LanceDB vs ClickHouse: scegliere il database vettoriale giusto per le tue app di IA
Che cos'è un database vettoriale?
Prima di confrontare LanceDB e 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 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 (LLM) fornendo conoscenza esterna per ridurre problemi come le allucinazioni dell'IA.
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 capaci di eseguire ricerche vettoriali su piccola scala.
LanceDB è un database vettoriale serverless e ClickHouse è un database open-source orientato alle colonne con la ricerca vettoriale come componente aggiuntivo. Questo post confronta le loro capacità di ricerca vettoriale.
LanceDB: panoramica e tecnologia di base
LanceDB è un database vettoriale open-source per l'IA che archivia, gestisce, interroga e recupera embedding da dati multimodali su larga scala. Basato su Lance, un formato di dati colonnare open-source, LanceDB offre facile integrazione, scalabilità ed efficienza dei costi. Può essere eseguito integrato in backend esistenti, direttamente in applicazioni client o come database serverless remoto, quindi è versatile per molti casi d'uso.
La ricerca vettoriale è al centro di LanceDB. Supporta sia la ricerca esaustiva k-nearest neighbors (kNN) sia la ricerca approximate nearest neighbor (ANN) utilizzando un indice IVF_PQ. Questo indice divide il dataset in partizioni e applica la quantizzazione del prodotto per una compressione vettoriale efficiente. LanceDB dispone anche di ricerca full-text e indici scalari per migliorare le prestazioni di ricerca su diversi tipi di dati.
LanceDB supporta varie metriche di distanza per la similarità vettoriale, tra cui distanza euclidea, similarità del coseno e prodotto scalare. Il database consente la ricerca ibrida combinando approcci semantici e basati su parole chiave e il filtraggio sui campi dei metadati. Ciò consente agli sviluppatori di creare sistemi complessi di ricerca e raccomandazione.
Il pubblico principale di LanceDB è costituito da sviluppatori e ingegneri che lavorano su applicazioni di IA, sistemi di raccomandazione o motori di ricerca. Il suo core basato su Rust e il supporto per più linguaggi di programmazione lo rendono accessibile a un'ampia gamma di utenti tecnici. L'attenzione di LanceDB alla facilità d'uso, alla scalabilità e alle prestazioni lo rende uno strumento eccellente per chi gestisce dati vettoriali su larga scala e cerca soluzioni efficienti di ricerca per similarità.
Click House: panoramica e tecnologia di base
ClickHouse è un database OLAP open-source in tempo reale 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, permettono a ClickHouse di archiviare e interrogare efficacemente grandi dataset. Uno dei suoi principali punti di forza 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 tramite le sue capacità SQL, dove le operazioni di distanza vettoriale sono trattate come qualsiasi altra funzione SQL. Questo permette una combinazione fluida con filtraggio e aggregazione tradizionali, rendendolo ideale per 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 matching più rapide, seppur approssimative. ClickHouse supporta anche il matching esatto tramite una scansione lineare delle righe, con la sua elaborazione parallelizzata che garantisce elevata velocità ed efficienza.
ClickHouse è un'eccellente opzione per la ricerca vettoriale quando è importante combinare il matching 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 fare affidamento su 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 sia tempo sia risorse. I suoi punti di forza risiedono nel matching esatto rapido e parallelizzato e nella gestione di grandi dataset, rendendolo adatto a utenti con requisiti di ricerca avanzati.
ClickHouse si distingue come 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 sviluppatori che conoscono SQL e necessitano di capacità di ricerca vettoriale ad alta velocità.
Differenze principali
Metodologia di ricerca
LanceDB: Ricerca vettoriale con ricerca k-nearest neighbor (kNN) e approximate nearest neighbor (ANN) integrate. Indice IVF_PQ con partizionamento e quantizzazione del prodotto per una compressione vettoriale efficiente. Ricerca ibrida per ricerca semantica e basata su parole chiave. Adatto per applicazioni basate sull'IA.
ClickHouse: Ricerca vettoriale come estensione del sistema di query SQL. Matching esatto tramite scansioni lineari parallelizzate. Matching approssimativo con ANN sperimentale. L'approccio incentrato su SQL è molto facile da integrare con altri flussi di lavoro analitici, specialmente per query ricche di metadati.
Conclusione chiave: Scegli LanceDB se ti interessano solo le prestazioni e la flessibilità della ricerca vettoriale. Scegli ClickHouse se hai bisogno di filtraggio dei metadati e analisi basate su SQL.
Dati
LanceDB: Embedding e dati multimodali. Supporta dati strutturati e non strutturati. Archiviazione colonnare per prestazioni di lettura e scrittura su dataset su larga scala, specialmente carichi di lavoro ricchi di vettori.
ClickHouse: Database OLAP. Principalmente dati strutturati e semi-strutturati. Migliore per scenari in cui i dati vettoriali fanno parte di un dataset più ampio con molti metadati o in cui aggregazione e filtraggio sono importanti.
Conclusione chiave: LanceDB è per carichi di lavoro ricchi di vettori, ClickHouse per vettori + dati strutturati.
Scalabilità e prestazioni
LanceDB: Scalabile grazie a molteplici opzioni di distribuzione: incorporato nell’applicazione, database serverless, parte di un backend più grande. Ottimizza la ricerca vettoriale e scala bene per dataset di grandi dimensioni.
ClickHouse: Elaborazione parallelizzata ad alta velocità. Gestisce dataset multi-terabyte. Le prestazioni su carichi di lavoro misti (ricerca vettoriale + query SQL complesse) sono un punto di forza.
Conclusione chiave: Scegli LanceDB per la scalabilità specifica per l’IA e ClickHouse per carichi di lavoro misti su larga scala che richiedono una forte parallelizzazione.
Flessibilità e personalizzazione
LanceDB: Indicizzazione flessibile e supporto di molteplici metriche di distanza (euclidea, similarità coseno, prodotto scalare). Gli sviluppatori possono perfezionare la ricerca ibrida per combinare ricerca semantica e basata su parole chiave.
ClickHouse: Personalizzazione tramite funzioni SQL. Gli sviluppatori possono scrivere query complesse combinando operazioni vettoriali con funzionalità SQL standard.
Conclusione chiave: LanceDB è per operazioni vettoriali super specializzate, ClickHouse per una flessibilità di query più generale.
Integrazione ed ecosistema
LanceDB: Si integra con flussi di lavoro di IA e machine learning, supporta direttamente molteplici linguaggi ed embedding.
ClickHouse: Parte dell’ecosistema di analytics. Una buona scelta se il tuo progetto utilizza già ClickHouse per carichi di lavoro OLAP o se la compatibilità SQL è importante.
Conclusione chiave: LanceDB è per flussi di lavoro AI-first, ClickHouse è più indipendente dall’ecosistema e si integra nelle pipeline di analytics.
Usabilità
LanceDB: Orientato agli sviluppatori, facile da configurare, documentazione solida, API per operazioni vettoriali.
ClickHouse: Potente ma incentrato su SQL, quindi può avere una curva di apprendimento più ripida per gli utenti che non hanno familiarità con SQL o big data.
Conclusione chiave: LanceDB ha una curva di apprendimento più adatta agli sviluppatori per casi d’uso specifici dei vettori.
Costo
LanceDB: Open-source e conveniente per piccole distribuzioni o uso incorporato. Opzioni serverless per controllare i costi per carichi di lavoro variabili.
ClickHouse: Open-source ma può avere costi operativi più elevati a causa della necessità di molte risorse di calcolo per elaborare dataset di grandi dimensioni.
Conclusione chiave: LanceDB è per una scala più piccola o uso incorporato, ClickHouse per uso enterprise.
Sicurezza
LanceDB: Ha funzionalità di sicurezza di base come controllo degli accessi e integrazione con backend sicuri. La sicurezza è ancora in evoluzione.
ClickHouse: Ha funzionalità di sicurezza robuste: crittografia, autenticazione, controlli di accesso granulari. Pronto per l’enterprise per distribuzioni sicure.
Conclusione chiave: ClickHouse è per distribuzioni in cui è richiesta sicurezza di livello enterprise.
Quando scegliere LanceDB
LanceDB è per progetti fortemente basati su IA e machine learning in cui gli embedding vettoriali sono il nucleo dell’applicazione. È ottimo per casi d’uso come sistemi di raccomandazione, ricerca semantica e applicazioni basate sulla similarità che richiedono operazioni vettoriali ad alte prestazioni. Ha ricerca kNN e ANN integrate, ricerca ibrida e opzioni di distribuzione convenienti, quindi è perfetto per sviluppatori che gestiscono dati distribuiti su larga scala con embedding multi-modali. Inoltre è developer-friendly e supporta molteplici linguaggi di programmazione, quindi è facile da implementare per flussi di lavoro di IA.
Quando scegliere ClickHouse
ClickHouse è per scenari in cui la ricerca vettoriale è solo una parte di una pipeline di analytics più ampia. È ottimo per applicazioni che richiedono ricerca full-text, analytics basati su SQL e operazioni vettoriali. Casi d’uso come analisi del comportamento dei clienti, analisi dei log e reportistica multidimensionale beneficiano dell’elaborazione parallelizzata ad alta velocità delle query di ClickHouse e della capacità di gestire dataset multi-terabyte. È particolarmente valido se il tuo team ha già familiarità con SQL o utilizza ClickHouse per altri carichi di lavoro OLAP, poiché non richiede l’introduzione di strumenti aggiuntivi.
Conclusione
LanceDB è pensato per progetti AI-first che richiedono una ricerca efficiente della similarità vettoriale, capacità ibride e un design centrato sugli sviluppatori; ClickHouse è pensato per flussi di lavoro fortemente orientati all’analytics che combinano operazioni vettoriali con query SQL tradizionali su grandi dataset. Scegli LanceDB per applicazioni intensive basate su embedding e ClickHouse per la ricerca vettoriale in sistemi di analytics. Considerando la scala, il tipo di dati e i requisiti di performance del tuo workload, puoi scegliere lo strumento giusto per il tuo progetto.
Leggi questo per ottenere una panoramica di LanceDB e ClickHouse, 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 tra database vettoriali. Alla fine, un benchmarking approfondito con i tuoi dataset e i tuoi pattern di query sarà fondamentale per prendere una decisione tra questi due approcci potenti ma diversi 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 per utenti che necessitano di sistemi di archiviazione e recupero 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 più adatto ai loro casi d’uso. Con VectorDBBench, gli utenti possono prendere decisioni basate sulle prestazioni effettive dei database vettoriali anziché su affermazioni di marketing o voci di corridoio.
VectorDBBench è scritto in Python e distribuito con licenza open-source MIT, il che significa che chiunque può usarlo, modificarlo e distribuirlo liberamente. Lo strumento è mantenuto attivamente da una community di sviluppatori impegnati a migliorarne funzionalità e prestazioni.
Scarica VectorDBBench dal suo repository GitHub per riprodurre i nostri risultati di benchmark o ottenere risultati di performance sui tuoi dataset.
Dai una rapida occhiata alle prestazioni dei principali database vettoriali nella Leaderboard di VectorDBBench.
Leggi i seguenti blog per saperne di più sulla valutazione dei database vettoriali.
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