Redis vs ClickHouse: Cómo elegir la base de datos vectorial adecuada para tus necesidades
A medida que avanzan la IA y las tecnologías basadas en datos, seleccionar una base de datos vectorial adecuada para tu aplicación es cada vez más importante. Redis y ClickHouse son dos opciones en este ámbito. Este artículo compara estas tecnologías para ayudarte a tomar una decisión informada para tu proyecto.
¿Qué es una base de datos vectorial?
Antes de comparar Redis 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 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 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 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) y Weaviate
- 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.
Redis es una base de datos en memoria 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.
Redis: Descripción general y tecnología principal
Redis era conocido originalmente por su almacenamiento de datos en memoria y ha añadido capacidades de búsqueda vectorial a través de Redis Vector Library, que ahora forma parte de Redis Stack. Esto permite a Redis realizar búsquedas de similitud vectorial manteniendo su velocidad y rendimiento.
La búsqueda vectorial en Redis se basa en su infraestructura existente, utilizando procesamiento en memoria para una ejecución rápida de consultas. Redis utiliza algoritmos FLAT y HNSW (Hierarchical Navigable Small World) para la búsqueda aproximada del vecino más cercano, lo que permite una búsqueda rápida y precisa en espacios vectoriales de alta dimensión.
Una de las principales fortalezas de la búsqueda vectorial de Redis es que puede combinar la búsqueda de similitud vectorial con el filtrado tradicional sobre otros atributos. Esta búsqueda híbrida permite a los desarrolladores crear consultas complejas que consideran tanto la similitud semántica como criterios específicos de metadatos, por lo que es versátil para muchas aplicaciones impulsadas por IA.
La Biblioteca Vectorial de Redis proporciona una interfaz sencilla para que los desarrolladores trabajen con datos vectoriales en Redis. Tiene características como diseño de esquemas flexible, consultas vectoriales personalizadas y extensiones para tareas relacionadas con LLM, como almacenamiento en caché semántico y gestión de sesiones. Esto facilita a los ingenieros de IA/ML y a los científicos de datos integrar Redis en su flujo de trabajo de IA, especialmente para el procesamiento y la recuperación de datos en tiempo real.
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 una 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 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 cuenta con índices experimentales de Vecinos más Cercanos Aproximados (ANN) para coincidencias más rápidas (pero aproximadas). Y coincidencias exactas mediante escaneo lineal de filas con procesamiento paralelo para mayor 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 deben procesarse en paralelo en 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 la 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 pequeños conjuntos de datos 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: elegir entre Redis y ClickHouse para búsqueda vectorial
Al elegir una herramienta de búsqueda vectorial, conocer las diferencias entre Redis y ClickHouse te ayudará a tomar una decisión informada. Ambas tienen búsqueda vectorial, pero con diferentes características y casos de uso. Comparémoslas en varias áreas clave:
Método de búsqueda
Redis utiliza algoritmos FLAT y HNSW (Hierarchical Navigable Small World) para la búsqueda aproximada de vecinos más cercanos. Esto permite una búsqueda rápida y precisa en espacios vectoriales de alta dimensión. Redis es excelente combinando la búsqueda por similitud vectorial con el filtrado tradicional sobre otros atributos, por lo que puedes hacer consultas complejas que consideren tanto la similitud semántica como metadatos específicos.
ClickHouse ofrece búsqueda vectorial mediante SQL, donde las operaciones de distancia vectorial se tratan como cualquier otra función SQL. Admite coincidencias exactas mediante escaneos lineales e índices experimentales de Vecinos más Cercanos Aproximados (ANN) para coincidencias más rápidas, pero aproximadas.
Datos
Redis es un almacenamiento de datos en memoria y se ha ampliado para incluir búsqueda vectorial. Esto permite una ejecución de consultas muy rápida, adecuada para aplicaciones en tiempo real que necesitan baja latencia.
ClickHouse es una base de datos OLAP para análisis en tiempo real con soporte completo para SQL. Puede manejar datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. ClickHouse es bueno gestionando y consultando grandes conjuntos de datos, incluso aquellos que no caben en memoria, gracias al almacenamiento columnar y la compresión.
Escalabilidad y rendimiento
Redis es rápido para operaciones en memoria y puede escalar horizontalmente mediante clustering. La búsqueda vectorial también es rápida, por lo que es buena para aplicaciones que necesitan tiempos de respuesta rápidos en conjuntos de datos que caben en memoria.
ClickHouse es bueno para conjuntos de datos a gran escala. Realiza procesamiento de consultas totalmente paralelizado, por lo que puede manejar conjuntos de datos de varios TB. Esto hace que ClickHouse sea bueno para escenarios con conjuntos de datos vectoriales masivos que exceden la memoria.
Flexibilidad y personalización
Redis tiene un diseño de esquema flexible y consultas vectoriales personalizadas mediante su Vector Library. También tiene extensiones para tareas relacionadas con LLM, como caché semántica y gestión de sesiones, por lo que es adaptable a varios flujos de trabajo de IA/ML.
ClickHouse tiene flexibilidad mediante su interfaz SQL, donde puedes combinar operaciones vectoriales con operaciones de base de datos tradicionales sin problemas. Este enfoque basado en SQL te da muchas opciones de personalización para consultas complejas que involucran tanto datos vectoriales como metadatos.
Integración y ecosistema
Redis tiene un gran ecosistema y se integra bien con muchas herramientas y frameworks, especialmente en escenarios de procesamiento de datos en tiempo real y caché. Es simple y ampliamente utilizado, por lo que es una opción popular para muchas pilas de desarrollo.
ClickHouse es menos popular que Redis, pero tiene buenas capacidades de integración, especialmente en entornos de análisis de datos. Su soporte para SQL facilita la integración con pipelines de datos existentes y herramientas de BI.
Facilidad de uso
Redis es simple y fácil de configurar. Redis Vector Library tiene una interfaz simple para trabajar con datos vectoriales, lo cual es bueno para desarrolladores que ya están familiarizados con Redis.
ClickHouse tiene una curva de aprendizaje más pronunciada, especialmente para quienes son nuevos en bases de datos columnares o consultas SQL complejas. Pero para equipos con experiencia en SQL, ClickHouse es potente y fácil de usar.
Coste
Redis, al estar en memoria, puede ser más caro cuando se trabaja con grandes conjuntos de datos que requieren mucha RAM. Pero para conjuntos de datos pequeños puede ser rentable debido a su rendimiento y simplicidad.
ClickHouse puede ser más rentable para grandes conjuntos de datos, ya que no requiere que todos los datos estén en memoria. Su compresión y almacenamiento basado en disco pueden llevar a un menor coste de hardware en escenarios de big data.
Seguridad
Tanto Redis como ClickHouse tienen funciones de seguridad como cifrado, autenticación y control de acceso. Redis tiene estas funciones listas para usar, mientras que el modelo de seguridad de ClickHouse es más flexible y puede integrarse con sistemas de seguridad externos.
Cuándo elegir cada tecnología
Cuándo usar Redis
Usa Redis cuando necesites búsqueda vectorial en tiempo real y de baja latencia en conjuntos de datos que caben en memoria. Es perfecto para escenarios en los que necesitas combinar búsqueda de similitud vectorial con filtrado por atributos, como sistemas de recomendación de contenido, detección de fraude en tiempo real o búsqueda personalizada en plataformas de comercio electrónico. Redis es excelente en casos de uso en los que necesitas tiempos de respuesta rápidos y puedes aprovechar el procesamiento en memoria, por lo que es bueno para aplicaciones impulsadas por IA que necesitan operaciones vectoriales junto con otra manipulación de datos.
Cuándo usar ClickHouse
Usa ClickHouse cuando tengas conjuntos de datos vectoriales muy grandes que exceden la memoria o necesites realizar consultas analíticas complejas que combinen búsqueda vectorial con operaciones SQL. Es bueno para escenarios como análisis de logs a gran escala con búsqueda semántica, pipelines de aprendizaje automático intensivos en datos o plataformas de análisis avanzadas que necesitan operaciones vectoriales sobre datos históricos. ClickHouse es excelente en casos de uso en los que necesitas procesar y analizar cantidades masivas de datos vectoriales junto con datos estructurados, especialmente cuando puedes aprovechar el procesamiento paralelo de consultas para obtener rendimiento en conjuntos de datos de varios TB.
Conclusión
Redis es rápido en memoria, por lo que es excelente para la búsqueda vectorial en tiempo real con conjuntos de datos más pequeños. Es simple, tiene un ecosistema rico y capacidades de búsqueda híbrida. ClickHouse es bueno para conjuntos de datos vectoriales muy grandes con almacenamiento columnar e integración SQL, por lo que es adecuado para consultas analíticas complejas a escala masiva. Elige entre Redis y ClickHouse según tu caso de uso, considerando el volumen de datos, la complejidad de las consultas, el tiempo de respuesta y los requisitos de integración. Redis es para escenarios críticos en velocidad que caben en memoria, y ClickHouse es para análisis de datos a gran escala con componentes de búsqueda vectorial.
Si bien este artículo proporciona una visión general de Redis y ClickHouse, es clave evaluar estas bases de datos según 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 benchmarking exhaustivo 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 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 el Leaderboard de VectorDBBench.
Lee los siguientes blogs para obtener más información sobre la evaluación de bases de datos vectoriales.
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