Vespa 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 Vespa 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 comme les hallucinations de l’IA.
Il existe de nombreux types de bases de données vectorielles disponibles sur le marché, notamment :
- Bases de données vectorielles conçues à cet effet 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.
Vespa est une base de données vectorielle conçue à cet effet. ClickHouse est une base de données open-source orientée colonnes avec des capacités de recherche vectorielle sous forme d’extension. Cet article compare leurs capacités de recherche vectorielle.
Vespa : aperçu et technologie de base
Vespa est un moteur de recherche et une base de données vectorielle puissants qui peuvent gérer plusieurs types de recherches en même temps. Il est excellent pour la recherche vectorielle, la recherche textuelle et la recherche dans des données structurées. Cela signifie que vous pouvez l’utiliser pour trouver des éléments similaires (comme des images ou des produits), rechercher des mots spécifiques dans du texte et filtrer les résultats selon des critères comme des dates ou des nombres, le tout en une seule opération. Vespa est flexible et peut fonctionner avec différents types de données, des simples nombres aux structures complexes.
L’une des fonctionnalités remarquables de Vespa est sa capacité à effectuer de la recherche vectorielle. Vous pouvez ajouter n’importe quel nombre de champs vectoriels à vos documents, et Vespa les parcourra rapidement. Il peut même gérer des types spéciaux de vecteurs appelés tenseurs, qui sont utiles pour représenter des éléments comme des embeddings de documents en plusieurs parties. Vespa est intelligent dans sa manière de stocker et de rechercher ces vecteurs, ce qui lui permet de gérer de très grandes quantités de données sans ralentir.
Vespa est conçu pour être extrêmement rapide et efficace. Il utilise son propre moteur spécial écrit en C++ pour gérer la mémoire et effectuer les recherches, ce qui l’aide à offrir de bonnes performances même lorsqu’il traite des requêtes complexes et de grandes quantités de données. Il est conçu pour continuer à fonctionner sans heurts même lorsque vous ajoutez de nouvelles données ou gérez un grand nombre de recherches en même temps. Cela le rend idéal pour les grandes applications réelles qui doivent gérer beaucoup de trafic et de données.
Un autre aspect intéressant de Vespa est qu’il peut automatiquement monter en charge pour gérer davantage de données ou de trafic. Vous pouvez ajouter plus d’ordinateurs à votre configuration Vespa, et il répartira automatiquement le travail entre eux. Cela signifie que votre système de recherche peut grandir à mesure que vos besoins augmentent, sans que vous ayez à effectuer beaucoup de configuration compliquée. Vespa peut même s’ajuster automatiquement pour gérer les variations de volume de données ou de trafic, ce qui peut aider à réduire les coûts. Cela en fait un excellent choix pour les entreprises qui ont besoin d’un système de recherche capable d’évoluer avec elles au fil du temps.
ClickHouse : aperçu et technologie de base
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 idéale pour les requêtes analytiques grâce à un pipeline de requêtes entièrement parallélisé et peut effectuer rapidement des recherches vectorielles. Elle offre une forte compression (personnalisable via des codecs), ce qui permet de stocker et d’interroger de grands ensembles de données. L’un de ses principaux avantages est qu’elle peut gérer des ensembles de données de plusieurs To sans être limitée par la mémoire, ce qui en fait un excellent outil pour les utilisateurs disposant de grandes données vectorielles. Elle prend également en charge le filtrage et l’agrégation sur les métadonnées, ce qui vous permet d’interroger les vecteurs et leurs métadonnées.
ClickHouse propose une fonctionnalité de recherche vectorielle via SQL, où les opérations de distance vectorielle sont traitées comme n’importe quelle 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 de plus proches voisins approximatifs (ANN) pour une mise en correspondance plus rapide (mais approximative). Et d’une correspondance exacte par balayage linéaire des lignes avec 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 ensembles de données vectorielles qui doivent être traités en parallèle sur plusieurs cœurs CPU. ClickHouse est également adapté lorsque vous avez besoin de la prise en charge de SQL et que votre ensemble de données vectorielles est trop volumineux pour tenir dans des indices uniquement en mémoire. De plus, si vous avez déjà des données liées 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 ensembles de données sont les points forts de ClickHouse, il s’adresse donc aux utilisateurs avancés de la recherche.
ClickHouse est une plateforme polyvalente pour la recherche vectorielle, en particulier pour les grands ensembles 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 ensembles de données limités par la mémoire ou les scénarios à QPS élevé, mais elle peut gérer des requêtes complexes incluant des métadonnées, ce qui la rend idéale pour les développeurs qui connaissent SQL et ont besoin d’une recherche vectorielle rapide.
Principales différences
Choisir la bonne solution de recherche vectorielle est très important. Cette comparaison entre Vespa et ClickHouse vous aidera à comprendre les différences afin de prendre une décision adaptée à votre cas d’utilisation.
Fonctionnalités principales
Vespa est un moteur de recherche qui combine la recherche vectorielle, la recherche textuelle et la recherche de données structurées dans une seule plateforme. Il peut gérer plusieurs champs vectoriels par document et des opérations sur tenseurs, ce qui le rend adapté aux cas d’utilisation de recherche complexes.
ClickHouse adopte une approche différente en tant que base de données OLAP avec des capacités de recherche vectorielle intégrées à la couche SQL. Elle est excellente pour les requêtes analytiques et peut traiter de grands ensembles de données vectorielles grâce au pipeline de requêtes parallèle.
Méthodologie de recherche
Le moteur de recherche de Vespa est conçu dès le départ pour une recherche rapide en temps réel. Le moteur central en C++ gère efficacement la mémoire afin de pouvoir traiter simultanément des requêtes complexes sur différents types de données. La plateforme prend en charge à la fois les méthodes de recherche approximative et exacte des plus proches voisins.
ClickHouse implémente la recherche vectorielle au moyen de fonctions SQL, en traitant les opérations vectorielles comme des opérations SQL standard. Il offre une correspondance exacte grâce à des analyses linéaires parallèles et des indices expérimentaux de plus proches voisins approximatifs (ANN). L’intégration SQL signifie que vous pouvez combiner les recherches vectorielles avec les opérations de base de données classiques de manière transparente.
Données
Vespa est excellent pour les mises à jour et les recherches en temps réel sur plusieurs types de données. La plateforme peut gérer plusieurs champs vectoriels par document et des opérations tensorielles complexes. Elle peut traiter des données structurées et non structurées tout en maintenant les performances pendant les mises à jour en temps réel.
ClickHouse est impressionnant avec les grands ensembles de données grâce à des taux de compression élevés et à des codecs personnalisés. Il peut traiter des ensembles de données de plusieurs To sans contraintes de mémoire et offre une prise en charge complète de SQL pour les opérations complexes sur les données. Il est excellent avec les données structurées et les métadonnées, ce qui le rend parfait pour les charges de travail analytiques.
Scalabilité et performances
Vespa dispose d’une mise à l’échelle automatique grâce à son architecture distribuée. Lorsque vous ajoutez des nœuds à votre cluster, Vespa répartit les données et les traite automatiquement. Le système maintient des performances constantes pendant les mises à jour de données ou les charges de recherche fortement concurrentes, ce qui le rend parfait pour les environnements de production avec des charges de travail variables.
ClickHouse évolue grâce au traitement parallèle. Le système peut répartir les requêtes sur plusieurs cœurs de CPU et nœuds. Il est excellent pour le traitement par lots à grande échelle et les charges de travail analytiques. Cette architecture permet des requêtes complexes sur de grands ensembles de données.
Flexibilité et intégration
Vespa offre de la flexibilité grâce à des modèles de classement personnalisés et au service de modèles en temps réel. Le système dispose d’API pour plusieurs langages de programmation et d’un schéma de documents flexible, ce qui vous permet d’adapter le système à votre cas d’utilisation.
ClickHouse offre de la flexibilité grâce à la prise en charge complète de SQL et à l’intégration avec les outils existants basés sur SQL. Il dispose de fonctions et d’agrégations personnalisées et prend en charge nativement plusieurs formats de données. Cette approche centrée sur SQL est parfaite pour les équipes disposant d’une expertise en bases de données.
Facilité d’utilisation
Vespa présente une courbe d’apprentissage plus raide en raison de son architecture et de son système de configuration uniques. Mais il dispose d’une documentation complète et d’exemples pour plusieurs cas d’utilisation, afin que vous puissiez mettre en œuvre efficacement des solutions de recherche complexes.
ClickHouse est plus accessible pour les équipes déjà familières avec SQL, car il étend la syntaxe SQL standard aux opérations vectorielles. Le langage de requête est bien documenté et suit les schémas de bases de données standard, de sorte que la courbe d’apprentissage initiale est plus faible pour les équipes ayant de l’expérience avec SQL.
Coût
Les deux sont open source, mais le coût opérationnel diffère selon les besoins en ressources. Vespa nécessite plus de mémoire par nœud, une infrastructure de recherche dédiée et des ressources pour le traitement en temps réel. ClickHouse nécessite davantage d’espace de stockage et de ressources CPU pour le traitement parallèle, mais généralement moins de mémoire que les solutions purement en mémoire. Le coût final dépendra de votre cas d’utilisation, du volume de données et des modèles de requêtes.
Sécurité
Les deux disposent de fonctionnalités de sécurité. Vespa offre une sécurité au niveau applicatif avec des règles et des filtres personnalisés, ClickHouse dispose d’un contrôle d’accès basé sur SQL et prend en charge plusieurs méthodes d’authentification. Les deux peuvent être configurés pour répondre aux exigences de sécurité des entreprises.
Quand choisir Vespa
Vespa est le meilleur choix lorsque vous avez besoin d’une recherche en temps réel sur plusieurs types de données, surtout lorsque vous devez combiner la recherche vectorielle avec la recherche textuelle et des requêtes sur des données structurées. Son architecture est conçue pour les scénarios qui nécessitent des mises à jour immédiates, des modèles de classement complexes et une mise à l’échelle automatique, ce qui le rend parfait pour les environnements de production où la qualité de la recherche et le temps de réponse comptent, comme les systèmes de recommandation, les moteurs de recherche personnels ou les plateformes de découverte de contenu.
Quand choisir ClickHouse
ClickHouse est adapté aux scénarios analytiques où vous devez combiner la recherche vectorielle avec des requêtes SQL complexes et l’analyse de données. Il est parfait pour les applications disposant d’ensembles de données vectorielles de plusieurs téraoctets nécessitant un traitement parallèle, en particulier si votre équipe est déjà familière avec SQL et souhaite intégrer la recherche vectorielle dans des workflows analytiques existants. Choisissez ClickHouse lorsque vous devez effectuer une recherche de similarité vectorielle avec des agrégations complexes et des transformations de données, comme dans les plateformes d’analyse de données, les systèmes d’analyse à grande échelle ou les applications de business intelligence.
Conclusion
Le choix entre Vespa et ClickHouse est simple, tout dépend de votre cas d’utilisation et de vos exigences opérationnelles. Vespa est performant pour la recherche en temps réel sur plusieurs types de données, la mise à l’échelle automatique et le classement complexe. ClickHouse est performant pour les opérations vectorielles basées sur SQL, le traitement parallèle et la gestion du big data. Votre décision doit être basée sur votre volume de données, la fréquence des mises à jour, les schémas de requêtes, l’expertise de l’équipe et sur le fait que votre priorité soit la performance de la recherche en temps réel ou les capacités analytiques avec recherche vectorielle.
Lisez ceci pour obtenir une vue d’ensemble de Vespa et ClickHouse, mais pour les évaluer, vous devez le faire en fonction de votre cas d’utilisation. Un outil qui peut vous y aider est VectorDBBench, un outil de benchmarking open-source pour la comparaison de bases de données vectorielles. En fin de compte, un benchmarking approfondi avec vos propres ensembles de données et schémas de requêtes sera essentiel pour prendre une décision entre ces deux approches puissantes mais différentes 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 destiné aux 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 différents systèmes de bases de données vectorielles comme Milvus et Zilliz Cloud (le Milvus géré) en utilisant leurs propres ensembles de données et de trouver celui qui correspond à leurs cas d’utilisation. Avec VectorDBBench, les utilisateurs peuvent prendre des décisions basées sur les performances réelles des bases de données vectorielles plutôt que sur des affirmations marketing ou des ouï-dire.
VectorDBBench est écrit en Python et distribué 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 classement VectorDBBench.
Lisez les blogs suivants pour en savoir plus sur l’évaluation des bases de données vectorielles.
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