeit und Effizienz.
ClickHouse ist hervorragend für Vektorsuche geeignet, wenn Sie Vektor-Matching mit Metadatenfilterung oder Aggregation kombinieren müssen. Besonders bei sehr großen Vektordatensätzen, 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 reine Speicherindizes zu passen. Auch wenn Sie bereits verwandte Daten in ClickHouse haben oder kein weiteres Tool erlernen 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 Suchnutzer 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 jedoch komplexe Abfragen einschließlich Metadaten verarbeiten und ist daher großartig für Entwickler, die SQL kennen und schnelle Vektorsuche benötigen.
Wichtige Unterschiede
MongoDB Atlas Vector Search und ClickHouse verfolgen unterschiedliche Ansätze für Vektorsuche, jeweils mit eigenen Stärken. Vergleichen wir sie, um Ihnen bei der Entscheidung zu helfen, welche Lösung die richtige für Sie ist.
Suchmethodik
MongoDB Atlas Vector Search verwendet den Hierarchical Navigable Small World (HNSW)-Algorithmus zum Indizieren und Durchsuchen von Vektordaten. Er erstellt einen mehrstufigen Graphen des Vektorraums für Approximate Nearest Neighbor (ANN)-Suchen. Er sorgt bei Vektorsuchen in großem Maßstab für ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Geschwindigkeit und Genauigkeit. Atlas Vector Search unterstützt außerdem Exact Nearest Neighbors (ENN)-Suchen für Abfragen von bis zu 10.000 Dokumenten, wobei die Performance gegenüber der Genauigkeit im Vordergrund steht.
ClickHouse hingegen verwendet primär SQL-basierte Vektordistanzoperationen. Es unterstützt exakte Übereinstimmung durch lineares Scannen über Zeilen mit paralleler Verarbeitung. ClickHouse bietet außerdem experimentelle Vektorindizes für schnellere ANN-Suchen.
Datenverarbeitung
MongoDB eignet sich hervorragend für den Umgang mit flexiblen, dokumentbasierten Daten. Sie können Vektor-Embeddings zusammen mit anderen Dokumentdaten speichern, sodass Sie kontextbezogenere und präzisere Suchen durchführen können. Diese Flexibilität ermöglicht es Ihnen, Vektorähnlichkeitssuchen mit Dokumentfilterung zu kombinieren.
ClickHouse ist für analytische Abfragen auf strukturierten Daten ausgelegt. Es unterstützt Vektorsuche über SQL, wobei Vektordistanzoperationen wie jede andere SQL-Funktion behandelt werden. So können Sie Vektorabfragen problemlos mit Filterung und Aggregation kombinieren.
Skalierbarkeit und Performance
MongoDB Atlas verfügt über Search Nodes, die eine dedizierte Infrastruktur für Atlas Search- und Vector Search-Workloads bereitstellen. Dies ermöglicht optimierte Rechenressourcen und eine unabhängige Skalierung der Suchanforderungen, sodass Sie in großem Maßstab eine bessere Performance erzielen.
ClickHouse eignet sich hervorragend für die Verarbeitung von Multi-TB-Datensätzen, ohne speichergebunden zu sein. Es verfügt über eine vollständig parallelisierte Abfrage-Pipeline und ist daher effizient für große Vektordatensätze, die über mehrere CPU-Kerne hinweg verarbeitet werden müssen.
Flexibilität und Anpassung
Das flexible Dokumentmodell von MongoDB ermöglicht es Ihnen, verschiedene Datentypen zu speichern und abzufragen, einschließlich Vektor-Embeddings mit bis zu 4096 Dimensionen. Sie können Vektorähnlichkeitssuchen problemlos mit anderen Dokumentfiltern kombinieren.
ClickHouse bietet Flexibilität über seine SQL-Schnittstelle, mit der Sie Vektoroperationen mit standardmäßigen SQL-Abfragen kombinieren können. Es verfügt außerdem über anpassbare Komprimierungsoptionen durch Codecs, sodass Sie große Datensätze effizient speichern können.
Integration und Ökosystem
MongoDB Atlas Vector Search lässt sich in beliebte KI-Dienste und -Tools integrieren. Es unterstützt Embedding-Modelle von OpenAI und VoyageAI und arbeitet mit Open-Source-Frameworks wie LangChain und LlamaIndex zum Erstellen von Anwendungen mit Large Language Models (LLMs) zusammen.
ClickHouse ist eine universelle Analysedatenbank und erfordert möglicherweise zusätzliche Integrationsarbeit für spezifische KI-Tools. Die SQL-Schnittstelle ist jedoch vielen Entwicklern und Datenanalysten vertraut.
Benutzerfreundlichkeit
MongoDB Atlas ist ein verwalteter Dienst, der Einrichtung und Wartung vereinfachen kann. Seine Integration in das breitere MongoDB-Ökosystem erleichtert Teams, die bereits mit MongoDB vertraut sind, die Nutzung.
ClickHouse hat eine steilere Lernkurve für diejenigen, die nicht mit OLAP-Datenbanken oder SQL vertraut sind. Für SQL-erfahrene Entwickler ist die Vektorsuche jedoch über eine vertraute Abfragesyntax zugänglich.
Kostenüberlegungen
MongoDB Atlas ist ein vollständig verwalteter Dienst, der möglicherweise mit höheren Betriebskosten, aber geringerem Wartungsaufwand verbunden ist.
ClickHouse ist Open Source und hat daher niedrigere Anfangskosten, erfordert aber möglicherweise mehr internes Fachwissen für Bereitstellung und Verwaltung.
Sicherheitsfunktionen
Sowohl MongoDB Atlas als auch ClickHouse verfügen über robuste Sicherheitsfunktionen. MongoDB Atlas bietet Ende-zu-Ende-Verschlüsselung, rollenbasierte Zugriffskontrolle und Netzwerkisolierung. ClickHouse verfügt über Datenverschlüsselung, Zugriffskontrolle und Authentifizierungsmechanismen.
Wann welche Lösung gewählt werden sollte
MongoDB Atlas Vector Search ist die bessere Wahl, wenn Sie mit flexiblen, dokumentbasierten Datenstrukturen arbeiten und Vektorsuche mit traditionellen Dokumentabfragen kombinieren müssen. Es eignet sich besonders für Anwendungen, die eine nahtlose Integration mit KI-Diensten und -Tools erfordern, wie Empfehlungssysteme, semantische Suchmaschinen oder KI-gestützte Inhaltsanalyse. Wenn Sie bereits MongoDB verwenden oder einen verwalteten Dienst benötigen, der sowohl Ihre regulären Datenbankoperationen als auch Ihre Anforderungen an die Vektorsuche abdecken kann, ist MongoDB Atlas Vector Search eine Einzellösung, die Ihren Tech-Stack vereinfachen und den betrieblichen Aufwand reduzieren kann.
ClickHouse ist am besten geeignet, wenn Sie über riesige Datensätze verfügen, die komplexe Abfragen erfordern, bei denen Vektorsuche mit SQL-Filterung und -Aggregation kombiniert wird. Es ist die Wahl für Szenarien, in denen Sie Vektordatensätze im Multi-TB-Bereich haben, die zu groß für reine In-Memory-Indizes sind, insbesondere wenn Sie schnelles, parallelisiertes exaktes Matching benötigen. ClickHouse eignet sich hervorragend für fortgeschrittene Suchanwendungsfälle in der Datenanalyse, bei denen Sie Vektordaten zusammen mit Metadaten oder anderen strukturierten Informationen abfragen müssen. Wenn Ihr Team SQL-versiert ist und Sie nach einer leistungsstarken Open-Source-Lösung suchen, die sowohl Vektorsuche als auch traditionelle OLAP-Workloads bewältigen kann, ist ClickHouse die Antwort.
Zusammenfassung
MongoDB Atlas Vector Search eignet sich am besten für Flexibilität, KI-Integration und Benutzerfreundlichkeit innerhalb des MongoDB-Ökosystems, ein verwalteter Dienst, der Dokumentdatenbank mit Vektorsuche kombiniert. ClickHouse eignet sich am besten für die Verarbeitung riesiger Datensätze, leistungsstarke SQL-basierte Vektoroperationen und hochperformante analytische Abfragen. Ihre Wahl zwischen diesen sollte von Ihrem Anwendungsfall, Ihren Datentypen und Ihren Leistungsanforderungen bestimmt werden. Wählen Sie MongoDB Atlas, wenn Sie eine flexible, KI-fähige Lösung mit verwalteten Diensten benötigen, und ClickHouse, wenn Sie sehr große Datensätze haben, die komplexe Abfragen erfordern, bei denen Vektorsuche mit SQL kombiniert wird. Letztendlich geht es darum, die Stärken der Technologie mit den Anforderungen Ihres Projekts und der Expertise Ihres Teams in Einklang zu bringen.
Lesen Sie dies, um einen Überblick über MongoDB und ClickHouse zu erhalten, aber um diese zu bewerten, müssen Sie sie basierend auf Ihrem Anwendungsfall evaluieren. Ein Tool, das dabei helfen kann, ist VectorDBBench, ein Open-Source-Benchmarking-Tool zum Vergleich von Vektordatenbanken. Am Ende wird gründliches Benchmarking mit Ihren eigenen Datensätzen und Abfragemustern der Schlüssel 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 auf eigene Faust
VectorDBBench ist ein Open-Source-Benchmarking-Tool für Nutzer, die leistungsstarke Datenspeicher- und Abrufsysteme benötigen, insbesondere Vektordatenbanken. Dieses Tool ermöglicht es Nutzern, 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 Nutzer Entscheidungen auf 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 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 mit Ihren eigenen Datensätzen zu erhalten.
Werfen Sie einen kurzen Blick auf die Leistung gängiger Vektordatenbanken im VectorDBBench Leaderboard.
Lesen Sie die folgenden Blogs, um mehr über die Evaluation von Vektordatenbanken zu erfahren.
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