SingleStore vs. ClickHouse: Die richtige Vektordatenbank für Ihre KI-Apps auswählen
Was ist eine Vektordatenbank?
Bevor wir SingleStore und ClickHouse vergleichen, wollen wir zunächst das Konzept von Vektordatenbanken untersuchen.
Eine Vektordatenbank ist speziell darauf 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. Durch die Ermöglichung effizienter Ähnlichkeitssuchen spielen Vektordatenbanken eine zentrale Rolle in KI-Anwendungen und ermöglichen fortschrittlichere Datenanalysen und -abfragen.
Gängige Anwendungsfälle für Vektordatenbanken umfassen Produktempfehlungen im E-Commerce, Content-Discovery-Plattformen, 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 Vektorsuchen in kleinem Maßstab durchführen können.
SingleStore ist ein verteiltes, relationales SQL-Datenbankmanagementsystem, und ClickHouse ist eine spaltenorientierte Open-Source-Datenbank. Beide bieten Vektorsuche als Add-on. Dieser Beitrag vergleicht ihre Vektorsuchfunktionen.
SingleStore: Überblick und Kerntechnologie
SingleStore hat Vektorsuche ermöglicht, indem es sie direkt in die Datenbank integriert hat, sodass Sie keine separaten Vektordatenbanken in Ihrem Tech-Stack benötigen. Vektoren können in regulären Datenbanktabellen gespeichert und mit standardmäßigen SQL-Abfragen durchsucht werden. Beispielsweise können Sie ähnliche Produktbilder suchen und dabei nach Preisspanne filtern oder Dokument-Embeddings untersuchen und die Ergebnisse auf bestimmte Abteilungen beschränken. Das System unterstützt sowohl semantische Suche mit FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT und HNSW_PQ für den Vektorindex als auch Skalarprodukt und euklidische Distanz für das Ähnlichkeitsmatching. Das ist äußerst nützlich für Anwendungen wie Empfehlungssysteme, Bilderkennung und KI-Chatbots, bei denen Ähnlichkeitsmatching schnell ist.
Im Kern ist SingleStore auf Leistung und Skalierbarkeit ausgelegt. Die Datenbank verteilt die Daten über mehrere Knoten, sodass Sie Vektordatenoperationen in großem Maßstab bewältigen können. Wenn Ihre Daten wachsen, können Sie einfach weitere Knoten hinzufügen, und schon sind Sie startklar. Der Abfrageprozessor kann Vektorsuche mit SQL-Operationen kombinieren, sodass Sie nicht mehrere separate Abfragen durchführen müssen. Im Gegensatz zu reinen Vektordatenbanken bietet SingleStore Ihnen diese Funktionen als Teil einer vollständigen Datenbank, sodass Sie KI-Funktionen erstellen können, ohne mehrere Systeme zu verwalten oder sich mit komplexen Datenübertragungen auseinanderzusetzen.
Für die Vektorindizierung bietet SingleStore zwei Optionen. Die erste ist die exakte Suche nach den k nächsten Nachbarn (k-nearest neighbors, kNN), die für einen Abfragevektor die exakte Menge der k nächsten Nachbarn findet. Für sehr große Datensätze oder hohe Parallelität unterstützt SingleStore jedoch auch die Approximate-Nearest-Neighbor(ANN)-Suche mittels Vektorindizierung. Die ANN-Suche kann k nahe Nachbarn deutlich schneller finden als die exakte kNN-Suche, manchmal um Größenordnungen. Es gibt einen Zielkonflikt zwischen Geschwindigkeit und Genauigkeit – ANN ist schneller, liefert aber möglicherweise nicht die exakte Menge der k nächsten Nachbarn zurück. Für Anwendungen mit Milliarden von Vektoren, die interaktive Antwortzeiten benötigen und keine absolute Präzision erfordern, ist die ANN-Suche der richtige Weg.
Die technische Implementierung von Vektorindizes in SingleStore hat spezifische Anforderungen. Diese Indizes können nur auf Columnstore-Tabellen erstellt werden und müssen auf einer einzelnen Spalte erstellt werden, die die Vektordaten speichert. Das System unterstützt derzeit das Format Vector Type(dimensions[, F32]); F32 ist der einzige unterstützte Elementtyp. Dieser strukturierte Ansatz macht SingleStore hervorragend geeignet für Anwendungen wie semantische Suche mithilfe von Vektoren aus großen Sprachmodellen, Retrieval-Augmented Generation (RAG) für fokussierte Textgenerierung und Bildabgleich auf Basis von Vektoreinbettungen. Durch die Kombination dieser Funktionen mit traditionellen Datenbankfunktionen ermöglicht SingleStore Entwicklern, komplexe KI-Anwendungen mit SQL-Syntax zu erstellen und dabei Leistung und Skalierbarkeit beizubehalten.
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 analytische 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 Werkzeug 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 den 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 näherungsweise, Matching-Fähigkeiten. ClickHouse unterstützt außerdem exaktes Matching durch einen linearen Scan über Zeilen, wobei die parallelisierte Verarbeitung hohe Geschwindigkeit und Effizienz gewährleistet.
ClickHouse ist eine ausgezeichnete 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 außerdem vorteilhaft, wenn SQL-Unterstützung erforderlich ist und der Vektordatensatz zu groß ist, um sich auf reine In-Memory-Indizes zu verlassen. Wenn Sie außerdem bereits zugehörige Daten in ClickHouse haben oder vermeiden möchten, ein weiteres Tool zur Verwaltung von Millionen von Vektoren zu erlernen, kann ClickHouse Ihnen sowohl Zeit als auch Ressourcen sparen. Seine Stärken liegen im schnellen, parallelisierten exakten Matching und in der Verarbeitung großer Datensätze, wodurch es sich für Nutzer mit fortgeschrittenen Suchanforderungen eignet.
ClickHouse zeichnet sich als vielseitige Plattform für die Vektorsuche aus, insbesondere bei großen Datensätzen, die parallelisierte Verarbeitung erfordern, und wenn Vektorsuchen mit SQL-basierter Filterung und Aggregation kombiniert werden. Zwar ist es für kleine, speichergebundene Datensätze oder Szenarien mit hohem QPS möglicherweise nicht so spezialisiert wie dedizierte Vektordatenbanken, doch seine Fähigkeit, komplexe Abfragen einschließlich Metadaten zu verarbeiten, macht es zu einer leistungsstarken Option für Entwickler, die mit SQL vertraut sind und Hochgeschwindigkeitsfunktionen für die Vektorsuche benötigen.
Wesentliche Unterschiede
Suchmethodik
SingleStore bietet sowohl exakte k-Nearest-Neighbors-(kNN)- als auch Approximate-Nearest-Neighbor-(ANN)-Suchoptionen. Das System unterstützt mehrere Indextypen, darunter FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT und HNSW_PQ. Es verwendet Skalarprodukt und euklidische Distanz für den Ähnlichkeitsabgleich.
ClickHouse verfolgt einen anderen Ansatz und konzentriert sich primär auf exaktes Matching durch linearen Scan mit parallelisierter Verarbeitung. Zwar bietet es experimentelle ANN-Indizes, seine Stärke liegt jedoch in der Kombination von Vektoroperationen mit SQL-Funktionalität, wobei Vektordistanzberechnungen als standardmäßige SQL-Funktionen behandelt werden.
Datenverarbeitung
SingleStore integriert Vektorfunktionen direkt in sein Datenbanksystem. Sie können Vektoren in regulären Datenbanktabellen speichern und sie mit Standard-SQL abfragen. Das bedeutet, dass Sie Vektorsuchen mit traditionellen SQL-Operationen kombinieren können, etwa dem Filtern nach Preisspannen oder der Beschränkung der Ergebnisse auf bestimmte Kategorien, alles in einer einzigen Abfrage.
ClickHouse ist besonders stark bei analytischen Abfragen und großen Datensätzen. Es verwendet benutzerdefinierte Komprimierungscodecs, um große Datensätze effizient zu speichern und abzufragen. Das System kann Multi-TB-Datensätze ohne Speicherbeschränkungen verarbeiten, wodurch es besonders stark für Szenarien ist, in denen Sie mit umfangreichen Vektordaten zusammen mit Metadaten arbeiten müssen.
Skalierbarkeit und Leistung
SingleStore verwendet eine verteilte Architektur, bei der Daten über mehrere Knoten verteilt werden. Die Skalierung erfolgt durch Hinzufügen weiterer Knoten, wenn Ihre Daten wachsen. Der Abfrageprozessor des Systems kann Vektorsuche mit SQL-Operationen in einer einzigen Abfrage kombinieren, wodurch der Overhead mehrerer separater Abfragen reduziert wird.
ClickHouse erzielt hohe Leistung durch seine vollständig parallelisierte Abfrage-Pipeline. Es kann die Verarbeitung auf mehrere CPU-Kerne verteilen, wodurch es für groß angelegte Vektoroperationen effizient ist. Das Design des Systems ermöglicht es, Multi-TB-Datensätze effektiv zu verarbeiten, selbst wenn die Daten den verfügbaren Arbeitsspeicher überschreiten.
Flexibilität und Anpassung
SingleStore hat spezifische technische Anforderungen an Vektorindizes. Sie müssen auf Columnstore-Tabellen erstellt werden und können nur auf einzelne Spalten angewendet werden, die Vektordaten speichern. Das System unterstützt derzeit das Format Vector Type(dimensions[, F32]), wobei F32 der einzige unterstützte Elementtyp ist.
ClickHouse bietet Flexibilität durch seine SQL-Funktionen und die Unterstützung benutzerdefinierter Komprimierungscodecs. Sie können komplexe Abfragen ausführen, die Vektoroperationen mit traditionellen SQL-Funktionen, Filtern und Aggregationen kombinieren. Dies macht es besonders nützlich für Szenarien, die erweiterte Abfragefunktionen erfordern.
Integration und Ökosystem
SingleStore positioniert sich als vollständige Datenbanklösung und macht separate Vektordatenbanken in Ihrem Tech-Stack überflüssig. Dieser integrierte Ansatz kann Ihre Architektur vereinfachen und die Komplexität der Datenübertragung reduzieren.
ClickHouse ist Open Source und lässt sich gut in bestehende SQL-basierte Tools und Frameworks integrieren. Seine Unterstützung für Standard-SQL bedeutet, dass Sie vertraute Tools und Abfragen verwenden können, während Sie Ihren Anwendungen Vektorsuchfunktionen hinzufügen.
Benutzerfreundlichkeit
SingleStore bietet eine vertraute SQL-Schnittstelle für Vektoroperationen und ist damit für Teams mit SQL-Erfahrung zugänglich. Der einheitliche Ansatz bedeutet, dass Sie nicht mehrere Systeme erlernen oder komplexe Datenübertragungen zwischen verschiedenen Datenbanken verwalten müssen.
ClickHouse nutzt die Standard-SQL-Syntax und ist damit für Entwickler, die mit SQL vertraut sind, leicht zugänglich. Der Fokus auf analytische Abfragen und parallele Verarbeitung könnte jedoch für Teams, die neu in OLAP-Datenbanken sind, zusätzliches Lernen erfordern.
Wann Sie SingleStore wählen sollten
SingleStore eignet sich am besten für Anwendungen, die traditionelle Datenbankoperationen mit Vektorsuche in einem System kombinieren müssen. Es ist hervorragend geeignet für Empfehlungssysteme, KI-Chatbots und Bilderkennung, bei denen Sie sowohl exakte als auch approximative Suche nach nächsten Nachbarn benötigen. Das System eignet sich gut für Anwendungen, bei denen Sie Anwendungen entwickeln, die Echtzeit-Vektoroperationen neben regulären SQL-Abfragen benötigen, z. B. E-Commerce-Plattformen, die Produktsimilaritätssuche mit Bestandsverwaltung kombinieren, oder Content-Empfehlungssysteme, die Benutzermetadaten berücksichtigen.
Wann Sie ClickHouse wählen sollten
ClickHouse eignet sich am besten, wenn Ihr Hauptanwendungsfall analytische Workloads auf großskaligen Vektordaten sind, insbesondere wenn Sie Multi-TB-Datensätze verarbeiten müssen. Es ist die bessere Wahl für Anwendungen, die komplexe analytische Abfragen benötigen, die Vektoroperationen mit umfangreicher Metadatenfilterung und Aggregation kombinieren. ClickHouse eignet sich gut für Szenarien, in denen Sie Vektoroperationen über mehrere CPU-Kerne parallelisieren müssen, und ist daher hervorragend geeignet für großskalige Datenanalyseplattformen, Log-Analysesysteme mit Vektorkomponenten oder Forschungsanwendungen, die mit riesigen Datensätzen arbeiten.
Fazit
SingleStore und ClickHouse eignen sich beide gut für Vektorsuchanwendungen. SingleStore ist hervorragend geeignet für eine einheitliche Datenbanklösung mit Vektorsuchoptionen, mehreren Indextypen und traditionellen Datenbankfunktionen. ClickHouse ist hervorragend geeignet für parallele Verarbeitung, riesige Datensätze und SQL-basierte Analysefunktionen. Ihre Wahl zwischen diesen beiden sollte sich an Ihren spezifischen Anforderungen hinsichtlich Datenskalierung, Abfragekomplexität und Integrationsbedarf orientieren. Fragen Sie sich, ob Sie Echtzeit-Vektoroperationen mit traditionellen Datenbankfunktionen (SingleStore) oder hochperformante analytische Verarbeitung großskaliger Vektordaten (ClickHouse) benötigen, um die richtige Wahl für Ihren Anwendungsfall zu treffen.
Lesen Sie dies, um einen Überblick über SingleStore 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. Letztendlich wird ein 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 des Open-Source-Tools VectorDBBench zur Bewertung und zum Vergleich von Vektordatenbanken auf eigene Faust
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 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 Performance gängiger Vektordatenbanken im VectorDBBench Leaderboard.
Lesen Sie die folgenden Blogs, um mehr über die Bewertung von Vektordatenbanken zu erfahren.
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