SingleStore 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 SingleStore 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 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, entre ellos:
- Bases de datos vectoriales diseñadas 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.
SingleStore es un sistema de gestión de bases de datos SQL relacional y distribuido, y ClickHouse es una base de datos de código abierto orientada a columnas. Ambos con búsqueda vectorial como complemento. Esta publicación compara sus capacidades de búsqueda vectorial.
SingleStore: Descripción general y tecnología principal
SingleStore ha hecho posible la búsqueda vectorial al incorporarla en la propia base de datos, por lo que no necesitas bases de datos vectoriales separadas en tu pila tecnológica. Los vectores pueden almacenarse en tablas de base de datos normales y buscarse con consultas SQL estándar. Por ejemplo, puedes buscar imágenes de productos similares mientras filtras por rango de precios o explorar embeddings de documentos mientras limitas los resultados a departamentos específicos. El sistema admite tanto la búsqueda semántica usando FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT y HNSW_PQ para el índice vectorial, como el producto punto y la distancia euclidiana para la coincidencia por similitud. Esto es muy útil para aplicaciones como sistemas de recomendación, reconocimiento de imágenes y chatbots de IA donde la coincidencia por similitud es rápida.
En esencia, SingleStore está diseñado para el rendimiento y la escala. La base de datos distribuye los datos entre múltiples nodos para que puedas gestionar operaciones de datos vectoriales a gran escala. A medida que tus datos crecen, simplemente puedes añadir más nodos y listo. El procesador de consultas puede combinar la búsqueda vectorial con operaciones SQL, por lo que no necesitas realizar múltiples consultas separadas. A diferencia de las bases de datos solo vectoriales, SingleStore te ofrece estas capacidades como parte de una base de datos completa, para que puedas crear funciones de IA sin gestionar múltiples sistemas ni lidiar con transferencias de datos complejas.
Para la indexación vectorial, SingleStore tiene dos opciones. La primera es la búsqueda exacta de k vecinos más cercanos (kNN), que encuentra el conjunto exacto de k vecinos más cercanos para un vector de consulta. Pero para conjuntos de datos muy grandes o alta concurrencia, SingleStore también admite la búsqueda de Vecino Más Cercano Aproximado (ANN) mediante indexación vectorial. La búsqueda ANN puede encontrar k vecinos cercanos mucho más rápido que la búsqueda kNN exacta, a veces por órdenes de magnitud. Hay una compensación entre velocidad y precisión: ANN es más rápido, pero puede no devolver el conjunto exacto de k vecinos más cercanos. Para aplicaciones con miles de millones de vectores que necesitan tiempos de respuesta interactivos y no requieren precisión absoluta, la búsqueda ANN es la opción adecuada.
La implementación técnica de los índices vectoriales en SingleStore tiene requisitos específicos. Estos índices solo pueden crearse en tablas columnstore y deben crearse en una sola columna que almacene los datos vectoriales. Actualmente, el sistema admite el formato Vector Type(dimensions[, F32]); F32 es el único tipo de elemento admitido. Este enfoque estructurado hace que SingleStore sea excelente para aplicaciones como la búsqueda semántica usando vectores de modelos de lenguaje grandes, la generación aumentada por recuperación (RAG) para generación de texto enfocada y la coincidencia de imágenes basada en incrustaciones vectoriales. Al combinar esto con funciones de bases de datos tradicionales, SingleStore permite a los desarrolladores crear aplicaciones de IA complejas usando sintaxis SQL, manteniendo al mismo tiempo el rendimiento y la escala.
ClickHouse: Descripción 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 pipeline de consultas completamente paralelizado, lo que le permite realizar operaciones de búsqueda vectorial rápidamente. Sus altos niveles de compresión, personalizables mediante codecs, permiten a ClickHouse almacenar y consultar grandes conjuntos de datos de manera efectiva. Una de sus fortalezas clave 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 mediante 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 donde los datos vectoriales deben consultarse junto con metadatos u otra información. Además, las funciones experimentales como los índices de Vecino Más Cercano Aproximado (ANN) ofrecen capacidades de coincidencia más rápidas, aunque aproximadas. ClickHouse también admite coincidencia exacta mediante un escaneo lineal de filas, y su procesamiento paralelizado 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 a través de múltiples núcleos de CPU. ClickHouse también es 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 destaca como una plataforma versátil para la búsqueda vectorial, particularmente 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. Si bien puede no estar tan especializado para conjuntos de datos pequeños y 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
SingleStore ofrece opciones de búsqueda tanto de vecinos más cercanos k exactos (kNN) como de vecinos más cercanos aproximados (ANN). El sistema admite múltiples tipos de índices, incluidos FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT y HNSW_PQ. Utiliza producto escalar y distancia euclidiana para la coincidencia por similitud.
ClickHouse adopta un enfoque diferente, centrándose principalmente en la coincidencia exacta mediante escaneo lineal con procesamiento paralelizado. Aunque ofrece índices ANN experimentales, su fortaleza radica en combinar operaciones vectoriales con funcionalidad SQL, tratando los cálculos de distancia vectorial como funciones SQL estándar.
Manejo de datos
SingleStore integra capacidades vectoriales directamente en su sistema de base de datos. Puedes almacenar vectores en tablas de base de datos regulares y consultarlos usando SQL estándar. Esto significa que puedes combinar búsquedas vectoriales con operaciones SQL tradicionales, como filtrar por rango de precios o limitar los resultados a categorías específicas, todo en una sola consulta.
ClickHouse sobresale en el manejo de consultas analíticas y grandes conjuntos de datos. Utiliza códecs de compresión personalizados para almacenar y consultar grandes conjuntos de datos de manera eficiente. El sistema puede procesar conjuntos de datos de varios TB sin restricciones de memoria, lo que lo hace particularmente sólido para escenarios en los que necesitas trabajar con datos vectoriales extensos junto con metadatos.
Escalabilidad y rendimiento
SingleStore utiliza una arquitectura distribuida en la que los datos se distribuyen entre múltiples nodos. El escalado se gestiona añadiendo más nodos a medida que crecen tus datos. El procesador de consultas del sistema puede combinar la búsqueda vectorial con operaciones SQL en una sola consulta, reduciendo la sobrecarga de múltiples consultas separadas.
ClickHouse logra un alto rendimiento mediante su canalización de consultas completamente paralelizada. Puede distribuir el procesamiento entre múltiples núcleos de CPU, lo que lo hace eficiente para operaciones vectoriales a gran escala. El diseño del sistema le permite manejar eficazmente conjuntos de datos de varios TB, incluso cuando los datos superan la memoria disponible.
Flexibilidad y personalización
SingleStore tiene requisitos técnicos específicos para los índices vectoriales. Deben crearse en tablas columnstore y solo pueden aplicarse a columnas individuales que almacenen datos vectoriales. Actualmente, el sistema admite el formato Vector Type(dimensions[, F32]), siendo F32 el único tipo de elemento compatible.
ClickHouse ofrece flexibilidad a través de sus capacidades SQL y su compatibilidad con códecs de compresión personalizados. Puedes realizar consultas complejas que combinen operaciones vectoriales con funciones SQL tradicionales, filtros y agregaciones. Esto lo hace particularmente útil para escenarios que requieren capacidades de consulta avanzadas.
Integración y ecosistema
SingleStore se posiciona como una solución de base de datos completa, eliminando la necesidad de bases de datos vectoriales separadas en tu pila tecnológica. Este enfoque integrado puede simplificar tu arquitectura y reducir la complejidad de la transferencia de datos.
ClickHouse, al ser de código abierto, se integra bien con herramientas y frameworks existentes basados en SQL. Su compatibilidad con SQL estándar significa que puedes utilizar herramientas y consultas familiares mientras añades capacidades de búsqueda vectorial a tus aplicaciones.
Facilidad de uso
SingleStore proporciona una interfaz SQL familiar para operaciones vectoriales, lo que la hace accesible para equipos con experiencia en SQL. El enfoque unificado significa que no necesitas aprender múltiples sistemas ni gestionar transferencias de datos complejas entre diferentes bases de datos.
ClickHouse aprovecha la sintaxis SQL estándar, lo que lo hace accesible para desarrolladores familiarizados con SQL. Sin embargo, su enfoque en consultas analíticas y procesamiento paralelo podría requerir aprendizaje adicional para equipos nuevos en bases de datos OLAP.
Cuándo elegir SingleStore
SingleStore es ideal para aplicaciones que necesitan combinar operaciones tradicionales de bases de datos con búsqueda vectorial en un solo sistema. Es excelente para sistemas de recomendación, chatbots de IA y reconocimiento de imágenes donde necesitas búsqueda de vecinos más cercanos tanto exacta como aproximada. El sistema es bueno para aplicaciones en las que estás desarrollando aplicaciones que necesitan operaciones vectoriales en tiempo real junto con consultas SQL regulares, por ejemplo, plataformas de comercio electrónico que combinan búsqueda de similitud de productos con gestión de inventario o sistemas de recomendación de contenido que tienen en cuenta los metadatos de usuario.
Cuándo elegir ClickHouse
ClickHouse es ideal cuando tu caso de uso principal son cargas de trabajo analíticas sobre datos vectoriales a gran escala, especialmente cuando necesitas procesar conjuntos de datos de varios TB. Es la mejor opción para aplicaciones que necesitan consultas analíticas complejas que combinan operaciones vectoriales con mucho filtrado y agregación de metadatos. ClickHouse es bueno para escenarios en los que necesitas paralelizar operaciones vectoriales en varios núcleos de CPU, por lo que es excelente para plataformas de análisis de datos a gran escala, sistemas de análisis de registros con componentes vectoriales o aplicaciones de investigación que trabajan con conjuntos de datos masivos.
Conclusión
SingleStore y ClickHouse son buenos para aplicaciones de búsqueda vectorial. SingleStore es excelente para una solución de base de datos unificada con opciones de búsqueda vectorial, múltiples tipos de índices y funciones tradicionales de bases de datos. ClickHouse es excelente para procesamiento paralelo, conjuntos de datos masivos y funciones analíticas basadas en SQL. Tu elección entre estos debe guiarse por tus requisitos específicos en torno a la escala de datos, la complejidad de las consultas y las necesidades de integración. Pregúntate si necesitas operaciones vectoriales en tiempo real con funciones tradicionales de bases de datos (SingleStore) o procesamiento analítico de alto rendimiento de datos vectoriales a gran escala (ClickHouse) para tomar la decisión correcta para tu caso de uso.
Lee esto para obtener una visión general de SingleStore 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 la comparación de bases de datos vectoriales. Al final, realizar benchmarks exhaustivos 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) utilizando 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 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 VectorDBBench Leaderboard.
Lee los siguientes blogs para obtener más información sobre la evaluación de bases de datos vectoriales.
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