OpenSearch vs ClickHouse: Selecionando o Banco de Dados Certo para Aplicações GenAI
À medida que as 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: OpenSearch vs 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 OpenSearch e ClickHouse, vamos primeiro explorar o conceito de bancos de dados vetoriais.
Um banco de dados vetorial é projetado especificamente 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 possibilitar buscas por similaridade eficientes, os bancos de dados vetoriais desempenham um papel fundamental em aplicações de IA, permitindo análises 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 especializados 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.
Tanto OpenSearch quanto ClickHouse são bancos de dados tradicionais que evoluíram para incluir recursos de busca vetorial como um complemento.
O que é OpenSearch? Uma Visão Geral
OpenSearch é um conjunto robusto, de código aberto, de busca e análise que gerencia uma variedade diversificada de tipos de dados, desde dados estruturados e semiestruturados até dados não estruturados. Lançado em 2021 como um fork orientado pela comunidade a partir do Elasticsearch e Kibana, este conjunto OpenSearch inclui o armazenamento de dados e mecanismo de busca OpenSearch, OpenSearch Dashboards para visualização avançada de dados e Data Prepper para coleta eficiente de dados no lado do servidor.
Construído sobre a base sólida do Apache Lucene, o OpenSearch permite pesquisas de texto completo (pesquisa por palavra-chave) altamente escaláveis e eficientes, tornando-o ideal para lidar com grandes conjuntos de dados. Com seus lançamentos mais recentes, o OpenSearch expandiu significativamente seus recursos de pesquisa para incluir pesquisa vetorial por meio de plugins adicionais, o que é essencial para criar aplicações impulsionadas por IA. O OpenSearch agora oferece suporte a uma variedade de métodos de pesquisa baseados em aprendizado de máquina, incluindo pesquisas lexicais tradicionais, vizinhos mais próximos k (k-NN), pesquisa semântica, pesquisa multimodal, pesquisa esparsa neural e modelos de pesquisa híbrida. Esses aprimoramentos integram modelos neurais diretamente ao framework de pesquisa, permitindo a geração de embeddings e a pesquisa em tempo real no ponto de ingestão dos dados. Essa integração não apenas simplifica os processos, mas também melhora de forma marcante a relevância e a eficiência da pesquisa.
Atualizações recentes avançaram ainda mais a funcionalidade do OpenSearch, introduzindo recursos como pesquisa vetorial otimizada para disco, quantização binária e codificação de vetores de bytes em pesquisas k-NN. Essas adições, juntamente com melhorias no processamento de tarefas de aprendizado de máquina e no desempenho de consultas de pesquisa, reafirmam o OpenSearch como uma ferramenta de ponta para desenvolvedores e empresas que buscam aproveitar plenamente seus dados. Com o apoio de uma comunidade dinâmica e colaborativa, o OpenSearch continua a evoluir, oferecendo uma plataforma de pesquisa e análise abrangente, escalável e adaptável, que se destaca como uma das principais opções para desenvolvedores que precisam de recursos avançados de pesquisa em suas aplicações.
O que é ClickHouse? Uma visão geral
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 consegue realizar pesquisa vetorial rapidamente. Ele possui alta compactação (personalizável por meio de codecs), portanto consegue armazenar e consultar grandes conjuntos de dados. Uma de suas principais vantagens é que ele consegue lidar com conjuntos de dados de múltiplos 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.
O ClickHouse tem funcionalidade de pesquisa vetorial por meio de SQL, em que 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 Vizinhos Mais Próximos Aproximados (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 pesquisa 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 bom 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 tiver dados relacionados no ClickHouse ou não quiser aprender outra ferramenta para gerenciar milhões de vetores, o ClickHouse pode economizar tempo e recursos. Correspondência exata rápida e paralelizada e o tratamento de grandes conjuntos de dados é o que o ClickHouse faz bem, portanto ele é voltado para usuários avançados de pesquisa.
O ClickHouse é uma plataforma de uso geral para pesquisa vetorial, especialmente para grandes conjuntos de dados que precisam de processamento paralelo e quando você combina pesquisa 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 excelente para desenvolvedores que conhecem SQL e precisam de pesquisa vetorial rápida.
Comparando OpenSearch e ClickHouse: principais diferenças para GenAI
Metodologia de pesquisa
OpenSearch: Construído sobre o Apache Lucene, o OpenSearch avançou significativamente suas capacidades de busca, agora incluindo busca vetorial com suporte a vários métodos impulsionados por aprendizado de máquina, como k-vizinhos mais próximos (k-NN), busca semântica e modelos de busca híbrida. Esses recursos permitem a integração direta de modelos neurais para geração dinâmica de embeddings, aprimorando tanto a eficiência quanto a relevância das operações de busca.
ClickHouse: O ClickHouse integrou capacidades de busca vetorial ao seu mecanismo SQL, oferecendo suporte a operações de distância vetorial como funções SQL. Isso permite a consulta eficiente de dados vetoriais junto com consultas SQL tradicionais, incluindo filtragem de metadados e agregação. O ClickHouse também oferece capacidades de correspondência aproximada e exata para dados vetoriais, otimizadas por processamento paralelo para lidar com grandes conjuntos de dados de forma eficiente.
Tratamento de Dados
OpenSearch: Gerencia um amplo espectro de tipos de dados, incluindo dados estruturados, semiestruturados e não estruturados. As atualizações recentes com busca vetorial otimizada para disco e melhorias na codificação de vetores de bytes reforçaram sua capacidade de lidar com conjuntos de dados grandes e complexos, particularmente em aplicações orientadas por IA.
ClickHouse: Principalmente otimizado para OLAP com um modelo de dados colunar, o ClickHouse agora também lida efetivamente com grandes conjuntos de dados vetoriais, oferecendo suporte a alta compressão e processamento de dados paralelizado. Ele é hábil em gerenciar grandes volumes de dados sem ficar limitado pela memória, tornando-o adequado para consultas analíticas extensas.
Escalabilidade e Desempenho
OpenSearch: Altamente escalável, aproveitando sua base Lucene para realizar buscas eficientes de texto completo e vetoriais em grandes conjuntos de dados. A plataforma foi projetada para escalar horizontalmente, aprimorando sua capacidade de lidar perfeitamente com o crescimento no volume de dados.
ClickHouse: Conhecido por sua capacidade de processar consultas rapidamente devido ao seu pipeline de consultas totalmente paralelizado, o ClickHouse se destaca em escalabilidade, particularmente para análises em tempo real em conjuntos de dados de múltiplos terabytes. Sua arquitetura permite executar consultas rapidamente em conjuntos de dados grandes e complexos.
Flexibilidade e Personalização
OpenSearch: Oferece ampla flexibilidade na modelagem e consulta de dados, apoiada por um rico conjunto de APIs e plugins. As melhorias recentes nas capacidades de busca permitem um alto grau de personalização, atendendo a necessidades de aplicações diversas e em evolução.
ClickHouse: Embora ofereça suporte SQL robusto e opções de personalização por meio de funções SQL para busca vetorial, a flexibilidade do ClickHouse é mais focada em capacidades analíticas do que em busca textual. Sua abordagem centrada em SQL fornece ferramentas familiares para aqueles com experiência em SQL, permitindo consultas complexas combinadas com operações vetoriais.
Integração e Ecossistema
OpenSearch: Mantém um forte ecossistema de integração, compatível com uma variedade de ferramentas de coleta, processamento e visualização de dados. Esse ecossistema é apoiado por uma comunidade dinâmica e colaborativa que contribui para sua evolução contínua.
ClickHouse: Também possui capacidades significativas de integração, particularmente com ferramentas que oferecem suporte a análises e data warehousing. Sua capacidade de lidar com consultas SQL permite uma integração direta com sistemas e fluxos de trabalho existentes baseados em SQL.
Facilidade de Uso
OpenSearch: Apesar de suas capacidades sofisticadas, o OpenSearch mantém uma curva de aprendizado administrável, apoiada por documentação abrangente e uma comunidade solidária que facilita a configuração e a manutenção.
ClickHouse: O ClickHouse requer familiaridade com SQL avançado e otimização de bancos de dados, potencialmente apresentando uma curva de aprendizado mais acentuada. No entanto, sua documentação detalhada e comunidade ativa fornecem suporte valioso para novos usuários.
Considerações de Custo
OpenSearch: Como uma solução de código aberto, o OpenSearch pode ser econômico se for autogerenciado. No entanto, os custos operacionais, especialmente para grandes implantações, podem ser significativos. Serviços gerenciados como o Amazon OpenSearch Service são convenientes, mas aumentam o custo.
ClickHouse: As altas taxas de compressão de dados e as capacidades eficientes de processamento do ClickHouse o tornam uma opção econômica para análise de dados em larga escala. Embora ofereça vantagens de custo, especialmente ao lidar com grandes conjuntos de dados, serviços gerenciados e recursos premium podem aumentar os custos gerais.
Recursos de Segurança
OpenSearch: Oferece recursos de segurança robustos, incluindo criptografia, controle de acesso baseado em funções e registro de auditoria, garantindo segurança abrangente para dados em trânsito e em repouso.
ClickHouse: Fornece recursos essenciais de segurança, como criptografia SSL/TLS e controle de acesso baseado em funções. Medidas adicionais de segurança podem ser necessárias para igualar os recursos abrangentes de segurança oferecidos pelo OpenSearch.
Quando Escolher OpenSearch e ClickHouse para GenAI
Escolha OpenSearch para Busca Vetorial quando:
- Necessidades de Busca Integrada: Você deseja combinar busca vetorial com recursos tradicionais de busca de texto completo. O OpenSearch oferece suporte a uma variedade de metodologias de busca, incluindo k-vizinhos mais próximos (k-NN), busca semântica e modelos híbridos, permitindo cenários de busca sofisticados.
- Busca e Análise em Tempo Real: Você precisa da capacidade de realizar busca vetorial em tempo real, ao mesmo tempo em que também requer recursos de análise e visualização de dados. O OpenSearch pode lidar com processamento de dados em tempo real e oferece ferramentas para visualização e insights imediatos dos dados.
- Aprimoramentos de Machine Learning: Sua aplicação se beneficia de modelos de machine learning que melhoram a precisão e a relevância da busca, particularmente ao trabalhar com tipos de dados complexos ou exigir geração de embeddings em tempo real.
Escolha ClickHouse para Busca Vetorial quando:
- Análises de Alto Desempenho: Você requer consultas rápidas e eficientes em conjuntos de dados muito grandes, particularmente quando precisa combinar correspondência vetorial com filtragem e agregação de dados detalhadas baseadas em SQL.
- Manipulação de Conjuntos de Dados Massivos: Suas operações de busca vetorial precisam escalar para grandes volumes de dados sem comprometer o desempenho. O ClickHouse é otimizado para lidar com conjuntos de dados de vários terabytes de forma eficiente, tornando-o ideal para cargas de trabalho analíticas pesadas.
- Operações Vetoriais baseadas em SQL: Você prefere usar SQL para operações de busca vetorial, integrando cálculos de distância vetorial diretamente em consultas SQL. Isso é particularmente útil quando sua busca vetorial precisa ser combinada com consultas SQL complexas envolvendo grandes conjuntos de dados.
Quando Escolher um Banco de Dados Vetorial Especializado?
Embora o OpenSearch e o ClickHouse ofereçam recursos de busca vetorial por meio de uma extensão, eles não são otimizados para tarefas de busca vetorial em grande escala e alto desempenho. Se a sua aplicação depende de buscas de similaridade rápidas e precisas em milhões ou bilhões de vetores de alta dimensionalidade, como em reconhecimento de imagens, recomendações de e-commerce ou tarefas de NLP, bancos de dados vetoriais especializados como Milvus e Zilliz Cloud (o Milvus gerenciado) são uma opção mais adequada. Esses bancos de dados são criados para lidar com dados vetoriais em escala, usando algoritmos avançados de Approximate Nearest Neighbor (ANN) (por exemplo, HNSW, IVF ) e oferecendo recursos avançados como busca híbrida (incluindo busca híbrida esparsa e densa, busca multimodal, busca vetorial com filtragem de metadados e busca híbrida densa e de texto completo), ingestão em tempo real e escalabilidade distribuída para alto desempenho em ambientes dinâmicos.
Por outro lado, sistemas de uso geral comoOpenSearch e ClickHouse são adequados quando a busca vetorial não é o foco principal, e você está lidando com dados estruturados ou semiestruturados com conjuntos de dados vetoriais menores ou requisitos de desempenho moderados. Se você já usa esses sistemas e quer evitar a sobrecarga de introduzir nova infraestrutura, plugins de busca vetorial podem ampliar seus recursos e fornecer uma solução econômica para tarefas de busca vetorial mais simples e em menor escala.
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 projetada para usuários que exigem sistemas de armazenamento e recuperação de dados de alto desempenho, particularmente bancos de dados vetoriais. Essa ferramenta permite que os usuários testem e comparem o desempenho de diferentes sistemas de bancos de dados vetoriais, como Milvus e Zilliz Cloud (o Milvus gerenciado), usando seus próprios conjuntos de dados, e determinem o mais adequado para seus casos de uso. Usando o VectorDBBench, os usuários podem tomar decisões informadas com base no desempenho real do banco de dados vetorial, em vez de confiar em alegações de marketing ou evidências anedóticas.
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 Ranking do VectorDBBench.
Leia os blogs a seguir para saber mais sobre avaliação de bancos de dados vetoriais.
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