pgvector 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 pgvector 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 los productos. Al permitir búsquedas por 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 grandes modelos de lenguaje (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 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.
pgvector es una base de datos tradicional y ClickHouse es una base de datos orientada a columnas de código abierto. Ambas tienen capacidades de búsqueda vectorial como complemento. Esta publicación compara sus capacidades de búsqueda vectorial.
pgvector: descripción general y tecnología principal
pgvector es una extensión para PostgreSQL que añade soporte para operaciones vectoriales. Permite a los usuarios almacenar y consultar embeddings vectoriales directamente dentro de su base de datos PostgreSQL, proporcionando capacidades de búsqueda por similitud vectorial sin necesidad de una base de datos vectorial separada.
Las características clave de pgvector incluyen:
- Soporte para búsqueda exacta y aproximada de vecinos más cercanos
- Integración con los mecanismos de indexación de PostgreSQL
- Capacidad para realizar operaciones vectoriales como suma y resta
- Soporte para varias métricas de distancia (euclidiana, coseno, producto interno)
pgvector, de forma predeterminada, emplea la búsqueda exacta de vecinos más cercanos, lo que garantiza una recuperación perfecta, pero puede ser más lenta para conjuntos de datos grandes. Para optimizar el rendimiento, pgvector ofrece la opción de crear índices para la búsqueda aproximada de vecinos más cercanos. Este enfoque intercambia algo de precisión por una velocidad significativamente mejorada, lo que a menudo es una compensación que vale la pena en muchas aplicaciones del mundo real.
Es importante tener en cuenta que añadir un índice aproximado puede cambiar los resultados de tus consultas. Esto es diferente de los índices de base de datos típicos, que no afectan los resultados reales devueltos. Los dos tipos de índices aproximados compatibles con pgvector son:
- HNSW (Hierarchical Navigable Small World): Introducido en la versión 0.5.0 de pgvector, HNSW es conocido por su alto rendimiento y la calidad de sus resultados. Construye una estructura de grafo multicapa que permite un recorrido rápido durante las búsquedas.
- IVFFlat (Inverted File Flat): Este método divide el espacio vectorial en clústeres. Durante una búsqueda, primero identifica los clústeres más relevantes y luego realiza una búsqueda exacta dentro de esos clústeres. Esto puede acelerar significativamente las búsquedas en grandes conjuntos de datos.
La elección entre estos tipos de índices depende de tu caso de uso específico, considerando factores como el tamaño del conjunto de datos, la velocidad de consulta requerida y el equilibrio aceptable en precisión. HNSW generalmente ofrece mejor rendimiento, pero puede usar más memoria, mientras que IVFFlat puede ser más eficiente en memoria, pero podría ser ligeramente más lento o menos preciso en algunos casos.
Al implementar pgvector en tu proyecto, intenta experimentar con ambos tipos de índices y sus parámetros para encontrar la configuración óptima para tus necesidades específicas. Este proceso de ajuste fino puede afectar el rendimiento y la precisión de tus operaciones de búsqueda vectorial.
¿Quieres aprender cómo empezar a usar pgvector? ¡Consulta este tutorial!
ClickHouse: Descripción general y núcleo
ClickHouse es una base de datos OLAP de código abierto para análisis en tiempo real con compatibilidad completa con SQL y procesamiento rápido de consultas. Es excelente para consultas analíticas gracias a su canalización de consultas completamente paralelizada y puede realizar búsquedas vectoriales 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 datos vectoriales. También admite filtrado y agregación en metadatos, por lo que puedes consultar vectores y sus metadatos.
ClickHouse tiene funcionalidad de búsqueda vectorial mediante 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 de 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 a través de múltiples núcleos de CPU. ClickHouse también es bueno cuando necesitas compatibilidad con 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 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 la búsqueda vectorial con filtrado y agregación basados en SQL. No es tan bueno 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.
pgvector vs ClickHouse para búsqueda vectorial: ¿Cuál es la diferencia?
Al elegir entre pgvector y ClickHouse para búsqueda vectorial, considera:
Metodología de búsqueda
pgvector admite búsqueda exacta y aproximada de vecinos más cercanos. Tiene indexación HNSW e IVFFlat para búsqueda aproximada y varias métricas de distancia (euclidiana, coseno, producto interno). ClickHouse tiene búsqueda vectorial mediante funciones SQL. Coincidencia exacta con procesamiento paralelo y ANN experimentales.
pgvector amplía PostgreSQL para operaciones vectoriales, almacena embeddings vectoriales en la base de datos PostgreSQL. ClickHouse maneja datos estructurados y semiestructurados, combina la búsqueda vectorial con el filtrado de metadatos y la agregación.
Escalabilidad y rendimiento
La búsqueda exacta de pgvector puede ser más lenta para conjuntos de datos grandes, pero su indexación aproximada es más rápida para conjuntos de datos grandes. ClickHouse está diseñado para conjuntos de datos de varios TB y tiene una canalización de consultas totalmente paralelizada. No está limitado por memoria y puede manejar grandes datos vectoriales.
Flexibilidad y personalización
pgvector se integra con las funciones existentes de PostgreSQL y tiene operaciones vectoriales como suma y resta. ClickHouse tiene soporte completo de SQL y puede combinar la coincidencia vectorial con operaciones SQL normales.
Integración y ecosistema
pgvector se integra con el ecosistema de PostgreSQL, bueno para proyectos que ya usan PostgreSQL. ClickHouse es una base de datos OLAP independiente, buena para proyectos que necesitan análisis en tiempo real junto con búsqueda vectorial.
Facilidad de uso
pgvector es familiar si ya usas PostgreSQL, pero requiere comprender las operaciones vectoriales y las opciones de indexación. ClickHouse usa sintaxis SQL para operaciones vectoriales, pero tiene una curva de aprendizaje más pronunciada si eres nuevo en las bases de datos OLAP.
Coste
pgvector puede usar la infraestructura existente de PostgreSQL, puede ahorrar costes si ya usas PostgreSQL. ClickHouse requiere infraestructura separada, pero puede ahorrar costes de almacenamiento debido a su alta compresión.
Seguridad
pgvector hereda las funciones de seguridad de PostgreSQL y se beneficia del ecosistema de seguridad de PostgreSQL. ClickHouse tiene funciones de seguridad integradas, pero requiere configuración adicional para seguridad de nivel empresarial.
Cuándo usar cada uno
pgvector es la opción adecuada cuando ya usas PostgreSQL y quieres añadir búsqueda vectorial a tu configuración de base de datos relacional existente. Es perfecto para proyectos que necesitan integrar operaciones vectoriales con datos relacionales, especialmente con conjuntos de datos de tamaño moderado. pgvector es excelente cuando necesitas un control preciso sobre las operaciones vectoriales y quieres aprovechar el ecosistema y las funciones de PostgreSQL.
ClickHouse es la mejor opción para conjuntos de datos vectoriales muy grandes, especialmente cuando necesitas combinar la búsqueda vectorial con SQL complejo y análisis en tiempo real. Es lo mejor para proyectos con conjuntos de datos de varios terabytes que necesitan procesamiento analítico de alto rendimiento y búsqueda vectorial. ClickHouse es especialmente útil cuando necesitas buscar vectores con amplio filtrado de metadatos y agregación.
Resumen
pgvector es excelente para la búsqueda vectorial con PostgreSQL, un terreno familiar para los usuarios de PostgreSQL e integración fluida con datos relacionales. ClickHouse es excelente para conjuntos de datos enormes, búsqueda vectorial de alto rendimiento y capacidades analíticas. Elige entre estos en función de tu caso de uso, tamaño de datos, infraestructura existente y si necesitas combinar la búsqueda vectorial con consultas complejas. Usa pgvector para proyectos basados en PostgreSQL con datos moderados y ClickHouse para grandes cargas de trabajo analíticas con búsqueda vectorial.
Aunque este artículo proporciona una visión general de pgvector y ClickHouse, es clave evaluar estas bases de datos en función de tu caso de uso específico. Una herramienta que puede ayudar en este proceso es VectorDBBench, una herramienta de benchmarking de código abierto diseñada para comparar el rendimiento de bases de datos vectoriales. En última instancia, realizar benchmarks exhaustivos con conjuntos de datos y patrones de consulta específicos será esencial para tomar una decisión informada entre estos dos enfoques potentes, aunque distintos, 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 diseñada para usuarios que requieren sistemas de almacenamiento y recuperación de datos de alto rendimiento, en particular 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 (el Milvus administrado) utilizando sus propios conjuntos de datos y determinar el más adecuado para sus casos de uso. Con 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 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.
Descargue VectorDBBench desde su repositorio de GitHub para reproducir nuestros resultados de benchmark u obtener resultados de rendimiento en sus propios conjuntos de datos.
Eche un vistazo rápido al rendimiento de las bases de datos vectoriales principales en el Leaderboard de VectorDBBench.
Lea los siguientes blogs para obtener más información sobre la evaluación de bases de datos vectoriales.
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