Apache Cassandra против Clickhouse: выбор подходящей векторной базы данных для ваших приложений ИИ
По мере того как приложения на базе ИИ становятся всё более распространёнными, разработчики и инженеры сталкиваются с задачей выбора подходящей базы данных для эффективной обработки векторных данных. Два популярных варианта в этой области — Apache Cassandra и Clickhouse. В этой статье сравниваются эти технологии, чтобы помочь вам принять обоснованное решение для ваших потребностей в векторной базе данных.
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнивать Apache Cassandra и Clickhouse, давайте сначала рассмотрим концепцию векторных баз данных.
Векторная база данных специально разработана для хранения и выполнения запросов к многомерным векторным эмбеддингам, которые являются числовыми представлениями неструктурированных данных. Эти векторы кодируют сложную информацию, такую как семантическое значение текста, визуальные характеристики изображений или атрибуты продуктов. Обеспечивая эффективный поиск по сходству, векторные базы данных играют ключевую роль в приложениях ИИ, позволяя выполнять более продвинутый анализ и извлечение данных.
Векторные базы данных применяются во многих сценариях, включая рекомендации товаров в электронной коммерции, платформы обнаружения контента, обнаружение аномалий в кибербезопасности, анализ медицинских изображений и задачи обработки естественного языка (NLP). Они также играют важную роль в Retrieval Augmented Generation (RAG) — методе, который повышает производительность больших языковых моделей (LLMs), предоставляя внешние знания для уменьшения таких проблем, как галлюцинации ИИ.
На рынке доступно множество типов векторных баз данных, включая:
- Специализированные векторные базы данных, такие как Milvus, Zilliz Cloud (полностью управляемый Milvus)
- Библиотеки векторного поиска, такие как Faiss и Annoy.
- Лёгкие векторные базы данных, такие как Chroma и Milvus Lite.
- Традиционные базы данных с дополнениями для векторного поиска, способные выполнять векторный поиск небольшого масштаба.
Apache Cassandra — это база данных NoSQL с векторным поиском в качестве дополнения. Clickhouse — это колоночная база данных с открытым исходным кодом и векторным поиском в качестве дополнения.
Apache Cassandra: обзор и базовая технология
Apache Cassandra — это распределённая база данных NoSQL с открытым исходным кодом, известная своей масштабируемостью и доступностью. Возможности Cassandra включают безмастерную архитектуру для обеспечения доступности, масштабируемость, настраиваемую согласованность и гибкую модель данных. С выпуском Cassandra 5.0 она теперь поддерживает векторные эмбеддинги и поиск по векторному сходству через функцию Storage-Attached Indexes (SAI). Хотя эта интеграция позволяет Cassandra обрабатывать векторные данные, важно отметить, что векторный поиск реализован как расширение существующей архитектуры Cassandra, а не как нативная функция.
Функциональность векторного поиска Cassandra построена на её существующей архитектуре. Она позволяет пользователям хранить векторные эмбеддинги вместе с другими данными и выполнять поиск по сходству. Эта интеграция позволяет Cassandra поддерживать приложения на базе ИИ, сохраняя её сильные стороны в обработке крупномасштабных распределённых данных.
Ключевым компонентом векторного поиска Cassandra является использование Storage-Attached Indexes (SAI). SAI — это высокомасштабируемый и глобально распределенный индекс, который добавляет индексы на уровне столбцов к любому столбцу с векторным типом данных. Он обеспечивает высокую пропускную способность ввода-вывода для баз данных, позволяя использовать Vector Search, а также другую поисковую индексацию. SAI предлагает обширные возможности индексации, способные индексировать как запросы, так и контент (включая большие входные данные, такие как документы, слова и изображения), чтобы улавливать семантику.
Vector Search — это первый пример проверки расширяемости SAI с использованием его новой модульности. Это сочетание Vector Search и SAI расширяет возможности Cassandra при обработке рабочих нагрузок ИИ и машинного обучения, делая ее сильным претендентом в области векторных баз данных.
Clickhouse: Обзор и базовая технология
ClickHouse — это OLAP-база данных с открытым исходным кодом для работы в реальном времени, известная своей полной поддержкой SQL и высокоскоростной обработкой запросов. Она отлично справляется с аналитическими запросами благодаря полностью распараллеленному конвейеру запросов, что позволяет быстро выполнять операции векторного поиска. Высокие уровни сжатия, настраиваемые с помощью кодеков, позволяют ClickHouse эффективно хранить и запрашивать большие наборы данных. Одно из ее ключевых преимуществ заключается в том, что она может обрабатывать наборы данных размером в несколько ТБ, не ограничиваясь памятью, что делает ее мощным инструментом для пользователей, работающих с крупномасштабными векторными данными. Она также поддерживает фильтрацию и агрегацию по метаданным, позволяя разработчикам выполнять сложные запросы как по векторам, так и по связанным с ними метаданным.
ClickHouse интегрирует функциональность векторного поиска через свои возможности SQL, где операции векторного расстояния обрабатываются как любая другая SQL-функция. Это позволяет бесшовно сочетать их с традиционной фильтрацией и агрегацией, что делает систему идеальной для случаев, когда векторные данные необходимо запрашивать вместе с метаданными или другой информацией. Кроме того, экспериментальные функции, такие как индексы Approximate Nearest Neighbour (ANN), предлагают более быстрые, хотя и приблизительные, возможности сопоставления. ClickHouse также поддерживает точное сопоставление посредством линейного сканирования строк, а ее распараллеленная обработка обеспечивает высокую скорость и эффективность.
ClickHouse — отличный вариант для векторного поиска, когда важно сочетать векторное сопоставление с фильтрацией или агрегацией по метаданным. Она особенно полезна для очень больших наборов векторных данных, которые необходимо обрабатывать параллельно на нескольких ядрах CPU. ClickHouse также выгодна, когда необходима поддержка SQL, а векторный набор данных слишком велик, чтобы полагаться только на индексы в памяти. Кроме того, если у вас уже есть связанные данные в ClickHouse или вы хотите избежать изучения еще одного инструмента для управления миллионами векторов, ClickHouse может сэкономить вам как время, так и ресурсы. Ее сильные стороны заключаются в быстром, распараллеленном точном сопоставлении и обработке больших наборов данных, что делает ее подходящей для пользователей с продвинутыми требованиями к поиску.
ClickHouse выделяется как универсальная платформа для векторного поиска, особенно при работе с большими наборами данных, требующими распараллеленной обработки, и при сочетании векторного поиска с фильтрацией и агрегацией на основе SQL. Хотя она может быть не столь специализированной для небольших наборов данных, ограниченных памятью, или сценариев с высоким QPS, как специализированные векторные базы данных, ее способность обрабатывать сложные запросы, включая метаданные, делает ее мощным вариантом для разработчиков, знакомых с SQL и нуждающихся в высокоскоростных возможностях векторного поиска.
Ключевые различия: Apache Cassandra vs. Clickhouse
Методология поиска
Cassandra и ClickHouse обе предлагают возможности векторного поиска, но их методологии различаются. Cassandra реализует векторный поиск через свою функцию Storage-Attached Indexes (SAI), которая позволяет выполнять поиск по сходству в рамках ее безмастерной распределенной архитектуры. Она фокусируется на индексировании векторных типов данных и предлагает индексирование на уровне столбцов для эффективных запросов. ClickHouse, с другой стороны, интегрирует векторный поиск как SQL-функцию, позволяя пользователям вычислять векторные расстояния внутри SQL-запросов. Она также поддерживает точное и приближенное сопоставление с использованием экспериментальных индексов Approximate Nearest Neighbor (ANN). В то время как Cassandra фокусируется на расширяемости в рамках своей существующей архитектуры, векторный поиск ClickHouse тесно интегрирован с ее SQL-движком запросов, предлагая больше универсальности при сочетании векторного поиска с фильтрацией по метаданным.
Обработка данных
Cassandra отлично справляется с управлением структурированными, полуструктурированными и неструктурированными данными в распределенной архитектуре, используя свою гибкую модель данных с необязательной схемой. Она разработана для обработки крупномасштабных распределенных данных на узлах. ClickHouse, как колоночная база данных, специализируется на структурированных данных, фокусируясь на быстрых аналитических запросах. Она может обрабатывать полуструктурированные данные, но более оптимизирована для структурированных рабочих нагрузок с высокой степенью сжатия. В то время как Cassandra лучше подходит для гибких моделей данных в распределенных системах, ClickHouse проявляет себя в средах, где быстрые запросы и аналитика по структурированным данным являются ключевыми приоритетами.
Масштабируемость и производительность
Cassandra создана для горизонтального масштабирования на нескольких узлах, что делает ее очень подходящей для крупных распределенных систем, где приоритетами являются доступность и отказоустойчивость. Она разработана для обработки огромных наборов данных с линейной масштабируемостью по мере добавления новых узлов. ClickHouse, хотя также масштабируема, больше фокусируется на оптимизации вертикальной производительности, а ее параллельное выполнение запросов позволяет эффективно обрабатывать большие наборы данных на меньшем количестве узлов. Ее колоночная архитектура предназначена для быстрого извлечения данных, особенно для аналитических сценариев использования. Для крупномасштабных распределенных приложений модель масштабируемости Cassandra идеальна, тогда как сильная сторона ClickHouse заключается в ее высокой производительности для аналитики в реальном времени.
Гибкость и кастомизация
Cassandra предлагает значительную гибкость с точки зрения моделирования данных и согласованности, позволяя настраивать согласованность между разными узлами, что может корректироваться в зависимости от сценария использования. ClickHouse, хотя и гибка в выполнении запросов и векторном поиске, более жестка в моделировании данных, фокусируясь на структурированных данных с ограниченной поддержкой динамических схем. Однако ClickHouse превосходно справляется с кастомизацией запросов, позволяя разработчикам сочетать векторный поиск с фильтрацией, агрегацией и продвинутыми SQL-запросами. Cassandra предоставляет больше гибкости в хранении данных, тогда как ClickHouse предлагает больше возможностей кастомизации поисковых запросов и аналитических функций.
Интеграция и экосистема
Cassandra хорошо интегрируется с распределенными системами и облачными средами, предлагая мощную поддержку интеграций с другими NoSQL-базами данных, фреймворками больших данных и cloud-native-инструментами. Она часто используется в средах, включающих Apache Spark, Kafka и Kubernetes. ClickHouse также интегрируется с разнообразными инструментами, особенно в экосистеме аналитики данных и отчетности в реальном времени. Ее совместимость с популярными аналитическими платформами и инструментами больших данных, такими как Kafka, а также ее SQL-интерфейс упрощают подключение к существующим аналитическим стекам. Обе системы имеют богатые экосистемы, но экосистема Cassandra больше сосредоточена на распределенных системах данных, тогда как ClickHouse склоняется к аналитике в реальном времени и OLAP-системам.
Простота использования
Cassandra имеет более крутую кривую обучения из-за своей распределенной архитектуры и необходимости управлять репликацией, согласованностью и доступностью. Ее настройка и обслуживание требуют понимания концепций распределенных систем. ClickHouse, хотя и является мощным инструментом, как правило, проще в использовании для разработчиков, знакомых с SQL, поскольку предлагает привычный язык запросов и обширную документацию по своим аналитическим возможностям. Однако для сложных сценариев использования, связанных с крупномасштабным векторным поиском, ClickHouse может потребовать дополнительной настройки. В целом, с ClickHouse проще начать работу, особенно разработчикам, хорошо знающим SQL, тогда как Cassandra требует большего опыта для эффективного управления и масштабирования.
Соображения по стоимости
Операционные расходы Cassandra могут значительно различаться в зависимости от размера развертывания, поскольку ее распределенная архитектура требует нескольких узлов для достижения преимуществ масштабируемости и доступности. Это может привести к более высоким затратам на инфраструктуру, особенно в облачных средах. ClickHouse также может повлечь значительные затраты для больших наборов данных из-за параллельной обработки, но его ориентация на сжатие и эффективное выполнение запросов может помочь оптимизировать ресурсы хранения и вычислений. Обе технологии могут масштабироваться, но Cassandra может иметь более высокие операционные расходы из-за необходимости в большем количестве узлов, тогда как колоночное хранение и сжатие ClickHouse могут привести к более низким затратам на хранение.
Функции безопасности
Cassandra предлагает надежные функции безопасности, включая шифрование данных в состоянии покоя, механизмы аутентификации, такие как Kerberos и LDAP, и управление доступом с ролевой моделью безопасности. Она также поддерживает шифрование данных при передаче. ClickHouse также предоставляет шифрование данных в состоянии покоя и при передаче, но его модель безопасности больше ориентирована на управление доступом на уровне SQL и пользовательские функции. Обе системы предлагают стандартные функции безопасности, но Cassandra больше ориентирована на корпоративные распределенные требования к безопасности, тогда как ClickHouse обеспечивает достаточную безопасность для аналитических сред.
Когда выбирать Clickhouse или Apache Cassandra
Apache Cassandra Cassandra лучше всего подходит для крупномасштабных распределенных систем, в которых приоритет отдается высокой доступности, отказоустойчивости и горизонтальной масштабируемости. Она идеальна, когда необходимо обрабатывать массивные наборы данных на нескольких узлах с минимальным временем простоя, что делает ее сильным выбором для приложений, требующих репликации данных в реальном времени и настройки согласованности. Сильная сторона Cassandra заключается в управлении структурированными, полуструктурированными и неструктурированными данными в масштабе, а с добавлением векторного поиска через Storage-Attached Indexes (SAI) она становится надежным вариантом для рабочих нагрузок на базе ИИ, где необходимы векторные вложения и крупномасштабные операции с данными.
ClickHouse ClickHouse является лучшим вариантом, когда вам нужна быстрая аналитика в реальном времени на больших наборах данных с расширенными возможностями запросов. Он особенно эффективен в средах, где требуется эффективный векторный поиск в сочетании с фильтрацией метаданных и агрегацией, что делает его подходящим для сценариев OLAP. Благодаря параллельному выполнению запросов и способности обрабатывать большие наборы данных без зависимости от объема памяти, ClickHouse идеально подходит для сценариев, связанных со сложной аналитикой, высокопроизводительным сопоставлением векторов и интеграцией с существующими рабочими процессами на базе SQL. Если ваш сценарий использования включает как векторный поиск, так и высокопроизводительную аналитику, ClickHouse предлагает мощное решение.
Заключение
При выборе между Apache Cassandra и ClickHouse важно учитывать ваши конкретные потребности. Cassandra отлично справляется с крупномасштабными распределенными данными и хорошо подходит для приложений, которым нужны высокая доступность и отказоустойчивость. Она хорошо подходит для сценариев, где векторный поиск является дополнительным требованием в распределенной системе. С другой стороны, ClickHouse идеален для быстрой аналитики в реальном времени и сложных запросов, особенно когда вам нужно сочетать векторный поиск с детальной фильтрацией и агрегацией метаданных. Если вам нужна надежная аналитика с векторным поиском и эффективной обработкой больших наборов данных, ClickHouse может быть лучшим выбором.
Хотя эта статья предоставляет обзор Cassandra и Clickhouse, важно оценивать эти базы данных исходя из вашего конкретного сценария использования. Один из инструментов, который может помочь в этом процессе, — VectorDBBench, инструмент бенчмаркинга с открытым исходным кодом, предназначенный для сравнения производительности векторных баз данных. В конечном счете, тщательное бенчмаркинг-тестирование с конкретными наборами данных и шаблонами запросов будет необходимо для принятия обоснованного решения между этими двумя мощными, но различными подходами к векторному поиску в распределенных системах баз данных.
Использование Open-source VectorDBBench для самостоятельной оценки и сравнения векторных баз данных
VectorDBBench — это инструмент бенчмаркинга с открытым исходным кодом, предназначенный для пользователей, которым требуются высокопроизводительные системы хранения и извлечения данных, в частности векторные базы данных. Этот инструмент позволяет пользователям тестировать и сравнивать производительность различных систем векторных баз данных, таких как Milvus и Zilliz Cloud (управляемый Milvus), используя собственные наборы данных, и определять наиболее подходящую для своих сценариев использования. Используя VectorDBBench, пользователи могут принимать обоснованные решения на основе фактической производительности векторной базы данных, а не полагаться на маркетинговые заявления или отдельные свидетельства.
VectorDBBench написан на Python и лицензирован по open-source лицензии MIT, что означает, что любой может свободно использовать, изменять и распространять его. Инструмент активно поддерживается сообществом разработчиков, стремящихся улучшать его функции и производительность.
Скачайте VectorDBBench из его репозитория GitHub, чтобы воспроизвести наши результаты бенчмаркинга или получить результаты производительности на ваших собственных наборах данных.
Быстро ознакомьтесь с производительностью популярных векторных баз данных в рейтинге VectorDBBench.
Прочитайте следующие блоги, чтобы узнать больше об оценке векторных баз данных.
Дополнительные ресурсы о VectorDB, GenAI и ML
Читать далее
Zilliz Cloud On-Demand Compute: Pay Only for What You Use
The customer case behind Zilliz Cloud On-Demand: how a $10K vector search bill came down to under $500, and the engineering changes that made it possible.
Introducing Customer-Managed Encryption Keys (CMEK) on Zilliz Cloud
We're announcing the general availability of Customer-Managed Encryption Keys (CMEK) on Zilliz Cloud.
Our Journey to 35K+ GitHub Stars: The Real Story of Building Milvus from Scratch
Join us in celebrating Milvus, the vector database that hit 35.5K stars on GitHub. Discover our story and how we’re making AI solutions easier for developers.
The Definitive Guide to Choosing a Vector Database
Overwhelmed by all the options? Learn key features to look for & how to evaluate with your own data. Choose with confidence.