Weaviate vs ClickHouse：ニーズに合ったベクターデータベースの選択
AIやデータ駆動型テクノロジーの進歩に伴い、アプリケーションに適した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。WeaviateとClickHouseは、この分野における2つの選択肢です。本記事では、これらのテクノロジーを比較し、あなたのプロジェクトに十分な情報を得た上での決断をお手伝いします。
ベクターデータベースとは？
Weaviate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ある。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）、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**。
Weaviateは専用のベクターデータベースであり、ClickHouseはベクター検索機能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、両者のベクター検索機能を比較する。
Weaviate：概要とコアテクノロジー
Weaviateは、AIアプリケーション開発を簡素化するために設計されたオープンソースのベクトルデータベースである。ビルトインのベクトルおよびハイブリッド検索機能、機械学習モデルとの容易な統合、データプライバシーへの配慮を提供します。これらの機能は、様々なスキルレベルの開発者がAIアプリケーションをより効率的に作成、反復、拡張できるようにすることを目的としています。
Weaviateの強みの一つは、高速かつ正確な類似検索である。HNSW（Hierarchical Navigable Small World）インデックスを使用し、大規模データセットでのベクトル検索を可能にしている。Weaviateはまた、ベクトル検索と従来のフィルタを組み合わせることもサポートしており、意味的類似性と特定のデータ属性の両方を活用した強力なハイブリッドクエリを可能にしている。
Weaviateの主な特徴は以下の通り：
1.PQ 圧縮による効率的な保存と検索 2.BM25検索とベクトル検索の間を調整するアルファ・パラメータを持つハイブリッド検索。 3.エンベッディングとリランキング用のプラグインを内蔵しており、開発が容易。
Weaviateは、開発者がベクトル検索を試すためのエントリー・ポイントである。簡単なセットアップと十分に文書化されたAPIにより、開発者に優しいアプローチを提供する。GenAIエコシステムと深く統合されているため、小規模なプロジェクトや概念実証に適している。Weaviateの対象者は、AIアプリケーションを構築するソフトウェアエンジニア、大規模データセットを扱うデータエンジニア、機械学習モデルを展開するデータサイエンティストである。Weaviateは、セマンティック検索、推薦システム、コンテンツ分類、その他のAI機能を簡素化します。
Weaviate は水平方向に拡張できるように設計されており、クラスタ内の複数のノードにデータを分散することで、大規模なデータセットや高負荷のクエリを処理できる。マルチモーダルデータをサポートし、使用するベクトル化モジュールに応じて様々なデータタイプ（テキスト、画像、音声、動画）を扱うことができる。WeaviateはRESTful APIとGraphQL APIの両方を提供しており、開発者が柔軟にデータベースとやり取りできるようになっている。
しかし、大規模なプロダクション環境においては、いくつかの留意点がある：
1.エンタープライズグレードのセキュリティ機能の制限 2.数十億ベクトル・データセットに対するスケーラビリティの潜在的課題 3.新しくリリースされた階層型ストレージ・オプションには手動管理が必要 4.水平方向のスケールアップには、Weaviate のエンジニアのサポートが必要であり、自動的には行えない。
この最後の点は特に注目すべき点である。つまり、組織は事前に計画を立て、スケーリングオペレーションのための時間を割り当て、適切な準備なしにシステムの限界に近づかないようにする必要があるということだ。
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。高い圧縮率（コーデックによってカスタマイズ可能）を持つため、大きなデータセットを保存してクエリすることができる。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。小規模なメモリ制約のあるデータセットや高QPSのシナリオでは、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 Weaviate と ClickHouse の比較
ベクター検索ツールを選ぶ際、WeaviateとClickHouseの違いを知っておくと良いでしょう。WeaviateとClickHouseの違いを知っておくとよいでしょう。
検索方法
Weaviateは、HNSW（Hierarchical Navigable Small World）インデックスを使用し、高速かつ正確な類似検索を実現している。また、ベクトル検索と従来のフィルタを組み合わせたハイブリッドクエリもサポートしています。そのため、意味的類似性と特定のデータ属性に基づいて検索することができます。
ClickHouseはSQLによるベクトル検索が可能です。ベクトル距離演算を他のSQL関数と同様に扱うので、従来のフィルタリングや集計と組み合わせることができる。ClickHouseはまた、実験的な近似最近傍(ANN)インデックスを持ち、より高速な近似マッチングや、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が可能です。
データ
Weaviateはマルチモーダルデータをサポートしており、使用するベクトル化モジュールに応じて、テキスト、画像、音声、動画など様々なデータタイプを扱うことができます。エンベッディングやリランキング用のプラグインが組み込まれており、開発が容易になります。
ClickHouseは、SQLを完全にサポートしたリアルタイム分析用に設計されています。構造化データを効率的に扱うことができ、メタデータのフィルタリングと集計をサポートしています。そのため、ベクトルを他のデータ型と一緒にクエリすることができます。
スケーラビリティとパフォーマンス
Weaviateは水平方向にスケールするように設計されており、データはクラスタ内の複数のノードに分散される。しかし、数十億のベクトルデータセットにはスケーラビリティの課題がある。水平スケールアップにはWeaviateエンジニアの支援が必要であり、自動で行うことはできない。
ClickHouse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うことができる。完全に並列化されたクエリーパイプラインを使用し、大規模なベクトルデータセットを複数のCPUコアで処理することができます。そのため、非常に大規模なベクターデータセットのシナリオに最適です。
柔軟性とカスタマイズ
Weaviateは、APIが十分に文書化されており、開発者に優しいアプローチを採用している。RESTful API と GraphQL API の両方が用意されているため、開発者はデータベースとのやり取りを柔軟に行うことができる。
ClickHouseはSQLをフルサポートしているため、SQLに既に慣れているユーザーには好都合だ。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た複雑なクエリを実行できる。
統合とエコシステム
WeaviateはGenAIのエコシステムと深く統合されているため、小規模なプロジェクトや概念実証に適している。様々な機械学習モデルやAIアプリケーションと相性が良い。
ClickHouseは汎用の分析データベースであるため、データ処理や分析ツールとの統合オプションが多いかもしれない。しかし、WeaviateほどAIに特化した統合は多くないかもしれない。
使いやすさ
Weaviateは、AIアプリケーションの開発を簡素化しようとしており、すべてのスキルレベルの開発者に適したシンプルなセットアッププロセスを持っている。ドキュメントとAPIはユーザーフレンドリーである。
ClickHouseは、SQLや分析データベースに精通していない人にとっては、学習曲線が急かもしれない。しかし、SQLの知識があるユーザーにとっては、ベクトル検索のためのパワフルで使い慣れたツールだ。
価格
どちらもオープンソースだが、運用コストは異なるかもしれない。Weaviateは、階層化されたストレージオプションを手動で管理しており、非常に大きなデータセットに対するスケーラビリティの課題が長期的なコストに影響する可能性がある。
ClickHouseは、メモリに束縛されることなく大規模なデータセットを効率的に処理できるため、データ集約的なシナリオではコストを削減できる可能性がある。
セキュリティ
Weaviateのエンタープライズグレードのセキュリティ機能は限定的であるため、大規模な本番環境では懸念されるかもしれない。
ClickHouseのセキュリティ機能は、提供されている情報では言及されていないため、ユースケースの要件である場合は調査する必要があります。
それぞれを使用する場合
Weaviateは、セマンティック検索、レコメンデーションシステム、コンテンツ分類を必要とするAIに特化したアプリケーションに最適です。機械学習モデルのセットアップと統合が重要なプロジェクトに最適です。Weaviateは、マルチモーダルなデータ（テキスト、画像、音声、動画）や、ベクトル検索と従来の検索をミックスする必要がある場合に最適です。開発者に優しいGraphQL APIは、プロトタイピングや小規模なAIプロジェクトに最適です。
ClickHouseは、特に数テラバイト級の膨大なベクターデータセットを扱う場合に最適です。ベクトル検索と複雑なSQLクエリ、フィルタリング、メタデータの集計を組み合わせる必要がある場合に最適です。ClickHouseは、ベクターデータと他の構造化データのリアルタイム分析が必要な場合に優れています。メモリに縛られることなく大容量データを処理できるため、ビッグデータ処理が必要な組織や、ベクトル操作にSQLを使用することを好む組織に最適です。
要約
Weaviateは、AIに特化した設計、ビルトインのベクトル検索、簡単なMLモデルの統合、開発者のエクスペリエンスで際立っている。その強みは、AIアプリケーション開発の簡素化とマルチモーダルデータの処理にある。ClickHouseは、膨大なデータセット、強力なSQLベースのベクトル操作、従来のアナリティクスと並ぶベクトルデータに最適です。ユースケース、データサイズ、チームの専門知識、パフォーマンス要件に応じて、これらの中からお選びください。Weaviateは多様なデータタイプを扱うAIに特化したプロジェクトに、ClickHouseはベクトル検索を伴う大規模な分析ワークロードにご利用ください。
本記事ではWeaviateとClickHouseの概要を説明するが、特定のユースケースに基づいてこれらのデータベースを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、ベクトル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る。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: 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)
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