MongoDB vs ClickHouse: Seleccionar la base de datos adecuada para aplicaciones GenAI
A medida que las aplicaciones impulsadas por IA evolucionan, no se puede exagerar 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: MongoDB y ClickHouse. Cada una proporciona capacidades sólidas para gestionar la búsqueda vectorial, una función esencial para aplicaciones como motores de recomendación, recuperación de imágenes y búsqueda semántica. Nuestro objetivo es proporcionar a desarrolladores e ingenieros una comparación clara, ayudándolos a decidir qué base de datos se alinea mejor con sus requisitos específicos.
¿Qué es una base de datos vectorial?
Antes de comparar MongoDB vs ClickHosue, exploremos primero el concepto de bases de datos vectoriales.
Una base de datos vectorial está diseñada específicamente 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, 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 de 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 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.
MongoDB es una base de datos NoSQL que almacena datos en documentos similares a JSON y ClickHouse es una base de datos de código abierto orientada a columnas. Ambas tienen capacidades de búsqueda vectorial como complemento. Esta publicación compara sus capacidades de búsqueda vectorial.
MongoDB: Conceptos básicos
MongoDB Atlas Vector Search es una función que te permite realizar búsquedas de similitud vectorial en datos almacenados en MongoDB Atlas. Puedes indexar y consultar embeddings vectoriales de alta dimensión junto con los datos de tus documentos y realizar IA y aprendizaje automático directamente en la base de datos.
En esencia, Atlas Vector Search utiliza el algoritmo Hierarchical Navigable Small World (HNSW) para indexar y buscar datos vectoriales. Esto crea un grafo multinivel del espacio vectorial para que puedas realizar búsquedas de Vecino Más Cercano Aproximado (ANN). Es un equilibrio entre velocidad y precisión para la búsqueda vectorial a gran escala. Atlas Vector Search también admite búsquedas de Vecinos Más Cercanos Exactos (ENN), que priorizan la precisión sobre el rendimiento para consultas de hasta 10,000 documentos.
Una de las grandes ventajas de Atlas Vector Search es su integración con el modelo de documentos flexible de MongoDB. Puedes almacenar embeddings vectoriales junto con otros datos del documento para poder buscar de forma más contextual y precisa. Puedes consultar cualquier tipo de datos que pueda incrustarse hasta 4096 dimensiones. Atlas Vector Search te permite combinar búsquedas de similitud vectorial con filtrado de documentos tradicional. Por ejemplo, una búsqueda semántica de productos podría filtrarse por categoría, rango de precios o disponibilidad.
Atlas Vector Search también admite búsqueda híbrida, combinando búsqueda vectorial con búsqueda de texto completo para obtener resultados más granulares. Esto es diferente de Atlas Search, que se centra en la búsqueda basada en palabras clave. La plataforma se integra con servicios y herramientas de IA populares para que puedas usarla con modelos de embeddings de proveedores como OpenAI, VoyageAI y muchos otros listados en Hugging Face. También admite frameworks de código abierto como LangChain y LlamaIndex para crear aplicaciones que usan Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs).
Para garantizar la escalabilidad y el rendimiento, MongoDB Atlas proporciona Search Nodes, que proporciona infraestructura dedicada para cargas de trabajo de Atlas Search y Vector Search. Esto te permite tener recursos de cómputo optimizados y escalado independiente de las necesidades de búsqueda para que obtengas un mejor rendimiento a escala.
Al tener estas capacidades en el ecosistema de MongoDB, Atlas Vector Search es una solución completa para desarrolladores que crean aplicaciones impulsadas por IA, sistemas de recomendación o funciones de búsqueda avanzadas. No se necesita una base de datos vectorial separada, puedes usar la escalabilidad y las funciones avanzadas de MongoDB junto con la búsqueda vectorial.
ClickHouse: Conceptos básicos
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 debido a su pipeline de consultas totalmente paralelizado y puede realizar búsqueda vectorial rápidamente. Tiene alta compresión (personalizable mediante códecs), 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, por lo que es una gran herramienta para usuarios con grandes volúmenes de 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 filtrado y agregación tradicionales. Es excelente para casos de uso en los que necesitas consultar datos vectoriales junto con metadatos u otra información. También cuenta con índices experimentales de Vecinos Más Cercanos Aproximados (ANN) para coincidencias más rápidas (pero aproximadas). Y coincidencia exacta mediante escaneo lineal sobre filas con procesamiento paralelo para velocidad y eficiencia.
ClickHouse es excelente para 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 en lo que ClickHouse destaca, por lo que es para usuarios de búsqueda avanzada.
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, incluidos metadatos, por lo que es excelente para desarrolladores que conocen SQL y necesitan búsqueda vectorial rápida.
Diferencias clave
MongoDB Atlas Vector Search y ClickHouse tienen enfoques diferentes para la búsqueda vectorial, cada uno con sus propias fortalezas. Comparémoslos para ayudarte a decidir cuál es el adecuado para ti.
Metodología de búsqueda
MongoDB Atlas Vector Search utiliza el algoritmo Hierarchical Navigable Small World (HNSW) para indexar y buscar datos vectoriales. Crea un grafo multinivel del espacio vectorial para búsquedas de vecinos más cercanos aproximados (ANN). Equilibra velocidad y precisión para búsquedas vectoriales a gran escala. Atlas Vector Search también admite búsquedas de vecinos más cercanos exactos (ENN) para consultas de hasta 10,000 documentos, rendimiento por encima de precisión.
ClickHouse, por otro lado, utiliza principalmente operaciones de distancia vectorial basadas en SQL. Admite coincidencias exactas mediante un escaneo lineal de filas con procesamiento paralelo. ClickHouse también ofrece índices vectoriales experimentales para búsquedas ANN más rápidas.
Manejo de datos
MongoDB es excelente para manejar datos flexibles basados en documentos. Puedes almacenar embeddings vectoriales junto con otros datos del documento, de modo que puedes hacer búsquedas más contextuales y precisas. Esta flexibilidad te permite combinar búsquedas de similitud vectorial con filtrado de documentos.
ClickHouse está diseñado para consultas analíticas sobre datos estructurados. Admite búsqueda vectorial mediante SQL, donde las operaciones de distancia vectorial se tratan como cualquier otra función SQL. Así que puedes combinar fácilmente consultas vectoriales con filtrado y agregación.
Escalabilidad y rendimiento
MongoDB Atlas tiene Search Nodes que proporcionan infraestructura dedicada para cargas de trabajo de Atlas Search y Vector Search. Esto permite recursos de cómputo optimizados y escalado independiente de las necesidades de búsqueda, por lo que obtienes mejor rendimiento a escala.
ClickHouse es excelente para manejar conjuntos de datos de varios TB sin estar limitado por la memoria. Tiene una canalización de consultas completamente paralelizada, por lo que es eficiente para grandes conjuntos de datos vectoriales que deben procesarse en múltiples núcleos de CPU.
Flexibilidad y personalización
El modelo de documentos flexible de MongoDB te permite almacenar y consultar diferentes tipos de datos, incluidos embeddings vectoriales de hasta 4096 dimensiones. Puedes combinar fácilmente búsquedas de similitud vectorial con otros filtros de documentos.
ClickHouse ofrece flexibilidad a través de su interfaz SQL, donde puedes combinar operaciones vectoriales con consultas SQL estándar. También tiene opciones de compresión personalizables mediante codecs, por lo que puedes almacenar grandes conjuntos de datos de manera eficiente.
Integración y ecosistema
MongoDB Atlas Vector Search se integra con servicios y herramientas de IA populares. Admite modelos de embeddings de OpenAI y VoyageAI y funciona con frameworks de código abierto como LangChain y LlamaIndex para crear aplicaciones con Large Language Models (LLMs).
ClickHouse, al ser una base de datos analítica de propósito general, puede requerir trabajo adicional de integración para herramientas de IA específicas. Pero su interfaz SQL resulta familiar para muchos desarrolladores y analistas de datos.
Facilidad de uso
MongoDB Atlas es un servicio gestionado que puede simplificar la configuración y el mantenimiento. Su integración con el ecosistema más amplio de MongoDB facilita el trabajo a los equipos que ya están familiarizados con MongoDB.
ClickHouse tiene una curva de aprendizaje más pronunciada para quienes no están familiarizados con bases de datos OLAP o SQL. Pero para desarrolladores con dominio de SQL, su búsqueda vectorial es accesible mediante una sintaxis de consulta familiar.
Consideraciones de coste
MongoDB Atlas es un servicio totalmente gestionado que puede implicar costes operativos más altos, pero menor sobrecarga de mantenimiento.
ClickHouse, al ser de código abierto, tiene costes iniciales más bajos, pero puede requerir más experiencia interna para su implementación y gestión.
Características de seguridad
Tanto MongoDB Atlas como ClickHouse tienen características de seguridad sólidas. MongoDB Atlas cuenta con cifrado de extremo a extremo, control de acceso basado en roles y aislamiento de red. ClickHouse cuenta con cifrado de datos, control de acceso y mecanismos de autenticación.
Cuándo elegir cada uno
MongoDB Atlas Vector Search es la mejor opción cuando trabajas con estructuras de datos flexibles basadas en documentos y necesitas combinar la búsqueda vectorial con consultas tradicionales de documentos. Es particularmente adecuado para aplicaciones que requieren una integración fluida con servicios y herramientas de IA, como sistemas de recomendación, motores de búsqueda semántica o análisis de contenido impulsado por IA. Si ya usas MongoDB o necesitas un servicio gestionado que pueda manejar tanto tus operaciones habituales de base de datos como tus necesidades de búsqueda vectorial, MongoDB Atlas Vector Search es una solución única que puede simplificar tu stack tecnológico y reducir la sobrecarga operativa.
ClickHouse es la mejor opción cuando tienes conjuntos de datos masivos que requieren consultas complejas que combinan búsqueda vectorial con filtrado y agregación SQL. Es la opción para escenarios en los que tienes conjuntos de datos vectoriales de varios TB que son demasiado grandes para índices solo en memoria, especialmente cuando necesitas coincidencias exactas rápidas y paralelizadas. ClickHouse es excelente para casos de uso de búsqueda avanzada en análisis de datos donde necesitas consultar datos vectoriales junto con metadatos u otra información estructurada. Si tu equipo domina SQL y buscas una potente solución de código abierto que pueda manejar tanto la búsqueda vectorial como las cargas de trabajo OLAP tradicionales, ClickHouse es la respuesta.
Resumen
MongoDB Atlas Vector Search es mejor para la flexibilidad, la integración con IA y la facilidad de uso dentro del ecosistema MongoDB, un servicio gestionado que combina una base de datos de documentos con búsqueda vectorial. ClickHouse es mejor para manejar conjuntos de datos masivos, operaciones vectoriales potentes basadas en SQL y consultas analíticas de alto rendimiento. Tu elección entre estos debe estar determinada por tu caso de uso, tipos de datos y requisitos de rendimiento. Elige MongoDB Atlas si necesitas una solución flexible y lista para IA con servicios gestionados, y ClickHouse si tienes conjuntos de datos muy grandes que requieren consultas complejas que combinan búsqueda vectorial con SQL. En última instancia, se trata de alinear las fortalezas de la tecnología con las necesidades de tu proyecto y la experiencia de tu equipo.
Lee esto para obtener una visión general de MongoDB y ClickHouse, 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 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 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) 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 licenciado 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 funciones y rendimiento.
Descarga VectorDBBench desde su repositorio de GitHub para reproducir nuestros resultados de benchmark u obtener resultados de rendimiento con 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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