Apache CassandraとClickhouseの比較：AIアプリケーションに適したベクター・データベースの選択
AI主導のアプリケーションが普及するにつれ、開発者やエンジニアは、ベクトルデータを効率的に処理する適切なデータベースを選択するという課題に直面している。この分野で人気のある2つの選択肢は、Apache CassandraとClickhouseです。本記事では、ベクターデータベースのニーズに対して十分な情報を得た上で決断できるよう、これらのテクノロジーを比較する。
ベクターデータベースとは？
Apache Cassandra**とClickhouseを比較する前に、まずベクターデータベースの概念について説明します。
ベクトル・データベース](https://zilliz.com/learn/what-is-vector-database)は、高次元のベクトルエンベッディングを保存し、クエリするために特別に設計されたもので、非構造化データの数値表現です。これらのベクトルは、テキストの意味的な意味、画像の視覚的な特徴、または製品の属性などの複雑な情報をエンコードします。効率的な類似検索を可能にすることで、ベクトルデータベースはAIアプリケーションにおいて極めて重要な役割を果たし、より高度なデータ分析と検索を可能にする。
ベクトルデータベースは、電子商取引の商品推奨、コンテンツ発見プラットフォーム、サイバーセキュリティにおける異常検知、医療画像分析、自然言語処理(NLP)タスクなど、多くのユースケースで採用されている。また、AI幻覚のような問題を軽減するために外部知識を提供することで大規模言語モデル(LLMs)のパフォーマンスを向上させる技術である、検索拡張生成(RAG)でも重要な役割を果たしている。
市場には、以下のような多くの種類のベクトル・データベースがある：
- Milvus](https://zilliz.com/what-is-milvus)、Zilliz Cloud(フルマネージドMilvus)など。
- Faiss](https://zilliz.com/learn/faiss)やAnnoyのようなベクトル検索ライブラリ。
- Chroma](https://zilliz.com/blog/milvus-vs-chroma)やMilvus Liteのような軽量ベクトルデータベース。
- 小規模なベクトル検索が可能なベクトル検索アドオンを備えた従来のデータベース**。
Apache Cassandraは、ベクトル検索をアドオンとして持つNoSQLデータベースである。Clickhouseはオープンソースの列指向データベースで、ベクトル検索をアドオンとして備えている。
Apache Cassandra：概要とコア・テクノロジー
Apache Cassandraは、スケーラビリティと可用性で知られるオープンソースの分散型NoSQLデータベースです。Cassandraの特徴には、可用性、拡張性、調整可能な一貫性、柔軟なデータ・モデルのためのマスターレス・アーキテクチャがあります。Cassandra 5.0](https://cassandra.apache.org/doc/latest/cassandra/vector-search/concepts.html)のリリースにより、Storage-Attached Indexes (SAI)機能を通じてベクトル埋め込みとベクトル類似性検索をサポートするようになった。この統合により、Cassandraはベクトル・データを扱えるようになりましたが、ベクトル検索はネイティブ機能ではなく、Cassandraの既存のアーキテクチャの拡張として実装されていることに注意することが重要です。
Cassandraのベクトル検索機能は、既存のアーキテクチャ上に構築されています。これにより、ユーザーはベクトル埋め込みを他のデータと一緒に保存し、類似検索を実行できるようになります。この統合により、Cassandraは大規模な分散データを扱う強みを維持しながら、AI主導のアプリケーションをサポートできるようになる。
Cassandraのベクトル検索の重要なコンポーネントは、ストレージ・アタッチド・インデックス（SAI）の使用です。SAIは高度にスケーラブルでグローバルに分散されたインデックスで、あらゆるベクトル・データ型の列に列レベルのインデックスを追加します。SAIは、データベースがベクターサーチや他の検索インデックスを使用する際に、高いI/Oスループットを提供します。SAIは広範なインデックス機能を提供し、クエリとコンテンツ（文書、単語、画像などの大規模な入力を含む）の両方にインデックスを作成してセマンティクスを取得することができます。
Vector Searchは、SAIの新しいモジュール性を活用した、SAIの拡張性を検証する最初の事例である。このVector SearchとSAIの組み合わせにより、AIや機械学習のワークロードを処理するCassandraの機能が強化され、ベクトル・データベースの分野で強力な候補となる。
クリックハウス概要とコア・テクノロジー
ClickHouseは、SQLのフルサポートと高速クエリ処理で知られるオープンソースのリアルタイムOLAPデータベースです。完全に並列化されたクエリパイプラインにより、分析クエリの処理に優れており、ベクトル検索処理を高速に実行できます。コーデックによってカスタマイズ可能な高レベルの圧縮により、ClickHouseは大規模なデータセットの保存とクエリを効率的に行うことができます。ClickHouseの大きな強みは、メモリに制約されることなく複数TBのデータセットを扱えることで、大規模なベクトルデータを扱うユーザーにとって強力なツールとなる。また、メタデータに対するフィルタリングと集約をサポートしており、開発者はベクターと関連するメタデータの両方に対して複雑なクエリを実行することができます。
ClickHouseは、SQL機能を通じてベクトル検索機能を統合しており、ベクトル距離演算は他のSQL関数と同様に扱われます。これにより、従来のフィルタリングや集計とシームレスに組み合わせることができるため、ベクトルデータをメタデータやその他の情報と一緒に照会する必要がある場合に最適です。さらに、近似最近傍（ANN）インデックスのような実験的な機能は、近似的ではありますが、より高速なマッチング機能を提供します。ClickHouseは、並列処理により高速性と効率性を保証し、行のリニアスキャンによる厳密なマッチングもサポートしています。
ClickHouseは、ベクトルマッチングとメタデータのフィルタリングや集約を組み合わせることが重要な場合に、ベクトル検索の優れた選択肢となります。複数のCPUコアで並列処理する必要がある非常に大きなベクトルデータセットに特に有効です。ClickHouseは、SQLサポートが必要で、ベクターデータセットが大きすぎてメモリのみのインデックスに頼ることができない場合にも有利です。さらに、ClickHouseにすでに関連データがある場合や、何百万ものベクトルを管理するための別のツールの習得を避けたい場合、ClickHouseは時間とリソースの両方を節約することができます。ClickHouseの強みは、高速で並列化された完全一致と大規模なデータセットの処理にあり、高度な検索を必要とするユーザーに適しています。
ClickHouseは、特に並列処理を必要とする大規模なデータセットを扱う場合や、ベクトル検索とSQLベースのフィルタリングや集計を組み合わせる場合に、ベクトル検索の汎用性の高いプラットフォームとして際立ちます。専用ベクターデータベースほど、小規模でメモリバウンドデータセットや高QPSシナリオに特化していないかもしれないが、メタデータを含む複雑なクエリーを処理できるため、高速なベクター検索機能を必要とするSQLに精通した開発者にとって強力な選択肢となる。
主な違いApache CassandraとClickhouseの比較
検索方法**
CassandraとClickHouseはどちらもベクトル検索機能を提供していますが、その手法は異なります。CassandraはStorage-Attached Indexes（SAI）機能によってベクトル検索を実装しており、マスタレスの分散アーキテクチャで類似検索が可能です。Cassandraはベクトル・データ型のインデックス作成に重点を置いており、効率的なクエリのために列レベルのインデックスを提供しています。一方、ClickHouseはベクトル検索をSQL関数として統合しており、ユーザーはSQLクエリ内でベクトル距離を計算することができる。また、実験的な近似最近傍（ANN）インデックスを使用した厳密マッチングと近似マッチングもサポートしている。Cassandraが既存のアーキテクチャ内での拡張性に重点を置いているのに対し、ClickHouseのベクトル検索はSQLクエリー・エンジンと緊密に統合されており、ベクトル検索とメタデータ・フィルタリングを組み合わせることで、より多様な機能を提供する。
データ・ハンドリング
Cassandraは、スキーマを任意に設定できる柔軟なデータ・モデルを使用して、分散アーキテクチャ全体で構造化、半構造化、非構造化データを管理することに優れています。ノード間で大規模な分散データを処理するために設計されています。ClickHouseはカラム型データベースとして、構造化データに特化し、高速で分析的なクエリに重点を置いています。半構造化データも扱えるが、構造化された高圧縮ワークロードにより最適化されている。Cassandraは分散システム全体の柔軟なデータモデルに適しているが、ClickHouseは構造化データに対する高速なクエリと分析が重要な優先事項である環境で輝く。
スケーラビリティとパフォーマンス
Cassandraは複数のノードにまたがる水平スケーラビリティのために構築されているため、可用性と耐障害性を優先する大規模な分散システムに非常に適しています。Cassandraは、ノードを追加すればするほど直線的なスケーラビリティで巨大なデータセットを処理できるように設計されています。ClickHouseもスケーラブルだが、より垂直方向のパフォーマンス最適化に重点を置いており、並列化されたクエリ実行により、より少ないノードで大規模なデータセットを効率的に処理できる。そのカラム型アーキテクチャは、特にアナリティクスのユースケースにおいて、高速なデータ検索を実現するように設計されている。大規模な分散アプリケーションにはCassandraのスケーラビリティ・モデルが理想的だが、ClickHouseの強みはリアルタイム・アナリティクスのための高速性能にある。
柔軟性とカスタマイズ性
Cassandraはデータ・モデリングと一貫性の面で大きな柔軟性を提供し、異なるノード間で一貫性を調整することができます。ClickHouseは、クエリの実行とベクトル検索では柔軟ですが、データ・モデリングではより硬直的で、動的スキーマのサポートが制限された構造化データに重点を置いています。しかし、ClickHouseはクエリのカスタマイズに優れており、開発者はベクトル検索をフィルタリング、集約、高度なSQLクエリと組み合わせることができる。Cassandraはデータ・ストレージにおいてより柔軟性を提供し、ClickHouseは検索クエリや分析機能においてより多くのカスタマイズを提供する。
統合とエコシステム
Cassandraは分散システムやクラウド環境との統合に優れており、他のNoSQLデータベース、ビッグデータ・フレームワーク、クラウドネイティブ・ツールとの統合を強力にサポートします。Apache Spark、Kafka、Kubernetesを含む環境で使用されることが多い。ClickHouseはまた、特にデータ分析やリアルタイムレポーティングのエコシステム内で、さまざまなツールと統合している。Kafkaのような一般的なアナリティクス・プラットフォームやビッグデータ・ツールとの互換性やSQLインターフェースにより、既存のアナリティクス・スタックへのプラグインが容易になっている。どちらのシステムも豊かなエコシステムを持っているが、Cassandraは分散データシステムに重点を置いているのに対し、ClickHouseはリアルタイム分析とOLAPシステムに傾いている。
使いやすさ
Cassandraは分散アーキテクチャであり、レプリケーション、一貫性、可用性を管理する必要があるため、学習曲線が急です。セットアップとメンテナンスには分散システムの概念を理解する必要がある。ClickHouseは強力ではあるが、一般的にSQLに精通した開発者にとっては使いやすい。使い慣れたクエリ言語と分析機能に関する豊富なドキュメントが用意されているからだ。しかし、大規模なベクトル検索を含む複雑なユースケースの場合、ClickHouseは追加のチューニングを必要とするかもしれません。全体として、ClickHouseは、特にSQLに精通した開発者にとっては使い始めやすく、一方、Cassandraは効率的に管理しスケールするにはより多くの専門知識が必要です。
コストの考慮事項
Cassandraの運用コストは、その分散アーキテクチャがスケーラビリティと可用性の利点を達成するために複数のノードを必要とするため、デプロイの規模によって大きく異なります。このため、特にクラウド環境ではインフラ・コストが高くなる可能性があります。ClickHouseも並列処理を行うため、大規模なデータセットには大きなコストがかかるが、圧縮と効率的なクエリ実行に重点を置いているため、ストレージとコンピュート・リソースの最適化に役立つ。どちらのテクノロジーも拡張可能だが、Cassandraはより多くのノードを必要とするため運用コストが高くなる可能性がある一方、ClickHouseのカラム型ストレージと圧縮はストレージ・コストを低く抑えることができる。
セキュリティ機能
Cassandraは、静止時の暗号化、KerberosやLDAPなどの認証メカニズム、ロール・ベースのセキュリティによるアクセス制御など、堅牢なセキュリティ機能を提供します。また、転送中のデータ暗号化もサポートしています。ClickHouseも静止時と転送時のデータの暗号化を提供しますが、そのセキュリティ・モデルはSQLレベルのアクセス制御とユーザー定義関数に重点を置いています。どちらのシステムも標準的なセキュリティ機能を提供していますが、Cassandraはエンタープライズ・レベルの分散セキュリティ・ニーズをより指向しており、ClickHouseはアナリティクス環境に十分なセキュリティを提供しています。
クリックハウスとApache Cassandraのどちらを選ぶべきか
Apache Cassandra Cassandraは、高可用性、耐障害性、水平スケーラビリティを優先する大規模分散システムに最適です。ダウンタイムを最小限に抑えながら複数のノードで巨大なデータセットを扱う必要がある場合に理想的で、リアルタイムのデータ・レプリケーションと一貫性チューニングを必要とするアプリケーションに強力な選択肢となります。Cassandraの強みは、構造化、半構造化、非構造化データを大規模に管理することにあり、Storage-Attached Indexes（SAI）によるベクトル検索が追加されたことで、ベクトル埋め込みや大規模なデータ操作が必要なAI主導のワークロードにとって確かな選択肢となった。
ClickHouse ClickHouseは、高度なクエリ機能を備えた大規模データセットの高速リアルタイム分析が必要な場合に最適なオプションです。効率的なベクトル検索とメタデータのフィルタリングや集計が必要な環境で威力を発揮し、OLAPユースケースに適しています。並列化されたクエリ実行と、メモリに縛られることなく大規模なデータセットを処理できるClickHouseは、複雑な分析、高性能なベクトルマッチング、既存のSQLベースのワークフローとの統合を含むシナリオに最適です。ベクトル検索と高性能分析の両方を使用する場合、ClickHouseは強力なソリューションを提供します。
結論
Apache CassandraとClickHouseのどちらを選ぶかを決める際には、特定のニーズを考慮することが重要です。Cassandraは大規模な分散データに優れており、高可用性と耐障害性を必要とするアプリケーションに最適です。分散システムでベクトル検索が追加要件となるシナリオに適している。一方、ClickHouseは高速なリアルタイム分析や複雑なクエリ、特にベクトル検索と詳細なメタデータのフィルタリングや集計を組み合わせる必要がある場合に最適です。ベクトル検索によるロバストな分析と大規模データセットの効率的な処理が必要な場合は、ClickHouseを選択する方がよいでしょう。
この記事ではCassandraとClickhouseの概要を説明しましたが、これらのデータベースを特定のユースケースに基づいて評価することが重要です。このプロセスを支援するツールの1つが、ベクターデータベースのパフォーマンスを比較するために設計されたオープンソースのベンチマークツールであるVectorDBBenchです。最終的には、特定のデータセットとクエリパターンを使った徹底的なベンチマークが、分散データベースシステムにおけるベクトル検索に対する、強力でありながら異なる2つのアプローチのどちらを選ぶかについて、十分な情報を得た上で決断を下すために不可欠となるでしょう。
オープンソースのVectorDBBenchを使って、ベクターデータベースを自分で評価・比較する
VectorDBBenchは、高性能なデータ保存・検索システム、特にベクトルデータベースを必要とするユーザーのために設計されたオープンソースのベンチマークツールです。このツールにより、ユーザは独自のデータセットを用いてMilvusやZilliz Cloud(マネージドMilvus)などの異なるベクトルデータベースシステムの性能をテスト・比較し、ユースケースに最も適したものを決定することができます。VectorDBBenchを使用することで、ユーザーはマーケティング上の主張や逸話的証拠に頼るのではなく、実際のベクトルデータベースのパフォーマンスに基づいて情報に基づいた決定を下すことができます。
VectorDBBenchはPythonで書かれており、MITオープンソースライセンスの下でライセンスされています。VectorDBBenchは、その機能と性能の改善に取り組む開発者のコミュニティによって活発にメンテナンスされています。
VectorDBBenchをGitHubリポジトリ**からダウンロードして、我々のベンチマーク結果を再現したり、あなた自身のデータセットでパフォーマンス結果を得てください。
VectorDBBench Leaderboard](https://zilliz.com/vector-database-benchmark-tool?database=ZillizCloud%2CMilvus%2CElasticCloud%2CPgVector%2CPinecone%2CQdrantCloud%2CWeaviateCloud&dataset=medium&filter=none%2Clow%2Chigh&tab=1)**で主流のベクトルデータベースの性能を見てみましょう。
ベクターデータベースの評価については、以下のブログをお読みください。
- ベンチマークベクターデータベースのパフォーマンス：テクニックと洞察](https://zilliz.com/learn/benchmark-vector-database-performance-techniques-and-insights)
- VectorDBBench: オープンソースベクターデータベースベンチマークツール](https://zilliz.com/learn/open-source-vector-database-benchmarking-your-way)
- ベクターデータベースを他のデータベースと比較する](https://zilliz.com/comparison)
VectorDB、GenAI、MLに関するその他のリソース
- ジェネレーティブAIリソースハブ｜Zilliz](https://zilliz.com/learn/generative-ai)
- あなたのGenAIアプリのためのトップパフォーマンスAIモデル｜Zilliz](https://zilliz.com/ai-models)
- RAGとは](https://zilliz.com/learn/Retrieval-Augmented-Generation)
- 大規模言語モデル(LLM)を学ぶ](https://zilliz.com/learn/ChatGPT-Vector-Database-Prompt-as-code)
- ベクトルデータベース101](https://zilliz.com/learn/what-is-vector-database)
- 自然言語処理(NLP)](https://zilliz.com/learn/introduction-to-natural-language-processing-tokens-ngrams-bag-of-words-models)
Chloe WilliamsChloe Williams is a technical writer at Zilliz.
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