Zilliz Cloud vs. ClickHouse: Die richtige Vektordatenbank für Ihre KI-Apps auswählen
Was ist eine Vektordatenbank?
Bevor wir Zilliz Cloud und ClickHouse vergleichen, betrachten wir zunächst das Konzept von Vektordatenbanken.
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 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 sie externes Wissen bereitstellt, um Probleme wie KI-Halluzinationen zu reduzieren.
Auf dem Markt sind viele Arten von Vektordatenbanken verfügbar, 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-Add-ons, die Vektorsuchen in kleinem Maßstab durchführen können.
Zilliz Cloud ist eine speziell entwickelte Vektordatenbank. ClickHouse ist eine quelloffene spaltenorientierte Datenbank mit Vektorsuchfunktionen als Add-on. Dieser Beitrag vergleicht ihre Vektorsuchfunktionen.
Zilliz Cloud: Überblick und Kerntechnologie
Zilliz Cloud ist ein vollständig verwalteter Vektordatenbankdienst, der auf der Open-Source-Milvus-Engine aufbaut. Er hilft Entwicklern und Organisationen, KI-Anwendungen in großem Maßstab zu handhaben, indem er Vektoreinbettungen effizient speichert, verwaltet und durchsucht. Er kümmert sich für Sie um die Infrastruktur, sodass Sie sich auf den Aufbau von KI-Funktionen konzentrieren können, anstatt Datenbanken zu verwalten.
Einer der Hauptvorteile von Zilliz Cloud ist die automatische Leistungsoptimierung. Das System verfügt über AutoIndex-Technologie, die die beste Indexierungsmethode für Ihre Daten und Ihren Anwendungsfall auswählt. So müssen Sie keine Zeit damit verbringen, Parameter abzustimmen oder verschiedene Indextypen zu vergleichen. Die Plattform verwendet außerdem IVF- (Inverted File) und graphbasierte Techniken, um die Ähnlichkeitssuche über große Datensätze hinweg zu beschleunigen.
Die Plattform verfügt über Unternehmensfunktionen. Sie können Ihre Vektordatenbanken über AWS, Azure oder Google Cloud bereitstellen, mit Optionen zur Nutzung des vollständig verwalteten Dienstes von Zilliz oder zum Einbringen Ihres eigenen Cloud-Kontos (BYOC). Für Organisationen, die sensible Daten verarbeiten, bietet Zilliz Cloud Sicherheitskontrollen wie Verschlüsselung, Zugriffsverwaltung und Compliance-Tools. Das System unterstützt außerdem verschiedene Konsistenzstufen, sodass Sie je nach Bedarf zwischen schnellen Aktualisierungen und starker Datenkonsistenz abwägen können.
Kostenmanagement ist ein weiterer wichtiger Aspekt von Zilliz Cloud. Die Plattform verwendet gestaffelten Speicher, um weniger häufig abgerufene Daten automatisch auf günstigere Speicheroptionen zu verschieben, sodass Sie Kosten senken können, ohne die Leistung zu beeinträchtigen. Sie können auch Compute-Ressourcen wählen, die zu Ihrer Workload passen – zum Beispiel leistungsstärkere Instanzen für rechenintensive Verarbeitungsaufgaben und leichtere für einfache Abfragen. Diese Flexibilität hilft Ihnen, Ihre Ausgaben zu optimieren und gleichzeitig eine gute Leistung aufrechtzuerhalten.
Für KI-Anwendungen, die verschiedene Datentypen gemeinsam durchsuchen müssen, unterstützt Zilliz Cloud hybride Suche. Sie können Text-Embeddings, Bildvektoren und andere Datentypen in einer einzigen Abfrage durchsuchen. Die Plattform unterstützt außerdem verschiedene Ähnlichkeitsmetriken wie Cosine, Euclidean und Inner Product, sodass sie für unterschiedliche Machine-Learning-Modelle und Anwendungsfälle geeignet ist. Wenn Ihre Daten wachsen, kann das System horizontal skalieren, indem es automatisch weitere Ressourcen hinzufügt, sodass Sie auch bei hoher Workload eine gute Leistung aufrechterhalten können.
ClickHouse: Überblick und Kerntechnologie
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 kann Vektorsuche schnell durchführen. Sie bietet eine hohe Komprimierung (anpassbar durch Codecs), sodass große Datensätze gespeichert und abgefragt werden können. Einer ihrer Hauptvorteile ist, dass sie Multi-TB-Datensätze verarbeiten kann, ohne speichergebunden zu sein, was sie zu einem großartigen Tool für Nutzer mit großen Vektordaten macht. Sie unterstützt außerdem Filterung und Aggregation auf Metadaten, sodass Sie Vektoren und ihre Metadaten abfragen können.
ClickHouse bietet Vektorsuchfunktionalität über SQL, wobei Vektor-Distanzoperationen wie jede andere SQL-Funktion funktionieren. Daher können Sie sie mit herkömmlicher Filterung und Aggregation kombinieren. Ideal 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 Vektorsuche, wenn Sie Vektor-Matching mit Metadatenfilterung oder Aggregation kombinieren müssen. Besonders für sehr große Vektordatensätze, 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 In-Memory-Indizes 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 der Umgang mit großen Datensätzen sind die Stärken von ClickHouse, daher ist es für fortgeschrittene Suchnutzer geeignet.
ClickHouse ist eine universelle Plattform 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 aber komplexe Abfragen einschließlich Metadaten verarbeiten und ist daher großartig für Entwickler, die SQL kennen und schnelle Vektorsuche benötigen.
Wichtige Unterschiede
Wenn Sie eine Lösung für Vektorsuche auswählen, hilft Ihnen das Verständnis der Stärken jeder Lösung, eine bessere Entscheidung zu treffen. Vergleichen wir Zilliz Cloud und ClickHouse anhand der wichtigsten Aspekte, die für Vektorsuche relevant sind.
Suchmethodik und Leistung
Zilliz Cloud verwendet IVF- und graphbasierte Algorithmen für die Suche, mit AutoIndex, um automatisch die beste Indexierungsmethode auszuwählen. Es ist keine manuelle Parameterabstimmung erforderlich.
ClickHouse geht anders vor, mit Vektorsuche über SQL-Funktionen. Es bietet exaktes Matching durch parallele lineare Scans und experimentelle Approximate Nearest Neighbor (ANN)-Indizes. Es ist hervorragend bei der parallelen Verarbeitung über CPU-Kerne hinweg und daher gut für exaktes Matching geeignet.
Datenverwaltung und Verarbeitung
Zilliz Cloud ist für Vektoreinbettungen entwickelt und unterstützt die hybride Suche über verschiedene Datentypen, Texteinbettungen und Bildvektoren hinweg. Mehrere Ähnlichkeitsmetriken (Cosine, Euclidean, Inner Product) für verschiedene Machine-Learning-Modelle.
ClickHouse eignet sich hervorragend dafür, Vektorsuche mit traditionellem SQL zu kombinieren. Es verarbeitet Vektordaten zusammen mit Metadaten, sodass du Vektorähnlichkeit mit standardmäßiger SQL-Filterung und -Aggregation abfragen kannst. Gut geeignet, wenn du in derselben Abfrage sowohl mit Vektor- als auch mit Nicht-Vektordaten arbeiten musst.
Skalierbarkeitsstrategien
Zilliz Cloud skaliert automatisch horizontal und fügt bei Bedarf Ressourcen hinzu, um die Leistung unter hoher Last aufrechtzuerhalten. Mehrstufiger Speicher verschiebt weniger häufig abgerufene Daten automatisch in günstigeren Speicher.
ClickHouse ist darauf ausgelegt, Multi-TB-Datensätze durch parallele Verarbeitung zu verarbeiten. Es ist nicht speichergebunden und daher gut für große Vektordatensätze geeignet, die den verfügbaren RAM übersteigen. Es verwendet hohe Kompression (mit benutzerdefinierten Codecs), um große Datensätze zu verwalten.
Benutzerfreundlichkeit und Verwaltung
Zilliz Cloud ist ein vollständig verwalteter Dienst über die großen Cloud-Anbieter hinweg (AWS, Azure, Google Cloud). Er übernimmt die Infrastruktur für dich, sodass du dich auf den Aufbau von KI-Funktionen konzentrieren kannst, nicht auf die Datenbankadministration.
ClickHouse ist für Teams mit SQL-Expertise vertrauter, da es standardmäßige SQL-Syntax für Vektoroperationen verwendet. Es erfordert jedoch mehr praktische Verwaltung im Vergleich zum verwalteten Dienst von Zilliz Cloud.
Kosten- und Ressourcenoptimierung
Zilliz Cloud ermöglicht es dir, Ressourcen nach Bedarf zuzuweisen und Rechenleistung an die Arbeitslast anzupassen. Automatisierter mehrstufiger Speicher hilft bei der Kostenoptimierung für weniger häufig abgerufene Daten.
Die Kostenvorteile von ClickHouse ergeben sich aus seiner Kompression und der Fähigkeit, große Datensätze zu verarbeiten, ohne alle Daten im Speicher zu halten. Du musst jedoch die Infrastruktur und Optimierung selbst verwalten.
Wann Zilliz Cloud verwendet werden sollte
Verwende Zilliz Cloud, wenn du eine dedizierte Vektordatenbank mit automatischer Verwaltung und automatischer Optimierung benötigst. Sie eignet sich am besten für Szenarien, in denen du reine Vektorähnlichkeitssuche über große Datensätze hinweg benötigst, insbesondere für KI- und ML-Anwendungen, die mit Einbettungen arbeiten. Automatische Skalierung, hybride Suche und Managed-Service-Modelle machen sie perfekt für Teams, die sich auf den Aufbau von KI-Funktionen konzentrieren möchten, ohne Infrastruktur zu verwalten. Sie ist ideal für Organisationen, die Enterprise-Funktionen wie Cross-Cloud-Bereitstellung, starke Sicherheitskontrollen und automatische Leistungsoptimierung benötigen.
Wann ClickHouse verwendet werden sollte
Verwende ClickHouse, wenn du Vektorsuche mit komplexen SQL-Operationen und Metadatenanalyse kombinieren musst. Es ist besser für Organisationen geeignet, die bereits viel SQL verwenden und Vektorsuche in bestehende analytische Workflows integrieren müssen. Die Stärke der Plattform in der parallelen Verarbeitung und ihre Fähigkeit, Multi-TB-Datensätze ohne Speicherbeschränkungen zu verarbeiten, machen sie perfekt für groß angelegte analytische Abfragen, die Vektorähnlichkeit mit traditioneller Datenfilterung und -aggregation kombinieren. Sie ist ideal, wenn du Vektorsuche als Teil einer umfassenderen Datenanalyse durchführen musst oder wenn deine Vektordaten zu groß für reine Speicherindizes sind.
Fazit
Deine Wahl zwischen Zilliz Cloud und ClickHouse hängt von deinen technischen Anforderungen und den Fähigkeiten deiner Organisation ab. Zilliz Cloud ist ein spezialisierter verwalteter Vektordatenbankdienst mit automatischer Optimierung und Enterprise-Funktionen, perfekt für reine Vektorsuchanwendungen. ClickHouse ist eine universelle analytische Datenbank mit Vektorsuche und überzeugt in Szenarien, in denen du Vektoroperationen mit SQL-basierter Analyse kombinierst. Berücksichtige die Expertise deines Teams, bestehende Infrastruktur, Datenvolumen, Abfragemuster und Verwaltungspräferenzen bei deiner Entscheidung, da beide starke, aber unterschiedliche Ansätze für die Vektorsuche bieten.
Lesen Sie dies, um einen Überblick über Zilliz Cloud 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 für die Vektorsuche in verteilten Datenbanksystemen zu treffen.
Open-Source VectorDBBench verwenden, um Vektordatenbanken selbst zu bewerten und zu vergleichen
VectorDBBench ist ein Open-Source-Benchmarking-Tool für Nutzer, die leistungsstarke Systeme zur Datenspeicherung und -abfrage 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 der Grundlage der tatsächlichen Leistung von Vektordatenbanken treffen, statt sich auf Marketingaussagen oder Hörensagen zu verlassen.
VectorDBBench ist in Python geschrieben und unter der MIT-Open-Source-Lizenz lizenziert, was bedeutet, dass jeder es frei nutzen, ändern und weiterverbreiten 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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