MongoDB vs ClickHouse: Escolhendo o Banco de Dados Certo para Aplicações de GenAI
À medida que aplicações impulsionadas por IA evoluem, a importância dos recursos de busca vetorial no suporte a esses avanços não pode ser subestimada. Esta publicação do blog discutirá dois bancos de dados proeminentes com recursos de busca vetorial: MongoDB e ClickHouse. Cada um oferece recursos robustos para lidar com busca vetorial, uma funcionalidade 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 se alinha melhor aos seus requisitos específicos.
O que é um banco de dados vetorial?
Antes de compararmos MongoDB vs ClickHosue, 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 dimensionalidade, 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 possibilitar 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 especificamente 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.
MongoDB é um banco de dados NoSQL que armazena dados em documentos semelhantes a JSON, 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.
MongoDB: O básico
MongoDB Atlas Vector Search é um recurso que permite realizar buscas por similaridade vetorial em dados armazenados no MongoDB Atlas. Você pode indexar e consultar embeddings vetoriais de alta dimensionalidade junto com os dados dos seus documentos e realizar IA e aprendizado de máquina diretamente no banco de dados.
Em sua essência, o Atlas Vector Search usa o algoritmo Hierarchical Navigable Small World (HNSW) para indexar e pesquisar dados vetoriais. Isso cria um grafo multinível do espaço vetorial para que você possa realizar buscas Approximate Nearest Neighbor (ANN). É um equilíbrio entre velocidade e precisão para busca vetorial em larga escala. O Atlas Vector Search também oferece suporte a buscas Exact Nearest Neighbors (ENN), que priorizam a precisão em vez do desempenho para consultas de até 10.000 documentos.
Uma das grandes vantagens do Atlas Vector Search é sua integração com o modelo de documentos flexível do MongoDB. Você pode armazenar embeddings vetoriais junto com outros dados do documento para poder pesquisar de forma mais contextual e precisa. Você pode consultar qualquer tipo de dado que possa ser incorporado em até 4096 dimensões. O Atlas Vector Search permite combinar buscas por similaridade vetorial com filtragem tradicional de documentos. Por exemplo, uma busca semântica por produtos poderia ser filtrada por categoria, faixa de preço ou disponibilidade.
O Atlas Vector Search também oferece suporte à busca híbrida, combinando busca vetorial com busca de texto completo para resultados mais granulares. Isso é diferente do Atlas Search, que é focado em busca baseada em palavras-chave. A plataforma se integra a serviços e ferramentas populares de IA para que você possa usá-la com modelos de embedding de provedores como OpenAI, VoyageAI e muitos outros listados no Hugging Face. Ela também oferece suporte a frameworks de código aberto como LangChain e LlamaIndex para criar aplicações que usam Grandes Modelos de Linguagem (LLMs).
Para garantir escalabilidade e desempenho, o MongoDB Atlas fornece Search Nodes, que oferecem infraestrutura dedicada para cargas de trabalho do Atlas Search e Vector Search. Isso permite que você tenha recursos de computação otimizados e escalonamento independente das necessidades de busca, para obter melhor desempenho em escala.
Ao ter esses recursos no ecossistema MongoDB, o Atlas Vector Search é uma solução completa para desenvolvedores que criam aplicações impulsionadas por IA, sistemas de recomendação ou recursos avançados de busca. Não há necessidade de um banco de dados vetorial separado; você pode usar a escalabilidade e os recursos avançados do MongoDB junto com a busca vetorial.
ClickHouse: O Básico
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 ótimo para consultas analíticas por causa do pipeline de consultas totalmente paralelizado e pode realizar busca vetorial rapidamente. Ele tem 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, para que você possa consultar vetores e seus metadados.
ClickHouse tem funcionalidade de busca vetorial por meio de SQL, onde operações de distância vetorial são como qualquer outra função SQL. Assim, você pode combiná-la com filtragem e agregação tradicionais. 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.
ClickHouse é ótimo 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 múltiplos núcleos de CPU. ClickHouse também é bom quando você precisa de suporte a SQL e seu conjunto de dados vetoriais é grande demais para caber em índices apenas em memória. Além disso, se você já tem dados relacionados no ClickHouse ou não quer aprender outra ferramenta para gerenciar milhões de vetores, ClickHouse pode economizar tempo e recursos. Correspondência exata rápida e paralelizada e o manuseio de grandes conjuntos de dados é o que o ClickHouse faz bem, então ele é para usuários de busca avançada.
ClickHouse é uma plataforma de propósito 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 consegue lidar com consultas complexas incluindo metadados, portanto é ótimo para desenvolvedores que conhecem SQL e precisam de busca vetorial rápida.
Principais Diferenças
MongoDB Atlas Vector Search e ClickHouse têm abordagens diferentes para busca vetorial, cada um com seus próprios pontos fortes. Vamos compará-los para ajudar você a decidir qual é o certo para você.
Metodologia de Busca
O MongoDB Atlas Vector Search usa o algoritmo Hierarchical Navigable Small World (HNSW) para indexar e pesquisar dados vetoriais. Ele cria um grafo multinível do espaço vetorial para buscas Approximate Nearest Neighbor (ANN). Ele equilibra velocidade e precisão para buscas vetoriais em larga escala. O Atlas Vector Search também oferece suporte a buscas Exact Nearest Neighbors (ENN) para consultas de até 10.000 documentos, desempenho em vez de precisão.
O ClickHouse, por outro lado, usa principalmente operações de distância vetorial baseadas em SQL. Ele oferece suporte à correspondência exata por meio de varredura linear sobre linhas com processamento paralelo. O ClickHouse também oferece índices vetoriais experimentais para buscas ANN mais rápidas.
Tratamento de Dados
O MongoDB é ótimo para lidar com dados flexíveis, baseados em documentos. Você pode armazenar embeddings vetoriais junto com outros dados do documento, para poder fazer buscas mais contextuais e precisas. Essa flexibilidade permite combinar buscas por similaridade vetorial com filtragem de documentos.
O ClickHouse foi projetado para consultas analíticas em dados estruturados. Ele oferece suporte à busca vetorial por meio de SQL, onde as operações de distância vetorial são tratadas como qualquer outra função SQL. Assim, você pode combinar facilmente consultas vetoriais com filtragem e agregação.
Escalabilidade e Desempenho
O MongoDB Atlas tem Search Nodes que fornecem infraestrutura dedicada para cargas de trabalho do Atlas Search e Vector Search. Isso permite recursos de computação otimizados e escalabilidade independente das necessidades de busca, para que você obtenha melhor desempenho em escala.
O ClickHouse é ótimo para lidar com conjuntos de dados de vários TB sem ficar limitado pela memória. Ele tem pipeline de consultas totalmente paralelizado, por isso é eficiente para grandes conjuntos de dados vetoriais que precisam ser processados em vários núcleos de CPU.
Flexibilidade e Personalização
O modelo de documentos flexível do MongoDB permite armazenar e consultar diferentes tipos de dados, incluindo embeddings vetoriais de até 4096 dimensões. Você pode combinar facilmente buscas por similaridade vetorial com outros filtros de documentos.
O ClickHouse oferece flexibilidade por meio de sua interface SQL, onde você pode combinar operações vetoriais com consultas SQL padrão. Ele também tem opções de compressão personalizáveis por meio de codecs, para que você possa armazenar grandes conjuntos de dados com eficiência.
Integração e Ecossistema
O MongoDB Atlas Vector Search se integra a serviços e ferramentas populares de IA. Ele oferece suporte a modelos de embedding da OpenAI e da VoyageAI e funciona com frameworks de código aberto como LangChain e LlamaIndex para criar aplicações com Large Language Models (LLMs).
O ClickHouse, por ser um banco de dados analítico de propósito geral, pode exigir trabalho adicional de integração para ferramentas específicas de IA. Mas sua interface SQL é familiar para muitos desenvolvedores e analistas de dados.
Facilidade de Uso
O MongoDB Atlas é um serviço gerenciado que pode simplificar a configuração e a manutenção. Sua integração com o ecossistema mais amplo do MongoDB facilita para equipes que já estão familiarizadas com o MongoDB.
O ClickHouse tem uma curva de aprendizado mais íngreme para quem não está familiarizado com bancos de dados OLAP ou SQL. Mas, para desenvolvedores proficientes em SQL, sua busca vetorial é acessível por meio de uma sintaxe de consulta familiar.
Considerações de Custo
O MongoDB Atlas é um serviço totalmente gerenciado, que pode ter custos operacionais mais altos, mas menor sobrecarga de manutenção.
O ClickHouse, por ser open-source, tem custos iniciais mais baixos, mas pode exigir mais expertise interna para implantação e gerenciamento.
Recursos de Segurança
Tanto o MongoDB Atlas quanto o ClickHouse têm recursos de segurança robustos. O MongoDB Atlas tem criptografia de ponta a ponta, controle de acesso baseado em funções e isolamento de rede. O ClickHouse tem criptografia de dados, controle de acesso e mecanismos de autenticação.
Quando Escolher Cada Um
O MongoDB Atlas Vector Search é a melhor escolha quando você trabalha com estruturas de dados flexíveis, baseadas em documentos, e precisa combinar busca vetorial com consultas tradicionais a documentos. Ele é particularmente adequado para aplicações que exigem integração perfeita com serviços e ferramentas de IA, como sistemas de recomendação, mecanismos de busca semântica ou análise de conteúdo com IA. Se você já usa MongoDB ou precisa de um serviço gerenciado que possa lidar tanto com suas operações regulares de banco de dados quanto com suas necessidades de busca vetorial, o MongoDB Atlas Vector Search é uma solução única que pode simplificar sua stack tecnológica e reduzir a sobrecarga operacional.
O ClickHouse é melhor quando você tem conjuntos de dados massivos que exigem consultas complexas combinando busca vetorial com filtragem e agregação em SQL. Ele é a escolha para cenários em que você tem conjuntos de dados vetoriais de vários TB que são grandes demais para índices somente em memória, especialmente quando você precisa de correspondência exata rápida e paralelizada. O ClickHouse é excelente para casos de uso de busca avançada em análise de dados, nos quais você precisa consultar dados vetoriais juntamente com metadados ou outras informações estruturadas. Se sua equipe domina SQL e você está procurando uma solução open source poderosa que possa lidar tanto com busca vetorial quanto com workloads OLAP tradicionais, o ClickHouse é a resposta.
Resumo
O MongoDB Atlas Vector Search é ideal para flexibilidade, integração com IA e facilidade de uso dentro do ecossistema MongoDB, um serviço gerenciado que combina banco de dados de documentos com busca vetorial. O ClickHouse é ideal para lidar com conjuntos de dados massivos, operações vetoriais poderosas baseadas em SQL e consultas analíticas de alto desempenho. Sua escolha entre eles deve ser orientada pelo seu caso de uso, tipos de dados e requisitos de desempenho. Escolha o MongoDB Atlas se você precisa de uma solução flexível e pronta para IA com serviços gerenciados, e o ClickHouse se você tem conjuntos de dados muito grandes que exigem consultas complexas combinando busca vetorial com SQL. Em última análise, trata-se de alinhar os pontos fortes da tecnologia às necessidades do seu projeto e à expertise da sua equipe.
Leia isto para obter uma visão geral do MongoDB e do ClickHouse, mas, para avaliá-los, você precisa fazer a avaliação com base no seu caso de uso. Uma ferramenta que pode ajudar nisso é o VectorDBBench, uma ferramenta de benchmarking open-source 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 banco de dados distribuídos.
Usando o VectorDBBench open-source para avaliar e comparar bancos de dados vetoriais por conta própria
VectorDBBench é uma ferramenta de benchmarking open-source 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 vetorial, 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 boatos.
O VectorDBBench é escrito em Python e licenciado sob a licença open-source 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 rápida olhada 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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