LanceDB vs ClickHouse: Cómo elegir la base de datos vectorial adecuada para tus aplicaciones de IA
¿Qué es una base de datos vectorial?
Antes de comparar LanceDB y ClickHouse, primero exploremos 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 los 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, incluidos:
- Bases de datos vectoriales creadas 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.
LanceDB es una base de datos vectorial sin servidor y ClickHouse es una base de datos de código abierto orientada a columnas con búsqueda vectorial como complemento. Esta publicación compara sus capacidades de búsqueda vectorial.
LanceDB: descripción general y tecnología principal
LanceDB es una base de datos vectorial de código abierto para IA que almacena, gestiona, consulta y recupera incrustaciones de datos multimodales a gran escala. Construida sobre Lance, un formato de datos columnar de código abierto, LanceDB ofrece una integración sencilla, escalabilidad y rentabilidad. Puede ejecutarse integrada en backends existentes, directamente en aplicaciones cliente o como una base de datos remota sin servidor, por lo que es versátil para muchos casos de uso.
La búsqueda vectorial está en el centro de LanceDB. Admite tanto la búsqueda exhaustiva de k vecinos más cercanos (kNN) como la búsqueda aproximada de vecinos más cercanos (ANN) mediante un índice IVF_PQ. Este índice divide el conjunto de datos en particiones y aplica cuantización de producto para una compresión vectorial eficiente. LanceDB también cuenta con búsqueda de texto completo e índices escalares para impulsar el rendimiento de búsqueda en distintos tipos de datos.
LanceDB admite varias métricas de distancia para la similitud vectorial, incluidas la distancia euclidiana, la similitud del coseno y el producto punto. La base de datos permite la búsqueda híbrida que combina enfoques semánticos y basados en palabras clave, así como el filtrado en campos de metadatos. Esto permite a los desarrolladores crear sistemas complejos de búsqueda y recomendación.
El público principal de LanceDB son desarrolladores e ingenieros que trabajan en aplicaciones de IA, sistemas de recomendación o motores de búsqueda. Su núcleo basado en Rust y el soporte para múltiples lenguajes de programación lo hacen accesible para una amplia gama de usuarios técnicos. El enfoque de LanceDB en la facilidad de uso, la escalabilidad y el rendimiento lo convierte en una gran herramienta para quienes trabajan con datos vectoriales a gran escala y buscan soluciones eficientes de búsqueda por similitud.
ClickHouse: visión general y tecnología central
ClickHouse es una base de datos OLAP en tiempo real de código abierto conocida por su compatibilidad completa con SQL y su procesamiento de consultas de alta velocidad. Destaca en el manejo de consultas analíticas gracias a su canalización de consultas totalmente paralelizada, lo que le permite realizar operaciones de búsqueda vectorial rápidamente. Sus altos niveles de compresión, personalizables mediante códecs, permiten a ClickHouse almacenar y consultar grandes conjuntos de datos de manera eficaz. Una de sus principales fortalezas es que puede manejar conjuntos de datos de varios TB sin estar limitado por la memoria, lo que lo convierte en una herramienta potente para usuarios que trabajan con datos vectoriales a gran escala. También admite filtrado y agregación sobre metadatos, lo que permite a los desarrolladores realizar consultas complejas tanto sobre vectores como sobre sus metadatos asociados.
ClickHouse integra la funcionalidad de búsqueda vectorial a través de sus capacidades SQL, donde las operaciones de distancia vectorial se tratan como cualquier otra función SQL. Esto permite una combinación fluida con el filtrado y la agregación tradicionales, lo que lo hace ideal para casos de uso en los que los datos vectoriales deben consultarse junto con metadatos u otra información. Además, las funciones experimentales como los índices de vecinos más cercanos aproximados (ANN) ofrecen capacidades de coincidencia más rápidas, aunque aproximadas. ClickHouse también admite coincidencia exacta mediante un escaneo lineal sobre las filas, con su procesamiento paralelizado que garantiza alta velocidad y eficiencia.
ClickHouse es una excelente opción para la búsqueda vectorial cuando es importante combinar la coincidencia vectorial con el filtrado o la agregación de metadatos. Es especialmente útil para conjuntos de datos vectoriales muy grandes que necesitan procesarse en paralelo en varios núcleos de CPU. ClickHouse también resulta ventajoso cuando se necesita compatibilidad con SQL y el conjunto de datos vectoriales es demasiado grande para depender de índices solo en memoria. Además, si ya tienes datos relacionados en ClickHouse o deseas evitar aprender otra herramienta para gestionar millones de vectores, ClickHouse puede ahorrarte tanto tiempo como recursos. Sus fortalezas residen en la coincidencia exacta rápida y paralelizada y en el manejo de grandes conjuntos de datos, lo que lo hace adecuado para usuarios con requisitos de búsqueda avanzados.
ClickHouse se destaca como una plataforma versátil para la búsqueda vectorial, especialmente cuando se trabaja con grandes conjuntos de datos que requieren procesamiento paralelizado y cuando se combinan búsquedas vectoriales con filtrado y agregación basados en SQL. Aunque puede no estar tan especializado para conjuntos de datos pequeños limitados por memoria o escenarios de alto QPS como las bases de datos vectoriales dedicadas, su capacidad para manejar consultas complejas, incluidos metadatos, lo convierte en una opción potente para desarrolladores familiarizados con SQL que necesitan capacidades de búsqueda vectorial de alta velocidad.
Diferencias clave
Metodología de búsqueda
LanceDB: Búsqueda vectorial con búsqueda de vecinos más cercanos k (kNN) integrada y búsqueda de vecinos más cercanos aproximados (ANN). Índice IVF_PQ con particionamiento y cuantización de producto para una compresión vectorial eficiente. Búsqueda híbrida para búsqueda semántica y basada en palabras clave. Bueno para aplicaciones impulsadas por IA.
ClickHouse: Búsqueda vectorial como una extensión del sistema de consultas SQL. Coincidencia exacta mediante escaneos lineales paralelizados. Coincidencia aproximada con ANN experimental. Su enfoque centrado en SQL facilita mucho la integración con otros flujos de trabajo analíticos, especialmente para consultas con muchos metadatos.
Conclusión clave: Elige LanceDB si solo te importa el rendimiento y la flexibilidad de la búsqueda vectorial. Elige ClickHouse si necesitas filtrado de metadatos y análisis basados en SQL.
Datos
LanceDB: Incrustaciones y datos multimodales. Admite datos estructurados y no estructurados. Almacenamiento columnar para rendimiento de lectura y escritura en conjuntos de datos a gran escala, especialmente cargas de trabajo con muchos vectores.
ClickHouse: Base de datos OLAP. Principalmente datos estructurados y semiestructurados. Mejor para escenarios en los que los datos vectoriales forman parte de un conjunto de datos más grande con muchos metadatos o donde la agregación y el filtrado son importantes.
Conclusión clave: LanceDB es para cargas de trabajo con muchos vectores, ClickHouse para vectores + datos estructurados.
Escalabilidad y rendimiento
LanceDB: Escalable mediante múltiples opciones de implementación: embebido en la aplicación, base de datos serverless, parte de un backend más grande. Optimiza la búsqueda vectorial y escala bien para grandes conjuntos de datos.
ClickHouse: Procesamiento paralelizado de alta velocidad. Maneja conjuntos de datos de varios terabytes. El rendimiento en cargas de trabajo mixtas (búsqueda vectorial + consultas SQL complejas) es un punto fuerte.
Conclusión clave: Elige LanceDB para escalabilidad específica de IA y ClickHouse para cargas de trabajo mixtas a gran escala que requieren una fuerte paralelización.
Flexibilidad y personalización
LanceDB: Indexación flexible y soporte para múltiples métricas de distancia (euclidiana, similitud coseno, producto punto). Los desarrolladores pueden ajustar la búsqueda híbrida para combinar búsqueda semántica y basada en palabras clave.
ClickHouse: Personalización mediante funciones SQL. Los desarrolladores pueden escribir consultas complejas que combinan operaciones vectoriales con funciones SQL habituales.
Conclusión clave: LanceDB es para operaciones vectoriales súper especializadas, ClickHouse para una flexibilidad de consulta más general.
Integración y ecosistema
LanceDB: Se integra con flujos de trabajo de IA y aprendizaje automático, admite múltiples lenguajes y embeddings directamente.
ClickHouse: Parte del ecosistema de analítica. Buena opción si tu proyecto ya usa ClickHouse para cargas de trabajo OLAP o si la compatibilidad con SQL es importante.
Conclusión clave: LanceDB es para flujos de trabajo centrados en IA, ClickHouse es más agnóstico respecto al ecosistema y se integra en pipelines de analítica.
Usabilidad
LanceDB: Enfocado en desarrolladores, fácil de configurar, documentación sólida, API para operaciones vectoriales.
ClickHouse: Potente pero centrado en SQL, por lo que puede tener una curva de aprendizaje más alta para usuarios no familiarizados con SQL o big data.
Conclusión clave: LanceDB tiene una curva de aprendizaje más amigable para desarrolladores en casos de uso específicos de vectores.
Coste
LanceDB: Open-source y rentable para implementaciones pequeñas o uso embebido. Opciones serverless para controlar costes en cargas de trabajo variables.
ClickHouse: Open-source pero puede tener costes operativos más altos debido a la necesidad de muchos recursos de cómputo para procesar grandes conjuntos de datos.
Conclusión clave: LanceDB es para menor escala o uso embebido, ClickHouse para uso empresarial.
Seguridad
LanceDB: Tiene funciones de seguridad básicas como control de acceso e integración con backends seguros. La seguridad aún está evolucionando.
ClickHouse: Tiene funciones de seguridad robustas: cifrado, autenticación, controles de acceso granulares. Listo para la empresa en implementaciones seguras.
Conclusión clave: ClickHouse es para implementaciones donde se requiere seguridad de nivel empresarial.
Cuándo elegir LanceDB
LanceDB es para proyectos con mucha IA y aprendizaje automático donde los embeddings vectoriales son el núcleo de la aplicación. Es excelente para casos de uso como sistemas de recomendación, búsqueda semántica y aplicaciones basadas en similitud que requieren operaciones vectoriales de alto rendimiento. Tiene búsqueda kNN y ANN integrada, búsqueda híbrida y opciones de implementación rentables, por lo que es perfecto para desarrolladores que manejan datos distribuidos a gran escala con embeddings multimodales. Además, es amigable para desarrolladores y admite múltiples lenguajes de programación, por lo que es fácil de implementar para flujos de trabajo de IA.
Cuándo elegir ClickHouse
ClickHouse es para escenarios donde la búsqueda vectorial es solo una parte de un pipeline de analítica más amplio. Es excelente para aplicaciones que requieren búsqueda de texto completo, analítica basada en SQL y operaciones vectoriales. Casos de uso como análisis del comportamiento del cliente, análisis de logs e informes multidimensionales se benefician del procesamiento de consultas paralelizado de alta velocidad de ClickHouse y de su capacidad para manejar conjuntos de datos de varios terabytes. Es especialmente bueno si tu equipo ya está familiarizado con SQL o usa ClickHouse para otras cargas de trabajo OLAP, ya que no requiere introducir herramientas adicionales.
Conclusión
LanceDB es para proyectos centrados en IA que requieren una búsqueda eficiente de similitud vectorial, capacidades híbridas y un diseño centrado en el desarrollador; ClickHouse es para flujos de trabajo con gran carga analítica que combinan operaciones vectoriales con consultas SQL tradicionales en grandes conjuntos de datos. Elige LanceDB para aplicaciones con uso intensivo de embeddings y ClickHouse para búsqueda vectorial en sistemas analíticos. Al considerar la escala, el tipo de datos y los requisitos de rendimiento de tu carga de trabajo, puedes elegir la herramienta adecuada para tu proyecto.
Lee esto para obtener una visión general de LanceDB y ClickHouse, 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 comparar 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 de 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 tiene licencia bajo la 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 características 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 comunes 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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