Redis vs ClickHouse : choisir la bonne base de données vectorielle pour vos besoins
À mesure que l’IA et les technologies fondées sur les données progressent, le choix d’une base de données vectorielle adaptée à votre application devient de plus en plus important. Redis et ClickHouse sont deux options dans ce domaine. Cet article compare ces technologies afin de vous aider à prendre une décision éclairée pour votre projet.
Qu’est-ce qu’une base de données vectorielle ?
Avant de comparer Redis 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 vecteurs 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, en 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 dédiées telles que Milvus, Zilliz Cloud (Milvus entièrement géré) et Weaviate
- 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 extensions de recherche vectorielle capables d’effectuer des recherches vectorielles à petite échelle.
Redis est une base de données en mémoire et ClickHouse est une base de données open source orientée colonnes. Toutes deux disposent de capacités de recherche vectorielle sous forme d’extension. Cet article compare leurs capacités de recherche vectorielle.
Redis : vue d’ensemble et technologie de base
Redis était à l’origine connu pour son stockage de données en mémoire et a ajouté des capacités de recherche vectorielle via Redis Vector Library, qui fait désormais partie de Redis Stack. Cela permet à Redis d’effectuer des recherches de similarité vectorielle tout en conservant sa vitesse et ses performances.
La recherche vectorielle dans Redis repose sur son infrastructure existante, en utilisant le traitement en mémoire pour une exécution rapide des requêtes. Redis utilise les algorithmes FLAT et HNSW (Hierarchical Navigable Small World) pour la recherche approximative du plus proche voisin, ce qui permet une recherche rapide et précise dans des espaces vectoriels de grande dimension.
L’un des principaux atouts de la recherche vectorielle de Redis est qu’elle peut combiner la recherche de similarité vectorielle avec un filtrage traditionnel sur d’autres attributs. Cette recherche hybride permet aux développeurs de créer des requêtes complexes qui tiennent compte à la fois de la similarité sémantique et de critères de métadonnées spécifiques, ce qui la rend polyvalente pour de nombreuses applications pilotées par l’IA.
La bibliothèque vectorielle Redis fournit une interface simple permettant aux développeurs de travailler avec des données vectorielles dans Redis. Elle offre des fonctionnalités comme une conception de schéma flexible, des requêtes vectorielles personnalisées et des extensions pour les tâches liées aux LLM, comme la mise en cache sémantique et la gestion des sessions. Cela facilite l’intégration de Redis dans leur flux de travail d’IA pour les ingénieurs IA/ML et les data scientists, en particulier pour le traitement et la récupération de données en temps réel.
ClickHouse : Présentation et noyau
ClickHouse est une base de données OLAP open-source pour l’analytique en temps réel, avec une prise en charge complète de SQL et un traitement rapide des requêtes. Elle est excellente pour les requêtes analytiques grâce à un pipeline de requêtes entièrement parallélisé et peut effectuer une recherche vectorielle rapidement. Elle offre une forte compression (personnalisable via des codecs), ce qui permet de stocker et d’interroger de grands jeux de données. L’un de ses principaux avantages est qu’elle peut gérer des jeux de données de plusieurs To sans être limitée par la mémoire ; c’est donc un excellent outil pour les utilisateurs disposant de grandes quantités de données vectorielles. Elle prend également en charge le filtrage et l’agrégation sur les métadonnées, afin que vous puissiez interroger les vecteurs et leurs métadonnées.
ClickHouse dispose de fonctionnalités de recherche vectorielle via SQL, où les opérations de distance vectorielle sont simplement comme toute autre fonction SQL. Vous pouvez donc les combiner avec le filtrage et l’agrégation traditionnels. C’est idéal pour les cas d’utilisation où vous devez interroger des données vectorielles avec des métadonnées ou d’autres informations. Elle dispose également d’indices expérimentaux Approximate Nearest Neighbour (ANN) pour une correspondance plus rapide (mais approximative). Et d’une correspondance exacte via un scan linéaire des lignes avec un traitement parallèle pour la vitesse et l’efficacité.
ClickHouse est excellent pour la recherche vectorielle lorsque vous devez combiner la correspondance vectorielle avec le filtrage ou l’agrégation de métadonnées. En particulier pour de très grands jeux de données vectorielles qui doivent être traités en parallèle sur plusieurs cœurs CPU. ClickHouse est également pertinent lorsque vous avez besoin de la prise en charge de SQL et que votre jeu de données vectorielles est trop volumineux pour tenir dans des indices uniquement en mémoire. De plus, si vous avez déjà des données connexes dans ClickHouse ou si vous ne voulez pas apprendre un autre outil pour gérer des millions de vecteurs, ClickHouse peut vous faire gagner du temps et des ressources. La correspondance exacte rapide et parallélisée ainsi que la gestion de grands jeux de données sont les points forts de ClickHouse ; il s’adresse donc aux utilisateurs avancés de recherche.
ClickHouse est une plateforme à usage général pour la recherche vectorielle, en particulier pour les grands jeux de données qui nécessitent un traitement parallèle et lorsque vous combinez la recherche vectorielle avec le filtrage et l’agrégation basés sur SQL. Elle n’est pas aussi performante que les bases de données vectorielles spécialisées pour les petits jeux de données limités par la mémoire ou les scénarios à QPS élevé, mais elle peut gérer des requêtes complexes incluant des métadonnées ; elle est donc idéale pour les développeurs qui connaissent SQL et ont besoin d’une recherche vectorielle rapide.
Différences clés : choisir entre Redis et ClickHouse pour la recherche vectorielle
Lorsque vous choisissez un outil de recherche vectorielle, connaître les différences entre Redis et ClickHouse vous aidera à prendre une décision éclairée. Les deux offrent la recherche vectorielle, mais avec des fonctionnalités et des cas d’utilisation différents. Comparons-les selon plusieurs domaines clés :
Méthode de recherche
Redis utilise les algorithmes FLAT et HNSW (Hierarchical Navigable Small World) pour la recherche approximative du plus proche voisin. Cela permet une recherche rapide et précise dans des espaces vectoriels de grande dimension. Redis excelle dans la combinaison de la recherche par similarité vectorielle avec le filtrage traditionnel sur d’autres attributs, ce qui vous permet d’effectuer des requêtes complexes qui prennent en compte à la fois la similarité sémantique et des métadonnées spécifiques.
ClickHouse propose la recherche vectorielle via SQL, où les opérations de distance vectorielle sont traitées comme toute autre fonction SQL. Elle prend en charge la correspondance exacte via des scans linéaires et des indices expérimentaux Approximate Nearest Neighbor (ANN) pour une correspondance plus rapide, mais approximative.
Données
Redis est un stockage de données en mémoire qui a été étendu pour inclure la recherche vectorielle. Cela permet une exécution très rapide des requêtes, adaptée aux applications en temps réel qui nécessitent une faible latence.
ClickHouse est une base de données OLAP pour l’analytique en temps réel avec une prise en charge complète de SQL. Elle peut gérer des données structurées, semi-structurées et non structurées. ClickHouse est performant pour gérer et interroger de grands ensembles de données, même ceux qui ne tiennent pas en mémoire, grâce au stockage en colonnes et à la compression.
Évolutivité et performances
Redis est rapide pour les opérations en mémoire et peut évoluer horizontalement grâce au clustering. La recherche vectorielle est également rapide, ce qui la rend adaptée aux applications qui nécessitent des temps de réponse rapides sur des ensembles de données qui tiennent en mémoire.
ClickHouse est adapté aux ensembles de données à grande échelle. Il effectue un traitement des requêtes entièrement parallélisé, ce qui lui permet de gérer des ensembles de données de plusieurs To. Cela rend ClickHouse adapté aux scénarios avec d’énormes ensembles de données vectorielles qui dépassent la mémoire.
Flexibilité et personnalisation
Redis offre une conception de schéma flexible et des requêtes vectorielles personnalisées grâce à sa Vector Library. Il dispose également d’extensions pour les tâches liées aux LLM, comme la mise en cache sémantique et la gestion des sessions, ce qui le rend adaptable à divers workflows d’IA/ML.
ClickHouse offre de la flexibilité grâce à son interface SQL, où vous pouvez combiner de manière transparente des opérations vectorielles avec des opérations de base de données traditionnelles. Cette approche basée sur SQL vous offre de nombreuses options de personnalisation pour les requêtes complexes qui impliquent à la fois des données vectorielles et des métadonnées.
Intégration et écosystème
Redis dispose d’un vaste écosystème et s’intègre bien avec de nombreux outils et frameworks, en particulier dans les scénarios de traitement de données en temps réel et de mise en cache. Il est simple et largement utilisé, ce qui en fait un choix populaire pour de nombreuses piles de développement.
ClickHouse est moins populaire que Redis, mais possède de bonnes capacités d’intégration, en particulier dans les environnements d’analyse de données. Sa prise en charge de SQL facilite son intégration avec les pipelines de données existants et les outils BI.
Facilité d’utilisation
Redis est simple et facile à configurer. La Redis Vector Library dispose d’une interface simple pour travailler avec les données vectorielles, ce qui est pratique pour les développeurs déjà familiers avec Redis.
ClickHouse a une courbe d’apprentissage plus abrupte, en particulier pour ceux qui découvrent les bases de données en colonnes ou les requêtes SQL complexes. Mais pour les équipes ayant une expertise SQL, ClickHouse est puissant et facile à utiliser.
Coût
Redis, étant en mémoire, peut être plus coûteux lorsqu’il s’agit de grands ensembles de données nécessitant beaucoup de RAM. Mais pour les petits ensembles de données, il peut être rentable grâce à ses performances et à sa simplicité.
ClickHouse peut être plus rentable pour les grands ensembles de données, car il n’exige pas que toutes les données soient en mémoire. Sa compression et son stockage sur disque peuvent entraîner des coûts matériels plus faibles pour les scénarios big data.
Sécurité
Redis et ClickHouse disposent tous deux de fonctionnalités de sécurité comme le chiffrement, l’authentification et le contrôle d’accès. Redis propose ces fonctionnalités prêtes à l’emploi, tandis que le modèle de sécurité de ClickHouse est plus flexible et peut être intégré à des systèmes de sécurité externes.
Quand choisir chaque technologie
Quand utiliser Redis
Utilisez Redis lorsque vous avez besoin d’une recherche vectorielle en temps réel et à faible latence sur des ensembles de données qui tiennent en mémoire. Il est parfait pour les scénarios où vous devez combiner la recherche de similarité vectorielle avec le filtrage par attributs, comme les systèmes de recommandation de contenu, la détection de fraude en temps réel ou la recherche personnalisée sur les plateformes d’e-commerce. Redis est excellent dans les cas d’utilisation où vous avez besoin de temps de réponse rapides et pouvez tirer parti du traitement en mémoire ; il est donc adapté aux applications pilotées par l’IA qui nécessitent des opérations vectorielles ainsi que d’autres manipulations de données.
Quand utiliser ClickHouse
Utilisez ClickHouse lorsque vous avez de très grands ensembles de données vectorielles qui dépassent la mémoire ou lorsque vous devez effectuer des requêtes analytiques complexes combinant recherche vectorielle et opérations SQL. Il convient aux scénarios comme l’analyse de journaux à grande échelle avec recherche sémantique, les pipelines d’apprentissage automatique intensifs en données ou les plateformes d’analytique avancée qui nécessitent des opérations vectorielles sur des données historiques. ClickHouse est excellent dans les cas d’utilisation où vous devez traiter et analyser d’énormes quantités de données vectorielles avec des données structurées, en particulier lorsque vous pouvez tirer parti du traitement parallèle des requêtes pour obtenir de bonnes performances sur des ensembles de données de plusieurs To.
Conclusion
Redis est rapide en mémoire, ce qui le rend excellent pour la recherche vectorielle en temps réel avec des ensembles de données plus petits. Il est simple, dispose d’un riche écosystème et de capacités de recherche hybride. ClickHouse convient bien aux très grands ensembles de données vectorielles avec un stockage en colonnes et une intégration SQL, ce qui le rend adapté aux requêtes analytiques complexes à très grande échelle. Choisissez entre Redis et ClickHouse en fonction de votre cas d’utilisation, en tenant compte du volume de données, de la complexité des requêtes, du temps de réponse et des exigences d’intégration. Redis est destiné aux scénarios critiques en matière de vitesse et pouvant tenir en mémoire, tandis que ClickHouse est destiné à l’analyse de données à grande échelle avec des composants de recherche vectorielle.
Bien que cet article fournisse un aperçu de Redis et ClickHouse, il est essentiel d’évaluer ces bases de données en fonction de votre cas d’utilisation spécifique. Un outil qui peut 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 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 vous-même les 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 les 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) en utilisant leurs propres ensembles de données, et de déterminer celui qui convient le mieux à leurs cas d’utilisation. Avec VectorDBBench, les utilisateurs peuvent prendre des décisions éclairées fondées sur les performances réelles des bases de données vectorielles plutôt que 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 engagés dans l’amélioration de ses fonctionnalités et de ses performances.
Téléchargez VectorDBBench depuis son dépôt GitHub pour reproduire nos résultats de benchmark ou obtenir des résultats de performance sur vos propres ensembles de données.
Jetez un coup d’œil rapide aux performances des principales bases de données vectorielles sur le VectorDBBench Leaderboard.
Lisez les blogs suivants pour en savoir plus sur l’évaluation des bases de données vectorielles.
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