OpenSearch vs. ClickHouse: Auswahl der richtigen Datenbank für GenAI-Anwendungen
Da KI-gesteuerte Anwendungen sich weiterentwickeln, kann die Bedeutung von Vektorsuchfunktionen zur Unterstützung dieser Fortschritte nicht hoch genug eingeschätzt werden. In diesem Blogbeitrag werden zwei prominente Datenbanken mit Vektorsuchfunktionen besprochen: OpenSearch vs ClickHouse. Beide bieten robuste Funktionen für die Handhabung der Vektorsuche, eine wesentliche Funktion für Anwendungen wie Empfehlungssysteme, Bildabruf und semantische Suche. Unser Ziel ist es, Entwicklern und Ingenieuren einen klaren Vergleich zu bieten, der bei der Entscheidung hilft, welche Datenbank am besten zu ihren spezifischen Anforderungen passt.
Was ist eine Vektordatenbank?
Bevor wir OpenSearch und 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 Produkteigenschaften. 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-Erweiterungen, die in der Lage sind, Vektorsuchen in kleinem Maßstab durchzuführen.
Sowohl OpenSearch als auch ClickHouse sind traditionelle Datenbanken, die sich weiterentwickelt haben, um Vektorsuchfunktionen als Erweiterung einzubeziehen.
Was ist OpenSearch? Ein Überblick
OpenSearch ist eine robuste, quelloffene Such- und Analyse-Suite, die eine vielfältige Auswahl an Datentypen verwaltet, von strukturierten über halbstrukturierten bis hin zu unstrukturierten Daten. Diese OpenSearch-Suite wurde 2021 als Community-getriebener Fork von Elasticsearch und Kibana gestartet und umfasst den OpenSearch-Datenspeicher und die Suchmaschine, OpenSearch Dashboards für fortschrittliche Datenvisualisierung und Data Prepper für effiziente serverseitige Datenerfassung.
Auf der soliden Grundlage von Apache Lucene aufgebaut, ermöglicht OpenSearch hochskalierbare und effiziente Volltextsuchen (Keyword-Suche) und ist damit ideal für die Verarbeitung großer Datensätze. Mit seinen neuesten Releases hat OpenSearch seine Suchfunktionen erheblich erweitert und umfasst nun Vektorsuche über zusätzliche Plugins, was für den Aufbau KI-gestützter Anwendungen unerlässlich ist. OpenSearch unterstützt jetzt eine Reihe von durch maschinelles Lernen unterstützten Suchmethoden, darunter traditionelle lexikalische Suchen, k-nächste Nachbarn (k-NN), semantische Suche, multimodale Suche, neuronale Sparse-Suche und hybride Suchmodelle. Diese Verbesserungen integrieren neuronale Modelle direkt in das Such-Framework und ermöglichen die On-the-fly-Erzeugung von Embeddings sowie die Suche zum Zeitpunkt der Datenaufnahme. Diese Integration rationalisiert nicht nur Prozesse, sondern verbessert auch die Suchrelevanz und -effizienz deutlich.
Jüngste Updates haben die Funktionalität von OpenSearch weiter vorangetrieben und Funktionen wie festplattenoptimierte Vektorsuche, binäre Quantisierung und Byte-Vektorkodierung in k-NN-Suchen eingeführt. Diese Ergänzungen, zusammen mit Verbesserungen bei der Verarbeitung von Machine-Learning-Aufgaben und der Performance von Suchanfragen, bestätigen OpenSearch erneut als hochmodernes Tool für Entwickler und Unternehmen, die ihre Daten vollständig nutzen möchten. Unterstützt von einer dynamischen und kollaborativen Community entwickelt sich OpenSearch kontinuierlich weiter und bietet eine umfassende, skalierbare und anpassungsfähige Such- und Analyseplattform, die als erste Wahl für Entwickler hervorsticht, die erweiterte Suchfunktionen in ihren Anwendungen benötigen.
Was ist ClickHouse? Ein Überblick
ClickHouse ist eine Open-Source-OLAP-Datenbank für Echtzeitanalysen mit vollständiger SQL-Unterstützung und schneller Abfrageverarbeitung. Sie eignet sich hervorragend für analytische Abfragen aufgrund ihrer vollständig parallelisierten Abfrage-Pipeline und kann Vektorsuchen schnell durchführen. Sie bietet hohe Kompression (über Codecs anpassbar) und kann daher große Datensätze speichern und abfragen. Einer ihrer Hauptvorteile ist, dass sie Multi-TB-Datensätze verarbeiten kann, ohne durch den Arbeitsspeicher begrenzt zu sein; daher ist sie ein großartiges Tool für Nutzer mit großen Vektordaten. Außerdem unterstützt sie Filterung und Aggregation von Metadaten, sodass Sie Vektoren und ihre Metadaten abfragen können.
ClickHouse bietet Vektorsuchfunktionalität über SQL, wobei Vektor-Distanzoperationen 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-(ANN)-Indizes 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 die Vektorsuche, wenn Sie Vektor-Matching mit Metadatenfilterung oder Aggregation kombinieren müssen. Besonders für sehr große Vektordatensätze, die parallel über mehrere CPU-Kerne verarbeitet werden müssen. ClickHouse ist auch gut geeignet, wenn Sie SQL-Unterstützung benötigen und Ihr Vektordatensatz zu groß ist, um in reine In-Memory-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 der Umgang mit großen Datensätzen sind die Stärken von ClickHouse, daher ist es für fortgeschrittene Suchnutzer gedacht.
ClickHouse ist eine Allzweckplattform für die Vektorsuche, insbesondere für große Datensätze, die parallele Verarbeitung erfordern, 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 ideal für Entwickler, die SQL kennen und schnelle Vektorsuche benötigen.
Vergleich von OpenSearch und ClickHouse: Wichtige Unterschiede für GenAI
Suchmethodik
OpenSearch: OpenSearch basiert auf Apache Lucene und hat seine Suchfunktionen erheblich weiterentwickelt, einschließlich Vektorsuche mit Unterstützung für verschiedene durch maschinelles Lernen gestützte Methoden wie k-nearest neighbors (k-NN), semantische Suche und hybride Suchmodelle. Diese Funktionen ermöglichen die direkte Integration neuronaler Modelle zur dynamischen Generierung von Embeddings und verbessern sowohl die Effizienz als auch die Relevanz von Suchvorgängen.
ClickHouse: ClickHouse hat Vektorsuchfunktionen in seine SQL-Engine integriert und unterstützt Vektordistanzoperationen als SQL-Funktionen. Dies ermöglicht die effiziente Abfrage von Vektordaten neben traditionellen SQL-Abfragen, einschließlich Metadatenfilterung und Aggregation. ClickHouse bietet außerdem Funktionen für approximatives und exaktes Matching von Vektordaten, die durch parallele Verarbeitung optimiert sind, um große Datensätze effizient zu verarbeiten.
Datenverarbeitung
OpenSearch: Verwaltet ein breites Spektrum an Datentypen, darunter strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten. Die jüngsten Updates mit festplattenoptimierter Vektorsuche und Verbesserungen bei der Byte-Vektor-Codierung haben seine Fähigkeit gestärkt, große und komplexe Datensätze zu verarbeiten, insbesondere in KI-gestützten Anwendungen.
ClickHouse: ClickHouse ist primär für OLAP mit einem spaltenorientierten Datenmodell optimiert und verarbeitet inzwischen auch große Vektordatensätze effektiv, mit Unterstützung für hohe Kompression und parallelisierte Datenverarbeitung. Es ist geschickt darin, große Datenmengen zu verwalten, ohne speichergebunden zu sein, wodurch es sich für umfangreiche analytische Abfragen eignet.
Skalierbarkeit und Leistung
OpenSearch: Hochgradig skalierbar und nutzt seine Lucene-Basis, um effiziente Volltext- und Vektorsuchen über große Datensätze hinweg durchzuführen. Die Plattform ist für horizontale Skalierung ausgelegt und verbessert dadurch ihre Fähigkeit, wachsende Datenvolumina nahtlos zu bewältigen.
ClickHouse: ClickHouse ist bekannt für seine Fähigkeit, Abfragen dank seiner vollständig parallelisierten Abfrage-Pipeline schnell zu verarbeiten, und überzeugt bei der Skalierbarkeit, insbesondere für Echtzeitanalysen auf Multi-Terabyte-Datensätzen. Seine Architektur ermöglicht eine schnelle Abfrageausführung über große und komplexe Datensätze hinweg.
Flexibilität und Anpassung
OpenSearch: Bietet umfassende Flexibilität bei Datenmodellierung und Abfragen, unterstützt durch eine umfangreiche Reihe von APIs und Plugins. Die jüngsten Verbesserungen der Suchfunktionen ermöglichen ein hohes Maß an Anpassung und werden vielfältigen sowie sich entwickelnden Anwendungsanforderungen gerecht.
ClickHouse: Während ClickHouse robuste SQL-Unterstützung und Anpassungsoptionen über SQL-Funktionen für die Vektorsuche bietet, liegt seine Flexibilität stärker auf analytischen Fähigkeiten als auf Textsuche. Sein SQL-zentrierter Ansatz stellt vertraute Werkzeuge für Personen mit SQL-Expertise bereit und ermöglicht komplexe Abfragen in Kombination mit Vektoroperationen.
Integration und Ökosystem
OpenSearch: Verfügt über ein starkes Integrationsökosystem und ist mit einer Vielzahl von Tools zur Datenerfassung, -verarbeitung und -visualisierung kompatibel. Dieses Ökosystem wird von einer dynamischen und kollaborativen Community getragen, die zu seiner kontinuierlichen Weiterentwicklung beiträgt.
ClickHouse: Bietet ebenfalls erhebliche Integrationsmöglichkeiten, insbesondere mit Tools, die Analytik und Data Warehousing unterstützen. Seine Fähigkeit, SQL-Abfragen zu verarbeiten, ermöglicht eine unkomplizierte Integration in bestehende SQL-basierte Systeme und Workflows.
Benutzerfreundlichkeit
OpenSearch: Trotz seiner ausgefeilten Funktionen behält OpenSearch eine gut handhabbare Lernkurve bei, unterstützt durch umfassende Dokumentation und eine hilfsbereite Community, die Einrichtung und Wartung erleichtert.
ClickHouse: ClickHouse erfordert Vertrautheit mit fortgeschrittenem SQL und Datenbankoptimierung, was potenziell eine steilere Lernkurve mit sich bringt. Seine ausführliche Dokumentation und aktive Community bieten jedoch wertvolle Unterstützung für neue Benutzer.
Kostenüberlegungen
OpenSearch: Als Open-Source-Lösung kann OpenSearch kosteneffizient sein, wenn es selbst verwaltet wird. Allerdings können die Betriebskosten, insbesondere bei großen Bereitstellungen, erheblich sein. Verwaltete Dienste wie Amazon OpenSearch Service sind bequem, erhöhen jedoch die Kosten.
ClickHouse: Die hohen Datenkompressionsraten und effizienten Verarbeitungsfähigkeiten von ClickHouse machen es zu einer kosteneffizienten Option für groß angelegte Datenanalysen. Obwohl es Kostenvorteile bietet, insbesondere beim Umgang mit großen Datensätzen, können verwaltete Dienste und Premium-Funktionen die Gesamtkosten erhöhen.
Sicherheitsfunktionen
OpenSearch: Bietet robuste Sicherheitsfunktionen, darunter Verschlüsselung, rollenbasierte Zugriffskontrolle und Audit-Protokollierung, und gewährleistet so umfassende Sicherheit für Daten während der Übertragung und im Ruhezustand.
ClickHouse: Bietet wesentliche Sicherheitsfunktionen wie SSL/TLS-Verschlüsselung und rollenbasierte Zugriffskontrolle. Zusätzliche Sicherheitsmaßnahmen können erforderlich sein, um das umfassende Sicherheitsniveau der von OpenSearch angebotenen Funktionen zu erreichen.
Wann OpenSearch und ClickHouse für GenAI wählen
Wählen Sie OpenSearch für die Vektorsuche, wenn:
- Integrierte Suchanforderungen: Sie Vektorsuche mit traditionellen Volltextsuchfunktionen kombinieren möchten. OpenSearch unterstützt eine Vielzahl von Suchmethoden, darunter k-nearest neighbors (k-NN), semantische Suche und hybride Modelle, wodurch anspruchsvolle Suchszenarien ermöglicht werden.
- Echtzeitsuche und -analytik: Sie die Möglichkeit benötigen, Vektorsuche in Echtzeit durchzuführen, und gleichzeitig Analyse- und Datenvisualisierungsfunktionen benötigen. OpenSearch kann Echtzeit-Datenverarbeitung bewältigen und bietet Tools für unmittelbare Datenvisualisierung und Erkenntnisse.
- Machine-Learning-Erweiterungen: Ihre Anwendung von Machine-Learning-Modellen profitiert, die Suchgenauigkeit und Relevanz verbessern, insbesondere bei der Arbeit mit komplexen Datentypen oder wenn eine On-the-fly-Embedding-Erzeugung erforderlich ist.
Wählen Sie ClickHouse für die Vektorsuche, wenn:
- Hochleistungsanalytik: Sie schnelle und effiziente Abfragen über sehr große Datensätze benötigen, insbesondere wenn Sie Vektorabgleich mit detaillierter SQL-basierter Datenfilterung und Aggregation kombinieren müssen.
- Umgang mit massiven Datensätzen: Ihre Vektorsuchoperationen auf große Datenmengen skalieren müssen, ohne die Leistung zu beeinträchtigen. ClickHouse ist für die effiziente Verarbeitung von Multi-Terabyte-Datensätzen optimiert und eignet sich daher ideal für anspruchsvolle analytische Workloads.
- SQL-basierte Vektoroperationen: Sie SQL für Vektorsuchoperationen bevorzugen und Vektordistanzberechnungen direkt in SQL-Abfragen integrieren. Dies ist besonders nützlich, wenn Ihre Vektorsuche mit komplexen SQL-Abfragen kombiniert werden muss, die große Datensätze betreffen.
Wann sollte eine spezialisierte Vektordatenbank gewählt werden?
Während OpenSearch und ClickHouse Vektorsuchfunktionen über eine Erweiterung bieten, sind sie nicht für groß angelegte, leistungsstarke Vektorsuchaufgaben optimiert. Wenn Ihre Anwendung auf schnelle, genaue Ähnlichkeitssuchen über Millionen oder Milliarden hochdimensionaler Vektoren angewiesen ist, wie etwa bei der Bilderkennung, E-Commerce-Empfehlungen oder NLP-Aufgaben, sind spezialisierte Vektordatenbanken wie Milvus und Zilliz Cloud (das verwaltete Milvus) besser geeignet. Diese Datenbanken sind darauf ausgelegt, Vektordaten in großem Maßstab zu verarbeiten, indem sie fortschrittliche Approximate Nearest Neighbor (ANN)-Algorithmen (z. B. HNSW, IVF ) verwenden und erweiterte Funktionen wie hybride Suche (einschließlich hybrider Sparse- und Dense-Suche, multimodaler Suche, Vektorsuche mit Metadatenfilterung und hybrider Dense- und Volltextsuche), Echtzeit-Ingestion und verteilte Skalierbarkeit für hohe Leistung in dynamischen Umgebungen bieten.
Andererseits eignen sich Allzwecksysteme wieOpenSearch und ClickHouse wenn die Vektorsuche nicht der Hauptfokus ist und Sie strukturierte oder halbstrukturierte Daten mit kleineren Vektordatensätzen oder moderaten Leistungsanforderungen verarbeiten. Wenn Sie diese Systeme bereits nutzen und den Aufwand für die Einführung neuer Infrastruktur vermeiden möchten, können Vektorsuch-Plugins deren Fähigkeiten erweitern und eine kosteneffiziente Lösung für einfachere Vektorsuchaufgaben in kleinerem Maßstab bieten.
Verwendung von Open-Source VectorDBBench zur Bewertung und zum Vergleich von Vektordatenbanken auf eigene Faust
VectorDBBench ist ein Open-Source-Benchmarking-Tool, das für Benutzer entwickelt wurde, die leistungsstarke Systeme zur Datenspeicherung und -abfrage benötigen, insbesondere Vektordatenbanken. Dieses Tool ermöglicht es Benutzern, die Leistung verschiedener Vektordatenbanksysteme wie Milvus und Zilliz Cloud (das verwaltete Milvus) mit ihren eigenen Datensätzen zu testen und zu vergleichen und das am besten geeignete für ihre Anwendungsfälle zu bestimmen. Mit VectorDBBench können Benutzer fundierte Entscheidungen auf Grundlage der tatsächlichen Leistung von Vektordatenbanken treffen, anstatt sich auf Marketingaussagen oder anekdotische Belege zu verlassen.
VectorDBBench ist in Python geschrieben und unter der MIT-Open-Source-Lizenz lizenziert, was bedeutet, dass jeder es frei verwenden, 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 Bewertung von Vektordatenbanken zu erfahren.
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