Couchbase vs Clickhouse : choisir la bonne base de données vectorielle pour vos applications d’IA
Qu’est-ce qu’une base de données vectorielle ?
Avant de comparer Couchbase et Clickhouse, explorons d’abord le concept de bases de données vectorielles.
Une base de données vectorielle est spécialement conçue pour stocker et interroger des vecteurs de haute 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 des données plus avancées.
Les cas d’utilisation courants des bases de données vectorielles incluent 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 des 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 spécialisées 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.
Couchbase est une base de données NoSQL distribuée, multimodèle et orientée documents, avec des capacités de recherche vectorielle sous forme d’extension. Clickhouse est une base de données open source orientée colonnes avec la recherche vectorielle sous forme d’extension.
Couchbase : aperçu et technologie de base
Couchbase est une base de données NoSQL distribuée et open source qui peut être utilisée pour créer des applications pour le cloud, le mobile, l’IA et l’edge computing. Elle combine les atouts des bases de données relationnelles avec la polyvalence de JSON. Couchbase offre également la flexibilité nécessaire pour mettre en œuvre la recherche vectorielle, bien qu’elle ne prenne pas en charge nativement les index vectoriels. Les développeurs peuvent stocker des embeddings vectoriels — des représentations numériques générées par des modèles de machine learning — dans des documents Couchbase, au sein de leur structure JSON. Ces vecteurs peuvent être utilisés dans des cas d’utilisation de recherche de similarité, tels que les systèmes de recommandation ou la génération augmentée par récupération, tous deux basés sur la recherche sémantique, où il est important de trouver des points de données proches les uns des autres dans un espace de haute dimension.
Une approche pour activer la recherche vectorielle dans Couchbase consiste à exploiter la recherche en texte intégral (FTS). Bien que la FTS soit généralement conçue pour la recherche textuelle, elle peut être adaptée pour gérer les recherches vectorielles en convertissant les données vectorielles en champs interrogeables. Par exemple, les vecteurs peuvent être tokenisés en données semblables à du texte, permettant à la FTS de les indexer et d’effectuer des recherches sur la base de ces tokens. Cela peut faciliter la recherche vectorielle approximative, offrant un moyen d’interroger des documents contenant des vecteurs proches en termes de similarité.
Alternativement, les développeurs peuvent stocker les embeddings vectoriels bruts dans Couchbase et effectuer les calculs de similarité vectorielle au niveau de l’application. Cela implique de récupérer des documents et de calculer des métriques telles que la similarité cosinus ou la distance euclidienne entre les vecteurs afin d’identifier les correspondances les plus proches. Cette méthode permet à Couchbase de servir de solution de stockage pour les vecteurs tandis que l’application gère la logique de comparaison mathématique.
Pour des cas d’utilisation plus avancés, certains développeurs intègrent Couchbase à des bibliothèques ou algorithmes spécialisés (comme FAISS ou HNSW) qui permettent une recherche vectorielle efficace. Ces intégrations permettent à Couchbase de gérer le magasin de documents tandis que les bibliothèques externes effectuent les comparaisons vectorielles réelles. De cette manière, Couchbase peut toujours faire partie d’une solution prenant en charge la recherche vectorielle.
En utilisant ces approches, Couchbase peut être adapté pour gérer la fonctionnalité de recherche vectorielle, ce qui en fait une option flexible pour diverses tâches d’IA et d’apprentissage automatique reposant sur des recherches de similarité.
Clickhouse : aperçu 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 via des codecs, permettent à ClickHouse de stocker et d’interroger efficacement de grands ensembles de données. L’une de ses principales forces est qu’elle peut gérer des ensembles de données de plusieurs To sans être contrainte par la mémoire, ce qui en fait un outil puissant pour les utilisateurs qui traitent 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 aux côtés de métadonnées ou 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 assurant 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 de métadonnées est importante. Elle est particulièrement utile pour de très grands ensembles de données vectorielles qui doivent être traités en parallèle sur plusieurs cœurs de 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 indices uniquement en mémoire. De plus, si vous avez déjà des données connexes dans ClickHouse ou souhaitez éviter d’apprendre un autre outil pour gérer des millions de vecteurs, ClickHouse peut vous faire gagner 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 lorsqu’il faut combiner 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
Méthodologie de recherche :
Couchbase adapte sa recherche en texte intégral (FTS) aux recherches vectorielles en convertissant les données vectorielles en champs consultables. Cela permet une recherche vectorielle approximative. Alternativement, les embeddings vectoriels bruts peuvent être stockés et comparés au niveau de l’application.
ClickHouse traite les opérations de distance vectorielle comme des fonctions SQL, permettant une intégration fluide avec les requêtes traditionnelles. Il offre à la fois une correspondance exacte via des analyses linéaires et une correspondance approximative à l’aide d’indices expérimentaux de plus proches voisins approximatifs (ANN).
Gestion des données :
Couchbase est une base de données NoSQL qui combine les atouts des bases de données relationnelles avec la polyvalence du JSON. Elle peut stocker des embeddings vectoriels dans des documents JSON, offrant une flexibilité pour différents types de données.
ClickHouse est une base de données OLAP avec une prise en charge complète de SQL. Il peut gérer efficacement des données structurées et prend en charge le stockage de données vectorielles aux côtés de métadonnées, permettant des requêtes complexes qui combinent les deux.
Scalabilité et performances :
Couchbase est distribué et conçu pour le cloud, le mobile, l’IA et l’edge computing. Il peut évoluer horizontalement, mais peut nécessiter une configuration supplémentaire pour une recherche vectorielle efficace à grande échelle.
ClickHouse excelle dans la gestion de jeux de données de plusieurs To sans contraintes de mémoire. Son pipeline de requêtes entièrement parallélisé permet un traitement rapide des données vectorielles à grande échelle sur plusieurs cœurs CPU.
Flexibilité et personnalisation :
Couchbase offre de la flexibilité dans la mise en œuvre de la recherche vectorielle, permettant aux développeurs d’utiliser des bibliothèques externes pour des cas d’utilisation plus avancés.
ClickHouse fournit une compression personnalisable grâce aux codecs et prend en charge des requêtes complexes combinant des opérations vectorielles avec le filtrage et l’agrégation basés sur SQL.
Intégration et écosystème :
Couchbase peut s’intégrer à des bibliothèques spécialisées de recherche vectorielle, ce qui le rend adaptable à diverses tâches d’IA et d’apprentissage automatique.
La prise en charge de SQL par ClickHouse facilite son intégration avec les écosystèmes de données existants et les outils qui fonctionnent avec les bases de données SQL.
Facilité d’utilisation :
Couchbase peut nécessiter davantage de configuration et de code personnalisé pour mettre en œuvre efficacement la fonctionnalité de recherche vectorielle.
ClickHouse offre une approche plus directe pour les développeurs familiers avec SQL, car les opérations vectorielles peuvent être traitées comme n’importe quelle autre fonction SQL.
Considérations de coût :
Couchbase peut avoir des coûts initiaux plus faibles, mais pourrait nécessiter davantage de temps de développement pour mettre en œuvre des capacités de recherche vectorielle.
ClickHouse pourrait avoir des coûts de configuration initiaux plus élevés, mais pourrait faire gagner du temps et des ressources à long terme, surtout si vous l’utilisez déjà pour d’autres besoins de stockage de données.
Fonctionnalités de sécurité :
Couchbase et ClickHouse offrent tous deux des fonctionnalités de sécurité standard telles que le chiffrement et le contrôle d’accès.
Quand choisir Couchbase
Couchbase est un bon choix lorsque vous avez besoin d’une base de données NoSQL flexible capable de gérer divers types de données, y compris des embeddings vectoriels. Elle convient bien aux applications nécessitant un accès aux données en temps réel, telles que les applications mobiles et web, où vous souhaitez stocker et interroger des données structurées et non structurées. Choisissez Couchbase si vous devez mettre en œuvre la recherche vectorielle parallèlement à d’autres fonctionnalités de base de données, en particulier dans des environnements distribués. C’est également une option solide si vous créez des applications pour le cloud, le mobile, l’IA ou l’edge computing qui bénéficient de la scalabilité et de la polyvalence de Couchbase. Si votre équipe connaît déjà les structures de documents JSON et que vous souhaitez avoir la possibilité de vous intégrer à des bibliothèques spécialisées de recherche vectorielle, Couchbase peut fournir la flexibilité dont vous avez besoin.
Quand choisir ClickHouse
ClickHouse est la meilleure option lorsque vous traitez de grands ensembles de données vectorielles et que vous avez besoin d’un traitement analytique à grande vitesse. Il est particulièrement adapté aux scénarios où vous devez combiner des opérations de recherche vectorielle avec des requêtes SQL complexes, un filtrage des métadonnées et des agrégations. Choisissez ClickHouse si vous travaillez avec des ensembles de données de plusieurs To et avez besoin d’une solution capable de gérer la recherche vectorielle sans être limitée par la mémoire. C’est également un excellent choix si votre équipe est à l’aise avec SQL et que vous souhaitez tirer parti de sa prise en charge complète de SQL pour les opérations vectorielles. ClickHouse excelle dans les cas d’utilisation qui nécessitent un traitement rapide et parallélisé des données vectorielles sur plusieurs cœurs CPU, comme l’analytique en temps réel sur de grands ensembles de données. Si vous avez déjà des données connexes dans ClickHouse ou souhaitez éviter d’apprendre un nouvel outil pour gérer des millions de vecteurs, ClickHouse peut être un choix permettant de gagner du temps et des ressources.
Conclusion
En conclusion, Couchbase et ClickHouse offrent tous deux des atouts uniques pour la recherche vectorielle, répondant à différents cas d’utilisation et exigences. Votre choix entre les deux devrait dépendre de vos besoins spécifiques, de votre infrastructure existante et de l’expertise de votre équipe. Couchbase offre flexibilité et adaptabilité, ce qui le rend adapté à diverses applications nécessitant à la fois des fonctionnalités de base de données traditionnelles et des capacités de recherche vectorielle. En revanche, ClickHouse excelle dans la gestion de grands ensembles de données vectorielles grâce à son puissant traitement analytique et à son intégration SQL. Tenez compte de facteurs tels que la taille de votre ensemble de données, la complexité de vos requêtes, la familiarité de votre équipe avec SQL et votre besoin d’évolutivité au moment de prendre votre décision. En fin de compte, les deux technologies peuvent être des outils efficaces pour la recherche vectorielle, et le meilleur choix sera celui qui correspondra aux exigences uniques de votre projet et au paysage technique de votre organisation.
Bien que cet article fournisse un aperçu de Couchbase et Clickhouse, il est essentiel d’évaluer ces bases de données en fonction de votre cas d’utilisation spécifique. Un outil pouvant vous aider dans ce processus est VectorDBBench, un outil de benchmarking open-source conçu pour comparer les performances des bases de données vectorielles. En définitive, un benchmarking approfondi avec des ensembles de données et des schémas 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 vous-même des bases de données vectorielles
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 managé) à l’aide de leurs propres ensembles 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 s’appuyer sur des affirmations marketing ou des témoignages anecdotiques.
VectorDBBench est écrit en Python et sous 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 déterminés à améliorer ses fonctionnalités et ses performances.
Téléchargez VectorDBBench depuis son référentiel GitHub pour reproduire nos résultats de benchmark ou obtenir des résultats de performance sur vos propres ensembles de données.
Jetez un rapide coup d’œil aux performances des bases de données vectorielles grand public sur le VectorDBBench Leaderboard.
Lisez les blogs suivants pour en savoir plus sur l’évaluation des bases de données vectorielles.
Ressources supplémentaires sur VectorDB, GenAI et le ML
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