Vespa 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 Vespa 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 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 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.
Vespa es una base de datos vectorial diseñada específicamente. ClickHouse es una base de datos de código abierto orientada a columnas con capacidades de búsqueda vectorial como complemento. Esta publicación compara sus capacidades de búsqueda vectorial.
Vespa: descripción general y tecnología principal
Vespa es un potente motor de búsqueda y base de datos vectorial que puede manejar múltiples tipos de búsquedas al mismo tiempo. Es excelente en búsqueda vectorial, búsqueda de texto y búsqueda a través de datos estructurados. Esto significa que puedes usarlo para encontrar elementos similares (como imágenes o productos), buscar palabras específicas en texto y filtrar resultados según aspectos como fechas o números, todo de una sola vez. Vespa es flexible y puede trabajar con diferentes tipos de datos, desde números simples hasta estructuras complejas.
Una de las características destacadas de Vespa es su capacidad para realizar búsquedas vectoriales. Puedes agregar cualquier número de campos vectoriales a tus documentos, y Vespa buscará en ellos rápidamente. Incluso puede manejar tipos especiales de vectores llamados tensores, que son útiles para representar cosas como embeddings de documentos de varias partes. Vespa es inteligente en cuanto a cómo almacena y busca estos vectores, por lo que puede manejar cantidades realmente grandes de datos sin ralentizarse.
Vespa está diseñado para ser súper rápido y eficiente. Utiliza su propio motor especial escrito en C++ para gestionar la memoria y realizar búsquedas, lo que le ayuda a funcionar bien incluso al tratar con consultas complejas y muchos datos. Está diseñado para seguir funcionando sin problemas incluso cuando agregas nuevos datos o manejas muchas búsquedas al mismo tiempo. Esto lo hace excelente para aplicaciones grandes y reales que necesitan manejar mucho tráfico y datos.
Otra cosa interesante de Vespa es que puede escalar automáticamente para manejar más datos o tráfico. Puedes añadir más computadoras a tu configuración de Vespa, y automáticamente distribuirá el trabajo entre ellas. Esto significa que tu sistema de búsqueda puede crecer a medida que crecen tus necesidades, sin que tengas que realizar una configuración complicada. Vespa incluso puede ajustarse automáticamente para manejar cambios en la cantidad de datos o tráfico que tienes, lo que puede ayudar a ahorrar costos. Esto lo convierte en una gran opción para empresas que necesitan un sistema de búsqueda que pueda crecer con ellas con el tiempo.
ClickHouse: Descripción general y tecnología central
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 debido a su canalización de consultas completamente paralelizada y puede realizar búsquedas vectoriales rápidamente. Tiene una alta compresión (personalizable mediante codecs), 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, así 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 el filtrado y la 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 Approximate Nearest Neighbour (ANN) para coincidencias más rápidas (pero aproximadas). Y coincidencias exactas 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 deben procesarse en paralelo en múltiples núcleos de CPU. ClickHouse también es bueno cuando necesitas soporte para 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 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 incluyendo metadatos, así que es excelente para desarrolladores que conocen SQL y necesitan búsqueda vectorial rápida.
Diferencias clave
Elegir la solución de búsqueda vectorial adecuada importa mucho. Esta comparación entre Vespa y ClickHouse te ayudará a entender las diferencias para tomar una decisión para tu caso de uso.
Características principales
Vespa es un motor de búsqueda que combina búsqueda vectorial, búsqueda de texto y búsqueda de datos estructurados en una sola plataforma. Puede manejar múltiples campos vectoriales por documento y operaciones con tensores, por lo que es adecuado para casos de uso de búsqueda complejos.
ClickHouse adopta un enfoque diferente como una base de datos OLAP con capacidades de búsqueda vectorial integradas en la capa SQL. Es excelente para consultas analíticas y puede procesar grandes conjuntos de datos vectoriales a través de la canalización de consultas paralela.
Metodología de búsqueda
El motor de búsqueda de Vespa está construido desde cero para una búsqueda rápida y en tiempo real. El motor central en C++ gestiona la memoria de manera eficiente, por lo que puede manejar consultas complejas en diferentes tipos de datos al mismo tiempo. La plataforma admite métodos de búsqueda de vecino más cercano tanto aproximados como exactos.
ClickHouse implementa la búsqueda vectorial mediante funciones SQL, tratando las operaciones vectoriales como operaciones SQL estándar. Ofrece coincidencia exacta mediante escaneos lineales paralelos e índices experimentales de Vecino Más Cercano Aproximado (ANN). La integración con SQL significa que puedes combinar búsquedas vectoriales con operaciones regulares de base de datos sin problemas.
Datos
Vespa es excelente para actualizaciones y búsquedas en tiempo real en múltiples tipos de datos. La plataforma puede manejar múltiples campos vectoriales por documento y operaciones tensoriales complejas. Puede procesar datos estructurados y no estructurados mientras mantiene el rendimiento durante las actualizaciones en tiempo real.
ClickHouse es impresionante con grandes conjuntos de datos gracias a sus altas tasas de compresión y códecs personalizados. Puede procesar conjuntos de datos de varios TB sin restricciones de memoria y con soporte completo de SQL para operaciones de datos complejas. Es excelente con datos estructurados y metadatos, por lo que es perfecto para cargas de trabajo analíticas.
Escalabilidad y rendimiento
Vespa tiene escalado automático mediante su arquitectura distribuida. Cuando agregas nodos a tu clúster, Vespa distribuirá los datos y procesará automáticamente. El sistema mantendrá un rendimiento constante durante las actualizaciones de datos o cargas de búsqueda altamente concurrentes, por lo que es perfecto para entornos de producción con cargas de trabajo variables.
ClickHouse escala mediante procesamiento paralelo. El sistema puede distribuir consultas entre múltiples núcleos de CPU y nodos. Es excelente para procesamiento por lotes a gran escala y cargas de trabajo analíticas. Esta arquitectura permite consultas complejas en grandes conjuntos de datos.
Flexibilidad e integración
Vespa tiene flexibilidad mediante modelos de ranking personalizados y servicio de modelos en tiempo real. El sistema tiene APIs para múltiples lenguajes de programación y un esquema de documentos flexible, por lo que puedes adaptar el sistema a tu caso de uso.
ClickHouse tiene flexibilidad mediante soporte completo de SQL e integración con herramientas existentes basadas en SQL. Tiene funciones y agregaciones personalizadas y admite múltiples formatos de datos de forma nativa. Este enfoque centrado en SQL es perfecto para equipos con experiencia en bases de datos.
Facilidad de uso
Vespa tiene una curva de aprendizaje más pronunciada debido a su arquitectura y sistema de configuración únicos. Pero tiene documentación completa y ejemplos para múltiples casos de uso, por lo que puedes implementar soluciones de búsqueda complejas de manera efectiva.
ClickHouse es más accesible para equipos que ya están familiarizados con SQL, ya que extiende la sintaxis SQL estándar para operaciones vectoriales. El lenguaje de consulta está bien documentado y sigue patrones estándar de bases de datos, por lo que la curva de aprendizaje inicial es menor para equipos con experiencia en SQL.
Costo
Ambos son de código abierto, pero el costo operativo difiere según los requisitos de recursos. Vespa requiere más memoria por nodo, infraestructura de búsqueda dedicada y recursos para procesamiento en tiempo real. ClickHouse necesita más espacio de almacenamiento y recursos de CPU para procesamiento paralelo, pero generalmente menos memoria que las soluciones puramente en memoria. El costo final dependerá de tu caso de uso, volumen de datos y patrones de consulta.
Seguridad
Ambos tienen funciones de seguridad. Vespa tiene seguridad a nivel de aplicación con reglas y filtros personalizados, ClickHouse tiene control de acceso basado en SQL y admite múltiples métodos de autenticación. Ambos pueden configurarse para cumplir con requisitos de seguridad empresariales.
Cuándo elegir Vespa
Vespa es la mejor opción cuando necesitas búsqueda en tiempo real en múltiples tipos de datos, especialmente cuando necesitas combinar búsqueda vectorial con búsqueda de texto y consultas de datos estructurados. Su arquitectura está diseñada para escenarios que requieren actualizaciones inmediatas, modelos de ranking complejos y escalado automático, por lo que es perfecto para entornos de producción donde la calidad de búsqueda y el tiempo de respuesta importan, como sistemas de recomendación, motores de búsqueda personal o plataformas de descubrimiento de contenido.
Cuándo elegir ClickHouse
ClickHouse es bueno para escenarios analíticos en los que necesitas combinar la búsqueda vectorial con consultas SQL complejas y análisis de datos. Es perfecto para aplicaciones con conjuntos de datos vectoriales de varios terabytes que necesitan procesamiento paralelo, especialmente si tu equipo ya está familiarizado con SQL y quiere integrar la búsqueda vectorial en flujos de trabajo analíticos existentes. Elige ClickHouse cuando necesites realizar búsqueda de similitud vectorial junto con agregaciones complejas y transformaciones de datos, como en plataformas de análisis de datos, sistemas de analítica a gran escala o aplicaciones de inteligencia empresarial.
Conclusión
La elección entre Vespa y ClickHouse es sencilla: todo depende de tu caso de uso y de tus requisitos operativos. Vespa es bueno para la búsqueda en tiempo real en múltiples tipos de datos, el autoescalado y el ranking complejo. ClickHouse es bueno para operaciones vectoriales basadas en SQL, procesamiento paralelo y manejo de big data. Tu decisión debe basarse en tu volumen de datos, frecuencia de actualización, patrones de consulta, experiencia del equipo y si tu prioridad es el rendimiento de búsqueda en tiempo real o las capacidades analíticas con búsqueda vectorial.
Lee esto para obtener una visión general de Vespa y ClickHouse, pero para evaluarlos necesitas hacerlo en función de 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 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 comprometida 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.
Más recursos sobre VectorDB, GenAI y ML
Sigue leyendo
How Zilliz Saw the Future of Vector Databases—and Built for Production
An inside look at how Zilliz built vector databases for real-world use, focusing on scalability, stability, and running them reliably at scale.
Introducing Business Critical Plan: Enterprise-Grade Security and Compliance for Mission-Critical AI Applications
Discover Zilliz Cloud’s Business Critical Plan—offering advanced security, compliance, and uptime for mission-critical AI and vector database workloads.
AI Integration in Video Surveillance Tools: Transforming the Industry with Vector Databases
Discover how AI and vector databases are revolutionizing video surveillance with real-time analysis, faster threat detection, and intelligent search capabilities for enhanced security.
The Definitive Guide to Choosing a Vector Database
Overwhelmed by all the options? Learn key features to look for & how to evaluate with your own data. Choose with confidence.