Vespa 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 Vespa 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 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.
Vespa é um banco de dados vetorial criado especificamente para esse fim. ClickHouse é um banco de dados de código aberto orientado a colunas com recursos de busca vetorial como complemento. Este post compara seus recursos de busca vetorial.
Vespa: Visão Geral e Tecnologia Central
Vespa é um mecanismo de busca poderoso e um banco de dados vetorial que pode lidar com vários tipos de buscas ao mesmo tempo. Ele é excelente em busca vetorial, busca textual e busca em dados estruturados. Isso significa que você pode usá-lo para encontrar itens semelhantes (como imagens ou produtos), pesquisar palavras específicas em textos e filtrar resultados com base em coisas como datas ou números — tudo de uma vez. Vespa é flexível e pode trabalhar com diferentes tipos de dados, desde números simples até estruturas complexas.
Um dos recursos de destaque do Vespa é sua capacidade de realizar busca vetorial. Você pode adicionar qualquer número de campos vetoriais aos seus documentos, e o Vespa pesquisará por eles rapidamente. Ele pode até lidar com tipos especiais de vetores chamados tensores, que são úteis para representar coisas como embeddings de documentos com múltiplas partes. Vespa é inteligente quanto à forma como armazena e pesquisa esses vetores, de modo que consegue lidar com quantidades realmente grandes de dados sem ficar lento.
Vespa foi criado para ser super-rápido e eficiente. Ele usa seu próprio mecanismo especial escrito em C++ para gerenciar memória e realizar buscas, o que o ajuda a ter bom desempenho mesmo ao lidar com consultas complexas e muitos dados. Ele foi projetado para continuar funcionando sem problemas mesmo quando você está adicionando novos dados ou lidando com muitas buscas ao mesmo tempo. Isso o torna ótimo para grandes aplicações do mundo real que precisam lidar com muito tráfego e dados.
Outra coisa interessante sobre o Vespa é que ele pode escalar automaticamente para lidar com mais dados ou tráfego. Você pode adicionar mais computadores à sua configuração do Vespa, e ele distribuirá automaticamente o trabalho entre eles. Isso significa que seu sistema de busca pode crescer à medida que suas necessidades crescem, sem que você tenha que fazer muitas configurações complicadas. O Vespa pode até se ajustar automaticamente para lidar com mudanças na quantidade de dados ou tráfego que você tem, o que pode ajudar a economizar custos. Isso o torna uma ótima escolha para empresas que precisam de um sistema de busca que possa crescer com elas ao longo do tempo.
ClickHouse: Visão geral e tecnologia principal
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 fazer 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 ele pode lidar com conjuntos de dados de vários TB sem depender da 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, em que operações de distância vetorial são como qualquer outra função SQL. Então você pode combiná-la com filtragem e agregação tradicionais. É ótimo para casos de uso em que você precisa consultar dados vetoriais junto com metadados ou outras informações. Também tem 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 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 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 processamento de grandes conjuntos de dados é o que o ClickHouse faz bem, portanto 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.
Principais diferenças
Escolher a solução certa de busca vetorial importa muito. Esta comparação entre Vespa e ClickHouse ajudará você a entender as diferenças para tomar uma decisão para seu caso de uso.
Recursos principais
Vespa é um mecanismo de busca que combina busca vetorial, busca de texto e busca em dados estruturados em uma única plataforma. Ele pode lidar com vários campos vetoriais por documento e operações com tensores, então é adequado para casos de uso de busca complexos.
ClickHouse adota uma abordagem diferente como um banco de dados OLAP com capacidades de busca vetorial integradas à camada SQL. Ele é ótimo para consultas analíticas e pode processar grandes conjuntos de dados vetoriais por meio do pipeline de consultas paralelo.
Metodologia de busca
O mecanismo de busca do Vespa é construído desde o início para busca rápida e em tempo real. O mecanismo central em C++ gerencia a memória de forma eficiente, para que possa lidar com consultas complexas em diferentes tipos de dados ao mesmo tempo. A plataforma oferece suporte tanto a métodos de busca de vizinhos mais próximos aproximados quanto exatos.
O ClickHouse implementa busca vetorial por meio de funções SQL, tratando operações vetoriais como operações SQL padrão. Ele oferece correspondência exata por meio de varreduras lineares paralelas e índices experimentais de Vizinhos Mais Próximos Aproximados (ANN). A integração com SQL significa que você pode combinar buscas vetoriais com operações regulares de banco de dados de forma integrada.
Dados
O Vespa é excelente para atualizações em tempo real e buscas em vários tipos de dados. A plataforma pode lidar com múltiplos campos vetoriais por documento e operações complexas com tensores. Ela pode processar dados estruturados e não estruturados, mantendo o desempenho durante atualizações em tempo real.
O ClickHouse é impressionante com grandes conjuntos de dados graças a altas taxas de compressão e codecs personalizados. Ele pode processar conjuntos de dados de vários TB sem restrições de memória e oferece suporte completo a SQL para operações complexas com dados. Ele é ótimo com dados estruturados e metadados, por isso é perfeito para cargas de trabalho analíticas.
Escalabilidade e Desempenho
O Vespa tem escalabilidade automática por meio de sua arquitetura distribuída. Quando você adiciona nós ao seu cluster, o Vespa distribuirá os dados e o processamento automaticamente. O sistema manterá o desempenho consistente durante atualizações de dados ou altas cargas de busca simultâneas, por isso é perfeito para ambientes de produção com cargas de trabalho variáveis.
O ClickHouse escala por meio de processamento paralelo. O sistema pode distribuir consultas entre vários núcleos de CPU e nós. Ele é ótimo para processamento em lote em larga escala e cargas de trabalho analíticas. Essa arquitetura permite consultas complexas em grandes conjuntos de dados.
Flexibilidade e Integração
O Vespa oferece flexibilidade por meio de modelos de ranqueamento personalizados e serviço de modelos em tempo real. O sistema tem APIs para várias linguagens de programação e esquema de documentos flexível, para que você possa adaptar o sistema ao seu caso de uso.
O ClickHouse oferece flexibilidade por meio de suporte completo a SQL e integração com ferramentas existentes baseadas em SQL. Ele tem funções e agregações personalizadas e oferece suporte nativo a vários formatos de dados. Essa abordagem centrada em SQL é perfeita para equipes com experiência em bancos de dados.
Facilidade de Uso
O Vespa tem uma curva de aprendizado mais íngreme por causa de sua arquitetura e sistema de configuração únicos. Mas ele tem documentação abrangente e exemplos para vários casos de uso, para que você possa implementar soluções de busca complexas com eficácia.
O ClickHouse é mais acessível para equipes que já estão familiarizadas com SQL, pois estende a sintaxe SQL padrão para operações vetoriais. A linguagem de consulta é bem documentada e segue padrões de banco de dados, então a curva de aprendizado inicial é menor para equipes com experiência em SQL.
Custo
Ambos são open source, mas o custo operacional difere com base nos requisitos de recursos. O Vespa exige mais memória por nó, infraestrutura de busca dedicada e recursos para processamento em tempo real. O ClickHouse precisa de mais espaço de armazenamento e recursos de CPU para processamento paralelo, mas geralmente menos memória do que soluções puramente em memória. O custo final dependerá do seu caso de uso, volume de dados e padrões de consulta.
Segurança
Ambos têm recursos de segurança. O Vespa tem segurança em nível de aplicação com regras e filtros personalizados, o ClickHouse tem controle de acesso baseado em SQL e oferece suporte a vários métodos de autenticação. Ambos podem ser configurados para atender a requisitos de segurança corporativa.
Quando Escolher o Vespa
O Vespa é a melhor escolha quando você precisa de busca em tempo real em vários tipos de dados, especialmente quando precisa combinar busca vetorial com busca textual e consultas a dados estruturados. Sua arquitetura é projetada para cenários que exigem atualizações imediatas, modelos de ranqueamento complexos e escalabilidade automática, por isso é perfeita para ambientes de produção nos quais a qualidade da busca e o tempo de resposta importam, como sistemas de recomendação, mecanismos de busca pessoais ou plataformas de descoberta de conteúdo.
Quando Escolher o ClickHouse
O ClickHouse é bom para cenários analíticos em que você precisa combinar busca vetorial com consultas SQL complexas e análise de dados. É perfeito para aplicações com conjuntos de dados vetoriais de vários terabytes que precisam de processamento paralelo, especialmente se sua equipe já estiver familiarizada com SQL e quiser integrar a busca vetorial aos fluxos de trabalho analíticos existentes. Escolha o ClickHouse quando precisar fazer busca por similaridade vetorial junto com agregações complexas e transformações de dados, como em plataformas de análise de dados, sistemas de analytics em larga escala ou aplicações de business intelligence.
Conclusão
A escolha entre Vespa e ClickHouse é simples, tudo depende do seu caso de uso e dos requisitos operacionais. Vespa é bom em busca em tempo real em vários tipos de dados, escalonamento automático e ranqueamento complexo. ClickHouse é bom em operações vetoriais baseadas em SQL, processamento paralelo e tratamento de big data. Sua decisão deve se basear no volume de dados, na frequência de atualização, nos padrões de consulta, na expertise da equipe e em se a sua prioridade é desempenho de busca em tempo real ou recursos analíticos com busca vetorial.
Leia isto para obter uma visão geral do Vespa 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, porém 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 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 dos bancos de dados vetoriais, em vez de alegações 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 comprometida em melhorar seus recursos e desempenho.
Baixe o VectorDBBench a partir de seu repositório no 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 VectorDBBench Leaderboard.
Leia os blogs a seguir para saber mais sobre avaliação de bancos de dados vetoriais.
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