Elasticsearch vs Clickhouse: Seleccionar la base de datos adecuada para aplicaciones GenAI
A medida que las aplicaciones impulsadas por IA evolucionan, no se puede subestimar la importancia de las capacidades de búsqueda vectorial para respaldar estos avances. Esta publicación de blog analizará dos bases de datos destacadas con capacidades de búsqueda vectorial: Elasticsearch y Clickhouse. Cada una proporciona capacidades robustas para manejar la búsqueda vectorial, una característica esencial para aplicaciones como motores de recomendación, recuperación de imágenes y búsqueda semántica. Nuestro objetivo es proporcionar a desarrolladores e ingenieros una comparación clara, ayudándoles a decidir qué base de datos se alinea mejor con sus requisitos específicos.
¿Qué es una base de datos vectorial?
Antes de comparar Elasticsearch vs Clickhouse, exploremos primero el concepto de bases de datos vectoriales.
Una base de datos vectorial está diseñada específicamente para almacenar y consultar vectores de alta dimensionalidad, que son representaciones numéricas de datos no estructurados. Estos vectores codifican información compleja, como el significado semántico del texto, las características visuales de las imágenes o los atributos de productos. Al permitir búsquedas de similitud eficientes, las bases de datos vectoriales desempeñan un papel fundamental en las aplicaciones de IA, lo que permite un análisis y una recuperación de datos más avanzados.
Los casos de uso comunes de las bases de datos vectoriales incluyen recomendaciones de productos en comercio electrónico, plataformas de descubrimiento de contenido, detección de anomalías en ciberseguridad, análisis de imágenes médicas y tareas de procesamiento del lenguaje natural (NLP). También desempeñan un papel crucial en la Generación Aumentada por Recuperación (RAG), una técnica que mejora el rendimiento de los modelos de lenguaje grandes (LLMs) al proporcionar conocimiento externo para reducir problemas como las alucinaciones de la IA.
Hay muchos tipos de bases de datos vectoriales disponibles en el mercado, entre ellos:
- Bases de datos vectoriales diseñadas específicamente como Milvus, Zilliz Cloud (Milvus totalmente gestionado)
- Bibliotecas de búsqueda vectorial como Faiss y Annoy.
- Bases de datos vectoriales ligeras como Chroma y Milvus Lite.
- Bases de datos tradicionales con complementos de búsqueda vectorial capaces de realizar búsquedas vectoriales a pequeña escala.
Elasticsearch es un motor de búsqueda basado en Apache Lucene y Elasticsearch es un motor de búsqueda basado en Apache Lucene y ClickHouse es una base de datos de código abierto orientada a columnas. Ambos tienen capacidades de búsqueda vectorial como complemento. Esta publicación compara sus capacidades de búsqueda vectorial.
Elasticsearch: descripción general y tecnología principal
Elasticsearch es un motor de búsqueda de código abierto construido sobre la biblioteca Apache Lucene. Es conocido por la indexación en tiempo real y la búsqueda de texto completo, por lo que es una opción de referencia para aplicaciones intensivas y análisis de registros. Elasticsearch te permite buscar y analizar grandes cantidades de datos de forma rápida y eficiente.
Elasticsearch se creó para búsqueda y análisis, con funciones como búsqueda difusa, coincidencia de frases y clasificación por relevancia. Es excelente para escenarios en los que se requieren consultas de búsqueda complejas y recuperación de datos en tiempo real. Con el auge de las aplicaciones de IA, Elasticsearch ha añadido capacidades de búsqueda vectorial para poder realizar búsqueda por similitud y búsqueda semántica, lo cual es necesario para casos de uso de IA como reconocimiento de imágenes, recuperación de documentos e IA generativa.
Búsqueda vectorial
La búsqueda vectorial está integrada en Elasticsearch a través de Apache Lucene. Lucene organiza los datos en segmentos inmutables que se fusionan periódicamente; los vectores se agregan a los segmentos de la misma manera que otras estructuras de datos. El proceso implica almacenar vectores en búfer en memoria durante el tiempo de indexación, y luego serializar estos búferes como parte de los segmentos cuando sea necesario. Los segmentos se fusionan periódicamente para optimización, y las búsquedas combinan aciertos vectoriales en todos los segmentos.
Para la indexación vectorial, Elasticsearch utiliza el algoritmo HNSW (Hierarchical Navigable Small World), que crea un grafo donde vectores similares están conectados entre sí. Se elige por su simplicidad, su sólido rendimiento en benchmarks y su capacidad para manejar actualizaciones incrementales sin requerir un reentrenamiento completo del índice. El sistema realiza búsquedas vectoriales normalmente en decenas o cientos de milisegundos, mucho más rápido que los enfoques de fuerza bruta.
La arquitectura técnica de Elasticsearch es una de sus mayores fortalezas. El sistema admite búsquedas sin bloqueos incluso durante la indexación concurrente y mantiene una consistencia estricta entre diferentes campos al actualizar documentos. Así que, si actualizas tanto campos vectoriales como de palabras clave, las búsquedas verán o bien todos los valores antiguos o bien todos los valores nuevos; la consistencia de los datos está garantizada. Aunque el sistema puede escalar más allá de la RAM disponible, el rendimiento se optimiza cuando los datos vectoriales caben en memoria.
Más allá de las capacidades principales de búsqueda vectorial, Elasticsearch proporciona funciones de integración prácticas que lo hacen muy valioso. Las búsquedas vectoriales se pueden combinar con filtros tradicionales de Elasticsearch, por lo que puedes hacer búsqueda híbrida que mezcla la similitud vectorial con resultados de búsqueda de texto completo. La búsqueda vectorial es totalmente compatible con las funciones de seguridad, agregaciones y ordenación de índices de Elasticsearch, por lo que es una solución completa para casos de uso de búsqueda modernos.
ClickHouse: Descripción general y tecnología principal
ClickHouse es una base de datos OLAP de código abierto para analítica en tiempo real con soporte completo de SQL y procesamiento rápido de consultas. Es excelente para consultas analíticas gracias a su pipeline de consultas totalmente paralelizado y puede realizar búsquedas vectoriales rápidamente. Tiene alta compresión (personalizable mediante codecs), por lo que puede almacenar y consultar grandes conjuntos de datos. Una de sus principales ventajas es que puede manejar conjuntos de datos de varios TB sin estar limitado por la memoria, así que es una gran herramienta para usuarios con grandes datos vectoriales. También admite filtrado y agregación sobre metadatos, por lo que puedes consultar vectores y sus metadatos.
ClickHouse tiene funcionalidad de búsqueda vectorial a través de SQL, donde las operaciones de distancia vectorial son como cualquier otra función SQL. Así que puedes combinarla con el filtrado y la agregación tradicionales. Es excelente para casos de uso en los que necesitas consultar datos vectoriales junto con metadatos u otra información. También tiene índices experimentales de Approximate Nearest Neighbour (ANN) para coincidencias más rápidas (pero aproximadas). Y coincidencias exactas mediante escaneo lineal sobre filas con procesamiento paralelo para velocidad y eficiencia.
ClickHouse es excelente para la búsqueda vectorial cuando necesitas combinar coincidencia vectorial con filtrado o agregación de metadatos. Especialmente para conjuntos de datos vectoriales muy grandes que necesitan procesarse en paralelo en múltiples núcleos de CPU. ClickHouse también es bueno cuando necesitas soporte SQL y tu conjunto de datos vectoriales es demasiado grande para caber en índices solo en memoria. Además, si ya tienes datos relacionados en ClickHouse o no quieres aprender otra herramienta para gestionar millones de vectores, ClickHouse puede ahorrarte tiempo y recursos. La coincidencia exacta rápida y paralelizada, y el manejo de grandes conjuntos de datos, es lo que ClickHouse hace bien, así que es para usuarios avanzados de búsqueda.
ClickHouse es una plataforma de propósito general para búsqueda vectorial, especialmente para grandes conjuntos de datos que necesitan procesamiento paralelo y cuando combinas búsqueda vectorial con filtrado y agregación basados en SQL. No es tan buena como las bases de datos vectoriales especializadas para conjuntos de datos pequeños limitados por memoria o escenarios de alto QPS, pero puede manejar consultas complejas incluyendo metadatos, así que es excelente para desarrolladores que conocen SQL y necesitan búsqueda vectorial rápida.
Diferencias clave
A medida que la búsqueda vectorial se vuelve más popular en las aplicaciones impulsadas por IA, elegir la herramienta adecuada para tu caso de uso es clave. Tanto Elasticsearch como ClickHouse tienen capacidades de búsqueda vectorial, pero sirven a necesidades diferentes según su arquitectura y principios de diseño. Aquí tienes un desglose para ayudarte a decidir.
Metodología de búsqueda
- Elasticsearch: Elasticsearch tiene búsqueda vectorial mediante el algoritmo HNSW (Hierarchical Navigable Small World). Este enfoque basado en grafos conecta vectores similares y permite una búsqueda eficiente de vecinos más cercanos. HNSW admite actualizaciones incrementales sin necesidad de reconstruir el índice, por lo que es bueno para aplicaciones que requieren actualizaciones frecuentes. También puedes combinar la similitud vectorial con filtros tradicionales para escenarios de búsqueda híbrida, como combinar relevancia de palabras clave y distancia vectorial.
- ClickHouse: ClickHouse tiene búsqueda vectorial integrada dentro de su motor de consultas SQL. Admite coincidencia vectorial exacta mediante fuerza bruta (usando procesamiento paralelo) e índices de vecinos más cercanos aproximados (ANN). Por lo tanto, es bueno para casos de uso donde se requiere filtrado o agregación de metadatos junto con búsqueda vectorial. El enfoque nativo de SQL es excelente para desarrolladores que ya están familiarizados con bases de datos relacionales.
Datos
- Elasticsearch: Elasticsearch está diseñado para datos no estructurados y semiestructurados. Es excelente para gestionar y buscar grandes conjuntos de datos con mucho texto, con funciones como búsqueda de texto completo, coincidencia difusa y clasificación por relevancia. Los datos vectoriales se almacenan dentro de su arquitectura existente basada en Lucene y proporciona sólidas garantías de consistencia incluso para tipos de datos mixtos como texto y vectores.
- ClickHouse: ClickHouse es una base de datos OLAP para datos estructurados y semiestructurados. Está diseñado para manejar conjuntos de datos masivos con alta compresión, por lo que es bueno para escenarios con datos vectoriales de varios terabytes. Las operaciones vectoriales se integran muy bien con metadatos y consultas estructuradas, por lo que es excelente para flujos de trabajo de analítica avanzada.
Escalabilidad y rendimiento
- Elasticsearch: Elasticsearch es bueno para la búsqueda vectorial en memoria, pero puede escalar a índices basados en disco si es necesario. HNSW es eficiente para entornos de alto QPS (queries per second), pero el rendimiento es mejor cuando los datos vectoriales caben en memoria. Elasticsearch es distribuido, por lo que puede escalar horizontalmente entre nodos, así que es bueno para aplicaciones a gran escala.
- ClickHouse: ClickHouse puede paralelizar consultas en múltiples núcleos de CPU, lo cual es excelente para conjuntos de datos grandes. Su compresión reduce los costos de almacenamiento y el rendimiento de E/S. Aunque su búsqueda vectorial no es tan especializada como la de Elasticsearch, ClickHouse lo compensa con escalabilidad para cargas de trabajo analíticas con datos vectoriales y metadatos.
Flexibilidad y personalización
- Elasticsearch: Elasticsearch tiene una amplia personalización para búsqueda híbrida, ordenación de índices y funciones de seguridad. Tiene herramientas como Kibana para visualización y Beats para ingesta de datos, por lo que es más flexible.
- ClickHouse: La flexibilidad de ClickHouse está en su modelo SQL. Los desarrolladores pueden crear consultas complejas que combinan operaciones vectoriales, filtrado de metadatos y agregaciones sin aprender nuevos lenguajes de consulta. Sus códecs de compresión personalizables permiten a los usuarios optimizar el almacenamiento para cargas de trabajo específicas.
Integración y ecosistema
- Elasticsearch: Un ecosistema maduro alrededor de Elasticsearch con canalizaciones de datos (Logstash), visualización (Kibana) y seguridad. Su amplia adopción significa que es fácil encontrar plugins, soporte de la comunidad y servicios gestionados como Elastic Cloud.
- ClickHouse: ClickHouse se integra bien con herramientas de analítica y BI debido a su diseño centrado en SQL. Aunque no tiene el mismo nivel de plugins impulsados por la comunidad que Elasticsearch, su enfoque OLAP lo convierte en una opción natural para aplicaciones analíticas con búsqueda vectorial de alto rendimiento.
Facilidad de uso
- Elasticsearch: Elasticsearch cuenta con una excelente documentación y sus API RESTful son amigables para los desarrolladores. Pero la configuración y el mantenimiento pueden ser complejos en entornos distribuidos.
- ClickHouse: ClickHouse es amigable para los desarrolladores familiarizados con SQL. La instalación y la gestión son relativamente simples, pero el ajuste fino del rendimiento de la búsqueda vectorial requiere experiencia.
Costo
- Elasticsearch: Los costos operativos pueden aumentar con Elasticsearch debido a su naturaleza ávida de memoria, especialmente al escalar para casos de uso con alto QPS. Los servicios gestionados como Elastic Cloud pueden simplificar las operaciones, pero aumentan el costo.
- ClickHouse: La alta compresión y el procesamiento paralelo de ClickHouse son rentables para grandes conjuntos de datos. Puede operar sin índices limitados por memoria, lo que puede reducir aún más los costos de infraestructura.
Seguridad
- Elasticsearch: Elasticsearch tiene funciones de seguridad robustas: control de acceso basado en roles, cifrado en reposo y permisos granulares. Estas funciones están bien integradas en el ecosistema, por lo que cumple con requisitos de nivel empresarial.
- ClickHouse: ClickHouse tiene control de acceso, cifrado SSL y registros de auditoría. Suficiente para la mayoría de las aplicaciones, pero menos amplio que las funciones empresariales de Elasticsearch.
Cuándo usar Elasticsearch
Elasticsearch es para casos de uso en los que se requiere búsqueda híbrida, búsqueda de texto completo y similitud vectorial. La búsqueda vectorial basada en HNSW está optimizada para entornos en tiempo real y de alto QPS, por lo que es adecuada para recuperación de documentos impulsada por IA, sistemas de recomendación de comercio electrónico e IA generativa. Con un ecosistema maduro, seguridad integrada y muchas integraciones para elegir, Elasticsearch es ideal para entornos distribuidos donde la escalabilidad y la facilidad operativa son clave.
Cuándo usar ClickHouse
ClickHouse es para escenarios en los que tienes conjuntos de datos masivos que necesitan procesamiento y almacenamiento paralelos, aplicaciones con alta carga analítica o cargas de trabajo de IA a gran escala. Su enfoque nativo de SQL facilita combinar la búsqueda vectorial con el filtrado por metadatos y las agregaciones, por lo que es adecuado para desarrolladores familiarizados con bases de datos relacionales. ClickHouse puede manejar conjuntos de datos de varios terabytes sin índices limitados por memoria, por lo que es eficiente en costos y de alto rendimiento para consultas que combinan datos vectoriales y estructurados.
Resumen
Elasticsearch y ClickHouse son ambos buenos para la búsqueda vectorial, pero para diferentes casos de uso. Elasticsearch es bueno para la búsqueda híbrida en tiempo real con un ecosistema maduro y API fáciles de usar, y ClickHouse es bueno para análisis a gran escala con flujos de trabajo centrados en SQL y una arquitectura escalable. Elige entre ellos según tu caso de uso. ¿Necesitas búsqueda en tiempo real con muchas funciones o análisis escalables para conjuntos de datos masivos? Conocer tus tipos de datos, patrones de consulta y requisitos de rendimiento guiará la decisión correcta.
Lee esto para obtener una visión general de Elasticsearch y Clickhosue, pero para evaluarlos necesitas hacerlo en función de tu caso de uso. Una herramienta que puede ayudar con eso es VectorDBBench, una herramienta de benchmarking de código abierto para la comparación de bases de datos vectoriales. Al final, realizar benchmarking exhaustivo con tus propios conjuntos de datos y patrones de consulta será clave para tomar una decisión entre estos dos enfoques potentes pero diferentes para la búsqueda vectorial en sistemas de bases de datos distribuidas.
Uso de VectorDBBench de código abierto para evaluar y comparar bases de datos vectoriales por tu cuenta
VectorDBBench es una herramienta de benchmarking de código abierto para usuarios que necesitan sistemas de almacenamiento y recuperación de datos de alto rendimiento, especialmente bases de datos vectoriales. Esta herramienta permite a los usuarios probar y comparar diferentes sistemas de bases de datos vectoriales como Milvus y Zilliz Cloud (Milvus gestionado) usando sus propios conjuntos de datos y encontrar el que se ajuste a sus casos de uso. Con VectorDBBench, los usuarios pueden tomar decisiones basadas en el rendimiento real de las bases de datos vectoriales, en lugar de afirmaciones de marketing o rumores.
VectorDBBench está escrito en Python y cuenta con licencia de código abierto MIT, lo que significa que cualquiera puede usarlo, modificarlo y distribuirlo libremente. La herramienta es mantenida activamente por una comunidad de desarrolladores comprometidos con mejorar sus funciones y rendimiento.
Descarga VectorDBBench desde su repositorio de GitHub para reproducir nuestros resultados de benchmark u obtener resultados de rendimiento en tus propios conjuntos de datos.
Echa un vistazo rápido al rendimiento de las bases de datos vectoriales principales en el Leaderboard de VectorDBBench.
Lee los siguientes blogs para obtener más información sobre la evaluación de bases de datos vectoriales.
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