pgvector vs Clickhouse: Escolhendo o Banco de Dados Vetorial Certo para Seus Aplicativos de IA
O que é um banco de dados vetorial?
Antes de compararmos pgvector e 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 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 aprimora o desempenho de modelos de linguagem grandes (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.
pgvector é um banco de dados tradicional e ClickHouse é um banco de dados open-source orientado a colunas. Ambos têm recursos de busca vetorial como complemento. Este post compara seus recursos de busca vetorial.
pgvector: Visão geral e tecnologia principal
pgvector é uma extensão para PostgreSQL que adiciona suporte a operações vetoriais. Ele permite que os usuários armazenem e consultem embeddings vetoriais diretamente em seu banco de dados PostgreSQL, fornecendo recursos de busca por similaridade vetorial sem a necessidade de um banco de dados vetorial separado.
Os principais recursos do pgvector incluem:
- Suporte a busca pelo vizinho mais próximo exata e aproximada
- Integração com os mecanismos de indexação do PostgreSQL
- Capacidade de realizar operações vetoriais como adição e subtração
- Suporte a várias métricas de distância (euclidiana, cosseno, produto interno)
pgvector, por padrão, emprega busca pelo vizinho mais próximo exata, o que garante recall perfeito, mas pode ser mais lento para grandes conjuntos de dados. Para otimizar o desempenho, pgvector oferece a opção de criar índices para busca aproximada pelo vizinho mais próximo. Essa abordagem troca parte da precisão por uma velocidade significativamente melhor, o que muitas vezes é uma compensação vantajosa em muitas aplicações do mundo real.
É importante observar que adicionar um índice aproximado pode alterar os resultados das suas consultas. Isso é diferente dos índices de banco de dados típicos, que não afetam os resultados reais retornados. Os dois tipos de índices aproximados suportados pelo pgvector são:
- HNSW (Hierarchical Navigable Small World): Introduzido na versão 0.5.0 do pgvector, o HNSW é conhecido por seu alto desempenho e pela qualidade dos resultados. Ele cria uma estrutura de grafo em múltiplas camadas que permite uma travessia rápida durante as buscas.
- IVFFlat (Inverted File Flat): Este método divide o espaço vetorial em clusters. Durante uma busca, ele primeiro identifica os clusters mais relevantes e, em seguida, realiza uma busca exata dentro desses clusters. Isso pode acelerar significativamente as buscas em grandes conjuntos de dados.
A escolha entre esses tipos de índice depende do seu caso de uso específico, considerando fatores como tamanho do conjunto de dados, velocidade de consulta necessária e trade-off aceitável em precisão. O HNSW geralmente oferece melhor desempenho, mas pode usar mais memória, enquanto o IVFFlat pode ser mais eficiente em termos de memória, mas pode ser ligeiramente mais lento ou menos preciso em alguns casos.
Ao implementar o pgvector no seu projeto, tente experimentar ambos os tipos de índice e seus parâmetros para encontrar a configuração ideal para suas necessidades específicas. Esse processo de ajuste fino pode impactar o desempenho e a precisão das suas operações de busca vetorial.
Quer aprender como começar a usar o pgvector? Confira este tutorial!
ClickHouse: Visão geral e núcleo
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 consegue fazer busca vetorial rapidamente. Tem alta compressão (personalizável por meio de codecs), então consegue armazenar e consultar grandes conjuntos de dados. Uma de suas principais vantagens é que ele 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-las com filtragem e agregação tradicionais. Ótimo para casos de uso em que você precisa consultar dados vetoriais junto com metadados ou outras informações. Também tem índices experimentais de Vizinhos Mais Próximos Aproximados (ANN) para correspondência mais rápida (mas aproximada). E correspondência exata por meio de varredura linear nas 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 somente 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 seu tempo e recursos. Correspondência exata rápida e paralelizada e o manuseio de grandes conjuntos de dados é aquilo em que o ClickHouse é bom, então ele é para usuários avançados de busca.
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 consegue lidar com consultas complexas, incluindo metadados, então é ótimo para desenvolvedores que conhecem SQL e precisam de busca vetorial rápida.
pgvector vs ClickHouse para busca vetorial: Qual é a diferença
Ao escolher entre pgvector e ClickHouse para busca vetorial, considere:
Metodologia de busca
pgvector oferece suporte a busca de vizinhos mais próximos exata e aproximada. Ele tem indexação HNSW e IVFFlat para busca aproximada e várias métricas de distância (euclidiana, cosseno, produto interno). ClickHouse tem busca vetorial por meio de funções SQL. Correspondência exata com processamento paralelo e ANNs experimentais.
pgvector estende o PostgreSQL para operações vetoriais, armazena embeddings vetoriais no banco de dados PostgreSQL. O ClickHouse lida com dados estruturados e semiestruturados, combina busca vetorial com filtragem de metadados e agregação.
Escalabilidade e Desempenho
A busca exata do pgvector pode ser mais lenta para grandes conjuntos de dados, mas sua indexação aproximada é mais rápida para grandes conjuntos de dados. O ClickHouse é projetado para conjuntos de dados de múltiplos TB e tem um pipeline de consultas totalmente paralelizado. Não é limitado pela memória e pode lidar com grandes dados vetoriais.
Flexibilidade e Personalização
O pgvector se integra aos recursos existentes do PostgreSQL e tem operações vetoriais como adição e subtração. O ClickHouse tem suporte completo a SQL e pode combinar correspondência vetorial com operações SQL regulares.
Integração e Ecossistema
O pgvector se integra ao ecossistema PostgreSQL, bom para projetos que já usam PostgreSQL. O ClickHouse é um banco de dados OLAP independente, bom para projetos que precisam de análises em tempo real junto com busca vetorial.
Facilidade de Uso
O pgvector é familiar se você já usa PostgreSQL, mas exige entendimento de operações vetoriais e opções de indexação. O ClickHouse usa sintaxe SQL para operações vetoriais, mas tem uma curva de aprendizado mais acentuada se você é novo em bancos de dados OLAP.
Custo
O pgvector pode usar a infraestrutura PostgreSQL existente, pode economizar custos se você já usa PostgreSQL. O ClickHouse exige infraestrutura separada, mas pode economizar custos de armazenamento devido à alta compressão.
Segurança
O pgvector herda os recursos de segurança do PostgreSQL e se beneficia do ecossistema de segurança do PostgreSQL. O ClickHouse tem recursos de segurança integrados, mas exige configuração adicional para segurança em nível empresarial.
Quando Usar Cada Um
O pgvector é o caminho a seguir quando você já usa PostgreSQL e quer adicionar busca vetorial à sua configuração existente de banco de dados relacional. É perfeito para projetos que precisam integrar operações vetoriais com dados relacionais, especialmente com conjuntos de dados de tamanho moderado. O pgvector é ótimo quando você precisa de controle preciso sobre operações vetoriais e quer aproveitar o ecossistema e os recursos do PostgreSQL.
O ClickHouse é a melhor escolha para conjuntos de dados vetoriais muito grandes, especialmente quando você precisa combinar busca vetorial com SQL complexo e análises em tempo real. É ideal para projetos com conjuntos de dados de múltiplos terabytes que precisam de processamento analítico de alto desempenho e busca vetorial. O ClickHouse é especialmente útil quando você precisa pesquisar vetores com ampla filtragem de metadados e agregação.
Resumo
O pgvector é ótimo para busca vetorial com PostgreSQL, território familiar para usuários do PostgreSQL e integração perfeita com dados relacionais. O ClickHouse é ótimo para conjuntos de dados enormes, busca vetorial de alto desempenho e recursos analíticos. Escolha entre eles com base no seu caso de uso, tamanho dos dados, infraestrutura existente e se você precisa combinar busca vetorial com consultas complexas. Use pgvector para projetos baseados em PostgreSQL com dados moderados e ClickHouse para grandes cargas de trabalho analíticas com busca vetorial.
Embora este artigo forneça uma visão geral do pgvector e do ClickHouse, é fundamental avaliar esses bancos de dados com base no seu caso de uso específico. Uma ferramenta que pode ajudar nesse processo é o VectorDBBench, uma ferramenta de benchmarking open-source projetada para comparar o desempenho de bancos de dados vetoriais. Em última análise, benchmarking completo com conjuntos de dados e padrões de consulta específicos será essencial para tomar uma decisão informada entre essas duas abordagens poderosas, porém distintas, 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 benchmark de código aberto projetada para usuários que precisam de sistemas de armazenamento e recuperação de dados de alto desempenho, particularmente bancos de dados vetoriais. Esta 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 depender de 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 comprometida 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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