Couchbase против Clickhouse: выбор подходящей векторной базы данных для ваших AI-приложений
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнивать Couchbase и Clickhouse, давайте сначала рассмотрим концепцию векторных баз данных.
Векторная база данных специально предназначена для хранения и запросов к многомерным векторам, которые являются числовыми представлениями неструктурированных данных. Эти векторы кодируют сложную информацию, такую как семантическое значение текста, визуальные признаки изображений или атрибуты продуктов. Обеспечивая эффективный поиск по сходству, векторные базы данных играют ключевую роль в AI-приложениях, позволяя выполнять более продвинутый анализ и извлечение данных.
Распространенные варианты использования векторных баз данных включают рекомендации товаров в электронной коммерции, платформы обнаружения контента, обнаружение аномалий в кибербезопасности, анализ медицинских изображений и задачи обработки естественного языка (NLP). Они также играют важнейшую роль в Retrieval Augmented Generation (RAG), методе, который повышает производительность больших языковых моделей (LLMs), предоставляя внешние знания для уменьшения таких проблем, как AI-галлюцинации.
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.
- Легковесные векторные базы данных, такие как Chroma и Milvus Lite.
- Традиционные базы данных с надстройками для векторного поиска, способные выполнять векторный поиск малого масштаба.
Couchbase — это распределенная мультимодельная NoSQL база данных, ориентированная на документы, с возможностями векторного поиска в виде надстройки. Clickhouse — это open-source колоночная база данных с векторным поиском в виде надстройки.
Couchbase: обзор и основная технология
Couchbase — это распределенная open-source NoSQL база данных, которую можно использовать для создания приложений для облака, мобильных устройств, AI и периферийных вычислений. Она сочетает преимущества реляционных баз данных с универсальностью JSON. Couchbase также предоставляет гибкость для реализации векторного поиска, несмотря на отсутствие встроенной поддержки векторных индексов. Разработчики могут хранить векторные эмбеддинги — числовые представления, генерируемые моделями машинного обучения, — внутри документов Couchbase как часть их структуры JSON. Эти векторы можно использовать в сценариях поиска по сходству, таких как рекомендательные системы или генерация с дополненным извлечением, обе основанные на семантическом поиске, где важно находить точки данных, близкие друг к другу в многомерном пространстве.
Один из подходов к включению векторного поиска в Couchbase заключается в использовании Full Text Search (FTS). Хотя FTS обычно предназначен для текстового поиска, его можно адаптировать для обработки векторного поиска путем преобразования векторных данных в поля, доступные для поиска. Например, векторы можно токенизировать в текстоподобные данные, что позволит FTS индексировать и искать на основе этих токенов. Это может упростить приближенный векторный поиск, предоставляя способ запрашивать документы с векторами, близкими по сходству.
В качестве альтернативы разработчики могут хранить необработанные векторные эмбеддинги в Couchbase и выполнять вычисления векторного сходства на уровне приложения. Это включает извлечение документов и вычисление таких метрик, как косинусное сходство или евклидово расстояние между векторами, чтобы определить наиболее близкие совпадения. Этот метод позволяет Couchbase служить решением для хранения векторов, в то время как приложение обрабатывает логику математического сравнения.
Для более продвинутых случаев использования некоторые разработчики интегрируют Couchbase со специализированными библиотеками или алгоритмами (такими как FAISS или HNSW), которые обеспечивают эффективный векторный поиск. Эти интеграции позволяют Couchbase управлять хранилищем документов, тогда как внешние библиотеки выполняют фактические сравнения векторов. Таким образом, Couchbase всё ещё может быть частью решения, поддерживающего векторный поиск.
Используя эти подходы, Couchbase можно адаптировать для обработки функциональности векторного поиска, что делает его гибким вариантом для различных задач AI и машинного обучения, которые опираются на поиск по сходству.
Clickhouse: обзор и базовая технология
ClickHouse — это open-source база данных OLAP в реальном времени, известная своей полной поддержкой SQL и высокоскоростной обработкой запросов. Она отлично справляется с аналитическими запросами благодаря полностью параллелизированному конвейеру выполнения запросов, что позволяет ей быстро выполнять операции векторного поиска. Высокие уровни сжатия, настраиваемые с помощью кодеков, позволяют ClickHouse эффективно хранить и запрашивать большие наборы данных. Одно из её ключевых преимуществ заключается в том, что она может обрабатывать наборы данных объёмом в несколько ТБ, не будучи ограниченной памятью, что делает её 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 любые другие SQL-функции. Это обеспечивает бесшовное сочетание с традиционной фильтрацией и агрегацией, что делает её идеальной для случаев использования, где 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, при этом её параллелизированная 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 векторных наборов данных, которые необходимо обрабатывать параллельно на нескольких ядрах CPU. ClickHouse также выгодна, когда необходима поддержка SQL, а векторный набор данных слишком велик, чтобы полагаться на индексы только в памяти. Кроме того, если у вас уже есть связанные данные в ClickHouse или вы хотите избежать изучения ещё одного инструмента для управления миллионами векторов, ClickHouse может сэкономить вам как время, так и ресурсы. Её сильные стороны заключаются в быстром, параллелизированном точном сопоставлении и обработке больших наборов данных, что делает её подходящей для пользователей с продвинутыми требованиями к поиску.
ClickHouse выделяется как универсальная платформа для векторного поиска, особенно при работе с большими наборами данных, требующими параллелизированной 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, её способность обрабатывать сложные запросы, включая метаданные, делает её мощным вариантом для разработчиков, знакомых с SQL, которым нужны возможности высокоскоростного векторного поиска.
Ключевые различия
Методология поиска:
Couchbase адаптирует свой Full Text Search (FTS) для векторного поиска, преобразуя векторные данные в поля, доступные для поиска. Это обеспечивает приблизительный векторный поиск. В качестве альтернативы необработанные векторные эмбеддинги могут храниться и сравниваться на уровне приложения.
ClickHouse рассматривает операции векторного расстояния как SQL-функции, обеспечивая бесшовную интеграцию с традиционными запросами. Он предлагает как точное сопоставление через линейные сканирования, так и приближенное сопоставление с использованием экспериментальных индексов Approximate Nearest Neighbor (ANN).
Обработка данных:
Couchbase — это NoSQL-база данных, сочетающая сильные стороны реляционных баз данных с универсальностью JSON. Она может хранить векторные эмбеддинги внутри JSON-документов, обеспечивая гибкость для различных типов данных.
ClickHouse — это OLAP-база данных с полной поддержкой SQL. Она может эффективно обрабатывать структурированные данные и поддерживает хранение векторных данных вместе с метаданными, позволяя выполнять сложные запросы, объединяющие и то и другое.
Масштабируемость и производительность:
Couchbase является распределенной и разработана для облачных, мобильных, AI- и edge computing-сценариев. Она может масштабироваться горизонтально, но может потребовать дополнительной настройки для эффективного векторного поиска в масштабе.
ClickHouse отлично справляется с обработкой многотерабайтных наборов данных без ограничений по памяти. Его полностью параллелизированный конвейер запросов позволяет быстро обрабатывать крупномасштабные векторные данные на нескольких ядрах CPU.
Гибкость и кастомизация:
Couchbase предлагает гибкость в реализации векторного поиска, позволяя разработчикам использовать внешние библиотеки для более продвинутых сценариев использования.
ClickHouse предоставляет настраиваемое сжатие через кодеки и поддерживает сложные запросы, объединяющие векторные операции с SQL-фильтрацией и агрегацией.
Интеграция и экосистема:
Couchbase может интегрироваться со специализированными библиотеками векторного поиска, что делает ее адаптируемой к различным задачам AI и машинного обучения.
Поддержка SQL в ClickHouse упрощает интеграцию с существующими экосистемами данных и инструментами, работающими с SQL-базами данных.
Простота использования:
Couchbase может требовать большего объема настройки и пользовательского кода для эффективной реализации функциональности векторного поиска.
ClickHouse предлагает более простой подход для разработчиков, знакомых с SQL, поскольку векторные операции можно рассматривать как любые другие SQL-функции.
Соображения стоимости:
Couchbase может иметь более низкие первоначальные затраты, но может потребовать больше времени разработки для реализации возможностей векторного поиска.
ClickHouse может иметь более высокие начальные затраты на настройку, но может сэкономить время и ресурсы в долгосрочной перспективе, особенно если вы уже используете его для других потребностей хранения данных.
Функции безопасности:
И Couchbase, и ClickHouse предлагают стандартные функции безопасности, такие как шифрование и контроль доступа.
Когда выбирать Couchbase
Couchbase — хороший выбор, когда вам нужна гибкая NoSQL-база данных, способная работать с различными типами данных, включая векторные эмбеддинги. Она хорошо подходит для приложений, которым требуется доступ к данным в реальном времени, таких как мобильные и веб-приложения, где вы хотите хранить и запрашивать как структурированные, так и неструктурированные данные. Выбирайте Couchbase, если вам нужно реализовать векторный поиск наряду с другими функциональными возможностями базы данных, особенно в распределенных средах. Это также сильный вариант, если вы создаете приложения для облака, мобильных устройств, AI или edge computing, которые выигрывают от масштабируемости и универсальности Couchbase. Если ваша команда уже знакома со структурами JSON-документов и вы хотите иметь возможность интеграции со специализированными библиотеками векторного поиска, Couchbase может предоставить необходимую вам гибкость.
Когда выбирать ClickHouse
ClickHouse — лучший вариант, когда вы работаете с крупномасштабными векторными наборами данных и нуждаетесь в высокоскоростной аналитической обработке. Он особенно подходит для сценариев, где необходимо сочетать операции векторного поиска со сложными SQL-запросами, фильтрацией метаданных и агрегациями. Выбирайте ClickHouse, если вы работаете с наборами данных объемом в несколько ТБ и вам нужно решение, способное выполнять векторный поиск без ограничений по памяти. Он также отлично подходит, если ваша команда уверенно работает с SQL и вы хотите использовать его полноценную поддержку SQL для векторных операций. ClickHouse особенно силен в сценариях, требующих быстрой, параллелизированной обработки векторных данных на нескольких ядрах CPU, например для аналитики в реальном времени на больших наборах данных. Если у вас уже есть связанные данные в ClickHouse или вы хотите избежать изучения нового инструмента для управления миллионами векторов, ClickHouse может стать выбором, экономящим время и ресурсы.
Заключение
В заключение, и Couchbase, и ClickHouse предлагают уникальные преимущества для векторного поиска, ориентируясь на разные сценарии использования и требования. Ваш выбор между ними должен зависеть от ваших конкретных потребностей, существующей инфраструктуры и экспертизы команды. Couchbase обеспечивает гибкость и адаптивность, что делает его подходящим для разнообразных приложений, которым нужны как традиционные функции базы данных, так и возможности векторного поиска. С другой стороны, ClickHouse превосходно справляется с крупномасштабными векторными наборами данных благодаря своей мощной аналитической обработке и интеграции с SQL. При принятии решения учитывайте такие факторы, как размер вашего набора данных, сложность ваших запросов, знакомство вашей команды с SQL и ваша потребность в масштабируемости. В конечном счете обе технологии могут быть эффективными инструментами для векторного поиска, а лучший выбор будет соответствовать уникальным требованиям вашего проекта и техническому ландшафту вашей организации.
Хотя эта статья предоставляет обзор Couchbase и Clickhouse, важно оценивать эти базы данных исходя из вашего конкретного сценария использования. Одним из инструментов, который может помочь в этом процессе, является VectorDBBench — инструмент бенчмаркинга с открытым исходным кодом, предназначенный для сравнения производительности векторных баз данных. В конечном итоге 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 нужны высокопроизводительные системы хранения и извлечения данных, особенно 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 систему для своих сценариев использования. Используя VectorDBBench, пользователи могут принимать обоснованные решения на основе фактической производительности векторных баз данных, а не полагаться на маркетинговые заявления или отдельные свидетельства.
VectorDBBench написан на Python и распространяется 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
Introducing Loon: A New Storage Engine for Vector Data That Never Stops Changing
Loon is a new storage engine for Milvus 3.0 and Zilliz Vector Lakebase, built to manage evolving vector datasets with ColumnGroups, row ID alignment, and Manifests.
How to Build an Enterprise-Ready RAG Pipeline on AWS with Bedrock, Zilliz Cloud, and LangChain
Build production-ready enterprise RAG with AWS Bedrock, Nova models, Zilliz Cloud, and LangChain. Complete tutorial with deployable code.
8 Latest RAG Advancements Every Developer Should Know
Explore eight advanced RAG variants that can solve real problems you might be facing: slow retrieval, poor context understanding, multimodal data handling, and resource optimization.
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.