Vespa vs ClickHouse Scegliere il database vettoriale giusto per le tue app di IA
Che cos'è un database vettoriale?
Prima di confrontare Vespa 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 (LLMs) 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.
Vespa è un database vettoriale appositamente progettato. ClickHouse è un database open-source orientato alle colonne con funzionalità di ricerca vettoriale come componente aggiuntivo. Questo post confronta le loro capacità di ricerca vettoriale.
Vespa: Panoramica e tecnologia di base
Vespa è un potente motore di ricerca e database vettoriale in grado di gestire più tipi di ricerche contemporaneamente. È eccellente nella ricerca vettoriale, nella ricerca testuale e nella ricerca tra dati strutturati. Questo significa che puoi usarlo per trovare elementi simili (come immagini o prodotti), cercare parole specifiche nel testo e filtrare i risultati in base a elementi come date o numeri, tutto in un'unica operazione. Vespa è flessibile e può lavorare con diversi tipi di dati, da numeri semplici a strutture complesse.
Una delle caratteristiche distintive di Vespa è la sua capacità di effettuare ricerche vettoriali. Puoi aggiungere qualsiasi numero di campi vettoriali ai tuoi documenti e Vespa li esaminerà rapidamente. Può persino gestire tipi speciali di vettori chiamati tensori, utili per rappresentare elementi come embedding di documenti composti da più parti. Vespa è intelligente nel modo in cui archivia e ricerca questi vettori, quindi può gestire quantità di dati davvero grandi senza rallentare.
Vespa è progettato per essere estremamente veloce ed efficiente. Utilizza un proprio motore speciale scritto in C++ per gestire la memoria ed eseguire le ricerche, il che lo aiuta a mantenere buone prestazioni anche quando gestisce query complesse e grandi quantità di dati. È progettato per continuare a funzionare senza problemi anche quando si aggiungono nuovi dati o si gestiscono molte ricerche contemporaneamente. Questo lo rende ideale per applicazioni grandi e reali che devono gestire molto traffico e molti dati.
Un’altra cosa interessante di Vespa è che può scalare automaticamente per gestire più dati o traffico. Puoi aggiungere più computer alla tua configurazione Vespa, e distribuirà automaticamente il lavoro tra di essi. Questo significa che il tuo sistema di ricerca può crescere man mano che crescono le tue esigenze, senza che tu debba fare molte configurazioni complicate. Vespa può persino adattarsi automaticamente per gestire i cambiamenti nella quantità di dati o traffico che hai, il che può aiutare a risparmiare sui costi. Questo lo rende un’ottima scelta per le aziende che hanno bisogno di un sistema di ricerca che possa crescere con loro nel tempo.
ClickHouse: Panoramica e tecnologia di base
ClickHouse è un database OLAP open-source per 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 dati vettoriali. Supporta anche il filtraggio e l’aggregazione sui metadati, quindi puoi interrogare vettori e i loro metadati.
ClickHouse offre funzionalità di ricerca vettoriale tramite SQL, dove le operazioni di distanza vettoriale sono proprio come qualsiasi altra funzione SQL. Quindi puoi combinarla con il filtraggio e l’aggregazione tradizionali. Ottimo per casi d’uso in cui devi interrogare dati vettoriali insieme a metadati o altre informazioni. Dispone anche di indici sperimentali Approximate Nearest Neighbour (ANN) per corrispondenze più rapide (ma approssimative). E corrispondenza esatta tramite scansione lineare delle righe con elaborazione parallela per velocità ed efficienza.
ClickHouse è ottimo per la ricerca vettoriale quando devi 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 rientrare 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. La corrispondenza esatta veloce e parallelizzata e la gestione di grandi dataset sono ciò in cui ClickHouse eccelle, quindi è adatto 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 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 principali
Scegliere la giusta soluzione di ricerca vettoriale è molto importante. Questo confronto tra Vespa e ClickHouse ti aiuterà a comprendere le differenze per prendere una decisione per il tuo caso d’uso.
Funzionalità principali
Vespa è un motore di ricerca che combina ricerca vettoriale, ricerca testuale e ricerca su dati strutturati in un’unica piattaforma. Può gestire più campi vettoriali per documento e operazioni tensoriali, quindi è adatto a casi d’uso di ricerca complessi.
ClickHouse adotta un approccio diverso come database OLAP con capacità di ricerca vettoriale integrate nel livello SQL. È ottimo per query analitiche e può elaborare grandi dataset vettoriali tramite la pipeline di query parallela.
Metodologia di ricerca
Il motore di ricerca di Vespa è costruito da zero per una ricerca rapida e in tempo reale. Il motore core in C++ gestisce la memoria in modo efficiente, quindi può gestire query complesse su diversi tipi di dati allo stesso tempo. La piattaforma supporta metodi di ricerca dei vicini più prossimi sia approssimativi sia esatti.
ClickHouse implementa la ricerca vettoriale tramite funzioni SQL, trattando le operazioni vettoriali come operazioni SQL standard. Offre corrispondenza esatta tramite scansioni lineari parallele e indici sperimentali Approximate Nearest Neighbor (ANN). L’integrazione SQL significa che puoi combinare le ricerche vettoriali con le normali operazioni di database senza problemi.
Dati
Vespa è ottimo per aggiornamenti in tempo reale e ricerche su più tipi di dati. La piattaforma può gestire più campi vettoriali per documento e operazioni tensoriali complesse. Può elaborare dati strutturati e non strutturati mantenendo le prestazioni durante gli aggiornamenti in tempo reale.
ClickHouse è impressionante con grandi dataset grazie ad alti rapporti di compressione e codec personalizzati. Può elaborare dataset multi-TB senza vincoli di memoria e con pieno supporto SQL per operazioni complesse sui dati. È ottimo con dati strutturati e metadati, quindi è perfetto per carichi di lavoro analitici.
Scalabilità e prestazioni
Vespa ha una scalabilità automatica grazie alla sua architettura distribuita. Quando aggiungi nodi al tuo cluster, Vespa distribuirà i dati ed elaborerà automaticamente. Il sistema manterrà prestazioni costanti durante gli aggiornamenti dei dati o elevati carichi di ricerca concorrenti, quindi è perfetto per ambienti di produzione con carichi di lavoro variabili.
ClickHouse scala tramite elaborazione parallela. Il sistema può distribuire le query su più core CPU e nodi. È ottimo per l’elaborazione batch su larga scala e per carichi di lavoro analitici. Questa architettura consente query complesse su grandi dataset.
Flessibilità e integrazione
Vespa offre flessibilità tramite modelli di ranking personalizzati e serving dei modelli in tempo reale. Il sistema dispone di API per più linguaggi di programmazione e di uno schema documentale flessibile, quindi puoi adattare il sistema al tuo caso d’uso.
ClickHouse offre flessibilità tramite pieno supporto SQL e integrazione con strumenti esistenti basati su SQL. Ha funzioni e aggregazioni personalizzate e supporta nativamente più formati di dati. Questo approccio incentrato su SQL è perfetto per team con competenze sui database.
Facilità d’uso
Vespa ha una curva di apprendimento più ripida a causa della sua architettura e del suo sistema di configurazione unici. Ma dispone di documentazione completa ed esempi per più casi d’uso, così puoi implementare efficacemente soluzioni di ricerca complesse.
ClickHouse è più accessibile per i team già familiari con SQL, poiché estende la sintassi SQL standard per le operazioni vettoriali. Il linguaggio di query è ben documentato e segue pattern standard dei database, quindi la curva di apprendimento iniziale è più bassa per i team con esperienza SQL.
Costo
Entrambi sono open source, ma il costo operativo differisce in base ai requisiti delle risorse. Vespa richiede più memoria per nodo, un’infrastruttura di ricerca dedicata e risorse per l’elaborazione in tempo reale. ClickHouse necessita di più spazio di archiviazione e risorse CPU per l’elaborazione parallela, ma generalmente meno memoria rispetto alle soluzioni puramente in-memory. Il costo finale dipenderà dal tuo caso d’uso, dal volume dei dati e dai pattern di query.
Sicurezza
Entrambi hanno funzionalità di sicurezza. Vespa ha sicurezza a livello applicativo con regole e filtri personalizzati, ClickHouse ha controllo degli accessi basato su SQL e supporta più metodi di autenticazione. Entrambi possono essere configurati per soddisfare i requisiti di sicurezza aziendali.
Quando scegliere Vespa
Vespa è la scelta migliore quando hai bisogno di ricerca in tempo reale su più tipi di dati, specialmente quando devi combinare la ricerca vettoriale con la ricerca testuale e le query su dati strutturati. La sua architettura è progettata per scenari che richiedono aggiornamenti immediati, modelli di ranking complessi e scalabilità automatica, quindi è perfetta per ambienti di produzione in cui la qualità della ricerca e il tempo di risposta contano, come sistemi di raccomandazione, motori di ricerca personali o piattaforme di scoperta dei contenuti.
Quando scegliere ClickHouse
ClickHouse è adatto per scenari analitici in cui è necessario combinare la ricerca vettoriale con query SQL complesse e analisi dei dati. È perfetto per applicazioni con dataset vettoriali di diversi terabyte che richiedono elaborazione parallela, soprattutto se il tuo team ha già familiarità con SQL e vuole integrare la ricerca vettoriale nei flussi di lavoro analitici esistenti. Scegli ClickHouse quando devi eseguire ricerche di similarità vettoriale insieme ad aggregazioni complesse e trasformazioni dei dati, come nelle piattaforme di analisi dei dati, nei sistemi di analytics su larga scala o nelle applicazioni di business intelligence.
Conclusione
La scelta tra Vespa e ClickHouse è semplice: dipende tutto dal tuo caso d’uso e dai requisiti operativi. Vespa è adatto alla ricerca in tempo reale su più tipi di dati, all’auto scaling e al ranking complesso. ClickHouse è adatto alle operazioni vettoriali basate su SQL, all’elaborazione parallela e alla gestione dei big data. La tua decisione dovrebbe basarsi sul volume dei dati, sulla frequenza degli aggiornamenti, sui pattern di query, sulle competenze del team e sul fatto che la tua priorità sia la performance della ricerca in tempo reale o le capacità analitiche con ricerca vettoriale.
Leggi questo per avere una panoramica di Vespa 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 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 i database vettoriali autonomamente
VectorDBBench è uno strumento di benchmarking open-source per gli 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 reali prestazioni dei database vettoriali invece che su affermazioni di marketing o dicerie.
VectorDBBench è scritto in Python e concesso in licenza 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 impegnati a migliorarne funzionalità e 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.
Ulteriori risorse su VectorDB, GenAI e ML
Continua a leggere
How to Choose the Best Embedding Model for RAG in 2026: 10 Models Benchmarked
We benchmarked 10 embedding models on cross-modal, cross-lingual, long-document, and dimension compression tasks. See which one fits your RAG pipeline.
How Zilliz Saw the Future of Vector Databases—and Built for Production
An inside look at how Zilliz built vector databases for real-world use, focusing on scalability, stability, and running them reliably at scale.
Vector Databases vs. Key-Value Databases
Use a vector database for AI-powered similarity search; use a key-value database for high-throughput, low-latency simple data lookups.
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.