Couchbase vs Clickhouse AIアプリに適したベクターデータベースの選択
ベクターデータベースとは？
CouchbaseとClickhouseを比較する前に、まずベクターデータベースの概念を探ってみましょう；
ベクトルデータベース](https://zilliz.com/learn/what-is-vector-database)は、非構造化データの数値表現である高次元のベクトルを格納し、クエリするために特別に設計されています。これらのベクトルは、テキストの意味、画像の視覚的特徴、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している。
ベクトルデータベースの一般的なユースケースには、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)タスクなどがある。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によって大規模言語モデル(LLM)の性能を向上させる技術であるRAG(Retrieval Augmented Generation)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**。
Couchbaseは分散型マルチモデルNoSQL文書指向データベースで、アドオンとしてベクトル検索機能を備えている。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。 ；
Couchbase：概要とコアテクノロジー
Couchbaseは分散型オープンソースのNoSQLデータベースで、クラウド、モバイル、AI、エッジコンピューティング向けのアプリケーション構築に利用できる。リレーショナルデータベースの強みとJSONの汎用性を兼ね備えている。Couchbaseはまた、ベクトルインデックスをネイティブサポートしていないにもかかわらず、ベクトル検索を実装する柔軟性を提供する。開発者は、ベクトル埋め込み-機械学習モデルによって生成された数値表現-をJSON構造の一部としてCouchbaseドキュメント内に格納することができる。これらのベクトルは、高次元空間で互いに近いデータポイントを見つけることが重要であるセマンティック検索に基づく推薦システムや検索拡張生成などの類似検索のユースケースで使用することができます。
Couchbaseでベクトル検索を可能にする1つのアプローチは、全文検索（FTS）を活用することです。FTSは一般的にテキストベースの検索用に設計されていますが、ベクトルデータを検索可能なフィールドに変換することで、ベクトル検索に対応させることができます。例えば、ベクトルをテキストライクなデータにトークン化することで、FTSはそれらのトークンに基づいてインデックスを作成し、検索することができる。これにより、近似ベクトル検索が容易になり、類似性の近いベクトルを持つ文書に問い合わせる方法を提供することができる。
あるいは、開発者は生のベクトル埋め込みをCouchbaseに保存し、アプリケーションレベルでベクトルの類似度計算を実行することができます。これは、ドキュメントを検索し、ベクトル間のコサイン類似度やユークリッド距離などのメトリックを計算し、最も近い一致を識別することを含む。この方法では、アプリケーションが数学的比較ロジックを処理する間、Couchbaseはベクトルのストレージソリューションとして機能することができます。
より高度なユースケースのために、一部の開発者は、効率的なベクトル検索を可能にする特殊なライブラリやアルゴリズム（FAISSやHNSWのような）とCouchbaseを統合しています。これらの統合は、外部ライブラリが実際のベクトル比較を実行しながら、Couchbaseがドキュメントストアを管理することを可能にします。このように、Couchbaseはまだベクトル検索をサポートするソリューションの一部であることができます。
これらのアプローチを使用することで、Couchbaseはベクトル検索機能を扱うように適応させることができ、類似検索に依存する様々なAIや機械学習タスクのための柔軟な選択肢となる。
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。
主な相違点
検索方法：
Couchbaseは、ベクトルデータを検索可能なフィールドに変換することで、ベクトル検索のためにフルテキスト検索（FTS）を適応させる。これは近似ベクトル検索を可能にします。あるいは、生のベクトル埋め込みを保存し、アプリケーションレベルで比較することもできます。
ClickHouseは、ベクトル距離演算をSQL関数として扱い、従来のクエリとのシームレスな統合を可能にします。リニアスキャンによる厳密なマッチングと、実験的な近似最近傍（ANN）インデックスを使用した近似マッチングの両方を提供します。
データの取り扱い
Couchbaseは、リレーショナルデータベースの強みとJSONの汎用性を組み合わせたNoSQLデータベースです。JSONドキュメント内にベクトル埋め込みを格納でき、様々なデータタイプに柔軟に対応できる。
ClickHouseは、SQLを完全にサポートするOLAPデータベースである。構造化データを効率的に扱うことができ、ベクトルデータをメタデータと一緒に保存することをサポートしているため、両方を組み合わせた複雑なクエリを実行できる。
スケーラビリティとパフォーマンス：
Couchbaseは分散型で、クラウド、モバイル、AI、エッジコンピューティング向けに設計されている。水平方向に拡張できるが、効率的なベクトル検索を大規模に行うには追加設定が必要な場合がある。
ClickHouseは、メモリ制約なしに複数TBのデータセットを扱うことに優れている。完全に並列化されたクエリーパイプラインにより、複数のCPUコアにまたがる大規模なベクトルデータの高速処理が可能です。
柔軟性とカスタマイズ：
Couchbaseはベクトル検索の実装に柔軟性を提供しており、開発者はより高度なユースケースのために外部ライブラリを使用することができます。
ClickHouseはコーデックによるカスタマイズ可能な圧縮を提供し、ベクトル操作とSQLベースのフィルタリングや集約を組み合わせた複雑なクエリをサポートする。
統合とエコシステム：
Couchbaseは特殊なベクトル検索ライブラリと統合でき、様々なAIや機械学習タスクに適応できる。
ClickHouseのSQLサポートにより、SQLデータベースを扱う既存のデータエコシステムやツールとの統合が容易になる。
使いやすさ
Couchbaseは、ベクトル検索機能を効果的に実装するために、より多くのセットアップとカスタムコーディングが必要になる場合があります。
ClickHouseは、ベクトル操作を他のSQL関数と同様に扱うことができるため、SQLに精通した開発者にとってはより簡単なアプローチを提供します。
コストの考慮
Couchbaseの方が初期コストは低いが、ベクトル検索機能を実装するために開発時間がかかる可能性がある。
ClickHouseは初期設定コストが高いかもしれないが、長期的には時間とリソースを節約できる可能性がある。
セキュリティ機能：
CouchbaseとClickHouseは、暗号化やアクセス制御などの標準的なセキュリティ機能を提供しています。
Couchbaseを選択するとき
Couchbaseは、ベクトル埋め込みを含む様々なデータタイプを扱える柔軟なNoSQLデータベースが必要な場合に適している。Couchbaseは、モバイルアプリやWebアプリのようなリアルタイムのデータアクセスが必要なアプリケーションに適しており、構造化データと非構造化データの両方を保存し、クエリすることができます。特に分散環境で、他のデータベース機能と一緒にベクトル検索を実装する必要がある場合は、Couchbaseを選択する。また、クラウド、モバイル、AI、エッジコンピューティング向けのアプリケーションを構築しており、Couchbaseのスケーラビリティと汎用性が有益な場合にも有力な選択肢となる。あなたのチームがすでにJSONドキュメント構造に精通しており、特殊なベクトル検索ライブラリと統合するオプションが必要な場合、Couchbaseは必要な柔軟性を提供することができます。
クリックハウスを選ぶとき
ClickHouseは、大規模なベクトルデータセットを扱い、高速な分析処理が必要な場合に適した選択肢です。特に、ベクトル検索操作と複雑なSQLクエリ、メタデータフィルタリング、集計を組み合わせる必要があるシナリオに適しています。複数TBのデータセットを扱い、メモリに制約されることなくベクトル検索を処理できるソリューションが必要な場合は、ClickHouseをお選びください。また、チームがSQLに慣れており、ベクトル操作にSQLの完全サポートを活用したい場合にも最適です。ClickHouseは、大規模データセットのリアルタイム分析など、複数のCPUコアにまたがるベクトルデータの高速な並列処理を必要とするユースケースで威力を発揮します。既にClickHouse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新しいツールの習得を避けたい場合、ClickHouseは時間とリソースの節約になります。
結論
結論として、CouchbaseとClickHouseの両方がベクター検索に独自の強みを提供し、異なるユースケースや要件に対応しています。2つのどちらを選択するかは、特定のニーズ、既存のインフラ、チームの専門知識に依存する必要があります。Couchbaseは柔軟性と適応性を提供し、伝統的なデータベース機能とベクトル検索機能の両方を必要とする多様なアプリケーションに適しています。一方、ClickHouseは、強力な分析処理とSQLの統合により、大規模なベクトルデータセットの処理に優れています。データセットのサイズ、クエリの複雑さ、チームのSQLに対する習熟度、スケーラビリティの必要性などの要素を考慮して決定してください。最終的には、どちらのテクノロジーもベクトル検索に効果的なツールとなり得ますが、最適な選択は、プロジェクト固有の要求と組織の技術的状況に沿ったものとなります。
本記事ではCouchbaseとClickhouseの概要を説明したが、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ある。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ーパターンによる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、自身のデータセットを用いてテスト・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パフォーマンスを簡単に見てみましょう。
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: Open-Source Vector Database Benchmark Tool](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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