Elasticsearch vs Clickhouse: scegliere il database giusto per le applicazioni GenAI
Con l’evoluzione delle applicazioni basate sull’IA, l’importanza delle capacità di ricerca vettoriale nel supportare questi progressi non può essere sottovalutata. Questo post del blog discuterà due database di rilievo con capacità di ricerca vettoriale: Elasticsearch e Clickhouse. Ciascuno offre solide capacità per gestire la ricerca vettoriale, una funzionalità essenziale per applicazioni come motori di raccomandazione, recupero di immagini e ricerca semantica. Il nostro obiettivo è fornire a sviluppatori e ingegneri un confronto chiaro, aiutandoli a decidere quale database si allinei meglio ai loro requisiti specifici.
Cos’è un database vettoriale?
Prima di confrontare Elasticsearch vs Clickhouse, esploriamo innanzitutto il concetto di database vettoriali.
Un database vettoriale è progettato specificamente per archiviare e interrogare vettori 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 ricerche di similarità efficienti, i database vettoriali svolgono un ruolo fondamentale nelle applicazioni di IA, permettendo analisi e recupero dei dati più avanzati.
I casi d’uso comuni per i database vettoriali includono raccomandazioni di prodotti 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 (LLM) fornendo conoscenza esterna per ridurre problemi come le allucinazioni dell’IA.
Sul mercato sono disponibili molti tipi di database vettoriali, 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.
Elasticsearch è un motore di ricerca basato su Apache Lucene ed Elasticsearch è un motore di ricerca basato su Apache Lucene e ClickHouse è un database open-source orientato alle colonne. Entrambi hanno capacità di ricerca vettoriale come componente aggiuntivo. Questo post confronta le loro capacità di ricerca vettoriale.
Elasticsearch: panoramica e tecnologia di base
Elasticsearch è un motore di ricerca open source costruito sopra la libreria Apache Lucene. È noto per l’indicizzazione in tempo reale e la ricerca full-text, quindi è una scelta di riferimento per applicazioni pesanti e analisi dei log. Elasticsearch consente di cercare e analizzare grandi quantità di dati in modo rapido ed efficiente.
Elasticsearch è stato costruito per la ricerca e l’analisi, con funzionalità come ricerca fuzzy, corrispondenza di frasi e ranking di rilevanza. È ottimo per scenari in cui sono richieste query di ricerca complesse e recupero dei dati in tempo reale. Con l’ascesa delle applicazioni di IA, Elasticsearch ha aggiunto capacità di ricerca vettoriale, così può eseguire ricerca per similarità e ricerca semantica, necessarie per casi d’uso di IA come riconoscimento delle immagini, recupero di documenti e IA generativa.
Ricerca vettoriale
La ricerca vettoriale è integrata in Elasticsearch tramite Apache Lucene. Lucene organizza i dati in segmenti immutabili che vengono uniti periodicamente; i vettori vengono aggiunti ai segmenti nello stesso modo delle altre strutture dati. Il processo prevede il buffering dei vettori in memoria al momento dell’indicizzazione, quindi la serializzazione di questi buffer come parte dei segmenti quando necessario. I segmenti vengono uniti periodicamente per l’ottimizzazione e le ricerche combinano i risultati vettoriali su tutti i segmenti.
Per l’indicizzazione vettoriale, Elasticsearch utilizza l’algoritmo HNSW (Hierarchical Navigable Small World), che crea un grafo in cui vettori simili sono collegati tra loro. Viene scelto per la sua semplicità, le solide prestazioni nei benchmark e la capacità di gestire aggiornamenti incrementali senza richiedere il riaddestramento completo dell’indice. Il sistema esegue ricerche vettoriali tipicamente in decine o centinaia di millisecondi, molto più velocemente rispetto agli approcci a forza bruta.
L’architettura tecnica di Elasticsearch è uno dei suoi maggiori punti di forza. Il sistema supporta ricerche senza lock anche durante l’indicizzazione concorrente e mantiene una rigorosa coerenza tra campi diversi durante l’aggiornamento dei documenti. Quindi, se aggiorni sia i campi vettoriali sia quelli keyword, le ricerche vedranno o tutti i valori vecchi o tutti i valori nuovi: la coerenza dei dati è garantita. Sebbene il sistema possa scalare oltre la RAM disponibile, le prestazioni sono ottimizzate quando i dati vettoriali risiedono in memoria.
Oltre alle funzionalità principali di ricerca vettoriale, Elasticsearch offre funzionalità pratiche di integrazione che lo rendono estremamente prezioso. Le ricerche vettoriali possono essere combinate con i filtri tradizionali di Elasticsearch, quindi puoi effettuare una ricerca ibrida che combina la similarità vettoriale con i risultati della ricerca full text. La ricerca vettoriale è pienamente compatibile con le funzionalità di sicurezza, le aggregazioni e l’ordinamento degli indici di Elasticsearch, quindi è una soluzione completa per i casi d’uso di ricerca moderni.
ClickHouse: Panoramica e tecnologia di base
ClickHouse è un database OLAP open-source per l’analisi in tempo reale, con pieno supporto SQL ed elaborazione rapida delle query. È ottimo per le query analitiche grazie alla pipeline di query completamente parallelizzata e può eseguire rapidamente la ricerca vettoriale. Ha un’elevata compressione (personalizzabile tramite codec), quindi può archiviare e interrogare grandi dataset. Uno dei suoi principali vantaggi è che può gestire dataset multi-TB senza essere vincolato dalla memoria, quindi è un ottimo strumento per utenti con grandi quantità di dati vettoriali. Supporta inoltre il filtraggio e l’aggregazione sui metadati, quindi puoi interrogare vettori e i relativi metadati.
ClickHouse offre funzionalità di ricerca vettoriale tramite SQL, dove le operazioni di distanza vettoriale sono proprio come qualsiasi altra funzione SQL. Quindi puoi combinarle con il filtraggio e l’aggregazione tradizionali. È ottimo per casi d’uso in cui è necessario interrogare dati vettoriali insieme a metadati o altre informazioni. Dispone inoltre di indici Approximate Nearest Neighbour (ANN) sperimentali per corrispondenze più rapide (ma approssimative). E di corrispondenza esatta tramite scansione lineare delle righe con elaborazione parallela per velocità ed efficienza.
ClickHouse è ottimo per la ricerca vettoriale quando devi combinare il matching vettoriale con il filtraggio o l’aggregazione dei metadati. Soprattutto per dataset vettoriali molto grandi che devono essere elaborati in parallelo su più core CPU. ClickHouse è valido anche quando hai bisogno del supporto SQL e il tuo dataset vettoriale è troppo grande per indici solo in memoria. Inoltre, se hai già dati correlati in ClickHouse o non vuoi imparare un altro strumento per gestire milioni di vettori, ClickHouse può farti risparmiare tempo e risorse. Il matching esatto rapido e parallelizzato e la gestione di grandi dataset sono ciò in cui ClickHouse eccelle, quindi è destinato a utenti avanzati della ricerca.
ClickHouse è una piattaforma general purpose per la ricerca vettoriale, soprattutto per grandi dataset che richiedono elaborazione parallela e quando combini la ricerca vettoriale con filtraggio e aggregazione basati su SQL. Non è efficace quanto i database vettoriali specializzati per piccoli dataset vincolati alla memoria o scenari ad alto QPS, ma può gestire query complesse che includono metadati, quindi è ottimo per sviluppatori che conoscono SQL e hanno bisogno di una ricerca vettoriale rapida.
Differenze chiave
Poiché la ricerca vettoriale sta diventando sempre più popolare nelle applicazioni basate sull’AI, scegliere lo strumento giusto per il tuo caso d’uso è fondamentale. Sia Elasticsearch sia ClickHouse hanno capacità di ricerca vettoriale, ma soddisfano esigenze diverse in base alla loro architettura e ai loro principi di progettazione. Ecco una panoramica per aiutarti a decidere.
Metodologia di ricerca
- Elasticsearch: Elasticsearch offre la ricerca vettoriale tramite l’algoritmo HNSW (Hierarchical Navigable Small World). Questo approccio basato su grafi collega vettori simili e consente una ricerca efficiente dei vicini più prossimi. HNSW supporta aggiornamenti incrementali senza la necessità di ricostruire l’indice, quindi è adatto per applicazioni che richiedono aggiornamenti frequenti. Puoi anche combinare la similarità vettoriale con filtri tradizionali per scenari di ricerca ibrida, come la combinazione della rilevanza delle parole chiave e della distanza vettoriale.
- ClickHouse: ClickHouse dispone di ricerca vettoriale integrata nel suo motore di query SQL. Supporta il matching vettoriale esatto tramite forza bruta (utilizzando l’elaborazione parallela) e indici approximate nearest-neighbor (ANN). Quindi è adatto per casi d’uso in cui sono richiesti filtri o aggregazioni sui metadati insieme alla ricerca vettoriale. L’approccio nativo SQL è ottimo per gli sviluppatori già familiari con i database relazionali.
Dati
- Elasticsearch: Elasticsearch è progettato per dati non strutturati e semi-strutturati. È eccellente per gestire e cercare grandi dataset ricchi di testo, con funzionalità come ricerca full-text, fuzzy matching e ranking di rilevanza. I dati vettoriali sono archiviati all’interno della sua architettura esistente basata su Lucene e forniscono solide garanzie di consistenza anche per tipi di dati misti come testo e vettori.
- ClickHouse: ClickHouse è un database OLAP per dati strutturati e semi-strutturati. È progettato per gestire dataset enormi con elevata compressione, quindi è adatto per scenari con dati vettoriali multi-terabyte. Le operazioni vettoriali si integrano bene con metadati e query strutturate, quindi è ottimo per workflow di analytics avanzati.
Scalabilità e prestazioni
- Elasticsearch: Elasticsearch è adatto per la ricerca vettoriale in memoria, ma può scalare su indici basati su disco se necessario. HNSW è efficiente per ambienti ad alto QPS (query al secondo), ma le prestazioni sono migliori quando i dati vettoriali rientrano in memoria. Elasticsearch è distribuito, quindi può scalare orizzontalmente su più nodi, rendendolo adatto per applicazioni su larga scala.
- ClickHouse: ClickHouse può parallelizzare le query su più core CPU, il che è ottimo per dataset di grandi dimensioni. La sua compressione riduce i costi di archiviazione e migliora le prestazioni di I/O. Sebbene la sua ricerca vettoriale non sia specializzata quanto quella di Elasticsearch, ClickHouse compensa con la scalabilità per workload analitici con dati vettoriali e metadati.
Flessibilità e personalizzazione
- Elasticsearch: Elasticsearch offre un’ampia personalizzazione per ricerca ibrida, ordinamento degli indici e funzionalità di sicurezza. Dispone di strumenti come Kibana per la visualizzazione e Beats per l’ingestione dei dati, quindi è più flessibile.
- ClickHouse: La flessibilità di ClickHouse risiede nel suo modello SQL. Gli sviluppatori possono costruire query complesse combinando operazioni vettoriali, filtri sui metadati e aggregazioni senza imparare nuovi linguaggi di query. I suoi codec di compressione personalizzabili consentono agli utenti di ottimizzare lo storage per workload specifici.
Integrazione ed ecosistema
- Elasticsearch: Un ecosistema maturo intorno a Elasticsearch con pipeline di dati (Logstash), visualizzazione (Kibana) e sicurezza. L’ampia adozione significa che è facile trovare plugin, supporto della community e servizi gestiti come Elastic Cloud.
- ClickHouse: ClickHouse si integra bene con strumenti di analytics e BI grazie al suo design SQL first. Sebbene non abbia lo stesso livello di plugin guidati dalla community di Elasticsearch, il suo focus OLAP lo rende una scelta naturale per applicazioni analitiche con ricerca vettoriale ad alte prestazioni.
Facilità d’uso
- Elasticsearch: Elasticsearch ha un'ottima documentazione e le sue API RESTful sono intuitive per gli sviluppatori. Ma la configurazione e la manutenzione possono essere complesse in ambienti distribuiti.
- ClickHouse: ClickHouse è intuitivo per gli sviluppatori che hanno familiarità con SQL. L'installazione e la gestione sono relativamente semplici, ma la messa a punto fine delle prestazioni della ricerca vettoriale richiede competenza.
Costo
- Elasticsearch: I costi operativi possono aumentare con Elasticsearch a causa della sua natura esigente in termini di memoria, soprattutto quando si scala per casi d'uso ad alto QPS. I servizi gestiti come Elastic Cloud possono semplificare le operazioni ma aumentano il costo.
- ClickHouse: L'elevata compressione e l'elaborazione parallela di ClickHouse sono convenienti per grandi dataset. Può operare senza indici vincolati alla memoria, il che può ridurre ulteriormente i costi dell'infrastruttura.
Sicurezza
- Elasticsearch: Elasticsearch dispone di solide funzionalità di sicurezza: controllo degli accessi basato sui ruoli, crittografia a riposo e autorizzazioni granulari. Queste funzionalità sono ben integrate nell'ecosistema, quindi soddisfa requisiti di livello enterprise.
- ClickHouse: ClickHouse dispone di controllo degli accessi, crittografia SSL e log di audit. Sufficiente per la maggior parte delle applicazioni, ma meno esteso rispetto alle funzionalità enterprise di Elasticsearch.
Quando usare Elasticsearch
Elasticsearch è pensato per casi d'uso in cui è richiesta la ricerca ibrida, ricerca full-text e similarità vettoriale. La ricerca vettoriale basata su HNSW è ottimizzata per ambienti in tempo reale ad alto QPS, quindi è adatta per il recupero di documenti basato su AI, sistemi di raccomandazione per e-commerce e AI generativa. Con un ecosistema maturo, sicurezza integrata e molte integrazioni tra cui scegliere, Elasticsearch è ottimo per ambienti distribuiti in cui scalabilità e semplicità operativa sono fondamentali.
Quando usare ClickHouse
ClickHouse è pensato per scenari in cui si hanno dataset enormi che necessitano di elaborazione e archiviazione parallele, applicazioni fortemente orientate all'analisi o workload AI su larga scala. L'approccio nativo SQL rende facile combinare la ricerca vettoriale con il filtraggio dei metadati e le aggregazioni, quindi è adatto agli sviluppatori che hanno familiarità con i database relazionali. ClickHouse può gestire dataset multi-terabyte senza indici vincolati alla memoria, quindi è conveniente e ad alte prestazioni per query che combinano dati vettoriali e strutturati.
Riepilogo
Elasticsearch e ClickHouse sono entrambi validi per la ricerca vettoriale, ma per casi d'uso diversi. Elasticsearch è adatto per la ricerca ibrida in tempo reale con un ecosistema maturo e API intuitive, mentre ClickHouse è adatto per analisi su larga scala con workflow incentrati su SQL e architettura scalabile. Scegli tra loro in base al tuo caso d'uso. Hai bisogno di ricerca in tempo reale con molte funzionalità o di analisi scalabili per dataset enormi. Conoscere i tuoi tipi di dati, i pattern di query e i requisiti di prestazioni guiderà la decisione giusta.
Leggi questo per ottenere una panoramica di Elasticsearch e Clickhosue, ma per valutarli devi farlo in base al tuo caso d'uso. Uno strumento che può aiutare in questo è VectorDBBench, uno strumento di benchmarking open-source per il confronto di database vettoriali. Alla fine, un benchmarking approfondito con i tuoi dataset e pattern di query sarà fondamentale per prendere una decisione tra questi due approcci potenti ma diversi alla ricerca vettoriale nei sistemi di database distribuiti.
Utilizzare VectorDBBench open-source per valutare e confrontare database vettoriali con i tuoi dati
VectorDBBench è uno strumento di benchmarking open-source per gli utenti che necessitano di sistemi di archiviazione e recupero dei dati ad alte prestazioni, in particolare database vettoriali. Questo strumento consente agli utenti di testare e confrontare diversi sistemi di database vettoriali come Milvus e Zilliz Cloud (il Milvus gestito) utilizzando i propri dataset e trovare quello adatto ai loro casi d'uso. Con VectorDBBench, gli utenti possono prendere decisioni basate sulle prestazioni effettive dei database vettoriali anziché su dichiarazioni di marketing o voci di corridoio.
VectorDBBench è scritto in Python e concesso in licenza con la licenza open-source MIT, il che significa che chiunque può usarlo, modificarlo e distribuirlo liberamente. Lo strumento è mantenuto attivamente da una comunità di sviluppatori impegnati a migliorarne funzionalità e prestazioni.
Scarica VectorDBBench dal suo repository GitHub per riprodurre i risultati dei nostri benchmark o ottenere risultati sulle prestazioni sui tuoi dataset.
Dai una rapida occhiata alle prestazioni dei database vettoriali mainstream nella Leaderboard di VectorDBBench.
Leggi i seguenti blog per saperne di più sulla valutazione dei database vettoriali.
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