SingleStore vs ClickHouse: scegliere il database vettoriale giusto per le tue app di IA
Cos'è un database vettoriale?
Prima di confrontare SingleStore e ClickHouse, esploriamo innanzitutto il concetto di database vettoriali.
Un database vettoriale è progettato specificamente per archiviare ed eseguire query su 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 efficienti ricerche di similarità, 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 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 appositamente progettati 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.
SingleStore è un sistema di gestione di database SQL distribuito, relazionale, e ClickHouse è un database open-source orientato alle colonne. Entrambi con la ricerca vettoriale come componente aggiuntivo. Questo post confronta le loro capacità di ricerca vettoriale.
SingleStore: Panoramica e tecnologia di base
SingleStore ha reso possibile la ricerca vettoriale integrandola nel database stesso, così non hai bisogno di database vettoriali separati nel tuo stack tecnologico. I vettori possono essere archiviati in normali tabelle di database e cercati con query SQL standard. Ad esempio, puoi cercare immagini di prodotti simili filtrando per fascia di prezzo o esplorare embedding di documenti limitando i risultati a dipartimenti specifici. Il sistema supporta sia la ricerca semantica utilizzando FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT e HNSW_PQ per l'indice vettoriale, sia il prodotto scalare e la distanza euclidea per il matching di similarità. Questo è estremamente utile per applicazioni come sistemi di raccomandazione, riconoscimento di immagini e chatbot IA, dove il matching di similarità è veloce.
Al suo cuore, SingleStore è progettato per prestazioni e scalabilità. Il database distribuisce i dati su più nodi, così puoi gestire operazioni su dati vettoriali su larga scala. Man mano che i tuoi dati crescono, puoi semplicemente aggiungere più nodi e sei a posto. Il processore di query può combinare la ricerca vettoriale con operazioni SQL, così non devi eseguire più query separate. A differenza dei database esclusivamente vettoriali, SingleStore ti offre queste capacità come parte di un database completo, così puoi creare funzionalità di IA senza gestire più sistemi o affrontare trasferimenti di dati complessi.
Per l’indicizzazione vettoriale SingleStore offre due opzioni. La prima è la ricerca esatta dei k vicini più prossimi (kNN), che trova l’insieme esatto dei k vicini più prossimi per un vettore di query. Ma per dataset molto grandi o ad alta concorrenza, SingleStore supporta anche la ricerca Approximate Nearest Neighbor (ANN) utilizzando l’indicizzazione vettoriale. La ricerca ANN può trovare k vicini prossimi molto più velocemente della ricerca kNN esatta, a volte di ordini di grandezza. C’è un compromesso tra velocità e accuratezza: ANN è più veloce ma potrebbe non restituire l’insieme esatto dei k vicini più prossimi. Per applicazioni con miliardi di vettori che richiedono tempi di risposta interattivi e non necessitano di precisione assoluta, la ricerca ANN è la strada da seguire.
L’implementazione tecnica degli indici vettoriali in SingleStore ha requisiti specifici. Questi indici possono essere creati solo su tabelle columnstore e devono essere creati su una singola colonna che memorizza i dati vettoriali. Il sistema attualmente supporta il formato Vector Type(dimensions[, F32]), F32 è l’unico tipo di elemento supportato. Questo approccio strutturato rende SingleStore ottimo per applicazioni come la ricerca semantica utilizzando vettori provenienti da modelli linguistici di grandi dimensioni, la generazione aumentata dal recupero (RAG) per la generazione di testo focalizzata e il matching di immagini basato su embedding vettoriali. Combinando questi elementi con le funzionalità tradizionali dei database, SingleStore consente agli sviluppatori di creare applicazioni IA complesse utilizzando la sintassi SQL, mantenendo al contempo prestazioni e scalabilità.
ClickHouse: Panoramica e tecnologia di base
ClickHouse è un database OLAP in tempo reale open-source noto per il suo pieno supporto SQL e l’elaborazione delle query ad alta velocità. Eccelle nella gestione delle 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 ed eseguire query su grandi dataset in modo efficace. Uno dei suoi principali punti di forza è che può gestire dataset di molti 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, dove le operazioni di distanza vettoriale sono trattate come qualsiasi altra funzione SQL. Ciò consente una combinazione fluida con il filtraggio e l’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, sebbene approssimate. ClickHouse supporta anche il matching esatto 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 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 inoltre vantaggioso 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 agli utenti con requisiti di ricerca avanzati.
ClickHouse si distingue come piattaforma versatile per la ricerca vettoriale, in particolare quando si lavora con grandi dataset che richiedono elaborazione parallelizzata e quando si combinano ricerche vettoriali con filtri e aggregazioni 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 che necessitano di funzionalità di ricerca vettoriale ad alta velocità.
Differenze chiave
Metodologia di ricerca
SingleStore offre sia opzioni di ricerca k-nearest neighbors (kNN) esatta sia Approximate Nearest Neighbor (ANN). Il sistema supporta diversi tipi di indici, tra cui FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT e HNSW_PQ. Utilizza il prodotto scalare e la distanza euclidea per il confronto di similarità.
ClickHouse adotta un approccio diverso, concentrandosi principalmente sul matching esatto tramite scansione lineare con elaborazione parallelizzata. Sebbene offra indici ANN sperimentali, il suo punto di forza sta nel combinare operazioni vettoriali con funzionalità SQL, trattando i calcoli della distanza vettoriale come funzioni SQL standard.
Gestione dei dati
SingleStore integra le funzionalità vettoriali direttamente nel suo sistema di database. Puoi archiviare i vettori in normali tabelle di database e interrogarli utilizzando SQL standard. Questo significa che puoi combinare ricerche vettoriali con operazioni SQL tradizionali, come filtrare per fascia di prezzo o limitare i risultati a categorie specifiche, tutto in un’unica query.
ClickHouse eccelle nella gestione di query analitiche e grandi dataset. Utilizza codec di compressione personalizzati per archiviare e interrogare grandi dataset in modo efficiente. Il sistema può elaborare dataset multi-TB senza vincoli di memoria, rendendolo particolarmente efficace per scenari in cui è necessario lavorare con grandi quantità di dati vettoriali insieme ai metadati.
Scalabilità e prestazioni
SingleStore utilizza un’architettura distribuita in cui i dati sono distribuiti su più nodi. La scalabilità viene gestita aggiungendo più nodi man mano che i dati crescono. Il processore di query del sistema può combinare la ricerca vettoriale con operazioni SQL in un’unica query, riducendo l’overhead di più query separate.
ClickHouse ottiene prestazioni elevate tramite la sua pipeline di query completamente parallelizzata. Può distribuire l’elaborazione su più core CPU, rendendolo efficiente per operazioni vettoriali su larga scala. Il design del sistema gli consente di gestire efficacemente dataset multi-TB, anche quando i dati superano la memoria disponibile.
Flessibilità e personalizzazione
SingleStore ha requisiti tecnici specifici per gli indici vettoriali. Devono essere creati su tabelle columnstore e possono essere applicati solo a singole colonne che archiviano dati vettoriali. Il sistema attualmente supporta il formato Vector Type(dimensions[, F32]), con F32 come unico tipo di elemento supportato.
ClickHouse offre flessibilità tramite le sue funzionalità SQL e il supporto per codec di compressione personalizzati. Puoi eseguire query complesse che combinano operazioni vettoriali con funzioni SQL tradizionali, filtri e aggregazioni. Questo lo rende particolarmente utile per scenari che richiedono funzionalità di query avanzate.
Integrazione ed ecosistema
SingleStore si posiziona come una soluzione di database completa, eliminando la necessità di database vettoriali separati nel tuo stack tecnologico. Questo approccio integrato può semplificare la tua architettura e ridurre la complessità del trasferimento dei dati.
ClickHouse, essendo open-source, si integra bene con strumenti e framework esistenti basati su SQL. Il suo supporto per SQL standard significa che puoi utilizzare strumenti e query familiari aggiungendo al contempo funzionalità di ricerca vettoriale alle tue applicazioni.
Facilità d’uso
SingleStore fornisce un’interfaccia SQL familiare per le operazioni vettoriali, rendendolo accessibile ai team con esperienza SQL. L’approccio unificato significa che non devi imparare più sistemi o gestire trasferimenti di dati complessi tra database diversi.
ClickHouse sfrutta la sintassi SQL standard, rendendolo accessibile per gli sviluppatori che hanno familiarità con SQL. Tuttavia, la sua attenzione alle query analitiche e all’elaborazione parallela potrebbe richiedere un apprendimento aggiuntivo per i team nuovi ai database OLAP.
Quando scegliere SingleStore
SingleStore è ideale per le applicazioni che devono combinare le operazioni tradizionali di database con la ricerca vettoriale in un unico sistema. È ottimo per sistemi di raccomandazione, chatbot AI e riconoscimento delle immagini, dove servono sia la ricerca del vicino più prossimo esatta sia quella approssimata. Il sistema è adatto alle applicazioni in cui stai creando applicazioni che richiedono operazioni vettoriali in tempo reale insieme a normali query SQL, ad esempio piattaforme di e-commerce che combinano la ricerca per similarità dei prodotti con la gestione dell’inventario o sistemi di raccomandazione dei contenuti che tengono conto dei metadati degli utenti.
Quando scegliere ClickHouse
ClickHouse è ideale quando il tuo caso d’uso principale riguarda workload analitici su dati vettoriali su larga scala, soprattutto quando devi elaborare dataset multi-TB. È la scelta migliore per le applicazioni che richiedono query analitiche complesse combinando operazioni vettoriali con un’ampia attività di filtraggio e aggregazione dei metadati. ClickHouse è adatto a scenari in cui devi parallelizzare le operazioni vettoriali su più core CPU, quindi è ottimo per piattaforme di analisi dei dati su larga scala, sistemi di analisi dei log con componenti vettoriali o applicazioni di ricerca che gestiscono dataset enormi.
Conclusione
SingleStore e ClickHouse sono entrambi validi per applicazioni di ricerca vettoriale. SingleStore è ottimo per una soluzione di database unificata con opzioni di ricerca vettoriale, più tipi di indici e funzionalità di database tradizionali. ClickHouse è ottimo per l’elaborazione parallela, dataset enormi e funzionalità analitiche basate su SQL. La tua scelta tra questi due dovrebbe essere guidata dai tuoi requisiti specifici relativi a scala dei dati, complessità delle query ed esigenze di integrazione. Chiediti se hai bisogno di operazioni vettoriali in tempo reale con funzionalità di database tradizionali (SingleStore) oppure di elaborazione analitica ad alte prestazioni di dati vettoriali su larga scala (ClickHouse) per fare la scelta giusta per il tuo caso d’uso.
Leggi questo per ottenere una panoramica di SingleStore e ClickHouse, ma per valutarli devi basarti sul 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 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 database vettoriali autonomamente
VectorDBBench è uno strumento di benchmarking open-source per 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) usando 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 sul sentito dire.
VectorDBBench è scritto in Python e rilasciato sotto 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 impegnata a migliorarne le funzionalità e le prestazioni.
Scarica VectorDBBench dal suo repository GitHub per riprodurre i nostri risultati di benchmark o ottenere risultati sulle prestazioni 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.
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