OpenSearch vs ClickHouse: Cómo seleccionar la base de datos adecuada para aplicaciones de GenAI
A medida que evolucionan las aplicaciones impulsadas por IA, 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: OpenSearch vs ClickHouse. 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 los desarrolladores e ingenieros una comparación clara, que ayude en la decisión de qué base de datos se alinea mejor con sus requisitos específicos.
¿Qué es una base de datos vectorial?
Antes de comparar OpenSearch y 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, 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 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, incluidos:
- Bases de datos vectoriales diseñadas específicamente como Milvus, Zilliz Cloud (Milvus completamente 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.
Tanto OpenSearch como ClickHouse son bases de datos tradicionales que han evolucionado para incluir capacidades de búsqueda vectorial como complemento.
¿Qué es OpenSearch? Una visión general
OpenSearch es un conjunto robusto de búsqueda y análisis de código abierto que gestiona una amplia variedad de tipos de datos, desde datos estructurados y semiestructurados hasta no estructurados. Lanzado en 2021 como una bifurcación impulsada por la comunidad de Elasticsearch y Kibana, este conjunto OpenSearch incluye el almacén de datos y motor de búsqueda OpenSearch, OpenSearch Dashboards para visualización avanzada de datos y Data Prepper para una recopilación eficiente de datos del lado del servidor.
Construido sobre la sólida base de Apache Lucene, OpenSearch permite búsquedas de texto completo (búsqueda por palabras clave) altamente escalables y eficientes, lo que lo hace ideal para manejar grandes conjuntos de datos. Con sus versiones más recientes, OpenSearch ha ampliado significativamente sus capacidades de búsqueda para incluir búsqueda vectorial mediante plugins adicionales, lo cual es esencial para crear aplicaciones impulsadas por IA. OpenSearch ahora admite una variedad de métodos de búsqueda impulsados por aprendizaje automático, incluidas búsquedas léxicas tradicionales, k vecinos más cercanos (k-NN), búsqueda semántica, búsqueda multimodal, búsqueda neuronal dispersa y modelos de búsqueda híbrida. Estas mejoras integran modelos neuronales directamente en el marco de búsqueda, lo que permite la generación de embeddings sobre la marcha y la búsqueda en el punto de ingesta de datos. Esta integración no solo simplifica los procesos, sino que también mejora notablemente la relevancia y la eficiencia de la búsqueda.
Las actualizaciones recientes han avanzado aún más la funcionalidad de OpenSearch, introduciendo características como la búsqueda vectorial optimizada para disco, cuantización binaria y codificación de vectores de bytes en búsquedas k-NN. Estas incorporaciones, junto con mejoras en el procesamiento de tareas de aprendizaje automático y el rendimiento de las consultas de búsqueda, reafirman a OpenSearch como una herramienta de vanguardia para desarrolladores y empresas que buscan aprovechar plenamente sus datos. Respaldado por una comunidad dinámica y colaborativa, OpenSearch continúa evolucionando, ofreciendo una plataforma de búsqueda y análisis integral, escalable y adaptable que se destaca como una de las mejores opciones para desarrolladores que necesitan capacidades de búsqueda avanzadas en sus aplicaciones.
¿Qué es ClickHouse? Una visión general
ClickHouse es una base de datos OLAP de código abierto para análisis en tiempo real con soporte completo para SQL y procesamiento rápido de consultas. Es excelente para consultas analíticas gracias a su canalización de consultas totalmente paralelizada y puede realizar búsquedas vectoriales rápidamente. Tiene una 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 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 tiene 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 mayor velocidad y eficiencia.
ClickHouse es excelente para la búsqueda vectorial cuando necesitas combinar la coincidencia vectorial con filtrado o agregación de metadatos. Especialmente para conjuntos de datos vectoriales muy grandes que deben 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, por lo que está dirigido a 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 la 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.
Comparación entre OpenSearch y ClickHouse: diferencias clave para GenAI
Metodología de búsqueda
OpenSearch: Construido sobre Apache Lucene, OpenSearch ha avanzado significativamente sus capacidades de búsqueda, incluyendo ahora búsqueda vectorial con soporte para varios métodos impulsados por aprendizaje automático, como vecinos más cercanos k (k-NN), búsqueda semántica y modelos de búsqueda híbrida. Estas funciones permiten la integración directa de modelos neuronales para la generación dinámica de embeddings, mejorando tanto la eficiencia como la relevancia de las operaciones de búsqueda.
ClickHouse: ClickHouse ha integrado capacidades de búsqueda vectorial en su motor SQL, admitiendo operaciones de distancia vectorial como funciones SQL. Esto permite consultar eficientemente datos vectoriales junto con consultas SQL tradicionales, incluyendo filtrado y agregación de metadatos. ClickHouse también ofrece capacidades de coincidencia aproximada y exacta para datos vectoriales, optimizadas mediante procesamiento paralelo para gestionar grandes conjuntos de datos de manera eficiente.
Manejo de datos
OpenSearch: Gestiona un amplio espectro de tipos de datos, incluyendo datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. Las actualizaciones recientes con búsqueda vectorial optimizada para disco y mejoras en la codificación de vectores de bytes han reforzado su capacidad para manejar conjuntos de datos grandes y complejos, particularmente en aplicaciones impulsadas por IA.
ClickHouse: Principalmente optimizado para OLAP con un modelo de datos columnar, ClickHouse ahora también maneja grandes conjuntos de datos vectoriales de manera efectiva, admitiendo alta compresión y procesamiento de datos paralelizado. Es hábil para gestionar grandes volúmenes de datos sin estar limitado por la memoria, lo que lo hace adecuado para consultas analíticas extensas.
Escalabilidad y rendimiento
OpenSearch: Altamente escalable, aprovecha su base Lucene para realizar búsquedas eficientes de texto completo y vectoriales en grandes conjuntos de datos. La plataforma está diseñada para escalar horizontalmente, mejorando su capacidad para manejar el crecimiento del volumen de datos sin problemas.
ClickHouse: Conocido por su capacidad para procesar consultas rápidamente gracias a su canalización de consultas completamente paralelizada, ClickHouse sobresale en escalabilidad, particularmente para análisis en tiempo real sobre conjuntos de datos de varios terabytes. Su arquitectura le permite ejecutar consultas rápidamente en conjuntos de datos grandes y complejos.
Flexibilidad y personalización
OpenSearch: Proporciona una amplia flexibilidad en el modelado y la consulta de datos, respaldada por un amplio conjunto de APIs y plugins. Las mejoras recientes en las capacidades de búsqueda permiten un alto grado de personalización, adaptándose a necesidades de aplicaciones diversas y en evolución.
ClickHouse: Aunque ofrece sólido soporte SQL y opciones de personalización mediante funciones SQL para búsqueda vectorial, la flexibilidad de ClickHouse está más centrada en capacidades analíticas que en la búsqueda de texto. Su enfoque centrado en SQL proporciona herramientas familiares para quienes tienen experiencia en SQL, permitiendo consultas complejas combinadas con operaciones vectoriales.
Integración y ecosistema
OpenSearch: Mantiene un sólido ecosistema de integración, compatible con una variedad de herramientas de recopilación, procesamiento y visualización de datos. Este ecosistema está respaldado por una comunidad dinámica y colaborativa que contribuye a su evolución continua.
ClickHouse: También cuenta con importantes capacidades de integración, particularmente con herramientas que admiten análisis y almacenamiento de datos. Su capacidad para manejar consultas SQL permite una integración sencilla con sistemas y flujos de trabajo existentes basados en SQL.
Facilidad de uso
OpenSearch: A pesar de sus capacidades sofisticadas, OpenSearch mantiene una curva de aprendizaje manejable, respaldada por documentación completa y una comunidad de apoyo que facilita la configuración y el mantenimiento.
ClickHouse: ClickHouse requiere familiaridad con SQL avanzado y optimización de bases de datos, lo que potencialmente presenta una curva de aprendizaje más pronunciada. Sin embargo, su documentación detallada y su comunidad activa brindan un apoyo valioso para los nuevos usuarios.
Consideraciones de costos
OpenSearch: Como solución de código abierto, OpenSearch puede ser rentable si se autogestiona. Sin embargo, los costos operativos, especialmente para implementaciones grandes, pueden ser significativos. Los servicios gestionados como Amazon OpenSearch Service son convenientes, pero aumentan el costo.
ClickHouse: Las altas tasas de compresión de datos y las capacidades de procesamiento eficiente de ClickHouse lo convierten en una opción rentable para el análisis de datos a gran escala. Aunque ofrece ventajas de costo, especialmente al manejar grandes conjuntos de datos, los servicios gestionados y las funciones premium pueden aumentar los costos generales.
Funciones de seguridad
OpenSearch: Ofrece funciones de seguridad robustas, incluidas cifrado, control de acceso basado en roles y registro de auditoría, lo que garantiza una seguridad integral para los datos en tránsito y en reposo.
ClickHouse: Proporciona funciones de seguridad esenciales, como cifrado SSL/TLS y control de acceso basado en roles. Es posible que se requieran medidas de seguridad adicionales para igualar las funciones de seguridad integrales ofrecidas por OpenSearch.
Cuándo elegir OpenSearch y ClickHouse para GenAI
Elija OpenSearch para búsqueda vectorial cuando:
- Necesidades de búsqueda integrada: Desea combinar la búsqueda vectorial con capacidades tradicionales de búsqueda de texto completo. OpenSearch admite una variedad de metodologías de búsqueda, incluidos vecinos más cercanos (k-NN), búsqueda semántica y modelos híbridos, lo que permite escenarios de búsqueda sofisticados.
- Búsqueda y análisis en tiempo real: Necesita la capacidad de realizar búsquedas vectoriales en tiempo real y, al mismo tiempo, requiere capacidades de análisis y visualización de datos. OpenSearch puede manejar el procesamiento de datos en tiempo real y ofrece herramientas para la visualización inmediata de datos y la obtención de información.
- Mejoras de aprendizaje automático: Su aplicación se beneficia de modelos de aprendizaje automático que mejoran la precisión y la relevancia de la búsqueda, especialmente cuando trabaja con tipos de datos complejos o requiere la generación de embeddings sobre la marcha.
Elija ClickHouse para búsqueda vectorial cuando:
- Análisis de alto rendimiento: Requiere consultas rápidas y eficientes sobre conjuntos de datos muy grandes, especialmente cuando necesita combinar la coincidencia vectorial con filtrado y agregación de datos detallados basados en SQL.
- Manejo de conjuntos de datos masivos: Sus operaciones de búsqueda vectorial necesitan escalar a grandes volúmenes de datos sin comprometer el rendimiento. ClickHouse está optimizado para manejar conjuntos de datos de varios terabytes de manera eficiente, lo que lo hace ideal para cargas de trabajo analíticas intensivas.
- Operaciones vectoriales basadas en SQL: Prefiere usar SQL para operaciones de búsqueda vectorial, integrando cálculos de distancia vectorial directamente en consultas SQL. Esto es particularmente útil cuando su búsqueda vectorial debe combinarse con consultas SQL complejas que involucran grandes conjuntos de datos.
¿Cuándo elegir una base de datos vectorial especializada?
Aunque OpenSearch y ClickHouse ofrecen capacidades de búsqueda vectorial mediante una extensión, no están optimizados para tareas de búsqueda vectorial a gran escala y de alto rendimiento. Si tu aplicación depende de búsquedas de similitud rápidas y precisas sobre millones o miles de millones de vectores de alta dimensionalidad, como en reconocimiento de imágenes, recomendaciones de comercio electrónico o tareas de NLP, las bases de datos vectoriales especializadas como Milvus y Zilliz Cloud (Milvus gestionado) son una mejor opción. Estas bases de datos están diseñadas para manejar datos vectoriales a escala, utilizando algoritmos avanzados de Approximate Nearest Neighbor (ANN) (por ejemplo, HNSW, IVF ) y ofreciendo funciones avanzadas como búsqueda híbrida (incluida la búsqueda híbrida dispersa y densa, búsqueda multimodal, búsqueda vectorial con filtrado de metadatos y búsqueda híbrida densa y de texto completo), ingesta en tiempo real y escalabilidad distribuida para un alto rendimiento en entornos dinámicos.
Por otro lado, los sistemas de propósito general comoOpenSearch y ClickHouse son adecuados cuando la búsqueda vectorial no es el enfoque principal, y estás manejando datos estructurados o semiestructurados con conjuntos de datos vectoriales más pequeños o requisitos de rendimiento moderados. Si ya utilizas estos sistemas y quieres evitar la sobrecarga de introducir nueva infraestructura, los plugins de búsqueda vectorial pueden ampliar sus capacidades y proporcionar una solución rentable para tareas de búsqueda vectorial más simples y de menor escala.
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 diseñada para usuarios que requieren sistemas de almacenamiento y recuperación de datos de alto rendimiento, particularmente bases de datos vectoriales. Esta herramienta permite a los usuarios probar y comparar el rendimiento de diferentes sistemas de bases de datos vectoriales como Milvus y Zilliz Cloud (Milvus gestionado) usando sus propios conjuntos de datos, y determinar cuál es el más adecuado para sus casos de uso. Usando VectorDBBench, los usuarios pueden tomar decisiones informadas basadas en el rendimiento real de la base de datos vectorial en lugar de depender de afirmaciones de marketing o evidencia anecdótica.
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 la tabla de clasificación de VectorDBBench.
Lee los siguientes blogs para obtener más información sobre la evaluación de bases de datos vectoriales.
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