LanceDB 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？
LanceDBとClickHouseを比較する前に、まずは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、特に高次元のベクトルを格納し、クエリするように設計されています。ベクトルは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、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(LLMs)の性能を向上させる技術であるRAG(Retrieval Augmented Generation) において重要な役割を果たす。
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**。
LanceDBはサーバーレスのベクターデータベースであり、ClickHouseはベクター検索をアドオンとして持つオープンソースの列指向データベースである。この記事では、両者のベクトル検索機能を比較する。
LanceDB: 概要とコアテクノロジー
LanceDBは、大規模なマルチモーダルデータから埋め込みデータを保存、管理、クエリ、検索するAI用のオープンソース・ベクトルデータベースです。オープンソースのカラム型データフォーマットであるLanceをベースに構築されたLanceDBは、統合が容易で、スケーラビリティとコストパフォーマンスに優れています。既存のバックエンドに組み込んだり、クライアントアプリケーションに直接組み込んだり、リモートサーバーレスデータベースとして動作させることができるため、様々なユースケースに対応できる。
ベクター検索はLanceDBの核心である。IVF_PQインデックスを使用した網羅的k-最近傍（kNN）検索と近似最近傍（ANN）検索の両方をサポートしている。このインデックスは、データセットをパーティションに分割し、効率的なベクトル圧縮のために積量子化を適用します。LanceDBはまた、異なるデータ型にわたって検索性能を高めるために、フルテキスト検索とスカラーインデックスを備えています。
LanceDBは、ユークリッド距離、コサイン類似度、ドット積など、ベクトルの類似性に関する様々な距離メトリックをサポートしています。このデータベースでは、セマンティック検索とキーワードベースのアプローチを組み合わせたハイブリッド検索や、メタデータフィールドでのフィルタリングが可能です。これにより、開発者は複雑な検索や推薦システムを構築することができる。
LanceDBの主な利用者は、AIアプリケーション、推薦システム、検索エンジンに携わる開発者やエンジニアである。Rustベースのコアと複数のプログラミング言語をサポートしているため、幅広い技術ユーザーが利用できる。LanceDBは、使いやすさ、スケーラビリティ、パフォーマンスに重点を置いているため、大規模なベクトルデータを扱い、効率的な類似検索ソリューションを探している人にとって最適なツールです。
クリックハウス概要とコアテクノロジー
ClickHouseはオープンソースのリアルタイムOLAPデータベースで、SQLのフルサポートと高速クエリ処理で知られています。完全に並列化されたクエリーパイプラインにより、分析クエリーの処理に秀でており、ベクトル検索操作を素早く実行することができます。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。特に、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
LanceDB：k-最近傍(kNN)検索と近似最近傍(ANN)検索を組み込んだベクトル検索。効率的なベクトル圧縮のためのパーティショニングと積量子化を備えた IVF_PQ インデックス。セマンティック検索とキーワードベース検索のハイブリッド検索。AI主導のアプリケーションに適している。
**クリックハウスSQLクエリシステムの拡張としてのベクトル検索。並列化された線形スキャンによる厳密なマッチング実験的ANNによる近似マッチング。SQL中心なので、他の分析ワークフロー、特にメタデータが豊富なクエリとの統合がとても簡単です。
重要なポイント：ベクトル検索のパフォーマンスと柔軟性だけを重視するならLanceDBを選択する。メタデータのフィルタリングとSQLベースの分析が必要ならClickHouseを選択しよう。
データ
LanceDB：エンベッディングとマルチモーダルデータ。構造化データと非構造化データをサポート。大規模なデータセット、特にベクトルを多用するワークロードに対する読み書きのパフォーマンスを実現するカラム型ストレージ。
ClickHouse：OLAPデータベース：OLAPデータベース。主に構造化データと半構造化データを扱う。ベクトルデータがメタデータの多い大規模なデータセットの一部であったり、集計やフィルタリングが重要なシナリオに適している。
重要なポイント：LanceDBはベクトルが多いワークロード向け、ClickHouseはベクトル＋構造化データ向け。
スケーラビリティとパフォーマンス
LanceDB：アプリケーションへの組み込み、サーバーレス・データベース、より大きなバックエンドの一部など、複数のデプロイ・オプションを通じてスケーラブル。ベクトル検索を最適化し、大規模なデータセットにも対応。
ClickHouse：高速並列処理：高速並列処理。数テラバイトのデータセットを扱う。混合ワークロード（ベクトル検索＋複雑なSQLクエリ）でのパフォーマンスが強み。
**重要なポイントAIに特化したスケーラビリティを求めるならLanceDBを、大規模な並列化が必要な混合ワークロードにはClickHouseを選択する。
柔軟性とカスタマイズ
LanceDB：柔軟なインデックス作成と複数の距離メトリクス（ユークリッド、コサイン類似度、ドット積）をサポート。開発者は、セマンティック検索とキーワードベース検索を組み合わせたハイブリッド検索を微調整できる。
**クリックハウスSQL関数によるカスタマイズ。開発者は、ベクトル操作と通常の SQL 機能を組み合わせた複雑なクエリを書くことができます。
**重要なポイントLanceDB は超特化したベクトル操作のため、ClickHouse はより一般的なクエリの柔軟性のため。
統合とエコシステム
LanceDB：AIや機械学習のワークフローと統合し、複数の言語とエンベッディングを直接サポートします。
ClickHouse：アナリティクス・エコシステムの一部。OLAPワークロードに既にClickHouseを使用しているプロジェクトや、SQLの互換性が重要な場合には良い選択。
**重要なポイントLanceDBはAIファーストのワークフロー向け、ClickHouseはエコシステムにとらわれずアナリティクスのパイプラインに統合できる。
ユーザビリティ
LanceDB：開発者向け、セットアップが簡単、強力なドキュメント、ベクトル操作のための API。
**クリックハウス強力だがSQL中心なので、SQLやビッグデータに詳しくないユーザーには学習曲線が高いかもしれない。
**重要なポイントLanceDBは、ベクターに特化したユースケースにおいて、より開発者に優しい学習曲線を持っている。
コスト
LanceDB：オープンソースでコスト効率が高く、小規模な導入や組み込みに最適。サーバーレスオプションにより、変動するワークロードのコストを抑制。
ClickHouse：オープンソースだが、大規模なデータセットを処理するために多くの計算リソースが必要なため、運用コストが高くなる可能性がある。
**重要なポイントLanceDBは小規模または組み込み向け、ClickHouseは企業向け。
セキュリティ
LanceDB：アクセス制御や安全なバックエンドとの統合など、基本的なセキュリティ機能を備えている。セキュリティはまだ進化している。
**クリックハウス強固なセキュリティ機能：暗号化、認証、きめ細かなアクセス制御。セキュアなデプロイのためのエンタープライズ対応。
**重要なポイントClickHouseは、エンタープライズグレードのセキュリティが必要なデプロイメント向けです。
LanceDB を選ぶとき
LanceDBは、ベクトル埋め込みがアプリケーションの中核となる、AIや機械学習を多用するプロジェクト向けです。高性能なベクトル演算を必要とする推薦システム、セマンティック検索、類似性ベースのアプリケーションなどのユースケースに最適です。kNNやANN検索、ハイブリッド検索、費用対効果の高いデプロイメントオプションが組み込まれているので、マルチモーダル埋め込みを持つ大規模な分散データを扱う開発者に最適です。さらに、開発者に優しく、複数のプログラミング言語をサポートしているため、AIワークフローの実装が容易です。
クリックハウスを選ぶとき
ClickHouseは、ベクトル検索がより大きな分析パイプラインの一部に過ぎないようなシナリオに適しています。全文検索、SQLベースの分析、ベクトル操作を必要とするアプリケーションに最適です。顧客行動分析、ログ分析、多次元レポートなどのユースケースでは、ClickHouseの高速並列化クエリ処理とマルチテラバイトデータセットの処理能力が役立ちます。追加ツールの導入が不要なため、チームがすでにSQLに精通している場合や、他のOLAPワークロードにClickHouseを使用している場合は特に最適です。
結論
LanceDBは、効率的なベクトル類似検索、ハイブリッド機能、開発者中心の設計を必要とするAIファーストのプロジェクト向けであり、ClickHouseは、大規模データセットに対するベクトル操作と従来のSQLクエリを組み合わせた分析ヘビーなワークフロー向けである。重いアプリケーションの組み込みにはLanceDBを、分析システムのベクトル検索にはClickHouseをお選びください。ワークロードの規模、データタイプ、パフォーマンス要件を考慮することで、プロジェクトに適したツールを選択することができます。
LanceDBとClickHouseの概要についてはこちらをお読みいただきたいが、これらを評価するには、ユースケースに基づいて評価する必要がある。それに役立つツールの一つが、ベクターデータベースの比較のための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、独自のデータセットとクエリパターンで徹底的なベンチマークを行うことが、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、強力だが異なるこの2つのアプローチのどちらを選択するかの鍵となるだろう。
オープンソースのVectorDBBenchを使ってベクトルデータベースを評価・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の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)のような異なるベクトルデータベースシステムを独自のデータセットを使ってテストし比較し、自分のユースケースに合うものを見つけることができます。VectorDBBenchを使えば、ユーザーはマーケティング上の主張や伝聞ではなく、実際のベクターデータベースのパフォーマンスに基づいて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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