Apache Cassandra vs. Clickhouse : choisir la bonne base de données vectorielle pour vos applications d’IA
À mesure que les applications pilotées par l’IA deviennent plus répandues, les développeurs et les ingénieurs sont confrontés au défi de sélectionner la bonne base de données pour gérer efficacement les données vectorielles. Deux options populaires dans ce domaine sont Apache Cassandra et Clickhouse. Cet article compare ces technologies pour vous aider à prendre une décision éclairée concernant vos besoins en base de données vectorielle.
Qu’est-ce qu’une base de données vectorielle ?
Avant de comparer Apache Cassandra et Clickhouse, explorons d’abord le concept de bases de données vectorielles.
Une base de données vectorielle est spécifiquement conçue pour stocker et interroger des embeddings vectoriels de grande dimension, qui sont des représentations numériques de données non structurées. Ces vecteurs encodent des informations complexes, telles que la signification sémantique d’un texte, les caractéristiques visuelles d’images ou les attributs de produits. En permettant des recherches de similarité efficaces, les bases de données vectorielles jouent un rôle essentiel dans les applications d’IA, permettant une analyse et une récupération de données plus avancées.
Les bases de données vectorielles sont adoptées dans de nombreux cas d’utilisation, notamment les recommandations de produits en e-commerce, les plateformes de découverte de contenu, la détection d’anomalies en cybersécurité, l’analyse d’images médicales et les tâches de traitement du langage naturel (NLP). Elles jouent également un rôle crucial dans la génération augmentée par récupération (RAG), une technique qui améliore les performances des grands modèles de langage (LLMs) en fournissant des connaissances externes afin de réduire les problèmes tels que les hallucinations de l’IA.
Il existe de nombreux types de bases de données vectorielles disponibles sur le marché, notamment :
- Bases de données vectorielles spécialement conçues telles que Milvus, Zilliz Cloud (Milvus entièrement géré)
- Bibliothèques de recherche vectorielle telles que Faiss et Annoy.
- Bases de données vectorielles légères telles que Chroma et Milvus Lite.
- Bases de données traditionnelles avec des extensions de recherche vectorielle capables d’effectuer des recherches vectorielles à petite échelle.
Apache Cassandra est une base de données NoSQL avec la recherche vectorielle comme extension. Clickhouse est une base de données open source orientée colonnes avec la recherche vectorielle comme extension.
Apache Cassandra : aperçu et technologie de base
Apache Cassandra est une base de données NoSQL distribuée et open source, connue pour sa scalabilité et sa disponibilité. Les fonctionnalités de Cassandra incluent une architecture sans maître pour la disponibilité, la scalabilité, une cohérence ajustable et un modèle de données flexible. Avec la sortie de Cassandra 5.0, elle prend désormais en charge les embeddings vectoriels et la recherche de similarité vectorielle grâce à sa fonctionnalité Storage-Attached Indexes (SAI). Bien que cette intégration permette à Cassandra de gérer des données vectorielles, il est important de noter que la recherche vectorielle est implémentée comme une extension de l’architecture existante de Cassandra plutôt que comme une fonctionnalité native.
La fonctionnalité de recherche vectorielle de Cassandra repose sur son architecture existante. Elle permet aux utilisateurs de stocker des embeddings vectoriels aux côtés d’autres données et d’effectuer des recherches de similarité. Cette intégration permet à Cassandra de prendre en charge les applications pilotées par l’IA tout en conservant ses atouts dans la gestion de données distribuées à grande échelle.
Un composant clé de la recherche vectorielle de Cassandra est l’utilisation des Storage-Attached Indexes (SAI). SAI est un index hautement évolutif et distribué à l’échelle mondiale qui ajoute des index au niveau des colonnes à toute colonne de type de données vectorielles. Il fournit un débit d’E/S élevé permettant aux bases de données d’utiliser la recherche vectorielle ainsi que d’autres indexations de recherche. SAI offre des fonctionnalités d’indexation étendues, capables d’indexer à la fois les requêtes et le contenu (y compris de grands intrants comme des documents, des mots et des images) afin de capturer la sémantique.
La recherche vectorielle est le premier cas de validation de l’extensibilité de SAI, en tirant parti de sa nouvelle modularité. Cette combinaison de la recherche vectorielle et de SAI renforce les capacités de Cassandra dans la gestion des charges de travail d’IA et d’apprentissage automatique, ce qui en fait un concurrent sérieux dans le domaine des bases de données vectorielles.
Clickhouse : Vue d’ensemble et technologie de base
ClickHouse est une base de données OLAP en temps réel open-source connue pour sa prise en charge complète de SQL et son traitement des requêtes à grande vitesse. Elle excelle dans la gestion des requêtes analytiques grâce à son pipeline de requêtes entièrement parallélisé, ce qui lui permet d’effectuer rapidement des opérations de recherche vectorielle. Ses niveaux élevés de compression, personnalisables grâce aux codecs, permettent à ClickHouse de stocker et d’interroger efficacement de grands ensembles de données. L’une de ses forces clés est qu’elle peut gérer des ensembles de données de plusieurs To sans être limitée par la mémoire, ce qui en fait un outil puissant pour les utilisateurs travaillant avec des données vectorielles à grande échelle. Elle prend également en charge le filtrage et l’agrégation sur les métadonnées, permettant aux développeurs d’effectuer des requêtes complexes à la fois sur les vecteurs et sur leurs métadonnées associées.
ClickHouse intègre la fonctionnalité de recherche vectorielle grâce à ses capacités SQL, où les opérations de distance vectorielle sont traitées comme n’importe quelle autre fonction SQL. Cela permet une combinaison fluide avec le filtrage et l’agrégation traditionnels, ce qui la rend idéale pour les cas d’utilisation où les données vectorielles doivent être interrogées parallèlement aux métadonnées ou à d’autres informations. De plus, des fonctionnalités expérimentales comme les indices Approximate Nearest Neighbour (ANN) offrent des capacités de correspondance plus rapides, bien qu’approximatives. ClickHouse prend également en charge la correspondance exacte via un balayage linéaire des lignes, son traitement parallélisé garantissant une vitesse et une efficacité élevées.
ClickHouse est une excellente option pour la recherche vectorielle lorsque la combinaison de la correspondance vectorielle avec le filtrage ou l’agrégation des métadonnées est importante. Elle est particulièrement utile pour de très grands ensembles de données vectorielles qui doivent être traités en parallèle sur plusieurs cœurs CPU. ClickHouse est également avantageuse lorsque la prise en charge de SQL est nécessaire et que l’ensemble de données vectorielles est trop volumineux pour s’appuyer sur des index uniquement en mémoire. De plus, si vous disposez déjà de données connexes dans ClickHouse ou si vous souhaitez éviter d’apprendre un autre outil pour gérer des millions de vecteurs, ClickHouse peut vous faire économiser du temps et des ressources. Ses forces résident dans la correspondance exacte rapide et parallélisée et dans la gestion de grands ensembles de données, ce qui la rend adaptée aux utilisateurs ayant des exigences de recherche avancées.
ClickHouse se distingue comme une plateforme polyvalente pour la recherche vectorielle, en particulier lorsqu’il s’agit de grands ensembles de données nécessitant un traitement parallélisé et lorsque l’on combine des recherches vectorielles avec un filtrage et une agrégation basés sur SQL. Bien qu’elle ne soit peut-être pas aussi spécialisée pour les petits ensembles de données limités par la mémoire ou les scénarios à QPS élevé que les bases de données vectorielles dédiées, sa capacité à gérer des requêtes complexes, y compris les métadonnées, en fait une option puissante pour les développeurs familiers avec SQL qui ont besoin de capacités de recherche vectorielle à grande vitesse.
Principales différences : Apache Cassandra vs. Clickhouse
Méthodologie de recherche
Cassandra et ClickHouse offrent tous deux des capacités de recherche vectorielle, mais leurs méthodologies diffèrent. Cassandra implémente la recherche vectorielle via sa fonctionnalité Storage-Attached Indexes (SAI), qui permet la recherche par similarité au sein de son architecture distribuée sans maître. Il se concentre sur l’indexation des types de données vectorielles et offre une indexation au niveau des colonnes pour des requêtes efficaces. ClickHouse, quant à lui, intègre la recherche vectorielle sous forme de fonction SQL, permettant aux utilisateurs de calculer les distances vectorielles dans les requêtes SQL. Il prend également en charge la correspondance exacte et approximative à l’aide d’index expérimentaux Approximate Nearest Neighbor (ANN). Alors que Cassandra se concentre sur l’extensibilité au sein de son architecture existante, la recherche vectorielle de ClickHouse est étroitement intégrée à son moteur de requêtes SQL, offrant davantage de polyvalence pour combiner la recherche vectorielle avec le filtrage des métadonnées.
Gestion des données
Cassandra excelle dans la gestion des données structurées, semi-structurées et non structurées au sein d’une architecture distribuée, en utilisant son modèle de données flexible, avec schéma optionnel. Il est conçu pour gérer des données distribuées à grande échelle entre plusieurs nœuds. ClickHouse, en tant que base de données en colonnes, est spécialisé dans les données structurées, en se concentrant sur des requêtes analytiques rapides. Il peut gérer des données semi-structurées, mais il est davantage optimisé pour les charges de travail structurées à forte compression. Alors que Cassandra est mieux adapté aux modèles de données flexibles dans les systèmes distribués, ClickHouse se distingue dans les environnements où les requêtes rapides et l’analyse des données structurées sont des priorités clés.
Scalabilité et performance
Cassandra est conçu pour la scalabilité horizontale sur plusieurs nœuds, ce qui le rend très adapté aux grands systèmes distribués qui privilégient la disponibilité et la tolérance aux pannes. Il est conçu pour gérer des ensembles de données massifs avec une scalabilité linéaire à mesure que davantage de nœuds sont ajoutés. ClickHouse, bien qu’également scalable, se concentre davantage sur l’optimisation des performances verticales, son exécution de requêtes parallélisée lui permettant de gérer efficacement de grands ensembles de données sur moins de nœuds. Son architecture en colonnes est conçue pour une récupération rapide des données, en particulier pour les cas d’usage analytiques. Pour les applications distribuées à grande échelle, le modèle de scalabilité de Cassandra est idéal, tandis que la force de ClickHouse réside dans ses performances rapides pour l’analyse en temps réel.
Flexibilité et personnalisation
Cassandra offre une grande flexibilité en matière de modélisation des données et de cohérence, permettant une cohérence ajustable entre différents nœuds, qui peut être adaptée en fonction du cas d’usage. ClickHouse, bien que flexible dans l’exécution des requêtes et la recherche vectorielle, est plus rigide dans sa modélisation des données, en se concentrant sur les données structurées avec une prise en charge limitée des schémas dynamiques. Cependant, ClickHouse excelle dans la personnalisation des requêtes, permettant aux développeurs de combiner la recherche vectorielle avec le filtrage, l’agrégation et des requêtes SQL avancées. Cassandra offre davantage de flexibilité dans le stockage des données, tandis que ClickHouse offre davantage de personnalisation dans les requêtes de recherche et les fonctions analytiques.
Intégration et écosystème
Cassandra s’intègre bien aux systèmes distribués et aux environnements cloud, offrant une prise en charge solide des intégrations avec d’autres bases de données NoSQL, des frameworks big data et des outils cloud-native. Il est souvent utilisé dans des environnements impliquant Apache Spark, Kafka et Kubernetes. ClickHouse s’intègre également à une variété d’outils, en particulier au sein de l’écosystème de l’analyse de données et du reporting en temps réel. Sa compatibilité avec les plateformes d’analyse populaires et les outils big data comme Kafka, ainsi que son interface SQL, facilitent son intégration dans les stacks d’analyse existantes. Les deux systèmes disposent d’écosystèmes riches, mais celui de Cassandra est davantage axé sur les systèmes de données distribués, tandis que ClickHouse s’oriente vers l’analyse en temps réel et les systèmes OLAP.
Facilité d’utilisation
Cassandra présente une courbe d’apprentissage plus abrupte en raison de son architecture distribuée et de la nécessité de gérer la réplication, la cohérence et la disponibilité. Sa mise en place et sa maintenance nécessitent une compréhension des concepts des systèmes distribués. ClickHouse, bien que puissant, est généralement plus facile à utiliser pour les développeurs familiers avec SQL, car il offre un langage de requête familier et une documentation étendue pour ses capacités analytiques. Cependant, pour les cas d’utilisation complexes impliquant des recherches vectorielles à grande échelle, ClickHouse peut nécessiter un réglage supplémentaire. Dans l’ensemble, ClickHouse est plus facile à prendre en main, en particulier pour les développeurs maîtrisant SQL, tandis que Cassandra nécessite davantage d’expertise pour être géré et mis à l’échelle efficacement.
Considérations de coût
Les coûts opérationnels de Cassandra peuvent varier considérablement en fonction de la taille du déploiement, car son architecture distribuée nécessite plusieurs nœuds pour atteindre ses avantages en matière de scalabilité et de disponibilité. Cela peut entraîner des coûts d’infrastructure plus élevés, en particulier dans les environnements cloud. ClickHouse peut également engendrer des coûts importants pour les grands jeux de données en raison de son traitement parallèle, mais son accent mis sur la compression et l’exécution efficace des requêtes peut aider à optimiser les ressources de stockage et de calcul. Les deux technologies peuvent évoluer, mais Cassandra pourrait avoir des coûts opérationnels plus élevés en raison de son besoin de davantage de nœuds, tandis que le stockage en colonnes et la compression de ClickHouse peuvent entraîner des coûts de stockage plus faibles.
Fonctionnalités de sécurité
Cassandra offre des fonctionnalités de sécurité robustes, notamment le chiffrement au repos, des mécanismes d’authentification comme Kerberos et LDAP, ainsi que le contrôle d’accès avec une sécurité basée sur les rôles. Il prend également en charge le chiffrement des données en transit. ClickHouse fournit également le chiffrement des données au repos et en transit, mais son modèle de sécurité est davantage axé sur le contrôle d’accès au niveau SQL et les fonctions définies par l’utilisateur. Les deux systèmes offrent des fonctionnalités de sécurité standard, mais Cassandra est davantage orienté vers les besoins de sécurité distribuée de niveau entreprise, tandis que ClickHouse fournit une sécurité suffisante pour les environnements analytiques.
Quand choisir Clickhouse ou Apache Cassandra
Apache Cassandra Cassandra est particulièrement adapté aux systèmes distribués à grande échelle qui privilégient une haute disponibilité, la tolérance aux pannes et la scalabilité horizontale. Il est idéal lorsque vous devez gérer des jeux de données massifs sur plusieurs nœuds avec un temps d’arrêt minimal, ce qui en fait un choix solide pour les applications qui exigent une réplication des données en temps réel et un réglage de la cohérence. La force de Cassandra réside dans la gestion de données structurées, semi-structurées et non structurées à grande échelle, et avec l’ajout de la recherche vectorielle via les Storage-Attached Indexes (SAI), il devient une option solide pour les charges de travail pilotées par l’IA où les embeddings vectoriels et les opérations de données à grande échelle sont nécessaires.
ClickHouse ClickHouse est la meilleure option lorsque vous avez besoin d’analyses rapides en temps réel sur de grands jeux de données avec des capacités de requête avancées. Il excelle dans les environnements qui nécessitent une recherche vectorielle efficace combinée à un filtrage des métadonnées et à l’agrégation, ce qui le rend adapté aux cas d’utilisation OLAP. Grâce à son exécution de requêtes parallélisée et à sa capacité à gérer de grands jeux de données sans être limité par la mémoire, ClickHouse est idéal pour les scénarios impliquant des analyses complexes, une correspondance vectorielle haute performance et une intégration avec des workflows existants basés sur SQL. Si votre cas d’utilisation implique à la fois la recherche vectorielle et des analyses haute performance, ClickHouse offre une solution puissante.
Conclusion
Lorsque vous devez choisir entre Apache Cassandra et ClickHouse, il est important de tenir compte de vos besoins spécifiques. Cassandra excelle avec les données distribuées à grande échelle et convient parfaitement aux applications nécessitant une haute disponibilité et une tolérance aux pannes. Il est bien adapté aux scénarios où la recherche vectorielle constitue une exigence supplémentaire dans un système distribué. En revanche, ClickHouse est idéal pour les analyses rapides en temps réel et les requêtes complexes, en particulier lorsque vous devez combiner la recherche vectorielle avec un filtrage et une agrégation détaillés des métadonnées. Si vous avez besoin d’analyses robustes avec recherche vectorielle et d’une gestion efficace de grands ensembles de données, ClickHouse pourrait être le meilleur choix.
Bien que cet article fournisse un aperçu de Cassandra et de Clickhouse, il est essentiel d’évaluer ces bases de données en fonction de votre cas d’utilisation spécifique. Un outil qui peut vous aider dans ce processus est VectorDBBench, un outil de benchmarking open-source conçu pour comparer les performances des bases de données vectorielles. En fin de compte, un benchmarking approfondi avec des jeux de données et des modèles de requêtes spécifiques sera essentiel pour prendre une décision éclairée entre ces deux approches puissantes, mais distinctes, de la recherche vectorielle dans les systèmes de bases de données distribuées.
Utiliser VectorDBBench open-source pour évaluer et comparer les bases de données vectorielles par vous-même
VectorDBBench est un outil de benchmarking open-source conçu pour les utilisateurs qui ont besoin de systèmes de stockage et de récupération de données hautes performances, en particulier de bases de données vectorielles. Cet outil permet aux utilisateurs de tester et de comparer les performances de différents systèmes de bases de données vectorielles tels que Milvus et Zilliz Cloud (le Milvus géré) en utilisant leurs propres jeux de données et de déterminer celui qui convient le mieux à leurs cas d’utilisation. Grâce à VectorDBBench, les utilisateurs peuvent prendre des décisions éclairées fondées sur les performances réelles des bases de données vectorielles plutôt que de se fier à des affirmations marketing ou à des preuves anecdotiques.
VectorDBBench est écrit en Python et distribué sous la licence open-source MIT, ce qui signifie que chacun peut l’utiliser, le modifier et le distribuer librement. L’outil est activement maintenu par une communauté de développeurs engagés dans l’amélioration de ses fonctionnalités et de ses performances.
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