Zilliz Cloud 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 o Zilliz Cloud e o 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 texto, 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 aprimora 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 desenvolvidos especificamente 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.
O Zilliz Cloud é um banco de dados vetorial desenvolvido especificamente. O 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.
Zilliz Cloud: Visão geral e tecnologia principal
O Zilliz Cloud é um serviço de banco de dados vetorial totalmente gerenciado, construído sobre o mecanismo Milvus de código aberto. Ele ajuda desenvolvedores e organizações a lidar com aplicações de IA em grande escala, armazenando, gerenciando e pesquisando embeddings vetoriais com eficiência. Ele cuida da infraestrutura para você, para que você possa se concentrar em criar recursos de IA em vez de gerenciar bancos de dados.
Uma das principais vantagens do Zilliz Cloud é a otimização automática de desempenho. O sistema conta com a tecnologia AutoIndex, que escolherá o melhor método de indexação para seus dados e caso de uso. Assim, você não precisa gastar tempo ajustando parâmetros ou comparando diferentes tipos de índice. A plataforma também usa IVF (Inverted File) e técnicas baseadas em grafos para acelerar a busca por similaridade em grandes conjuntos de dados.
A plataforma conta com recursos empresariais. Você pode implantar seus bancos de dados vetoriais na AWS, Azure ou Google Cloud, com opções para usar o serviço totalmente gerenciado da Zilliz ou trazer sua própria conta em nuvem (BYOC). Para organizações que lidam com dados sensíveis, o Zilliz Cloud oferece controles de segurança como criptografia, gerenciamento de acesso e ferramentas de conformidade. O sistema também oferece suporte a diferentes níveis de consistência, para que você possa equilibrar atualizações rápidas e forte consistência de dados com base nas suas necessidades.
O gerenciamento de custos é outro aspecto importante do Zilliz Cloud. A plataforma usa armazenamento em camadas para mover automaticamente dados menos acessados para opções de armazenamento mais baratas, para que você possa reduzir custos sem afetar o desempenho. Você também pode escolher recursos de computação que correspondam à sua carga de trabalho - por exemplo, usar instâncias mais poderosas para tarefas de processamento pesadas e instâncias mais leves para consultas simples. Essa flexibilidade ajuda você a otimizar seus gastos mantendo um bom desempenho.
Para aplicações de IA que precisam pesquisar diferentes tipos de dados em conjunto, o Zilliz Cloud oferece suporte à pesquisa híbrida. Você pode pesquisar em embeddings de texto, vetores de imagem e outros tipos de dados em uma única consulta. A plataforma também oferece suporte a várias métricas de similaridade, como Cosine, Euclidean e Inner Product, por isso é adequada para diferentes modelos de machine learning e casos de uso. À medida que seus dados crescem, o sistema pode escalar horizontalmente adicionando mais recursos automaticamente, para que você possa manter um bom desempenho mesmo sob carga de trabalho pesada.
ClickHouse: Visão geral e tecnologia principal
ClickHouse é um banco de dados OLAP de código aberto para analytics 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 pesquisa 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 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 pesquisa vetorial por meio de SQL, na qual operações de distância vetorial são como qualquer outra função SQL. Então 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 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 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. ClickHouse também é bom quando você precisa de suporte a SQL e seu conjunto de dados vetorial 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 manipulação de grandes conjuntos de dados é o que ClickHouse faz bem, portanto ele é para usuários avançados de pesquisa.
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, então é ótimo para desenvolvedores que conhecem SQL e precisam de pesquisa vetorial rápida.
Principais diferenças
Ao escolher uma solução de pesquisa vetorial, conhecer os pontos fortes de cada uma ajuda você a tomar uma decisão melhor. Vamos comparar Zilliz Cloud e ClickHouse nos principais aspectos que importam para pesquisa vetorial.
Metodologia de pesquisa e desempenho
Zilliz Cloud usa IVF e algoritmos baseados em grafos para pesquisa, com AutoIndex para escolher automaticamente o melhor método de indexação. Não é necessário ajuste manual de parâmetros.
ClickHouse faz isso de forma diferente, com pesquisa vetorial por meio de funções SQL. Ele tem correspondência exata por meio de varreduras lineares paralelas e índices experimentais de Approximate Nearest Neighbor (ANN). Ele é ótimo em processamento paralelo em núcleos de CPU, portanto é bom para correspondência exata.
Gerenciamento e manipulação de dados
Zilliz Cloud foi desenvolvido para embeddings vetoriais e oferece suporte à pesquisa híbrida em diferentes tipos de dados, embeddings de texto e vetores de imagem. Múltiplas métricas de similaridade (Cosseno, Euclidiana, Produto Interno) para diferentes modelos de machine learning.
ClickHouse é excelente para combinar pesquisa vetorial com SQL tradicional. Ele lida com dados vetoriais juntamente com metadados, para que você possa consultar similaridade vetorial com filtragem e agregação SQL padrão. Bom para quando você precisa trabalhar com dados vetoriais e não vetoriais na mesma consulta.
Estratégias de Escalabilidade
Zilliz Cloud escala automaticamente na horizontal, adiciona recursos conforme necessário para manter o desempenho sob cargas pesadas. Armazenamento em camadas, move automaticamente dados menos acessados para armazenamento mais barato.
ClickHouse foi projetado para lidar com conjuntos de dados de vários TB por meio de processamento paralelo. Ele não é limitado pela memória, portanto é bom para grandes conjuntos de dados vetoriais que excedem a RAM disponível. Ele usa alta compressão (com codecs personalizados) para gerenciar grandes conjuntos de dados.
Facilidade de Uso e Gerenciamento
Zilliz Cloud é um serviço totalmente gerenciado nos principais provedores de nuvem (AWS, Azure, Google Cloud). Ele cuida da infraestrutura para você, para que você possa se concentrar em criar recursos de IA, não na administração do banco de dados.
ClickHouse é mais familiar para equipes com experiência em SQL, já que usa sintaxe SQL padrão para operações vetoriais. Mas exige mais gerenciamento prático em comparação com o serviço gerenciado do Zilliz Cloud.
Custo e Otimização de Recursos
Zilliz Cloud permite que você aloque recursos conforme necessário, ajustando a computação à carga de trabalho. O armazenamento em camadas automatizado ajuda na otimização de custos para dados menos acessados.
Os benefícios de custo do ClickHouse vêm de sua compressão e capacidade de lidar com grandes conjuntos de dados sem todos os dados na memória. Mas você precisará gerenciar a infraestrutura e a otimização por conta própria.
Quando Usar Zilliz Cloud
Use Zilliz Cloud quando precisar de um banco de dados vetorial dedicado com gerenciamento automático e otimização automática. É melhor para cenários em que você precisa de pesquisa de similaridade vetorial pura em grandes conjuntos de dados, especialmente para aplicações de IA e ML que trabalham com embeddings. Escalabilidade automática, pesquisa híbrida e modelos de serviço gerenciado o tornam perfeito para equipes que desejam se concentrar em criar recursos de IA sem gerenciar infraestrutura. É ótimo para organizações que precisam de recursos empresariais como implantação multicloud, controles de segurança fortes e otimização automática de desempenho.
Quando Usar ClickHouse
Use ClickHouse quando precisar combinar pesquisa vetorial com operações SQL complexas e análise de metadados. É melhor para organizações que já usam muito SQL e precisam integrar pesquisa vetorial a fluxos de trabalho analíticos existentes. A força da plataforma em processamento paralelo e a capacidade de lidar com conjuntos de dados de vários TB sem restrições de memória a tornam perfeita para consultas analíticas em grande escala que combinam similaridade vetorial com filtragem e agregação tradicionais de dados. É ótimo quando você precisa fazer pesquisa vetorial como parte de uma análise de dados mais ampla ou quando seus dados vetoriais são grandes demais para índices apenas em memória.
Conclusão
Sua escolha entre Zilliz Cloud e ClickHouse depende dos seus requisitos técnicos e das capacidades da sua organização. Zilliz Cloud é um serviço especializado e gerenciado de banco de dados vetorial com otimização automática e recursos empresariais, perfeito para aplicações de pesquisa vetorial pura. ClickHouse é um banco de dados analítico de uso geral com pesquisa vetorial, destaca-se em cenários nos quais você combina operações vetoriais com análise baseada em SQL. Considere a experiência da sua equipe, infraestrutura existente, volume de dados, padrões de consulta e preferências de gerenciamento ao tomar sua decisão, pois ambos têm abordagens fortes, porém diferentes, para pesquisa vetorial.
Leia isto para obter uma visão geral do Zilliz Cloud 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, mas 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 banco 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 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 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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