Zilliz Cloud vs ClickHouse: elegir la base de datos vectorial adecuada para tus aplicaciones de IA
¿Qué es una base de datos vectorial?
Antes de comparar Zilliz Cloud 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 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.
Zilliz Cloud es una base de datos vectorial creada 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.
Zilliz Cloud: Descripción general y tecnología central
Zilliz Cloud es un servicio de base de datos vectorial totalmente gestionado construido sobre el motor de código abierto Milvus. Ayuda a desarrolladores y organizaciones a gestionar aplicaciones de IA a gran escala almacenando, administrando y buscando embeddings vectoriales de manera eficiente. Se encarga de la infraestructura por ti, para que puedas centrarte en crear funciones de IA en lugar de gestionar bases de datos.
Una de las principales ventajas de Zilliz Cloud es la optimización automática del rendimiento. El sistema cuenta con tecnología AutoIndex, que elegirá el mejor método de indexación para tus datos y caso de uso. Así no tienes que dedicar tiempo a ajustar parámetros ni a comparar diferentes tipos de índices. La plataforma también utiliza técnicas IVF (Inverted File) y basadas en grafos para acelerar la búsqueda de similitud en grandes conjuntos de datos.
La plataforma cuenta con funciones empresariales. Puedes desplegar tus bases de datos vectoriales en AWS, Azure o Google Cloud, con opciones para usar el servicio totalmente gestionado de Zilliz o traer tu propia cuenta en la nube (BYOC). Para las organizaciones que manejan datos sensibles, Zilliz Cloud cuenta con controles de seguridad como cifrado, gestión de acceso y herramientas de cumplimiento normativo. El sistema también admite diferentes niveles de consistencia para que puedas equilibrar entre actualizaciones rápidas y una fuerte consistencia de datos según tus necesidades.
La gestión de costos es otro aspecto importante de Zilliz Cloud. La plataforma usa almacenamiento por niveles para mover automáticamente los datos a los que se accede con menos frecuencia a opciones de almacenamiento más económicas, de modo que puedas reducir costos sin afectar el rendimiento. También puedes elegir recursos de cómputo que se ajusten a tu carga de trabajo; por ejemplo, usar instancias más potentes para tareas de procesamiento intensivo y otras más ligeras para consultas simples. Esta flexibilidad te ayuda a optimizar tu gasto mientras mantienes un buen rendimiento.
Para aplicaciones de IA que necesitan buscar diferentes tipos de datos juntos, Zilliz Cloud admite búsqueda híbrida. Puedes buscar en embeddings de texto, vectores de imágenes y otros tipos de datos en una sola consulta. La plataforma también admite varias métricas de similitud como coseno, euclidiana y producto interno, por lo que es adecuada para diferentes modelos de aprendizaje automático y casos de uso. A medida que tus datos crecen, el sistema puede escalar horizontalmente añadiendo más recursos automáticamente para que puedas mantener un buen rendimiento incluso bajo una carga de trabajo intensa.
ClickHouse: Descripción general y tecnología principal
ClickHouse es una base de datos OLAP de código abierto para análisis en tiempo real con soporte completo de SQL y procesamiento rápido de consultas. Es excelente para consultas analíticas gracias a su pipeline de consultas totalmente paralelizado y puede realizar búsqueda vectorial 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 sobre metadatos, de modo 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 puedes combinarla con filtrado y agregación tradicionales. Es ideal 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 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 de 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 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 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, por lo que es excelente para desarrolladores que conocen SQL y necesitan búsqueda vectorial rápida.
Diferencias clave
Al elegir una solución de búsqueda vectorial, conocer las fortalezas de cada una te ayuda a tomar una mejor decisión. Comparemos Zilliz Cloud y ClickHouse en los aspectos clave que importan para la búsqueda vectorial.
Metodología de búsqueda y rendimiento
Zilliz Cloud usa algoritmos basados en IVF y grafos para la búsqueda, con AutoIndex para elegir automáticamente el mejor método de indexación. No se requiere ajuste manual de parámetros.
ClickHouse lo hace de manera diferente, con búsqueda vectorial mediante funciones SQL. Tiene coincidencia exacta mediante escaneos lineales paralelos e índices experimentales de vecinos más cercanos aproximados (ANN). Es excelente en el procesamiento paralelo entre núcleos de CPU, por lo que es bueno para coincidencia exacta.
Gestión y manejo de datos
Zilliz Cloud está diseñado para embeddings vectoriales y admite búsqueda híbrida en diferentes tipos de datos, embeddings de texto y vectores de imagen. Múltiples métricas de similitud (Coseno, Euclidiana, Producto Interno) para diferentes modelos de aprendizaje automático.
ClickHouse es excelente para combinar la búsqueda vectorial con SQL tradicional. Maneja datos vectoriales junto con metadatos, por lo que puedes consultar la similitud vectorial con filtrado y agregación SQL estándar. Es bueno para cuando necesitas trabajar tanto con datos vectoriales como no vectoriales en la misma consulta.
Estrategias de escalabilidad
Zilliz Cloud escala automáticamente de forma horizontal, añade recursos según sea necesario para mantener el rendimiento bajo cargas pesadas. Almacenamiento por niveles, mueve automáticamente los datos menos accedidos a almacenamiento más barato.
ClickHouse está diseñado para manejar conjuntos de datos de varios TB mediante procesamiento paralelo. No está limitado por la memoria, por lo que es bueno para grandes conjuntos de datos vectoriales que exceden la RAM disponible. Utiliza alta compresión (con códecs personalizados) para gestionar grandes conjuntos de datos.
Facilidad de uso y gestión
Zilliz Cloud es un servicio completamente gestionado en los principales proveedores de nube (AWS, Azure, Google Cloud). Maneja la infraestructura por ti, para que puedas centrarte en crear funciones de IA, no en la administración de bases de datos.
ClickHouse es más familiar para equipos con experiencia en SQL, ya que utiliza sintaxis SQL estándar para operaciones vectoriales. Pero requiere más gestión práctica en comparación con el servicio gestionado de Zilliz Cloud.
Coste y optimización de recursos
Zilliz Cloud te permite asignar recursos según sea necesario, ajustando la computación a la carga de trabajo. El almacenamiento automatizado por niveles ayuda con la optimización de costes para datos menos accedidos.
Los beneficios de coste de ClickHouse provienen de su compresión y su capacidad para manejar grandes conjuntos de datos sin tener todos los datos en memoria. Pero tendrás que gestionar la infraestructura y la optimización tú mismo.
Cuándo usar Zilliz Cloud
Usa Zilliz Cloud cuando necesites una base de datos vectorial dedicada con gestión automática y optimización automática. Es mejor para escenarios en los que necesitas búsqueda de similitud vectorial pura en grandes conjuntos de datos, especialmente para aplicaciones de IA y ML que trabajan con embeddings. El escalado automático, la búsqueda híbrida y los modelos de servicio gestionado lo hacen perfecto para equipos que quieren centrarse en crear funciones de IA sin gestionar infraestructura. Es excelente para organizaciones que necesitan funciones empresariales como despliegue en múltiples nubes, controles de seguridad sólidos y optimización automática del rendimiento.
Cuándo usar ClickHouse
Usa ClickHouse cuando necesites combinar la búsqueda vectorial con operaciones SQL complejas y análisis de metadatos. Es mejor para organizaciones que ya usan mucho SQL y necesitan integrar la búsqueda vectorial en flujos de trabajo analíticos existentes. La fortaleza de la plataforma en procesamiento paralelo y su capacidad para manejar conjuntos de datos de varios TB sin restricciones de memoria la hacen perfecta para consultas analíticas a gran escala que combinan similitud vectorial con filtrado y agregación de datos tradicionales. Es excelente cuando necesitas hacer búsqueda vectorial como parte de un análisis de datos más amplio o cuando tus datos vectoriales son demasiado grandes para índices solo en memoria.
Conclusión
Tu elección entre Zilliz Cloud y ClickHouse depende de tus requisitos técnicos y capacidades organizativas. Zilliz Cloud es un servicio de base de datos vectorial gestionado especializado con optimización automática y funciones empresariales, perfecto para aplicaciones de búsqueda vectorial pura. ClickHouse es una base de datos analítica de propósito general con búsqueda vectorial, sobresale en escenarios donde combinas operaciones vectoriales con análisis basado en SQL. Considera la experiencia de tu equipo, la infraestructura existente, el volumen de datos, los patrones de consulta y las preferencias de gestión al tomar tu decisión, ya que ambos tienen enfoques sólidos pero diferentes para la búsqueda vectorial.
Lee esto para obtener una visión general de Zilliz Cloud 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 comparar bases de datos vectoriales. Al final, realizar un benchmarking exhaustivo 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) usando 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 comprometidos con mejorar sus funciones y rendimiento.
Descarga VectorDBBench desde su repositorio de GitHub para reproducir nuestros resultados de benchmarking u obtener resultados de rendimiento con tus propios conjuntos de datos.
Echa un vistazo rápido al rendimiento de las bases de datos vectoriales convencionales 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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