Elasticsearch vs MyScale: selección de la base de datos adecuada para aplicaciones de GenAI
A medida que evolucionan las aplicaciones impulsadas por IA, 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 MyScale. Cada una proporciona capacidades robustas para gestionar 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 MyScale, exploremos primero el concepto de bases de datos vectoriales.
Una base de datos vectorial está específicamente diseñada para almacenar y consultar vectores de alta dimensión, 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, permitiendo un análisis y una recuperación de datos más avanzados.
Los casos de uso comunes para 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 IA.
Hay muchos tipos de bases de datos vectoriales disponibles en el mercado, entre ellos:
- Bases de datos vectoriales especialmente diseñadas 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 MyScale es una base de datos construida sobre ClickHouse que combina búsqueda vectorial y análisis SQL. 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 habitual para aplicaciones exigentes y análisis de registros. Elasticsearch te permite buscar y analizar grandes cantidades de datos de forma rápida y eficiente.
Elasticsearch fue creado para búsqueda y análisis, con funciones como búsqueda difusa, coincidencia de frases y clasificación por relevancia. Es ideal para escenarios donde 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 añaden a los segmentos de la misma manera que otras estructuras de datos. El proceso implica almacenar vectores en búfer en memoria en el momento de la indexación, y luego serializar estos búferes como parte de los segmentos cuando sea necesario. Los segmentos se fusionan periódicamente para la optimización, y las búsquedas combinan resultados vectoriales en todos los segmentos.
Para la indexación vectorial, Elasticsearch utiliza el algoritmo HNSW (Hierarchical Navigable Small World), que crea un grafo donde los vectores similares están conectados entre sí. Se elige por su simplicidad, su sólido rendimiento en benchmarks y su capacidad para gestionar 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. Por lo tanto, si actualizas tanto campos vectoriales como de palabras clave, las búsquedas verán todos los valores antiguos o todos los valores nuevos; la consistencia de los datos está garantizada. Si bien 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 prácticas de integración que lo hacen muy valioso. Las búsquedas vectoriales pueden combinarse con filtros tradicionales de Elasticsearch, por lo que puedes hacer búsqueda híbrida que mezcle 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 modernos de búsqueda.
¿Qué es MyScale? Descripción general y tecnología principal
MyScale es una base de datos basada en la nube construida sobre la base de la base de datos de código abierto ClickHouse, diseñada para cargas de trabajo de IA y aprendizaje automático. Puede manejar datos estructurados y vectoriales, así como análisis en tiempo real y aprendizaje automático. MyScale se centra en series temporales, búsqueda vectorial y búsqueda de texto completo, por lo que es adecuada para procesamiento en tiempo real e información impulsada por IA. Al utilizar la arquitectura de ClickHouse, MyScale ofrece alto rendimiento y escalabilidad para IA.
Una de las características clave de MyScale es el soporte nativo de SQL, que simplifica las consultas impulsadas por IA al integrar búsqueda vectorial, búsqueda de texto completo y consultas SQL tradicionales en un solo sistema. Esto reduce la necesidad de múltiples herramientas y lo hace escalable para IA. MyScale admite y gestiona el procesamiento analítico de datos tanto estructurados como vectorizados en una sola plataforma utilizando una arquitectura de base de datos OLAP para operar sobre datos vectorizados. Los desarrolladores pueden interactuar con MyScale usando SQL, por lo que es accesible para todos los programadores familiarizados con bases de datos relacionales.
MyScale tiene múltiples tipos de índices vectoriales y métricas de similitud para admitir diferentes casos de uso. Admite métricas de distancia comunes como la distancia euclidiana (L2), el producto interno (IP) y la similitud del coseno. La base de datos tiene múltiples algoritmos de indexación: MSTG (Multi-Scale Tree Graph), ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ y HNSW, cada uno con su propio conjunto de parámetros para ajustar. El motor vectorial propietario MSTG de MyScale utiliza SSDs NVMe para aumentar la densidad de datos, por lo que supera a las bases de datos vectoriales especializadas tanto en rendimiento como en coste.
Al combinar la funcionalidad de una base de datos SQL, una base de datos vectorial y un motor de búsqueda de texto completo en un solo sistema, MyScale reduce los costes de infraestructura y mantenimiento. Esta unificación permite consultas y análisis conjuntos de datos y una base de datos única para aplicaciones de IA. MyScale también cuenta con MyScale Telemetry para una observabilidad completa de los sistemas LLM, de modo que puedas supervisar y depurar de manera eficiente. A medida que los datos se vuelven más complejos, MyScale es una solución preparada para el futuro que puede manejar nuevas modalidades de datos y tamaños de bases de datos mientras mantiene el rendimiento de cómputo y la integración entre diferentes tipos de datos.
Diferencias clave
Al elegir una solución de búsqueda vectorial, conocer las principales diferencias entre Elasticsearch y MyScale te ayudará a tomar una decisión. Vamos a desglosarlas:
Arquitectura y base
Elasticsearch está construido sobre la biblioteca Apache Lucene, centrada en búsqueda y analítica. Almacena los vectores como segmentos inmutables que se fusionan periódicamente usando el algoritmo HNSW para la indexación vectorial. Esto crea un grafo donde se conectan vectores similares, por lo que las búsquedas suelen ser de menos de un milisegundo.
MyScale adopta un enfoque diferente, construido sobre ClickHouse. Utiliza una arquitectura OLAP diseñada para cargas de trabajo de IA y aprendizaje automático. MyScale ofrece múltiples opciones de indexación, incluidas MSTG, ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ y HNSW, por lo que tienes más flexibilidad para elegir el algoritmo adecuado para tu caso de uso.
Búsqueda y gestión de datos
Elasticsearch es bueno combinando la búsqueda vectorial con la búsqueda tradicional. Puedes mezclar búsquedas por similitud vectorial con consultas de texto completo, por lo que es sólido para escenarios de búsqueda híbrida. El sistema es estricto en cuanto a la consistencia durante las actualizaciones: cuando modificas tanto campos vectoriales como de palabras clave, las búsquedas verán todos los valores antiguos o todos los valores nuevos.
MyScale destaca por su compatibilidad nativa con SQL, por lo que puedes combinar búsqueda vectorial, búsqueda de texto completo y consultas SQL en un solo sistema. Maneja tanto datos estructurados como vectoriales con su arquitectura OLAP, que podría ser lo que ya conoces si trabajas con bases de datos SQL.
Rendimiento y almacenamiento
Elasticsearch funciona mejor cuando los datos vectoriales caben en memoria, pero puede escalar más allá de la RAM disponible. Su arquitectura de búsqueda sin bloqueos permite la indexación concurrente sin bloquear las búsquedas.
MyScale utiliza un enfoque único con su motor vectorial MSTG, que usa SSD NVMe para aumentar la densidad de datos. Según la documentación, esto proporciona mejor rendimiento y eficiencia de costos que las bases de datos vectoriales especializadas.
Integración y monitoreo
Elasticsearch tiene buenas funciones de integración, funciona bien con sus características de seguridad, agregaciones y ordenación de índices. Por eso es bueno para la mayoría de los casos de uso de búsqueda modernos.
MyScale cuenta con MyScale Telemetry para monitorear sistemas LLM, de modo que puedas rastrear y depurar tus aplicaciones. Su objetivo es reducir la complejidad de la infraestructura combinando base de datos SQL, base de datos vectorial y búsqueda de texto completo en un solo sistema.
Cuándo usar cada uno
Elasticsearch es excelente para escenarios de búsqueda híbrida en los que necesitas combinar búsqueda de texto completo con búsqueda por similitud vectorial. Su arquitectura construida sobre Apache Lucene lo hace perfecto para aplicaciones que requieren indexación en tiempo real, consistencia estricta de datos y búsqueda concurrente manteniendo el rendimiento. Así que si ya estás en el ecosistema Elastic o estás construyendo una aplicación de búsqueda que necesita equilibrar búsqueda semántica y por palabras clave.
MyScale es más adecuado para organizaciones que tienen flujos de trabajo basados en SQL y necesitan más opciones de indexación vectorial. Su arquitectura ClickHouse y OLAP lo hace perfecto para cargas de trabajo de IA y aprendizaje automático que combinan análisis de datos estructurados con operaciones vectoriales. Su capacidad para usar SSD NVMe mediante su motor vectorial MSTG y el monitoreo integrado de sistemas LLM lo hace ideal para equipos que construyen aplicaciones de IA que necesitan almacenamiento rentable y observabilidad.
Conclusión
En última instancia, la elección entre Elasticsearch y MyScale depende de tus requisitos técnicos y de tu infraestructura existente. Elasticsearch tiene capacidades maduras de búsqueda híbrida y escalabilidad probada con garantías estrictas de consistencia, por lo que es excelente para aplicaciones con uso intensivo de búsqueda. MyScale ofrece operaciones vectoriales nativas en SQL con múltiples opciones de indexación y utilización eficiente del almacenamiento, por lo que es bueno para aplicaciones centradas en IA que necesitan análisis de datos estructurados. Tu decisión debería basarse en la experiencia de tu equipo (SQL frente a conocimiento específico de búsqueda), la pila tecnológica existente, los requisitos de almacenamiento y si necesitas capacidades de búsqueda híbrida u optimización de cargas de trabajo de IA.
Lee esto para obtener una visión general de Elasticsearch y MyScale, pero para evaluarlos necesitas hacerlo según 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 benchmarks exhaustivos 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 (el Milvus gestionado) utilizando 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 más populares 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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