RedisとClickHouseの比較：ニーズに合ったベクターデータベースの選択
AIやデータドリブン・テクノロジーの進歩に伴い、アプリケーションに適切なベクター・データベースを選択することがますます重要になってきている。RedisとClickHouseは、この分野における2つの選択肢です。この記事では、プロジェクトのために十分な情報に基づいた決定を下すのに役立つこれらのテクノロジーを比較します。
ベクターデータベースとは？
Redis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、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、または製品属性などの複雑な情報を符号化する。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）、Weaviate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**。
Redisはインメモリデータベースであり、ClickHouseはオープンソースの列指向データベースである。どちらもアドオンとしてベクトル検索機能を備えている。この投稿では、両者のベクトル検索機能を比較する。 ；
Redis概要とコア技術
Redisはもともとインメモリ・データ・ストレージとして知られていたが、現在はRedis Stackの一部であるRedis Vector Libraryを通じてベクトル検索機能を追加した。これにより、Redisはスピードとパフォーマンスを維持したまま、ベクトルの類似検索を行うことができるようになりました。
Redisのベクトル検索は既存のインフラストラクチャの上に構築されており、高速なクエリ実行のためにインメモリ処理を使用している。Redisは近似最近傍検索にFLATとHNSW（Hierarchical Navigable Small World）アルゴリズムを使用し、高次元のベクトル空間での高速かつ正確な検索を可能にしています。
Redisのベクトル検索の主な強みの1つは、ベクトルの類似性検索と他の属性に関する従来のフィルタリングを組み合わせることができる点です。このハイブリッド検索により、開発者は意味的類似性と特定のメタデータ基準の両方を考慮した複雑なクエリを作成することができるため、多くのAI駆動型アプリケーションで汎用性があります。
Redis Vector Libraryは、開発者がRedisでベクトルデータを扱うためのシンプルなインターフェースを提供します。柔軟なスキーマ設計、カスタムベクタークエリ、セマンティックキャッシングやセッション管理といったLLM関連タスクのための拡張機能などを備えている。これにより、AI/MLエンジニアやデータサイエンティストは、特にリアルタイムのデータ処理や検索のために、RedisをAIワークフローに統合することが容易になります。
クリックハウス概要とコア
ClickHouseはオープンソースのリアルタイム分析用OLAPデータベースで、SQLをフルサポートしており、高速なクエリ処理が可能です。完全に並列化されたクエリ・パイプラインを持ち、ベクトル検索を高速に実行できるため、分析クエリに最適です。高圧縮（コーデックによってカスタマイズ可能）なので、大きなデータセットも保存してクエリできる。主な利点のひとつは、メモリに縛られることなく複数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は最適なツールだ。また、メタデータのフィルタリングと集約をサポートしているので、ベクターとそのメタデータを照会することができます。
ClickHouseはSQLによるベクトル検索機能を備えており、ベクトル距離演算は他のSQL関数と同様です。そのため、従来のフィルタリングや集約と組み合わせることができます。メタデータやその他の情報とともにベクトルデータを照会する必要がある場合に最適です。また、実験的な近似最近傍(ANN)インデックスにより、より高速な(しかし近似的な)マッチングが可能です。また、並列処理による行のリニアスキャンによる厳密なマッチングにより、スピードと効率を向上させます。
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必要がある場合のベクトル検索に最適です。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最適です。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収まらない場合にも適しています。また、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に別のツールを習得したくない場合にも、ClickHouseは時間とリソースを節約することができます。ClickHouseが得意とするのは、並列化された高速な完全マッチングと大きなデータセットの処理なので、検索上級者向けです。
ClickHouseはベクトル検索の汎用プラットフォームで、特に並列処理が必要な大規模データセットや、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適しています。小規模なメモリバウンドデータセットや高QPSシナリオでは、特化したベクトルデータベースには劣るが、メタデータを含む複雑なクエリを扱えるので、SQLを知っていて高速なベクトル検索を必要とする開発者には最適だ。
主な違いベクトル検索におけるRedisとClickHouseの選択
ベクター検索ツールを選択する際、RedisとClickHouseの違いを知っていれば、十分な情報を得た上で決定することができます。どちらもベクトル検索を備えていますが、機能やユースケースは異なります。いくつかの重要な分野で比較してみましょう：
検索方法
Redisは近似最近傍探索にFLATとHNSW（Hierarchical Navigable Small World）アルゴリズムを使用しています。これにより、高次元のベクトル空間で高速かつ正確な検索が可能になります。Redisはベクトルの類似性検索と他の属性に関する従来のフィルタリングを組み合わせるのが得意なので、意味的類似性と特定のメタデータの両方を考慮した複雑なクエリを実行できます。
ClickHouseはSQLによるベクトル検索が可能で、ベクトル距離演算は他のSQL関数と同様に扱われます。リニアスキャンによる厳密なマッチングをサポートし、実験的な近似最近傍（ANN）インデックスにより、より高速で近似的なマッチングが可能です。
データ
Redisはインメモリデータストレージであり、ベクトル検索を含むように拡張されています。これにより、非常に高速なクエリ実行が可能になり、低レイテンシを必要とするリアルタイムアプリケーションに適しています。
ClickHouseはリアルタイム分析用のOLAPデータベースで、SQLをフルサポートしている。構造化データ、半構造化データ、非構造化データを扱うことができます。ClickHouseは、カラム型ストレージと圧縮により、メモリに収まらないような大規模なデータセットの管理とクエリを得意としています。
スケーラビリティとパフォーマンス
Redisはインメモリでの処理が高速で、クラスタリングによって水平方向に拡張できます。ベクトル検索も高速なので、メモリに収まるデータセットで高速な応答時間を必要とするアプリケーションに適しています。
ClickHouseは大規模データセットに適している。完全に並列化されたクエリ処理を行うため、複数TBのデータセットを扱うことができます。そのため、ClickHouseはメモリを超えるような巨大なベクトルデータセットのシナリオに適しています。
柔軟性とカスタマイズ
Redisは柔軟なスキーマ設計が可能で、ベクター・ライブラリを通じてカスタムベクター・クエリーを作成できる。また、セマンティック・キャッシングやセッション管理といったLLM関連タスクのための拡張機能も備えているため、様々なAI/MLワークフローに適応できる。
ClickHouseは、SQLインターフェイスを通じて柔軟性があり、ベクター操作と従来のデータベース操作をシームレスに組み合わせることができます。このSQLベースのアプローチは、ベクトルデータとメタデータの両方を含む複雑なクエリに対して、多くのカスタマイズオプションを提供します。
統合とエコシステム
Redisには大きなエコシステムがあり、特にリアルタイムのデータ処理やキャッシュのシナリオにおいて、多くのツールやフレームワークとうまく統合できます。シンプルで広く使われているため、多くの開発スタックでよく使われています。
ClickHouseはRedisよりも人気がないが、特にデータ分析環境では優れた統合機能を持っている。SQLをサポートしているため、既存のデータパイプラインやBIツールとの統合が容易です。
使いやすさ
Redisはシンプルでセットアップが簡単です。Redisベクター・ライブラリには、ベクターデータを扱うためのシンプルなインターフェイスがあり、すでにRedisに慣れている開発者に適しています。
ClickHouseは、特にカラム型データベースや複雑なSQLクエリに慣れていない人にとっては、学習曲線が急である。しかし、SQLの専門知識を持つチームにとっては、ClickHouseはパワフルで使いやすい。
コスト
Redisはインメモリであるため、大量のRAMを必要とする大規模なデータセットを扱う場合にはコストが高くなる可能性がある。しかし、小規模なデータセットであれば、そのパフォーマンスとシンプルさにより、費用対効果が高くなります。
ClickHouseは、すべてのデータをメモリ上に置く必要がないため、大規模なデータセットではコスト効率が高くなる。その圧縮とディスクベースのストレージは、ビッグデータ・シナリオのハードウェア・コストの削減につながる。
セキュリティ
RedisもClickHouseも暗号化、認証、アクセス制御などのセキュリティ機能を備えている。ClickHouseのセキュリティ・モデルはより柔軟で、外部のセキュリティ・システムと統合することができます。
それぞれのテクノロジーを選択するタイミング
Redisを使用する場合
Redisは、メモリに収まるデータセットでリアルタイムかつ低レイテンシーのベクトル検索が必要な場合に使用します。コンテンツ推薦システム、リアルタイム不正検知、eコマース・プラットフォームのパーソナライズ検索など、ベクトル類似検索と属性フィルタリングを組み合わせる必要があるシナリオに最適です。Redisは、高速なレスポンスタイムが必要で、メモリ内処理を活用できるユースケースに適しているため、他のデータ操作とともにベクトル演算が必要なAI駆動型アプリケーションに適している。
ClickHouseを使用する場合
ClickHouseは、メモリを超えるような非常に大きなベクトルデータセットがある場合や、ベクトル検索とSQL操作を組み合わせた複雑な分析クエリを実行する必要がある場合に使用します。セマンティック検索による大規模なログ分析、データ集約的な機械学習パイプライン、過去データのベクトル操作が必要な高度な分析プラットフォームなどのシナリオに適しています。ClickHouseは、構造化データと共に大量のベクトルデータを処理・分析する必要があるユースケースで、特に複数TBのデータセットで並列クエリ処理を活用してパフォーマンスを発揮する場合に最適です。
結論
Redisはメモリ内で高速に動作するため、小規模なデータセットをリアルタイムでベクトル検索するのに適している。Redisはシンプルで、豊富なエコシステムとハイブリッド検索機能を備えている。ClickHouseは、カラム型ストレージとSQLの統合により、非常に大規模なベクトルデータセットに適しており、大規模での複雑な分析クエリに適している。RedisとClickHouseのどちらを選ぶかは、データ量、クエリの複雑さ、レスポンスタイム、統合要件を考慮した上で、ユースケースに応じて選んでください。Redisはスピードが重視され、メモリが必要なシナリオに適しており、ClickHouseはベクトル検索コンポーネントを使用した大規模なデータ分析に適しています。
この記事ではRedisとClickHouseの概要を説明しますが、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。
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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