Elasticsearch vs MyScale Selecionando o banco de dados certo para aplicações de GenAI
À medida que as aplicações impulsionadas por IA evoluem, a importância das capacidades de busca vetorial no suporte a esses avanços não pode ser subestimada. Esta postagem de blog discutirá dois bancos de dados proeminentes com capacidades de busca vetorial: Elasticsearch e MyScale. Cada um oferece capacidades robustas 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, auxiliando na decisão de qual banco de dados melhor se alinha aos seus requisitos específicos.
O que é um Banco de Dados Vetorial?
Antes de compararmos Elasticsearch vs MyScale, 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 análises e recuperações 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 especificamente 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 MyScale é um banco de dados construído sobre o ClickHouse que combina busca vetorial e análises SQL. Ambos têm capacidades de busca vetorial como complemento. Esta postagem compara suas capacidades de busca vetorial.
Elasticsearch: Visão geral e tecnologia central
Elasticsearch é um mecanismo de busca de código aberto construído sobre a biblioteca Apache Lucene. Ele é conhecido por indexação em tempo real e busca de texto completo, por isso é uma opção de busca para aplicações pesadas e análise de logs. Elasticsearch permite que você pesquise e analise grandes quantidades de dados de forma rápida e eficiente.
Elasticsearch foi construído para busca e análise, com recursos como busca aproximada, correspondência de frases e ranqueamento por relevância. Ele é excelente para cenários em que consultas de busca complexas e recuperação de dados em tempo real são necessárias. Com o aumento das aplicações de IA, Elasticsearch adicionou capacidades de busca vetorial para que possa fazer 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 buffers 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 ocorrências vetoriais em todos os segmentos.
Para a 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 o retreinamento completo do índice. O sistema realiza buscas vetoriais normalmente 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 bloqueio mesmo durante indexação concorrente e mantém consistência rigorosa entre diferentes campos ao atualizar documentos. Portanto, se você atualizar tanto campos vetoriais quanto campos de palavra-chave, as buscas verão 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 centrais de busca vetorial, o Elasticsearch oferece recursos práticos de integração que o tornam extremamente valioso. Buscas vetoriais podem ser combinadas com filtros tradicionais do Elasticsearch, permitindo fazer uma 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, sendo uma solução completa para casos de uso modernos de busca.
O que é o MyScale? Visão geral e tecnologia principal
O MyScale é um banco de dados baseado em nuvem construído sobre o banco de dados open source ClickHouse, projetado para cargas de trabalho de IA e machine learning. Ele pode lidar com dados estruturados e vetoriais, análises em tempo real e machine learning. O MyScale é focado em séries temporais, busca vetorial e busca de texto completo, por isso é adequado para processamento em tempo real e insights impulsionados por IA. Ao usar a arquitetura do ClickHouse, o MyScale oferece alto desempenho e escalabilidade para IA.
Um dos principais recursos do MyScale é o suporte nativo a SQL, que simplifica consultas impulsionadas por IA ao integrar busca vetorial, busca de texto completo e consultas SQL tradicionais em um único sistema. Isso reduz a necessidade de várias ferramentas e o torna escalável para IA. O MyScale oferece suporte e gerencia o processamento analítico de dados estruturados e vetorizados em uma única plataforma usando arquitetura de banco de dados OLAP para operar em dados vetorizados. Desenvolvedores podem interagir com o MyScale usando SQL, tornando-o acessível a todos os programadores familiarizados com bancos de dados relacionais.
O MyScale tem vários tipos de índice vetorial e métricas de similaridade para oferecer suporte a diferentes casos de uso. Ele oferece suporte a métricas de distância comuns, como distância euclidiana (L2), produto interno (IP) e similaridade de cosseno. O banco de dados tem vários algoritmos de indexação: MSTG (Multi-Scale Tree Graph), ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ e HNSW, cada um com seu próprio conjunto de parâmetros para ajuste. O mecanismo vetorial proprietário MSTG do MyScale usa SSDs NVMe para aumentar a densidade dos dados, por isso supera bancos de dados vetoriais especializados tanto em desempenho quanto em custo.
Ao combinar a funcionalidade de um banco de dados SQL, banco de dados vetorial e mecanismo de busca de texto completo em um único sistema, o MyScale reduz os custos de infraestrutura e manutenção. Essa unificação permite consultas e análises conjuntas de dados e uma base de dados única para aplicações de IA. O MyScale também conta com o MyScale Telemetry para observabilidade completa de sistemas LLM, para que você possa monitorar e depurar com eficiência. À medida que os dados se tornam mais complexos, o MyScale é uma solução preparada para o futuro, capaz de lidar com modalidades de dados mais recentes e tamanhos de banco de dados maiores, mantendo o desempenho computacional e a integração entre diferentes tipos de dados.
Principais diferenças
Ao escolher uma solução de busca vetorial, conhecer as principais diferenças entre Elasticsearch e MyScale ajudará você a tomar uma decisão. Vamos analisá-las:
Arquitetura e Base
Elasticsearch é construído sobre a biblioteca Apache Lucene, com foco em busca e análise. Ele armazena vetores como segmentos imutáveis que se mesclam periodicamente usando o algoritmo HNSW para indexação vetorial. Isso cria um grafo no qual vetores semelhantes se conectam, então as buscas geralmente levam menos de um milissegundo.
MyScale adota uma abordagem diferente, sendo construído sobre o ClickHouse. Ele usa uma arquitetura OLAP projetada para cargas de trabalho de IA e machine learning. MyScale oferece várias opções de indexação, incluindo MSTG, ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ e HNSW, para que você tenha mais flexibilidade para escolher o algoritmo certo para seu caso de uso.
Busca e Gerenciamento de Dados
Elasticsearch é bom em combinar busca vetorial com busca tradicional. Você pode misturar buscas por similaridade vetorial com consultas de texto completo, então ele é forte para cenários de busca híbrida. O sistema é rigoroso quanto à consistência durante atualizações - quando você modifica tanto campos vetoriais quanto campos de palavras-chave, as buscas verão todos os valores antigos ou todos os novos.
MyScale se destaca com suporte nativo a SQL, para que você possa combinar busca vetorial, busca de texto completo e consultas SQL em um único sistema. Ele lida tanto com dados estruturados quanto com dados vetoriais com sua arquitetura OLAP, que pode ser o que você já está acostumado a usar se já trabalha com bancos de dados SQL.
Desempenho e Armazenamento
Elasticsearch tem melhor desempenho quando os dados vetoriais cabem na memória, mas pode escalar além da RAM disponível. Sua arquitetura de busca sem bloqueios permite indexação concorrente sem bloquear as buscas.
MyScale usa uma abordagem única com seu mecanismo vetorial MSTG, que utiliza SSDs NVMe para aumentar a densidade dos dados. De acordo com a documentação, isso proporciona melhor desempenho e eficiência de custo do que bancos de dados vetoriais especializados.
Integração e Monitoramento
Elasticsearch tem bons recursos de integração, funciona bem com seus recursos de segurança, agregações e ordenação de índices. Portanto, é bom para a maioria dos casos de uso modernos de busca.
MyScale tem o MyScale Telemetry para monitorar sistemas LLM, para que você possa rastrear e depurar seus apps. Ele visa reduzir a complexidade da infraestrutura ao combinar banco de dados SQL, banco de dados vetorial e busca de texto completo em um único sistema.
Quando usar cada um
Elasticsearch é ótimo para cenários de busca híbrida nos quais você precisa combinar busca de texto completo com busca por similaridade vetorial. Sua arquitetura construída sobre o Apache Lucene o torna perfeito para aplicações que exigem indexação em tempo real, consistência de dados rigorosa e busca concorrente mantendo o desempenho. Então, se você já está no ecossistema Elastic ou está criando uma aplicação de busca que precisa equilibrar busca semântica e por palavras-chave.
MyScale é mais adequado para organizações que têm fluxos de trabalho baseados em SQL e precisam de mais opções de indexação vetorial. Sua arquitetura ClickHouse e OLAP o torna perfeito para cargas de trabalho de IA e machine learning que combinam análise de dados estruturados com operações vetoriais. Sua capacidade de usar SSDs NVMe por meio de seu mecanismo vetorial MSTG e o monitoramento integrado de sistemas LLM o tornam ótimo para equipes que criam aplicações de IA que precisam de armazenamento econômico e observabilidade.
Conclusão
Em última análise, a escolha entre Elasticsearch e MyScale depende dos seus requisitos técnicos e da infraestrutura existente. Elasticsearch tem recursos maduros de busca híbrida e escalabilidade comprovada com garantias rigorosas de consistência, então é ótimo para aplicações intensivas em busca. MyScale tem operações vetoriais nativas em SQL com várias opções de indexação e utilização eficiente de armazenamento, então é bom para aplicações focadas em IA que precisam de análise de dados estruturados. Sua decisão deve se basear na expertise da sua equipe (SQL vs conhecimento específico de busca), na pilha de tecnologia existente, nos requisitos de armazenamento e em se você precisa de recursos de busca híbrida ou otimização de cargas de trabalho de IA.
Leia isto para obter uma visão geral do Elasticsearch e do MyScale, mas, para avaliá-los, você precisa avaliar com base no seu caso de uso. Uma ferramenta que pode ajudar nisso 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 fundamental para tomar uma decisão entre essas duas abordagens poderosas, porém diferentes, para busca vetorial em sistemas de banco 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 banco de dados vetoriais, como Milvus e Zilliz Cloud (o Milvus gerenciado), usando seus próprios conjuntos de dados e encontrem aquele que se ajusta aos seus casos de uso. Com o VectorDBBench, os usuários podem tomar decisões com base no desempenho real do banco de dados vetorial, em vez de afirmações de marketing ou rumores.
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 a partir de seu repositório no 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 VectorDBBench Leaderboard.
Leia os blogs a seguir para saber mais sobre avaliação de bancos de dados vetoriais.
Recursos adicionais sobre VectorDB, GenAI e ML
Continue lendo
A Few Notes from Databricks Data + AI Summit 2026: Why the Data Layer Matters Again
James Luan shares notes from Databricks Data + AI Summit 2026 on why production AI is pushing the data layer back to the center of infrastructure.
The Real Bottlenecks in Autonomous Driving — And How AI Infrastructure Can Solve Them
Autonomous driving faces a data bottleneck. Learn how AI-native vector databases like Zilliz solve scale, cost, and insight challenges across AV pipelines.
Why Not All VectorDBs Are Agent-Ready
Explore why choosing the right vector database is critical for scaling AI agents, and why traditional solutions fall short in production.
The Definitive Guide to Choosing a Vector Database
Overwhelmed by all the options? Learn key features to look for & how to evaluate with your own data. Choose with confidence.