Redis vs ClickHouse: scegliere il database vettoriale giusto per le tue esigenze
Con il progredire delle tecnologie basate su IA e dati, scegliere un database vettoriale appropriato per la tua applicazione sta diventando sempre più importante. Redis e ClickHouse sono due opzioni in questo ambito. Questo articolo confronta queste tecnologie per aiutarti a prendere una decisione informata per il tuo progetto.
Che cos'è un database vettoriale?
Prima di confrontare Redis 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 un'analisi e un 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 cybersicurezza, analisi di immagini mediche e attività di elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Svolgono anche un ruolo cruciale nella Retrieval Augmented Generation (RAG), una tecnica che migliora le prestazioni dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) fornendo conoscenze esterne per ridurre problemi come le allucinazioni dell'IA.
Sul mercato sono disponibili molti tipi di database vettoriali, tra cui:
- Database vettoriali appositamente progettati come Milvus, Zilliz Cloud (Milvus completamente gestito) e Weaviate
- 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.
Redis è un database in-memory e ClickHouse è un database open-source orientato alle colonne. Entrambi dispongono di funzionalità di ricerca vettoriale come componente aggiuntivo. Questo post confronta le loro funzionalità di ricerca vettoriale.
Redis: Panoramica e tecnologia di base
Redis era originariamente noto per l'archiviazione dei dati in memoria e ha aggiunto funzionalità di ricerca vettoriale tramite la Redis Vector Library, che ora fa parte di Redis Stack. Questo consente a Redis di eseguire ricerche di similarità vettoriale mantenendo la sua velocità e le sue prestazioni.
La ricerca vettoriale in Redis è costruita sopra la sua infrastruttura esistente, utilizzando l'elaborazione in memoria per un'esecuzione rapida delle query. Redis utilizza algoritmi FLAT e HNSW (Hierarchical Navigable Small World) per la ricerca approssimata del vicino più prossimo, il che consente una ricerca rapida e accurata in spazi vettoriali ad alta dimensionalità.
Uno dei principali punti di forza della ricerca vettoriale di Redis è che può combinare la ricerca di similarità vettoriale con il filtraggio tradizionale su altri attributi. Questa ricerca ibrida consente agli sviluppatori di creare query complesse che considerano sia la similarità semantica sia criteri specifici di metadati, quindi è versatile per molte applicazioni basate sull'IA.
Redis Vector Library fornisce un'interfaccia semplice per consentire agli sviluppatori di lavorare con dati vettoriali in Redis. Dispone di funzionalità come progettazione flessibile degli schemi, query vettoriali personalizzate ed estensioni per attività correlate agli LLM come caching semantico e gestione delle sessioni. Questo rende più facile per gli ingegneri AI/ML e i data scientist integrare Redis nel loro flusso di lavoro AI, soprattutto per l'elaborazione e il recupero dei dati in tempo reale.
ClickHouse: Panoramica e core
ClickHouse è un database OLAP open-source per analisi in tempo reale con supporto SQL completo ed elaborazione rapida delle query. È ottimo per le query analitiche grazie a una 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 anche il filtraggio e l'aggregazione sui metadati, quindi puoi interrogare vettori e i loro metadati.
ClickHouse dispone di funzionalità di ricerca vettoriale tramite SQL, dove le operazioni di distanza vettoriale sono come qualsiasi altra funzione SQL. Quindi puoi combinarle con il filtraggio e l'aggregazione tradizionali. Ottimo per casi d'uso in cui è necessario interrogare dati vettoriali insieme a metadati o altre informazioni. Dispone anche di indici Approximate Nearest Neighbour (ANN) sperimentali per corrispondenze più rapide (ma approssimative). E corrispondenze esatte tramite scansione lineare delle righe con elaborazione parallela per velocità ed efficienza.
ClickHouse è ottimo per la ricerca vettoriale quando è necessario combinare la corrispondenza 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 stare in 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. Corrispondenza esatta veloce e parallelizzata e gestione di grandi dataset sono ciò in cui ClickHouse eccelle, quindi è destinato a utenti di ricerca avanzati.
ClickHouse è una piattaforma general purpose per la ricerca vettoriale, soprattutto per grandi dataset che richiedono elaborazione parallela e quando si combina la ricerca vettoriale con filtraggio e aggregazione basati su SQL. Non è valido quanto i database vettoriali specializzati per piccoli dataset vincolati alla memoria o scenari ad alto QPS, ma può gestire query complesse inclusi i metadati, quindi è ottimo per sviluppatori che conoscono SQL e hanno bisogno di una ricerca vettoriale veloce.
Differenze chiave: scegliere tra Redis e ClickHouse per la ricerca vettoriale
Quando scegli uno strumento di ricerca vettoriale, conoscere le differenze tra Redis e ClickHouse ti aiuterà a prendere una decisione informata. Entrambi dispongono di ricerca vettoriale, ma con funzionalità e casi d'uso diversi. Confrontiamoli in diverse aree chiave:
Metodo di ricerca
Redis utilizza gli algoritmi FLAT e HNSW (Hierarchical Navigable Small World) per la ricerca approssimativa dei vicini più prossimi. Ciò consente una ricerca rapida e accurata in spazi vettoriali ad alta dimensionalità. Redis eccelle nel combinare la ricerca per similarità vettoriale con il filtraggio tradizionale su altri attributi, quindi puoi eseguire query complesse che considerano sia la similarità semantica sia metadati specifici.
ClickHouse dispone di ricerca vettoriale tramite SQL, dove le operazioni di distanza vettoriale sono trattate come qualsiasi altra funzione SQL. Supporta corrispondenze esatte tramite scansioni lineari e indici Approximate Nearest Neighbor (ANN) sperimentali per corrispondenze più rapide, ma approssimative.
Dati
Redis è un archivio dati in memoria ed è stato esteso per includere la ricerca vettoriale. Ciò consente un'esecuzione delle query molto rapida, adatta per applicazioni in tempo reale che richiedono bassa latenza.
ClickHouse è un database OLAP per analisi in tempo reale con supporto SQL completo. Può gestire dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati. ClickHouse è efficace nel gestire e interrogare grandi dataset, anche quelli che non entrano in memoria, grazie all’archiviazione colonnare e alla compressione.
Scalabilità e prestazioni
Redis è veloce per le operazioni in memoria e può scalare orizzontalmente tramite clustering. Anche la ricerca vettoriale è veloce, quindi è adatto per applicazioni che richiedono tempi di risposta rapidi su dataset che entrano in memoria.
ClickHouse è adatto per dataset su larga scala. Esegue l’elaborazione delle query in modo completamente parallelizzato, quindi può gestire dataset multi-TB. Questo rende ClickHouse adatto a scenari con enormi dataset vettoriali che superano la memoria.
Flessibilità e personalizzazione
Redis offre una progettazione dello schema flessibile e query vettoriali personalizzate tramite la sua Vector Library. Ha anche estensioni per attività legate agli LLM, come la cache semantica e la gestione delle sessioni, quindi è adattabile a vari workflow AI/ML.
ClickHouse offre flessibilità tramite la sua interfaccia SQL, con cui puoi combinare operazioni vettoriali con operazioni di database tradizionali in modo fluido. Questo approccio basato su SQL offre molte opzioni di personalizzazione per query complesse che coinvolgono sia dati vettoriali sia metadati.
Integrazione ed ecosistema
Redis ha un grande ecosistema e si integra bene con molti strumenti e framework, soprattutto negli scenari di elaborazione dei dati in tempo reale e caching. È semplice e ampiamente utilizzato, quindi è una scelta popolare per molti stack di sviluppo.
ClickHouse è meno popolare di Redis, ma ha buone capacità di integrazione, soprattutto negli ambienti di analisi dei dati. Il suo supporto SQL rende più semplice l’integrazione con pipeline di dati e strumenti BI esistenti.
Facilità d’uso
Redis è semplice e facile da configurare. La Redis Vector Library ha un’interfaccia semplice per lavorare con dati vettoriali, il che è utile per gli sviluppatori già familiari con Redis.
ClickHouse ha una curva di apprendimento più ripida, soprattutto per chi è nuovo ai database colonnari o alle query SQL complesse. Ma per i team con competenze SQL, ClickHouse è potente e facile da usare.
Costo
Redis, essendo in memoria, può essere più costoso quando si lavora con grandi dataset che richiedono molta RAM. Ma per dataset piccoli può essere conveniente grazie alle sue prestazioni e semplicità.
ClickHouse può essere più conveniente per grandi dataset, poiché non richiede che tutti i dati siano in memoria. La sua compressione e l’archiviazione basata su disco possono portare a costi hardware inferiori negli scenari big data.
Sicurezza
Sia Redis sia ClickHouse hanno funzionalità di sicurezza come crittografia, autenticazione e controllo degli accessi. Redis offre queste funzionalità out of the box, mentre il modello di sicurezza di ClickHouse è più flessibile e può essere integrato con sistemi di sicurezza esterni.
Quando scegliere ciascuna tecnologia
Quando usare Redis
Usa Redis quando hai bisogno di ricerca vettoriale in tempo reale e a bassa latenza su dataset che entrano in memoria. È perfetto per scenari in cui devi combinare la ricerca di similarità vettoriale con il filtro per attributi, come sistemi di raccomandazione dei contenuti, rilevamento delle frodi in tempo reale o ricerca personalizzata nelle piattaforme e-commerce. Redis è ottimo nei casi d’uso in cui hai bisogno di tempi di risposta rapidi e puoi sfruttare l’elaborazione in memoria, quindi è adatto per applicazioni guidate dall’AI che richiedono operazioni vettoriali insieme ad altre manipolazioni dei dati.
Quando usare ClickHouse
Usa ClickHouse quando hai dataset vettoriali molto grandi che superano la memoria o devi eseguire query analitiche complesse che combinano la ricerca vettoriale con operazioni SQL. È adatto per scenari come analisi dei log su larga scala con ricerca semantica, pipeline di machine learning ad alta intensità di dati o piattaforme di analisi avanzata che richiedono operazioni vettoriali su dati storici. ClickHouse è ottimo nei casi d’uso in cui devi elaborare e analizzare enormi quantità di dati vettoriali insieme a dati strutturati, soprattutto quando puoi sfruttare l’elaborazione parallela delle query per ottenere prestazioni su dataset multi-TB.
Conclusione
Redis è veloce in memoria, quindi è ottimo per la ricerca vettoriale in tempo reale con dataset più piccoli. È semplice, ha un ecosistema ricco e funzionalità di ricerca ibrida. ClickHouse è adatto a dataset vettoriali molto grandi con archiviazione colonnare e integrazione SQL, quindi è indicato per query analitiche complesse su scala massiva. Scegli tra Redis e ClickHouse in base al tuo caso d’uso, considerando volume dei dati, complessità delle query, tempo di risposta e requisiti di integrazione. Redis è per scenari in cui la velocità è critica e i dati rientrano in memoria, mentre ClickHouse è per l’analisi dei dati su larga scala con componenti di ricerca vettoriale.
Sebbene questo articolo fornisca una panoramica di Redis 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.
Utilizzare VectorDBBench open-source per valutare e confrontare autonomamente i database vettoriali
VectorDBBench è uno strumento di benchmarking open-source progettato per 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 propri casi d’uso. Utilizzando VectorDBBench, gli utenti possono prendere decisioni informate basate sulle prestazioni effettive dei database vettoriali anziché affidarsi a dichiarazioni 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 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 sulle prestazioni con i tuoi dataset.
Dai una rapida occhiata alle prestazioni dei principali database vettoriali 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
VDBBench Adds Cost-Aware Benchmarking for Vector Databases
Compare Zilliz Cloud, Pinecone, and turbopuffer with VDBBench cost-aware vector database benchmarks across latency, freshness, multitenancy, and cold starts.
Vector Databases vs. Document Databases
Use a vector database for similarity search and AI-powered applications; use a document database for flexible schema and JSON-like data storage.
Building RAG Pipelines for Real-Time Data with Cloudera and Milvus
explore how Cloudera can be integrated with Milvus to effectively implement some of the key functionalities of RAG pipelines.
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.