Redis vs. ClickHouse: Die richtige Vektordatenbank für Ihre Anforderungen auswählen
Mit dem Fortschritt von KI und datengetriebenen Technologien wird die Auswahl einer geeigneten Vektordatenbank für Ihre Anwendung immer wichtiger. Redis und ClickHouse sind zwei Optionen in diesem Bereich. Dieser Artikel vergleicht diese Technologien, um Ihnen zu helfen, eine fundierte Entscheidung für Ihr Projekt zu treffen.
Was ist eine Vektordatenbank?
Bevor wir Redis und ClickHouse vergleichen, betrachten wir zunächst das Konzept von Vektordatenbanken.
Eine Vektordatenbank ist speziell dafür ausgelegt, 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. Indem sie effiziente Ähnlichkeitssuchen ermöglichen, spielen Vektordatenbanken eine zentrale Rolle in KI-Anwendungen und erlauben 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 außerdem eine entscheidende Rolle bei Retrieval Augmented Generation (RAG), einer Technik, die die Leistung von großen Sprachmodellen (LLMs) verbessert, indem sie externes Wissen bereitstellt, um Probleme wie KI-Halluzinationen zu reduzieren.
Auf dem Markt sind viele Arten von Vektordatenbanken verfügbar, darunter:
- Zweckgebundene Vektordatenbanken wie Milvus, Zilliz Cloud (vollständig verwaltetes Milvus) und Weaviate
- 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.
Redis ist eine In-Memory-Datenbank und ClickHouse ist eine quelloffene spaltenorientierte Datenbank. Beide verfügen über Vektorsuchfunktionen als Add-on. Dieser Beitrag vergleicht ihre Vektorsuchfunktionen.
Redis: Überblick und Kerntechnologie
Redis war ursprünglich für seine In-Memory-Datenspeicherung bekannt und hat über die Redis Vector Library, die jetzt Teil von Redis Stack ist, Vektorsuchfunktionen hinzugefügt. Dadurch kann Redis Vektorähnlichkeitssuchen durchführen und gleichzeitig seine Geschwindigkeit und Leistung beibehalten.
Die Vektorsuche in Redis baut auf der bestehenden Infrastruktur auf und nutzt In-Memory-Verarbeitung für eine schnelle Abfrageausführung. Redis verwendet FLAT- und HNSW-Algorithmen (Hierarchical Navigable Small World) für die Suche nach näherungsweise nächsten Nachbarn, was eine schnelle und genaue Suche in hochdimensionalen Vektorräumen ermöglicht.
Eine der Hauptstärken der Redis-Vektorsuche besteht darin, dass sie die Vektorähnlichkeitssuche mit traditioneller Filterung nach anderen Attributen kombinieren kann. Diese hybride Suche ermöglicht es Entwicklern, komplexe Abfragen zu erstellen, die sowohl semantische Ähnlichkeit als auch spezifische Metadatenkriterien berücksichtigen, wodurch sie vielseitig für viele KI-gestützte Anwendungen ist.
Die Redis Vector Library bietet Entwicklern eine einfache Schnittstelle für die Arbeit mit Vektordaten in Redis. Sie verfügt über Funktionen wie flexibles Schemadesign, benutzerdefinierte Vektorabfragen und Erweiterungen für LLM-bezogene Aufgaben wie semantisches Caching und Sitzungsverwaltung. Dadurch wird es für KI/ML-Ingenieure und Data Scientists einfacher, Redis in ihren KI-Workflow zu integrieren, insbesondere für Echtzeit-Datenverarbeitung und -Abruf.
ClickHouse: Übersicht und Kernfunktionen
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 Abfrage-Pipeline und kann Vektorsuche schnell durchführen. Sie bietet eine hohe Komprimierung (über Codecs anpassbar), sodass große Datensätze gespeichert und abgefragt werden können. Einer ihrer Hauptvorteile ist, dass sie Multi-TB-Datensätze verarbeiten kann, ohne speichergebunden zu sein, weshalb sie ein großartiges Werkzeug für Benutzer mit großen Vektordaten ist. Sie unterstützt außerdem Filterung und Aggregation von Metadaten, sodass Sie Vektoren und ihre Metadaten abfragen können.
ClickHouse bietet Vektorsuchfunktionalität über SQL, wobei Vektordistanzoperationen wie jede andere SQL-Funktion behandelt werden. Daher können Sie sie mit traditioneller Filterung und Aggregation kombinieren. Großartig 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 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. 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 zugehörige Daten in ClickHouse haben oder kein weiteres Tool lernen möchten, um Millionen von Vektoren zu verwalten, kann ClickHouse Ihnen Zeit und Ressourcen sparen. Schnell parallelisiertes exaktes Matching und der Umgang mit großen Datensätzen sind das, worin ClickHouse gut ist, daher richtet es sich an fortgeschrittene Suchbenutzer.
ClickHouse ist eine Allzweckplattform für 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 großartig für Entwickler, die SQL kennen und schnelle Vektorsuche benötigen.
Wichtige Unterschiede: Auswahl zwischen Redis und ClickHouse für Vektorsuche
Bei der Auswahl eines Vektorsuchtools hilft Ihnen das Verständnis der Unterschiede zwischen Redis und ClickHouse, eine fundierte Entscheidung zu treffen. Beide bieten Vektorsuche, aber unterschiedliche Funktionen und Anwendungsfälle. Vergleichen wir sie in mehreren wichtigen Bereichen:
Suchmethode
Redis verwendet FLAT- und HNSW-(Hierarchical Navigable Small World)-Algorithmen für die approximative Suche nach nächsten Nachbarn. Dies ermöglicht schnelle und genaue Suche in hochdimensionalen Vektorräumen. Redis ist hervorragend darin, Vektorähnlichkeitssuche mit traditioneller Filterung nach anderen Attributen zu kombinieren, sodass Sie komplexe Abfragen durchführen können, die sowohl semantische Ähnlichkeit als auch spezifische Metadaten berücksichtigen.
ClickHouse bietet Vektorsuche über SQL, wobei Vektordistanzoperationen wie jede andere SQL-Funktion behandelt werden. Es unterstützt exaktes Matching durch lineare Scans und experimentelle Approximate-Nearest-Neighbor-(ANN)-Indizes für schnelleres, aber approximatives Matching.
Daten
Redis ist ein In-Memory-Datenspeicher und wurde um Vektorsuche erweitert. Dies ermöglicht eine sehr schnelle Abfrageausführung, was gut für Echtzeitanwendungen ist, die geringe Latenz benötigen.
ClickHouse ist eine OLAP-Datenbank für Echtzeitanalysen mit vollständiger SQL-Unterstützung. Sie kann strukturierte, semi-strukturierte und unstrukturierte Daten verarbeiten. ClickHouse eignet sich dank spaltenorientierter Speicherung und Komprimierung gut für die Verwaltung und Abfrage großer Datensätze, selbst solcher, die nicht in den Arbeitsspeicher passen.
Skalierbarkeit und Leistung
Redis ist schnell bei In-Memory-Operationen und kann durch Clustering horizontal skalieren. Die Vektorsuche ist ebenfalls schnell und daher gut für Anwendungen geeignet, die schnelle Antwortzeiten auf Datensätzen benötigen, die in den Arbeitsspeicher passen.
ClickHouse eignet sich gut für große Datensätze. Es führt vollständig parallelisierte Abfrageverarbeitung durch und kann daher Multi-TB-Datensätze verarbeiten. Dadurch eignet sich ClickHouse gut für Szenarien mit riesigen Vektordatensätzen, die den Arbeitsspeicher überschreiten.
Flexibilität und Anpassung
Redis bietet flexibles Schemadesign und benutzerdefinierte Vektorabfragen über seine Vector Library. Es verfügt außerdem über Erweiterungen für LLM-bezogene Aufgaben wie semantisches Caching und Sitzungsverwaltung und ist daher an verschiedene KI/ML-Workflows anpassbar.
ClickHouse bietet Flexibilität über seine SQL-Schnittstelle, mit der Sie Vektoroperationen nahtlos mit traditionellen Datenbankoperationen kombinieren können. Dieser SQL-basierte Ansatz bietet Ihnen viele Anpassungsoptionen für komplexe Abfragen, die sowohl Vektordaten als auch Metadaten einbeziehen.
Integration und Ökosystem
Redis verfügt über ein großes Ökosystem und lässt sich gut in viele Tools und Frameworks integrieren, insbesondere in Szenarien der Echtzeit-Datenverarbeitung und des Cachings. Es ist einfach und weit verbreitet und daher eine beliebte Wahl für viele Entwicklungs-Stacks.
ClickHouse ist weniger beliebt als Redis, verfügt aber über gute Integrationsmöglichkeiten, insbesondere in Datenanalyseumgebungen. Seine SQL-Unterstützung erleichtert die Integration in bestehende Datenpipelines und BI-Tools.
Benutzerfreundlichkeit
Redis ist einfach und leicht einzurichten. Die Redis Vector Library bietet eine einfache Schnittstelle für die Arbeit mit Vektordaten, was für Entwickler gut ist, die bereits mit Redis vertraut sind.
ClickHouse hat eine steilere Lernkurve, insbesondere für diejenigen, die neu bei spaltenorientierten Datenbanken oder komplexen SQL-Abfragen sind. Für Teams mit SQL-Expertise ist ClickHouse jedoch leistungsstark und einfach zu verwenden.
Kosten
Da Redis im Arbeitsspeicher arbeitet, kann es teurer sein, wenn große Datensätze verarbeitet werden, die viel RAM erfordern. Für kleine Datensätze kann es jedoch aufgrund seiner Leistung und Einfachheit kosteneffizient sein.
ClickHouse kann für große Datensätze kosteneffizienter sein, da nicht alle Daten im Arbeitsspeicher liegen müssen. Seine Komprimierung und festplattenbasierte Speicherung können in Big-Data-Szenarien zu niedrigeren Hardwarekosten führen.
Sicherheit
Sowohl Redis als auch ClickHouse verfügen über Sicherheitsfunktionen wie Verschlüsselung, Authentifizierung und Zugriffskontrolle. Redis bietet diese Funktionen sofort einsatzbereit, während das Sicherheitsmodell von ClickHouse flexibler ist und in externe Sicherheitssysteme integriert werden kann.
Wann welche Technologie gewählt werden sollte
Wann Redis verwendet werden sollte
Verwenden Sie Redis, wenn Sie Echtzeit-Vektorsuche mit niedriger Latenz auf Datensätzen benötigen, die in den Arbeitsspeicher passen. Es ist perfekt für Szenarien, in denen Sie Vektorähnlichkeitssuche mit Attributfilterung kombinieren müssen, wie Content-Empfehlungssysteme, Echtzeit-Betrugserkennung oder personalisierte Suche in E-Commerce-Plattformen. Redis ist hervorragend in Anwendungsfällen, in denen Sie schnelle Antwortzeiten benötigen und In-Memory-Verarbeitung nutzen können, daher ist es gut für KI-getriebene Anwendungen geeignet, die Vektoroperationen zusammen mit anderer Datenmanipulation benötigen.
Wann ClickHouse verwendet werden sollte
Verwenden Sie ClickHouse, wenn Sie sehr große Vektordatensätze haben, die den Arbeitsspeicher überschreiten, oder wenn Sie komplexe analytische Abfragen durchführen müssen, die Vektorsuche mit SQL-Operationen kombinieren. Es eignet sich gut für Szenarien wie groß angelegte Log-Analyse mit semantischer Suche, datenintensive Machine-Learning-Pipelines oder fortgeschrittene Analyseplattformen, die Vektoroperationen auf historischen Daten benötigen. ClickHouse ist hervorragend in Anwendungsfällen, in denen Sie riesige Mengen an Vektordaten zusammen mit strukturierten Daten verarbeiten und analysieren müssen, insbesondere wenn Sie parallelisierte Abfrageverarbeitung für Leistung auf Multi-TB-Datensätzen nutzen können.
Fazit
Redis ist schnell im Arbeitsspeicher und daher hervorragend für Echtzeit-Vektorsuche mit kleineren Datensätzen geeignet. Es ist einfach, verfügt über ein reichhaltiges Ökosystem und bietet hybride Suchfunktionen. ClickHouse eignet sich gut für sehr große Vektordatensätze mit spaltenorientierter Speicherung und SQL-Integration und ist daher gut für komplexe analytische Abfragen in massivem Umfang geeignet. Wählen Sie zwischen Redis und ClickHouse basierend auf Ihrem Anwendungsfall und berücksichtigen Sie dabei Datenvolumen, Abfragekomplexität, Antwortzeit und Integrationsanforderungen. Redis ist für geschwindigkeitskritische Szenarien geeignet, die in den Arbeitsspeicher passen, und ClickHouse für groß angelegte Datenanalysen mit Vektorsuchkomponenten.
Während dieser Artikel einen Überblick über Redis und ClickHouse bietet, ist es entscheidend, diese Datenbanken anhand Ihres spezifischen Anwendungsfalls zu bewerten. Ein Tool, das bei diesem Prozess helfen kann, ist VectorDBBench, ein Open-Source-Benchmarking-Tool, das für den Vergleich der Leistung von Vektordatenbanken entwickelt wurde. Letztendlich wird ein gründliches Benchmarking mit spezifischen Datensätzen und Abfragemustern unerlässlich sein, um eine fundierte Entscheidung zwischen diesen beiden leistungsstarken, aber unterschiedlichen Ansätzen zur Vektorsuche in verteilten Datenbanksystemen zu treffen.
Verwendung des Open-Source-Tools VectorDBBench zur eigenständigen Bewertung und zum Vergleich von Vektordatenbanken
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 der 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 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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