Apache Cassandra vs. Clickhouse: scegliere il database vettoriale giusto per le tue applicazioni di IA
Con la crescente diffusione delle applicazioni basate sull'AI, sviluppatori e ingegneri affrontano la sfida di selezionare il database giusto per gestire i dati vettoriali in modo efficiente. Due opzioni popolari in questo ambito sono Apache Cassandra e Clickhouse. Questo articolo confronta queste tecnologie per aiutarti a prendere una decisione informata per le tue esigenze di database vettoriale.
Che cos'è un database vettoriale?
Prima di confrontare Apache Cassandra e Clickhouse, esploriamo innanzitutto il concetto di database vettoriali.
Un database vettoriale è progettato specificamente per archiviare e interrogare embedding vettoriali ad alta dimensionalità, che sono rappresentazioni numeriche di dati non strutturati. Questi vettori codificano informazioni complesse, come il significato semantico del testo, le caratteristiche visive delle immagini o gli attributi dei prodotti. Consentendo efficienti ricerche di similarità, i database vettoriali svolgono un ruolo fondamentale nelle applicazioni AI, permettendo analisi e recupero dei dati più avanzati.
I database vettoriali vengono adottati in molti casi d'uso, tra cui raccomandazioni di prodotti nell'e-commerce, piattaforme di scoperta dei contenuti, rilevamento di anomalie nella cybersecurity, analisi di immagini mediche e attività di elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Svolgono inoltre un ruolo cruciale nella Retrieval Augmented Generation (RAG), una tecnica che migliora le prestazioni dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLMs) fornendo conoscenza esterna per ridurre problemi come le allucinazioni dell'AI.
Esistono molti tipi di database vettoriali disponibili sul mercato, tra cui:
- Database vettoriali purpose-built come Milvus, Zilliz Cloud (Milvus completamente gestito)
- Librerie di ricerca vettoriale come Faiss e Annoy.
- Database vettoriali leggeri come Chroma e Milvus Lite.
- Database tradizionali con componenti aggiuntivi per la ricerca vettoriale in grado di eseguire ricerche vettoriali su piccola scala.
Apache Cassandra è un database NoSQL con la ricerca vettoriale come componente aggiuntivo. Clickhouse è un database open-source orientato alle colonne con la ricerca vettoriale come componente aggiuntivo.
Apache Cassandra: panoramica e tecnologia di base
Apache Cassandra è un database NoSQL distribuito open-source noto per la sua scalabilità e disponibilità. Le funzionalità di Cassandra includono un'architettura senza master per disponibilità, scalabilità, coerenza regolabile e un modello di dati flessibile. Con il rilascio di Cassandra 5.0, ora supporta embedding vettoriali e ricerca di similarità vettoriale tramite la sua funzionalità Storage-Attached Indexes (SAI). Sebbene questa integrazione consenta a Cassandra di gestire dati vettoriali, è importante notare che la ricerca vettoriale è implementata come estensione dell'architettura esistente di Cassandra piuttosto che come funzionalità nativa.
La funzionalità di ricerca vettoriale di Cassandra è costruita sulla sua architettura esistente. Consente agli utenti di archiviare embedding vettoriali insieme ad altri dati ed eseguire ricerche di similarità. Questa integrazione consente a Cassandra di supportare applicazioni basate sull'AI mantenendo al contempo i suoi punti di forza nella gestione di dati distribuiti su larga scala.
Un componente chiave della ricerca vettoriale di Cassandra è l'uso degli Storage-Attached Indexes (SAI). SAI è un indice altamente scalabile e distribuito a livello globale che aggiunge indici a livello di colonna a qualsiasi colonna di tipo di dati vettoriale. Offre un elevato throughput I/O affinché i database possano utilizzare la Vector Search così come altre indicizzazioni di ricerca. SAI offre ampie funzionalità di indicizzazione, in grado di indicizzare sia query sia contenuti (inclusi input di grandi dimensioni come documenti, parole e immagini) per catturarne la semantica.
La Vector Search è la prima istanza di validazione dell'estensibilità di SAI, sfruttandone la nuova modularità. Questa combinazione di Vector Search e SAI migliora le capacità di Cassandra nella gestione dei workload di AI e machine learning, rendendolo un forte concorrente nello spazio dei database vettoriali.
Clickhouse: panoramica e tecnologia di base
ClickHouse è un database OLAP real-time open-source noto per il suo pieno supporto SQL e l'elaborazione delle query ad alta velocità. Eccelle nella gestione di query analitiche grazie alla sua pipeline di query completamente parallelizzata, che gli consente di eseguire rapidamente operazioni di ricerca vettoriale. I suoi elevati livelli di compressione, personalizzabili tramite codec, consentono a ClickHouse di archiviare e interrogare efficacemente grandi dataset. Uno dei suoi punti di forza principali è la capacità di gestire dataset multi-TB senza essere vincolato dalla memoria, rendendolo uno strumento potente per gli utenti che lavorano con dati vettoriali su larga scala. Supporta inoltre il filtraggio e l'aggregazione sui metadati, consentendo agli sviluppatori di eseguire query complesse sia sui vettori sia sui metadati associati.
ClickHouse integra la funzionalità di ricerca vettoriale attraverso le sue capacità SQL, in cui le operazioni di distanza vettoriale sono trattate come qualsiasi altra funzione SQL. Ciò consente una combinazione senza soluzione di continuità con il filtraggio e l'aggregazione tradizionali, rendendolo ideale per i casi d'uso in cui i dati vettoriali devono essere interrogati insieme a metadati o altre informazioni. Inoltre, funzionalità sperimentali come gli indici Approximate Nearest Neighbour (ANN) offrono capacità di corrispondenza più rapide, sebbene approssimative. ClickHouse supporta anche la corrispondenza esatta tramite una scansione lineare delle righe, con la sua elaborazione parallelizzata che garantisce alta velocità ed efficienza.
ClickHouse è un'opzione eccellente per la ricerca vettoriale quando è importante combinare la corrispondenza vettoriale con il filtraggio o l'aggregazione dei metadati. È particolarmente utile per dataset vettoriali molto grandi che devono essere elaborati in parallelo su più core CPU. ClickHouse è vantaggioso anche quando è necessario il supporto SQL e il dataset vettoriale è troppo grande per affidarsi a indici solo in memoria. Inoltre, se hai già dati correlati in ClickHouse o desideri evitare di imparare un altro strumento per gestire milioni di vettori, ClickHouse può farti risparmiare tempo e risorse. I suoi punti di forza risiedono nella corrispondenza esatta rapida e parallelizzata e nella gestione di grandi dataset, rendendolo adatto a utenti con requisiti di ricerca avanzati.
ClickHouse si distingue come una piattaforma versatile per la ricerca vettoriale, in particolare quando si gestiscono grandi dataset che richiedono elaborazione parallelizzata e quando si combinano ricerche vettoriali con filtraggio e aggregazione basati su SQL. Sebbene possa non essere specializzato per dataset piccoli e vincolati alla memoria o scenari ad alto QPS quanto i database vettoriali dedicati, la sua capacità di gestire query complesse, inclusi i metadati, lo rende un'opzione potente per gli sviluppatori che hanno familiarità con SQL e necessitano di capacità di ricerca vettoriale ad alta velocità.
Differenze chiave: Apache Cassandra vs. Clickhouse
Metodologia di ricerca
Cassandra e ClickHouse offrono entrambe funzionalità di ricerca vettoriale, ma le loro metodologie differiscono. Cassandra implementa la ricerca vettoriale tramite la sua funzionalità Storage-Attached Indexes (SAI), che consente la ricerca per similarità all’interno della sua architettura distribuita e senza master. Si concentra sull’indicizzazione dei tipi di dati vettoriali e offre indicizzazione a livello di colonna per query efficienti. ClickHouse, invece, integra la ricerca vettoriale come funzione SQL, consentendo agli utenti di calcolare le distanze vettoriali all’interno delle query SQL. Supporta inoltre corrispondenze esatte e approssimative utilizzando indici sperimentali Approximate Nearest Neighbor (ANN). Mentre Cassandra si concentra sull’estensibilità all’interno della sua architettura esistente, la ricerca vettoriale di ClickHouse è strettamente integrata con il suo motore di query SQL, offrendo maggiore versatilità nel combinare la ricerca vettoriale con il filtraggio dei metadati.
Gestione dei dati
Cassandra eccelle nella gestione di dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati attraverso un’architettura distribuita, utilizzando il suo modello di dati flessibile e con schema opzionale. È progettata per gestire dati distribuiti su larga scala tra nodi. ClickHouse, come database colonnare, è specializzato nei dati strutturati, concentrandosi su query analitiche rapide. Può gestire dati semi-strutturati, ma è più ottimizzato per carichi di lavoro strutturati ad alta compressione. Mentre Cassandra è più adatta a modelli di dati flessibili su sistemi distribuiti, ClickHouse eccelle in ambienti in cui query rapide e analisi su dati strutturati sono priorità fondamentali.
Scalabilità e prestazioni
Cassandra è progettata per la scalabilità orizzontale su più nodi, il che la rende altamente adatta a sistemi distribuiti di grandi dimensioni che danno priorità alla disponibilità e alla tolleranza ai guasti. È progettata per gestire dataset enormi con scalabilità lineare man mano che vengono aggiunti più nodi. ClickHouse, pur essendo anch’esso scalabile, si concentra maggiormente sull’ottimizzazione delle prestazioni verticali, con la sua esecuzione delle query parallelizzata che gli consente di gestire grandi dataset in modo efficiente su meno nodi. La sua architettura colonnare è progettata per un recupero rapido dei dati, soprattutto per casi d’uso analitici. Per applicazioni distribuite su larga scala, il modello di scalabilità di Cassandra è ideale, mentre il punto di forza di ClickHouse risiede nelle sue prestazioni rapide per l’analisi in tempo reale.
Flessibilità e personalizzazione
Cassandra offre una significativa flessibilità in termini di modellazione dei dati e consistenza, consentendo una consistenza configurabile tra diversi nodi, che può essere regolata in base al caso d’uso. ClickHouse, pur essendo flessibile nell’esecuzione delle query e nella ricerca vettoriale, è più rigido nella modellazione dei dati, concentrandosi su dati strutturati con supporto limitato per schemi dinamici. Tuttavia, ClickHouse eccelle nella personalizzazione delle query, consentendo agli sviluppatori di combinare la ricerca vettoriale con filtraggio, aggregazione e query SQL avanzate. Cassandra offre maggiore flessibilità nell’archiviazione dei dati, mentre ClickHouse offre maggiore personalizzazione nelle query di ricerca e nelle funzioni analitiche.
Integrazione ed ecosistema
Cassandra si integra bene con sistemi distribuiti e ambienti cloud, offrendo un forte supporto per integrazioni con altri database NoSQL, framework big data e strumenti cloud-native. È spesso utilizzata in ambienti che coinvolgono Apache Spark, Kafka e Kubernetes. ClickHouse si integra anche con una varietà di strumenti, soprattutto all’interno dell’ecosistema dell’analisi dei dati e del reporting in tempo reale. La sua compatibilità con piattaforme di analisi popolari e strumenti big data come Kafka, insieme alla sua interfaccia SQL, rende più semplice inserirlo negli stack analitici esistenti. Entrambi i sistemi hanno ecosistemi ricchi, ma quello di Cassandra è più focalizzato sui sistemi di dati distribuiti, mentre ClickHouse tende verso l’analisi in tempo reale e i sistemi OLAP.
Facilità d’uso
Cassandra ha una curva di apprendimento più ripida a causa della sua architettura distribuita e della necessità di gestire replica, coerenza e disponibilità. Configurarla e mantenerla richiede una comprensione dei concetti dei sistemi distribuiti. ClickHouse, pur essendo potente, è generalmente più facile da usare per gli sviluppatori che hanno familiarità con SQL, poiché offre un linguaggio di query familiare e una documentazione estesa per le sue capacità analitiche. Tuttavia, per casi d'uso complessi che coinvolgono ricerche vettoriali su larga scala, ClickHouse potrebbe richiedere una messa a punto aggiuntiva. Nel complesso, ClickHouse è più facile da iniziare a usare, soprattutto per gli sviluppatori esperti di SQL, mentre Cassandra richiede maggiore competenza per essere gestita e scalata in modo efficace.
Considerazioni sui costi
I costi operativi di Cassandra possono variare significativamente a seconda delle dimensioni del deployment, poiché la sua architettura distribuita richiede più nodi per ottenere i suoi vantaggi in termini di scalabilità e disponibilità. Questo può portare a costi infrastrutturali più elevati, soprattutto negli ambienti cloud. Anche ClickHouse può comportare costi significativi per dataset di grandi dimensioni a causa della sua elaborazione parallela, ma la sua attenzione alla compressione e all'esecuzione efficiente delle query può aiutare a ottimizzare le risorse di storage e calcolo. Entrambe le tecnologie possono scalare, ma Cassandra potrebbe avere costi operativi più elevati a causa della sua necessità di più nodi, mentre lo storage colonnare e la compressione di ClickHouse possono tradursi in costi di storage inferiori.
Funzionalità di sicurezza
Cassandra offre robuste funzionalità di sicurezza, tra cui crittografia a riposo, meccanismi di autenticazione come Kerberos e LDAP, e controllo degli accessi con sicurezza basata sui ruoli. Supporta anche la crittografia dei dati durante il transito. Anche ClickHouse fornisce crittografia per i dati a riposo e in transito, ma il suo modello di sicurezza è più focalizzato sul controllo degli accessi a livello SQL e sulle funzioni definite dall'utente. Entrambi i sistemi offrono funzionalità di sicurezza standard, ma Cassandra è più orientata alle esigenze di sicurezza distribuita di livello enterprise, mentre ClickHouse fornisce una sicurezza sufficiente per gli ambienti di analytics.
Quando scegliere Clickhouse o Apache Cassandra
Apache Cassandra Cassandra è particolarmente adatta a sistemi distribuiti su larga scala che danno priorità ad alta disponibilità, tolleranza ai guasti e scalabilità orizzontale. È ideale quando è necessario gestire dataset enormi su più nodi con tempi di inattività minimi, rendendola una scelta solida per applicazioni che richiedono replica dei dati in tempo reale e messa a punto della coerenza. Il punto di forza di Cassandra risiede nella gestione di dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati su larga scala e, con l'aggiunta della ricerca vettoriale tramite Storage-Attached Indexes (SAI), diventa un'opzione valida per carichi di lavoro basati sull'AI in cui sono necessari embedding vettoriali e operazioni sui dati su larga scala.
ClickHouse ClickHouse è l'opzione migliore quando sono necessarie analytics rapide e in tempo reale su dataset di grandi dimensioni con capacità di query avanzate. Eccelle negli ambienti che richiedono una ricerca vettoriale efficiente combinata con filtraggio dei metadati e aggregazione, rendendolo adatto ai casi d'uso OLAP. Con la sua esecuzione delle query parallelizzata e la capacità di gestire dataset di grandi dimensioni senza essere vincolato dalla memoria, ClickHouse è ideale per scenari che coinvolgono analytics complesse, matching vettoriale ad alte prestazioni e integrazione con flussi di lavoro esistenti basati su SQL. Se il tuo caso d'uso coinvolge sia la ricerca vettoriale sia analytics ad alte prestazioni, ClickHouse offre una soluzione potente.
Conclusione
Quando si decide tra Apache Cassandra e ClickHouse, è importante considerare le proprie esigenze specifiche. Cassandra eccelle con dati distribuiti su larga scala ed è ottimo per applicazioni che richiedono alta disponibilità e tolleranza ai guasti. È particolarmente adatto a scenari in cui la ricerca vettoriale è un requisito aggiuntivo in un sistema distribuito. D’altra parte, ClickHouse è ideale per analisi rapide in tempo reale e query complesse, soprattutto quando è necessario combinare la ricerca vettoriale con filtri e aggregazioni dettagliati sui metadati. Se hai bisogno di analisi robuste con ricerca vettoriale e gestione efficiente di grandi dataset, ClickHouse potrebbe essere la scelta migliore.
Sebbene questo articolo fornisca una panoramica di Cassandra e Clickhouse, è fondamentale valutare questi database in base al tuo caso d’uso specifico. Uno strumento che può aiutare in questo processo è VectorDBBench, uno strumento di benchmarking open-source progettato per confrontare le prestazioni dei database vettoriali. In definitiva, un benchmarking approfondito con dataset e pattern di query specifici sarà essenziale per prendere una decisione informata tra questi due approcci potenti, ma distinti, alla ricerca vettoriale nei sistemi di database distribuiti.
Usare VectorDBBench open-source per valutare e confrontare autonomamente i database vettoriali
VectorDBBench è uno strumento di benchmarking open-source progettato per gli utenti che richiedono sistemi di archiviazione e recupero dei dati ad alte prestazioni, in particolare database vettoriali. Questo strumento consente agli utenti di testare e confrontare le prestazioni di diversi sistemi di database vettoriali come Milvus e Zilliz Cloud (il Milvus gestito) utilizzando i propri dataset e determinare quello più adatto ai loro casi d’uso. Utilizzando VectorDBBench, gli utenti possono prendere decisioni informate basate sulle prestazioni effettive dei database vettoriali anziché fare affidamento su affermazioni di marketing o prove aneddotiche.
VectorDBBench è scritto in Python e concesso in licenza con la licenza open-source MIT, il che significa che chiunque può utilizzarlo, modificarlo e distribuirlo liberamente. Lo strumento è mantenuto attivamente da una comunità di sviluppatori impegnati a migliorarne le funzionalità e le prestazioni.
Scarica VectorDBBench dal suo repository GitHub per riprodurre i nostri risultati di benchmark o ottenere risultati prestazionali sui tuoi dataset.
Dai una rapida occhiata alle prestazioni dei database vettoriali mainstream nella classifica di VectorDBBench.
Leggi i seguenti blog per saperne di più sulla valutazione dei database vettoriali.
Ulteriori risorse su VectorDB, GenAI e ML
Continua a leggere
Stop Building AI Data Infra for the Wrong Stage
Learn how AI data infrastructure should evolve from prototype to enterprise scale, and when Vector Lakebase becomes the right architecture for AI apps.
Milvus/Zilliz + Surveillance: How Vector Databases Transform Multi-Camera Tracking
See how Milvus vector database enhances multi-camera tracking with similarity-based matching for better surveillance in retail, warehouses and transport hubs.
Why Deepseek is Waking up AI Giants Like OpenAI And Why You Should Care
Discover how DeepSeek R1's open-source AI model with superior reasoning capabilities and lower costs is disrupting the AI landscape and challenging tech giants like OpenAI.
The Definitive Guide to Choosing a Vector Database
Overwhelmed by all the options? Learn key features to look for & how to evaluate with your own data. Choose with confidence.