Elasticsearch vs Clickhouse: Selecionando o banco de dados certo para aplicações de GenAI
À medida que aplicações orientadas por IA evoluem, a importância dos recursos de busca vetorial no suporte a esses avanços não pode ser subestimada. Esta publicação de blog discutirá dois bancos de dados proeminentes com recursos de busca vetorial: Elasticsearch e Clickhouse. Cada um oferece recursos robustos para lidar com busca vetorial, um recurso essencial para aplicações como mecanismos de recomendação, recuperação de imagens e busca semântica. Nosso objetivo é fornecer a desenvolvedores e engenheiros uma comparação clara, ajudando na decisão de qual banco de dados se alinha melhor aos seus requisitos específicos.
O que é um Banco de Dados Vetorial?
Antes de compararmos Elasticsearch vs Clickhouse, vamos primeiro explorar o conceito de bancos de dados vetoriais.
Um banco de dados vetorial é especificamente projetado para armazenar e consultar vetores de alta dimensão, que são representações numéricas de dados não estruturados. Esses vetores codificam informações complexas, como o significado semântico de textos, as características visuais de imagens ou atributos de produtos. Ao permitir buscas por similaridade eficientes, os bancos de dados vetoriais desempenham um papel fundamental em aplicações de IA, permitindo análise e recuperação de dados mais avançadas.
Casos de uso comuns para bancos de dados vetoriais incluem recomendações de produtos em e-commerce, plataformas de descoberta de conteúdo, detecção de anomalias em cibersegurança, análise de imagens médicas e tarefas de processamento de linguagem natural (NLP). Eles também desempenham um papel crucial na Geração Aumentada por Recuperação (RAG), uma técnica que melhora o desempenho de grandes modelos de linguagem (LLMs) ao fornecer conhecimento externo para reduzir problemas como alucinações de IA.
Há muitos tipos de bancos de dados vetoriais disponíveis no mercado, incluindo:
- Bancos de dados vetoriais criados para esse fim como Milvus, Zilliz Cloud (Milvus totalmente gerenciado)
- Bibliotecas de busca vetorial como Faiss e Annoy.
- Bancos de dados vetoriais leves como Chroma e Milvus Lite.
- Bancos de dados tradicionais com complementos de busca vetorial capazes de realizar buscas vetoriais em pequena escala.
Elasticsearch é um mecanismo de busca baseado no Apache Lucene e Elasticsearch é um mecanismo de busca baseado no Apache Lucene e ClickHouse é um banco de dados de código aberto orientado a colunas. Ambos têm recursos de busca vetorial como complemento. Esta publicação compara seus recursos de busca vetorial.
Elasticsearch: Visão geral e tecnologia principal
Elasticsearch é um mecanismo de busca de código aberto construído sobre a biblioteca Apache Lucene. É conhecido pela indexação em tempo real e pela busca de texto completo, por isso é uma opção frequente para aplicações pesadas e análise de logs. Elasticsearch permite pesquisar e analisar grandes quantidades de dados de forma rápida e eficiente.
Elasticsearch foi criado para busca e análise, com recursos como busca aproximada, correspondência de frases e ranqueamento por relevância. É excelente para cenários em que consultas de busca complexas e recuperação de dados em tempo real são necessárias. Com o crescimento das aplicações de IA, Elasticsearch adicionou recursos de busca vetorial para que possa realizar busca por similaridade e busca semântica, o que é necessário para casos de uso de IA como reconhecimento de imagens, recuperação de documentos e IA Generativa.
Busca vetorial
A busca vetorial é integrada ao Elasticsearch por meio do Apache Lucene. O Lucene organiza os dados em segmentos imutáveis que são mesclados periodicamente; os vetores são adicionados aos segmentos da mesma forma que outras estruturas de dados. O processo envolve armazenar vetores em buffer na memória no momento da indexação e, em seguida, serializar esses buffers como parte dos segmentos quando necessário. Os segmentos são mesclados periodicamente para otimização, e as buscas combinam resultados vetoriais em todos os segmentos.
Para indexação vetorial, o Elasticsearch usa o algoritmo HNSW (Hierarchical Navigable Small World), que cria um grafo no qual vetores semelhantes são conectados entre si. Ele é escolhido por sua simplicidade, forte desempenho em benchmarks e capacidade de lidar com atualizações incrementais sem exigir retreinamento completo do índice. O sistema realiza buscas vetoriais geralmente em dezenas ou centenas de milissegundos, muito mais rápido do que abordagens de força bruta.
A arquitetura técnica do Elasticsearch é um de seus maiores pontos fortes. O sistema oferece suporte a buscas sem bloqueios mesmo durante indexação concorrente e mantém consistência rigorosa entre diferentes campos ao atualizar documentos. Portanto, se você atualizar tanto campos vetoriais quanto campos de palavras-chave, as buscas verão ou todos os valores antigos ou todos os valores novos; a consistência dos dados é garantida. Embora o sistema possa escalar além da RAM disponível, o desempenho é otimizado quando os dados vetoriais cabem na memória.
Além dos recursos principais de busca vetorial, o Elasticsearch fornece funcionalidades práticas de integração que o tornam extremamente valioso. As buscas vetoriais podem ser combinadas com filtros tradicionais do Elasticsearch, então você pode fazer busca híbrida que mistura similaridade vetorial com resultados de busca de texto completo. A busca vetorial é totalmente compatível com os recursos de segurança, agregações e ordenação de índices do Elasticsearch, portanto é uma solução completa para casos de uso modernos de busca.
ClickHouse: Visão geral e tecnologia principal
ClickHouse é um banco de dados OLAP de código aberto para análises em tempo real, com suporte completo a SQL e processamento rápido de consultas. Ele é excelente para consultas analíticas por causa do pipeline de consultas totalmente paralelizado e pode fazer busca vetorial rapidamente. Possui alta compressão (personalizável por meio de codecs), portanto pode armazenar e consultar grandes conjuntos de dados. Uma de suas principais vantagens é que consegue lidar com conjuntos de dados de vários TB sem ficar limitado pela memória, então é uma ótima ferramenta para usuários com grandes volumes de dados vetoriais. Também oferece suporte a filtragem e agregação em metadados, permitindo consultar vetores e seus metadados.
O ClickHouse possui funcionalidade de busca vetorial por meio de SQL, em que operações de distância vetorial são como qualquer outra função SQL. Portanto, você pode combiná-la com filtragem e agregação tradicionais. É ótimo para casos de uso em que você precisa consultar dados vetoriais junto com metadados ou outras informações. Também possui índices experimentais de Approximate Nearest Neighbour (ANN) para correspondência mais rápida (mas aproximada). E correspondência exata por meio de varredura linear sobre linhas, com processamento paralelo para velocidade e eficiência.
O ClickHouse é excelente para busca vetorial quando você precisa combinar correspondência vetorial com filtragem ou agregação de metadados. Especialmente para conjuntos de dados vetoriais muito grandes que precisam ser processados em paralelo em vários núcleos de CPU. O ClickHouse também é uma boa opção quando você precisa de suporte a SQL e seu conjunto de dados vetoriais é grande demais para caber em índices somente em memória. Além disso, se você já tem dados relacionados no ClickHouse ou não quer aprender outra ferramenta para gerenciar milhões de vetores, o ClickHouse pode economizar tempo e recursos. Correspondência exata rápida e paralelizada e o manuseio de grandes conjuntos de dados são pontos fortes do ClickHouse, então ele é voltado para usuários avançados de busca.
O ClickHouse é uma plataforma de uso geral para busca vetorial, especialmente para grandes conjuntos de dados que precisam de processamento paralelo e quando você combina busca vetorial com filtragem e agregação baseadas em SQL. Não é tão bom quanto bancos de dados vetoriais especializados para pequenos conjuntos de dados limitados pela memória ou cenários de alto QPS, mas pode lidar com consultas complexas, incluindo metadados, por isso é ótimo para desenvolvedores que conhecem SQL e precisam de busca vetorial rápida.
Principais diferenças
À medida que a busca vetorial se torna mais popular em aplicações impulsionadas por IA, escolher a ferramenta certa para o seu caso de uso é fundamental. Tanto o Elasticsearch quanto o ClickHouse têm recursos de busca vetorial, mas atendem a necessidades diferentes com base em sua arquitetura e princípios de design. Aqui está uma análise para ajudar você a decidir.
Metodologia de Busca
- Elasticsearch: O Elasticsearch oferece busca vetorial por meio do algoritmo HNSW (Hierarchical Navigable Small World). Essa abordagem baseada em grafos conecta vetores semelhantes e permite uma busca eficiente pelo vizinho mais próximo. O HNSW suporta atualizações incrementais sem a necessidade de reconstruir o índice, portanto é bom para aplicações que exigem atualizações frequentes. Você também pode combinar similaridade vetorial com filtros tradicionais para cenários de busca híbrida, como mesclar relevância de palavras-chave e distância vetorial.
- ClickHouse: O ClickHouse tem busca vetorial integrada ao seu mecanismo de consulta SQL. Ele suporta correspondência vetorial exata por força bruta (usando processamento paralelo) e índices de vizinho mais próximo aproximado (ANN). Portanto, é bom para casos de uso em que filtragem ou agregação de metadados é necessária juntamente com a busca vetorial. A abordagem nativa de SQL é ótima para desenvolvedores que já estão familiarizados com bancos de dados relacionais.
Dados
- Elasticsearch: O Elasticsearch é projetado para dados não estruturados e semiestruturados. Ele é excelente para gerenciar e pesquisar grandes conjuntos de dados com muito texto, com recursos como busca de texto completo, correspondência aproximada e ranqueamento por relevância. Os dados vetoriais são armazenados dentro de sua arquitetura existente baseada em Lucene e oferecem fortes garantias de consistência, mesmo para tipos de dados mistos, como texto e vetores.
- ClickHouse: O ClickHouse é um banco de dados OLAP para dados estruturados e semiestruturados. Ele foi projetado para lidar com conjuntos de dados massivos com alta compressão, portanto é bom para cenários com dados vetoriais de múltiplos terabytes. As operações vetoriais se integram bem com metadados e consultas estruturadas, portanto ele é ótimo para fluxos de trabalho de análises avançadas.
Escalabilidade e Desempenho
- Elasticsearch: O Elasticsearch é bom para busca vetorial em memória, mas pode escalar para índices baseados em disco, se necessário. O HNSW é eficiente para ambientes de alto QPS (consultas por segundo), mas o desempenho é melhor quando os dados vetoriais cabem na memória. O Elasticsearch é distribuído, portanto pode escalar horizontalmente entre nós, sendo bom para aplicações de grande escala.
- ClickHouse: O ClickHouse pode paralelizar consultas em vários núcleos de CPU, o que é ótimo para grandes conjuntos de dados. Sua compressão reduz custos de armazenamento e melhora o desempenho de I/O. Embora sua busca vetorial não seja tão especializada quanto a do Elasticsearch, o ClickHouse compensa com escalabilidade para cargas de trabalho analíticas com dados vetoriais e metadados.
Flexibilidade e Personalização
- Elasticsearch: O Elasticsearch oferece ampla personalização para busca híbrida, ordenação de índices e recursos de segurança. Ele tem ferramentas como Kibana para visualização e Beats para ingestão de dados, portanto é mais flexível.
- ClickHouse: A flexibilidade do ClickHouse está em seu modelo SQL. Os desenvolvedores podem criar consultas complexas combinando operações vetoriais, filtragem de metadados e agregações sem aprender novas linguagens de consulta. Seus codecs de compressão personalizáveis permitem que os usuários otimizem o armazenamento para cargas de trabalho específicas.
Integração e Ecossistema
- Elasticsearch: Um ecossistema maduro em torno do Elasticsearch com pipelines de dados (Logstash), visualização (Kibana) e segurança. A ampla adoção significa que é fácil encontrar plugins, suporte da comunidade e serviços gerenciados como Elastic Cloud.
- ClickHouse: O ClickHouse se integra bem com ferramentas de análise e BI por causa de seu design SQL-first. Embora não tenha o mesmo nível de plugins impulsionados pela comunidade que o Elasticsearch, seu foco em OLAP o torna uma escolha natural para aplicações analíticas com busca vetorial de alto desempenho.
Facilidade de Uso
- Elasticsearch: O Elasticsearch tem uma ótima documentação e suas APIs RESTful são amigáveis para desenvolvedores. Mas a configuração e a manutenção podem ser complexas em ambientes distribuídos.
- ClickHouse: O ClickHouse é amigável para desenvolvedores familiarizados com SQL. A instalação e o gerenciamento são relativamente simples, mas o ajuste fino para o desempenho da busca vetorial requer especialização.
Custo
- Elasticsearch: Os custos operacionais podem aumentar com o Elasticsearch devido à sua natureza que consome muita memória, especialmente ao escalar para casos de uso com alto QPS. Serviços gerenciados como Elastic Cloud podem simplificar as operações, mas aumentam o custo.
- ClickHouse: A alta compressão e o processamento paralelo do ClickHouse são econômicos para grandes conjuntos de dados. Ele pode operar sem índices limitados pela memória, o que pode reduzir ainda mais os custos de infraestrutura.
Segurança
- Elasticsearch: O Elasticsearch possui recursos de segurança robustos: controle de acesso baseado em funções, criptografia em repouso e permissões granulares. Esses recursos são bem integrados ao ecossistema, por isso ele atende a requisitos de nível empresarial.
- ClickHouse: O ClickHouse tem controle de acesso, criptografia SSL e logs de auditoria. Suficiente para a maioria das aplicações, mas menos abrangente do que os recursos empresariais do Elasticsearch.
Quando usar o Elasticsearch
O Elasticsearch é para casos de uso em que a busca híbrida é necessária, busca de texto completo e similaridade vetorial. A busca vetorial baseada em HNSW é otimizada para ambientes em tempo real e de alto QPS, portanto é boa para recuperação de documentos com IA, sistemas de recomendação de e-commerce e IA generativa. Com um ecossistema maduro, segurança integrada e muitas integrações para escolher, o Elasticsearch é ótimo para ambientes distribuídos onde escalabilidade e facilidade operacional são essenciais.
Quando usar o ClickHouse
O ClickHouse é para cenários em que você tem conjuntos de dados massivos que precisam de processamento paralelo e armazenamento, aplicações intensivas em análise ou cargas de trabalho de IA em larga escala. A abordagem nativa de SQL facilita combinar busca vetorial com filtragem de metadados e agregações, por isso é boa para desenvolvedores familiarizados com bancos de dados relacionais. O ClickHouse pode lidar com conjuntos de dados de vários terabytes sem índices limitados pela memória, portanto é eficiente em custos e de alto desempenho para consultas que combinam dados vetoriais e estruturados.
Resumo
Elasticsearch e ClickHouse são ambos bons para busca vetorial, mas para casos de uso diferentes. O Elasticsearch é bom para busca híbrida em tempo real com um ecossistema maduro e APIs amigáveis ao usuário, e o ClickHouse é bom para análises em larga escala com fluxos de trabalho centrados em SQL e arquitetura escalável. Escolha entre eles com base no seu caso de uso. Você precisa de busca em tempo real com muitos recursos ou análises escaláveis para conjuntos de dados massivos. Conhecer seus tipos de dados, padrões de consulta e requisitos de desempenho orientará a decisão certa.
Leia isto para obter uma visão geral do Elasticsearch e do Clickhosue, mas para avaliá-los você precisa avaliar com base no seu caso de uso. Uma ferramenta que pode ajudar com isso é o VectorDBBench, uma ferramenta de benchmarking de código aberto para comparação de bancos de dados vetoriais. No fim, um benchmarking completo com seus próprios conjuntos de dados e padrões de consulta será essencial para tomar uma decisão entre essas duas abordagens poderosas, mas diferentes, para busca vetorial em sistemas de bancos de dados distribuídos.
Usando o VectorDBBench de código aberto para avaliar e comparar bancos de dados vetoriais por conta própria
VectorDBBench é uma ferramenta de benchmarking de código aberto para usuários que precisam de sistemas de armazenamento e recuperação de dados de alto desempenho, especialmente bancos de dados vetoriais. Esta ferramenta permite que os usuários testem e comparem diferentes sistemas de bancos de dados vetoriais, como Milvus e Zilliz Cloud (o Milvus gerenciado), usando seus próprios conjuntos de dados e encontrem aquele que se adapta aos seus casos de uso. Com o VectorDBBench, os usuários podem tomar decisões com base no desempenho real dos bancos de dados vetoriais, em vez de afirmações de marketing ou boatos.
O VectorDBBench é escrito em Python e licenciado sob a licença de código aberto MIT, o que significa que qualquer pessoa pode usá-lo, modificá-lo e distribuí-lo livremente. A ferramenta é mantida ativamente por uma comunidade de desenvolvedores comprometidos em melhorar seus recursos e desempenho.
Baixe o VectorDBBench de seu repositório GitHub para reproduzir nossos resultados de benchmark ou obter resultados de desempenho em seus próprios conjuntos de dados.
Dê uma olhada rápida no desempenho dos principais bancos de dados vetoriais no Leaderboard do VectorDBBench.
Leia os blogs a seguir para saber mais sobre avaliação de bancos de dados vetoriais.
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