SingleStore 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 SingleStore 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, os recursos 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 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.
SingleStore é um sistema de gerenciamento de banco de dados SQL distribuído, relacional, e ClickHouse é um banco de dados de código aberto orientado a colunas. Ambos com busca vetorial como complemento. Este post compara seus recursos de busca vetorial.
SingleStore: Visão geral e tecnologia principal
SingleStore tornou a busca vetorial possível ao colocá-la no próprio banco de dados, então você não precisa de bancos de dados vetoriais separados em sua stack tecnológica. Vetores podem ser armazenados em tabelas de banco de dados regulares e pesquisados com consultas SQL padrão. Por exemplo, você pode buscar imagens de produtos semelhantes enquanto filtra por faixa de preço ou explorar embeddings de documentos enquanto limita os resultados a departamentos específicos. O sistema oferece suporte tanto à busca semântica usando FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT e HNSW_PQ para índice vetorial quanto a produto escalar e distância euclidiana para correspondência por similaridade. Isso é super útil para aplicações como sistemas de recomendação, reconhecimento de imagem e chatbots de IA, onde a correspondência por similaridade é rápida.
Em sua essência, SingleStore foi criado para desempenho e escala. O banco de dados distribui os dados entre vários nós, para que você possa lidar com operações de dados vetoriais em larga escala. À medida que seus dados crescem, você pode simplesmente adicionar mais nós e está tudo certo. O processador de consultas pode combinar busca vetorial com operações SQL, então você não precisa fazer várias consultas separadas. Ao contrário de bancos de dados exclusivamente vetoriais, SingleStore oferece esses recursos como parte de um banco de dados completo, para que você possa criar recursos de IA sem gerenciar vários sistemas ou lidar com transferências de dados complexas.
Para indexação vetorial, o SingleStore tem duas opções. A primeira é a busca exata pelos k vizinhos mais próximos (kNN), que encontra o conjunto exato dos k vizinhos mais próximos para um vetor de consulta. Mas, para conjuntos de dados muito grandes ou alta concorrência, o SingleStore também oferece suporte à busca por Vizinhos Mais Próximos Aproximados (ANN) usando indexação vetorial. A busca ANN pode encontrar k vizinhos próximos muito mais rapidamente do que a busca kNN exata, às vezes em ordens de magnitude. Há uma troca entre velocidade e precisão — ANN é mais rápido, mas pode não retornar o conjunto exato dos k vizinhos mais próximos. Para aplicações com bilhões de vetores que precisam de tempos de resposta interativos e não precisam de precisão absoluta, a busca ANN é o caminho a seguir.
A implementação técnica dos índices vetoriais no SingleStore tem requisitos específicos. Esses índices só podem ser criados em tabelas columnstore e devem ser criados em uma única coluna que armazena os dados vetoriais. Atualmente, o sistema oferece suporte ao formato Vector Type(dimensions[, F32]), sendo F32 o único tipo de elemento suportado. Essa abordagem estruturada torna o SingleStore ótimo para aplicações como busca semântica usando vetores de grandes modelos de linguagem, geração aumentada por recuperação (RAG) para geração de texto focada e correspondência de imagens baseada em embeddings vetoriais. Ao combinar esses recursos com funcionalidades tradicionais de banco de dados, o SingleStore permite que os desenvolvedores criem aplicações complexas de IA usando sintaxe SQL, mantendo desempenho e escala.
ClickHouse: Visão geral e tecnologia principal
ClickHouse é um banco de dados OLAP em tempo real de código aberto, conhecido por seu suporte completo a SQL e processamento de consultas em alta velocidade. Ele se destaca no tratamento de consultas analíticas devido ao seu pipeline de consultas totalmente paralelizado, permitindo que execute operações de busca vetorial rapidamente. Seus altos níveis de compressão, personalizáveis por meio de codecs, permitem que o ClickHouse armazene e consulte grandes conjuntos de dados de forma eficaz. Um de seus principais pontos fortes é que ele consegue lidar com conjuntos de dados de vários TB sem ser limitado pela memória, tornando-se uma ferramenta poderosa para usuários que trabalham com dados vetoriais em larga escala. Ele também oferece suporte a filtragem e agregação em metadados, permitindo que desenvolvedores executem consultas complexas tanto em vetores quanto em seus metadados associados.
ClickHouse integra a funcionalidade de busca vetorial por meio de seus recursos SQL, nos quais operações de distância vetorial são tratadas como qualquer outra função SQL. Isso permite uma combinação fluida com filtragem e agregação tradicionais, tornando-o ideal para casos de uso em que dados vetoriais precisam ser consultados juntamente com metadados ou outras informações. Além disso, recursos experimentais como índices de Vizinhos Mais Próximos Aproximados (ANN) oferecem capacidades de correspondência mais rápidas, embora aproximadas. O ClickHouse também oferece suporte à correspondência exata por meio de uma varredura linear sobre as linhas, com seu processamento paralelizado garantindo alta velocidade e eficiência.
ClickHouse é uma excelente opção para busca vetorial quando é importante combinar correspondência vetorial com filtragem ou agregação de metadados. Ele é especialmente útil para conjuntos de dados vetoriais muito grandes que precisam ser processados em paralelo em vários núcleos de CPU. ClickHouse também é vantajoso quando o suporte a SQL é necessário, e o conjunto de dados vetoriais é grande demais para depender de índices apenas em memória. Além disso, se você já tem dados relacionados no ClickHouse ou deseja evitar aprender outra ferramenta para gerenciar milhões de vetores, o ClickHouse pode economizar tempo e recursos. Seus pontos fortes estão na correspondência exata rápida e paralelizada e no tratamento de grandes conjuntos de dados, tornando-o adequado para usuários com requisitos de busca avançados.
ClickHouse se destaca como uma plataforma versátil para busca vetorial, particularmente ao lidar com grandes conjuntos de dados que exigem processamento paralelizado e ao combinar buscas vetoriais com filtragem e agregação baseadas em SQL. Embora possa não ser tão especializado para conjuntos de dados pequenos e limitados pela memória ou cenários de alto QPS quanto bancos de dados vetoriais dedicados, sua capacidade de lidar com consultas complexas, incluindo metadados, torna-o uma opção poderosa para desenvolvedores familiarizados com SQL que precisam de recursos de busca vetorial de alta velocidade.
Principais Diferenças
Metodologia de Busca
SingleStore oferece opções de busca tanto por k-vizinhos mais próximos exatos (kNN) quanto por Vizinhos Mais Próximos Aproximados (ANN). O sistema oferece suporte a vários tipos de índice, incluindo FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT e HNSW_PQ. Ele usa produto escalar e distância euclidiana para correspondência por similaridade.
ClickHouse adota uma abordagem diferente, concentrando-se principalmente na correspondência exata por meio de varredura linear com processamento paralelizado. Embora ofereça índices ANN experimentais, sua força está em combinar operações vetoriais com funcionalidade SQL, tratando cálculos de distância vetorial como funções SQL padrão.
Manipulação de Dados
SingleStore integra recursos vetoriais diretamente ao seu sistema de banco de dados. Você pode armazenar vetores em tabelas de banco de dados regulares e consultá-los usando SQL padrão. Isso significa que você pode combinar buscas vetoriais com operações SQL tradicionais, como filtrar por faixa de preço ou limitar resultados a categorias específicas, tudo em uma única consulta.
ClickHouse se destaca no tratamento de consultas analíticas e grandes conjuntos de dados. Ele usa codecs de compressão personalizados para armazenar e consultar grandes conjuntos de dados com eficiência. O sistema pode processar conjuntos de dados de vários TB sem restrições de memória, tornando-o particularmente forte para cenários em que você precisa trabalhar com dados vetoriais extensos juntamente com metadados.
Escalabilidade e Desempenho
SingleStore usa uma arquitetura distribuída em que os dados são distribuídos por vários nós. A escalabilidade é gerenciada adicionando mais nós à medida que seus dados crescem. O processador de consultas do sistema pode combinar busca vetorial com operações SQL em uma única consulta, reduzindo a sobrecarga de várias consultas separadas.
ClickHouse alcança alto desempenho por meio de seu pipeline de consultas totalmente paralelizado. Ele pode distribuir o processamento entre vários núcleos de CPU, tornando-o eficiente para operações vetoriais em larga escala. O design do sistema permite que ele lide efetivamente com conjuntos de dados de vários TB, mesmo quando os dados excedem a memória disponível.
Flexibilidade e Personalização
SingleStore tem requisitos técnicos específicos para índices vetoriais. Eles devem ser criados em tabelas columnstore e só podem ser aplicados a colunas únicas que armazenam dados vetoriais. Atualmente, o sistema oferece suporte ao formato Vector Type(dimensions[, F32]), sendo F32 o único tipo de elemento compatível.
ClickHouse oferece flexibilidade por meio de seus recursos SQL e suporte a codecs de compressão personalizados. Você pode realizar consultas complexas combinando operações vetoriais com funções SQL tradicionais, filtros e agregações. Isso o torna particularmente útil para cenários que exigem recursos avançados de consulta.
Integração e Ecossistema
SingleStore se posiciona como uma solução completa de banco de dados, eliminando a necessidade de bancos de dados vetoriais separados em sua stack tecnológica. Essa abordagem integrada pode simplificar sua arquitetura e reduzir a complexidade da transferência de dados.
ClickHouse, por ser open-source, integra-se bem a ferramentas e frameworks existentes baseados em SQL. Seu suporte a SQL padrão significa que você pode usar ferramentas e consultas familiares enquanto adiciona recursos de busca vetorial às suas aplicações.
Facilidade de Uso
SingleStore fornece uma interface SQL familiar para operações vetoriais, tornando-o acessível a equipes com experiência em SQL. A abordagem unificada significa que você não precisa aprender vários sistemas nem gerenciar transferências de dados complexas entre diferentes bancos de dados.
O ClickHouse utiliza a sintaxe SQL padrão, tornando-o acessível para desenvolvedores familiarizados com SQL. No entanto, seu foco em consultas analíticas e processamento paralelo pode exigir aprendizado adicional para equipes novas em bancos de dados OLAP.
Quando escolher SingleStore
O SingleStore é ideal para aplicações que precisam combinar operações tradicionais de banco de dados com busca vetorial em um único sistema. Ele é ótimo para sistemas de recomendação, chatbots de IA e reconhecimento de imagens, onde você precisa tanto de busca exata quanto aproximada de vizinhos mais próximos. O sistema é bom para aplicações em que você está criando aplicações que precisam de operações vetoriais em tempo real junto com consultas SQL regulares, por exemplo, plataformas de e-commerce que combinam busca por similaridade de produtos com gerenciamento de inventário ou sistemas de recomendação de conteúdo que levam em conta metadados de usuários.
Quando escolher ClickHouse
O ClickHouse é ideal quando seu principal caso de uso são cargas de trabalho analíticas em dados vetoriais de grande escala, especialmente quando você precisa processar conjuntos de dados de múltiplos TB. Ele é a melhor escolha para aplicações que precisam de consultas analíticas complexas combinando operações vetoriais com muita filtragem e agregação de metadados. O ClickHouse é bom para cenários em que você precisa paralelizar operações vetoriais em vários núcleos de CPU, portanto é ótimo para plataformas de análise de dados em grande escala, sistemas de análise de logs com componentes vetoriais ou aplicações de pesquisa que lidam com conjuntos de dados massivos.
Conclusão
SingleStore e ClickHouse são ambos bons para aplicações de busca vetorial. O SingleStore é ótimo para uma solução de banco de dados unificada com opções de busca vetorial, vários tipos de índice e recursos tradicionais de banco de dados. O ClickHouse é ótimo para processamento paralelo, conjuntos de dados massivos e recursos analíticos baseados em SQL. Sua escolha entre eles deve ser guiada pelos seus requisitos específicos em relação à escala dos dados, à complexidade das consultas e às necessidades de integração. Pergunte a si mesmo se você precisa de operações vetoriais em tempo real com recursos tradicionais de banco de dados (SingleStore) ou processamento analítico de alto desempenho de dados vetoriais em grande escala (ClickHouse) para fazer a escolha certa para seu caso de uso.
Leia isto para obter uma visão geral do SingleStore e do ClickHouse, mas, para avaliá-los, você precisa avaliar com base no seu caso de uso. Uma ferramenta que pode ajudar com isso 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, mas 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 bancos 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 de bancos de dados vetoriais, em vez de alegações 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 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 convencionais no Leaderboard do VectorDBBench.
Leia os blogs a seguir para saber mais sobre avaliação de bancos de dados vetoriais.
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