Redis vs ClickHouse: Escolhendo o Banco de Dados Vetorial Certo para Suas Necessidades
À medida que as tecnologias de IA e orientadas por dados avançam, selecionar um banco de dados vetorial adequado para sua aplicação está se tornando cada vez mais importante. Redis e ClickHouse são duas opções nesse espaço. Este artigo compara essas tecnologias para ajudar você a tomar uma decisão informada para o seu projeto.
O que é um Banco de Dados Vetorial?
Antes de compararmos Redis 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 dimensão, que são representações numéricas de dados não estruturados. Esses vetores codificam informações complexas, como o significado semântico de textos, os recursos 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, possibilitando 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) fornecendo 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) e Weaviate
- 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.
Redis é um banco de dados em memória e ClickHouse é um banco de dados orientado a colunas de código aberto. Ambos têm recursos de busca vetorial como complemento. Este post compara seus recursos de busca vetorial.
Redis: Visão Geral e Tecnologia Principal
Redis era originalmente conhecido por seu armazenamento de dados em memória e adicionou recursos de busca vetorial por meio da Redis Vector Library, que agora faz parte do Redis Stack. Isso permite que o Redis faça busca por similaridade vetorial mantendo sua velocidade e desempenho.
A busca vetorial no Redis é construída sobre sua infraestrutura existente, usando processamento em memória para execução rápida de consultas. Redis usa algoritmos FLAT e HNSW (Hierarchical Navigable Small World) para busca aproximada do vizinho mais próximo, o que permite busca rápida e precisa em espaços vetoriais de alta dimensão.
Um dos principais pontos fortes da busca vetorial do Redis é que ela pode combinar busca por similaridade vetorial com filtragem tradicional em outros atributos. Essa busca híbrida permite que desenvolvedores criem consultas complexas que consideram tanto a similaridade semântica quanto critérios específicos de metadados, tornando-a versátil para muitas aplicações orientadas por IA.
A Biblioteca Vetorial Redis fornece uma interface simples para desenvolvedores trabalharem com dados vetoriais no Redis. Ela possui recursos como design de esquema flexível, consultas vetoriais personalizadas e extensões para tarefas relacionadas a LLM, como cache semântico e gerenciamento de sessões. Isso facilita para engenheiros de IA/ML e cientistas de dados integrar o Redis ao seu fluxo de trabalho de IA, especialmente para processamento e recuperação de dados em tempo real.
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. É ótimo 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 ser 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 possui funcionalidade de busca vetorial por meio de SQL, em que 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 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.
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 vários 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 tiver dados relacionados no ClickHouse ou não quiser aprender outra ferramenta para gerenciar milhões de vetores, ClickHouse pode economizar tempo e recursos. Correspondência exata rápida e paralelizada e manipulação de grandes conjuntos de dados é o que o ClickHouse faz bem, então ele é voltado para usuários avançados de busca.
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 pode lidar com consultas complexas, incluindo metadados, por isso é ótimo para desenvolvedores que conhecem SQL e precisam de busca vetorial rápida.
Principais diferenças: escolhendo entre Redis e ClickHouse para busca vetorial
Ao escolher uma ferramenta de busca vetorial, conhecer as diferenças entre Redis e ClickHouse ajudará você a tomar uma decisão informada. Ambos têm busca vetorial, mas recursos e casos de uso diferentes. Vamos compará-los em várias áreas-chave:
Método de busca
Redis usa os algoritmos FLAT e HNSW (Hierarchical Navigable Small World) para busca aproximada de vizinhos mais próximos. Isso permite busca rápida e precisa em espaços vetoriais de alta dimensão. Redis é ótimo em combinar busca por similaridade vetorial com filtragem tradicional em outros atributos, para que você possa fazer consultas complexas que considerem tanto a similaridade semântica quanto metadados específicos.
ClickHouse tem busca vetorial por meio de SQL, em que operações de distância vetorial são tratadas como qualquer outra função SQL. Ele oferece suporte a correspondência exata por meio de varreduras lineares e índices experimentais de Vizinhos Mais Próximos Aproximados (ANN) para correspondência mais rápida, mas aproximada.
Dados
Redis é um armazenamento de dados em memória e foi estendido para incluir busca vetorial. Isso permite execução de consultas muito rápida, boa para aplicações em tempo real que precisam de baixa latência.
ClickHouse é um banco de dados OLAP para análises em tempo real com suporte completo a SQL. Ele pode lidar com dados estruturados, semiestruturados e não estruturados. ClickHouse é bom em gerenciar e consultar grandes conjuntos de dados, mesmo aqueles que não cabem na memória, graças ao armazenamento colunar e à compressão.
Escalabilidade e Desempenho
Redis é rápido para operações em memória e pode escalar horizontalmente por meio de clustering. A busca vetorial também é rápida, portanto é boa para aplicações que precisam de tempos de resposta rápidos em conjuntos de dados que cabem na memória.
ClickHouse é bom para conjuntos de dados em larga escala. Ele realiza processamento de consultas totalmente paralelizado, então pode lidar com conjuntos de dados de vários TB. Isso torna o ClickHouse bom para cenários com conjuntos de dados vetoriais massivos que excedem a memória.
Flexibilidade e Personalização
Redis tem design de esquema flexível e consultas vetoriais personalizadas por meio de sua Vector Library. Ele também tem extensões para tarefas relacionadas a LLM, como cache semântico e gerenciamento de sessões, então é adaptável a vários fluxos de trabalho de AI/ML.
ClickHouse tem flexibilidade por meio de sua interface SQL, onde você pode combinar operações vetoriais com operações tradicionais de banco de dados de forma integrada. Essa abordagem baseada em SQL oferece muitas opções de personalização para consultas complexas que envolvem tanto dados vetoriais quanto metadados.
Integração e Ecossistema
Redis tem um grande ecossistema e integra-se bem com muitas ferramentas e frameworks, especialmente em cenários de processamento de dados em tempo real e caching. Ele é simples e amplamente usado, então é uma escolha popular para muitas stacks de desenvolvimento.
ClickHouse é menos popular que Redis, mas tem boas capacidades de integração, especialmente em ambientes de análise de dados. Seu suporte a SQL facilita a integração com pipelines de dados e ferramentas de BI existentes.
Facilidade de Uso
Redis é simples e fácil de configurar. A Redis Vector Library tem uma interface simples para trabalhar com dados vetoriais, o que é bom para desenvolvedores que já estão familiarizados com Redis.
ClickHouse tem uma curva de aprendizado mais acentuada, especialmente para quem é novo em bancos de dados colunares ou consultas SQL complexas. Mas, para equipes com experiência em SQL, ClickHouse é poderoso e fácil de usar.
Custo
Redis, por ser em memória, pode ser mais caro ao lidar com grandes conjuntos de dados que exigem muita RAM. Mas, para pequenos conjuntos de dados, pode ser econômico por causa de seu desempenho e simplicidade.
ClickHouse pode ser mais econômico para grandes conjuntos de dados, pois não exige que todos os dados estejam na memória. Sua compressão e armazenamento baseado em disco podem levar a custos menores de hardware em cenários de big data.
Segurança
Tanto Redis quanto ClickHouse têm recursos de segurança como criptografia, autenticação e controle de acesso. Redis tem esses recursos prontos para uso, enquanto o modelo de segurança do ClickHouse é mais flexível e pode ser integrado a sistemas de segurança externos.
Quando Escolher Cada Tecnologia
Quando usar Redis
Use Redis quando você precisar de busca vetorial em tempo real e baixa latência em conjuntos de dados que cabem na memória. Ele é perfeito para cenários em que você precisa combinar busca por similaridade vetorial com filtragem por atributos, como sistemas de recomendação de conteúdo, detecção de fraude em tempo real ou busca personalizada em plataformas de e-commerce. Redis é excelente em casos de uso em que você precisa de tempos de resposta rápidos e pode aproveitar o processamento em memória, então é bom para aplicações impulsionadas por IA que precisam de operações vetoriais junto com outras manipulações de dados.
Quando usar ClickHouse
Use ClickHouse quando você tem conjuntos de dados vetoriais muito grandes que excedem a memória ou precisa fazer consultas analíticas complexas que combinam busca vetorial com operações SQL. Ele é bom para cenários como análise de logs em larga escala com busca semântica, pipelines de machine learning intensivos em dados ou plataformas de análise avançada que precisam de operações vetoriais em dados históricos. ClickHouse é excelente em casos de uso em que você precisa processar e analisar uma quantidade massiva de dados vetoriais junto com dados estruturados, especialmente quando pode aproveitar o processamento paralelo de consultas para desempenho em conjuntos de dados de vários TB.
Conclusão
O Redis é rápido em memória, então é ótimo para busca vetorial em tempo real com conjuntos de dados menores. É simples, tem um ecossistema rico e recursos de busca híbrida. O ClickHouse é bom para conjuntos de dados vetoriais muito grandes com armazenamento colunar e integração SQL, então é bom para consultas analíticas complexas em escala massiva. Escolha entre Redis e ClickHouse com base no seu caso de uso, considerando volume de dados, complexidade das consultas, tempo de resposta e requisitos de integração. O Redis é para cenários críticos em velocidade e que cabem na memória, e o ClickHouse é para análise de dados em larga escala com componentes de busca vetorial.
Embora este artigo forneça uma visão geral do Redis e do ClickHouse, é essencial 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 de código aberto projetada para comparar o desempenho de bancos de dados vetoriais. Em última análise, um 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 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. Esta ferramenta permite que os usuários testem e comparem o desempenho de diferentes sistemas de banco 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 bancos de dados vetoriais mais usados no VectorDBBench Leaderboard.
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