Elasticsearch против ClickHouse: выбор подходящей базы данных для приложений GenAI
По мере развития приложений на основе ИИ важность возможностей векторного поиска для поддержки этих достижений невозможно переоценить. В этой статье блога мы обсудим две заметные базы данных с возможностями векторного поиска: Elasticsearch и Clickhouse. Каждая из них предоставляет надежные возможности для обработки векторного поиска — важной функции для таких приложений, как рекомендательные системы, поиск изображений и семантический поиск. Наша цель — предоставить разработчикам и инженерам понятное сравнение, помогающее решить, какая база данных лучше всего соответствует их конкретным требованиям.
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнивать Elasticsearch и Clickhouse, давайте сначала рассмотрим концепцию векторных баз данных.
Векторная база данных специально предназначена для хранения и выполнения запросов к многомерным векторам, 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.
Распространенные сценарии 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 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.
- Легковесные векторные базы данных, такие как Chroma и Milvus Lite.
- Традиционные базы данных с расширениями для векторного поиска, способные выполнять векторный поиск в небольшом масштабе.
Elasticsearch — это поисковая система на основе Apache Lucene, и Elasticsearch — это поисковая система на основе Apache Lucene, а ClickHouse — это открытая колоночная база данных. Обе имеют возможности векторного поиска в виде расширения. В этой статье сравниваются их возможности векторного поиска.
Elasticsearch: обзор и базовая технология
Elasticsearch — это поисковая система с открытым исходным кодом, построенная поверх библиотеки Apache Lucene. Она известна индексацией в реальном времени и полнотекстовым поиском, поэтому часто используется для приложений с высокой нагрузкой и аналитики журналов. Elasticsearch позволяет быстро и эффективно искать и анализировать большие объемы данных.
Elasticsearch был создан для поиска и аналитики, с такими функциями, как нечеткий поиск, сопоставление фраз и ранжирование по релевантности. Он отлично подходит для сценариев, где требуются сложные поисковые запросы и извлечение данных в реальном времени. С ростом приложений ИИ Elasticsearch добавил возможности векторного поиска, чтобы выполнять поиск по сходству и семантический поиск, что необходимо для сценариев использования ИИ, таких как распознавание изображений, извлечение документов и генеративный ИИ.
Векторный поиск
Векторный поиск интегрирован в Elasticsearch через Apache Lucene. Lucene организует данные в неизменяемые сегменты, которые периодически объединяются; векторы добавляются в сегменты так же, как и другие структуры данных. Процесс включает буферизацию векторов в памяти во время индексации, а затем сериализацию этих буферов как части сегментов при необходимости. Сегменты периодически объединяются для оптимизации, а поиск объединяет векторные совпадения по всем сегментам.
Для векторной индексации Elasticsearch использует алгоритм HNSW (Hierarchical Navigable Small World), который создаёт граф, где похожие векторы соединены друг с другом. Он выбран за свою простоту, высокие показатели в бенчмарках и способность обрабатывать инкрементальные обновления без необходимости полного переобучения индекса. Система обычно выполняет векторный поиск за десятки или сотни миллисекунд, что намного быстрее подходов с полным перебором.
Техническая архитектура Elasticsearch — одна из его самых сильных сторон. Система поддерживает поиск без блокировок даже во время параллельной индексации и сохраняет строгую согласованность между разными полями при обновлении документов. Поэтому если вы обновляете и векторные, и ключевые поля, поиск увидит либо все старые значения, либо все новые значения; согласованность данных гарантирована. Хотя система может масштабироваться за пределы доступной RAM, производительность оптимизируется, когда векторные данные помещаются в память.
Помимо основных возможностей векторного поиска, Elasticsearch предоставляет практичные функции интеграции, которые делают его особенно ценным. Векторный поиск можно комбинировать с традиционными фильтрами Elasticsearch, поэтому можно выполнять гибридный поиск, объединяющий векторное сходство с результатами полнотекстового поиска. Векторный поиск полностью совместим с функциями безопасности Elasticsearch, агрегациями и сортировкой индекса, так что это полноценное решение для современных поисковых сценариев.
ClickHouse: обзор и базовая технология
ClickHouse — это open-source OLAP база данных для аналитики в реальном времени с полной поддержкой SQL и быстрой обработкой запросов. Она отлично подходит для аналитических запросов благодаря полностью распараллеленному конвейеру выполнения запросов и может быстро выполнять векторный поиск. У неё высокая степень сжатия (настраиваемая через кодеки), поэтому она может хранить и запрашивать большие наборы данных. Одно из её главных преимуществ в том, что она может обрабатывать наборы данных размером в несколько ТБ, не упираясь в память, поэтому это отличный инструмент для пользователей с большими векторными данными. Также поддерживает фильтрацию и агрегацию по метаданным, так что можно запрашивать векторы и их метаданные.
ClickHouse имеет функциональность векторного поиска через SQL, где операции векторного расстояния работают как любые другие SQL-функции. Поэтому их можно комбинировать с традиционной фильтрацией и агрегацией. Отлично подходит для сценариев, где нужно запрашивать векторные данные вместе с метаданными или другой информацией. Также есть экспериментальные индексы Approximate Nearest Neighbour (ANN) для более быстрого (но приближенного) сопоставления. И точное сопоставление через линейное сканирование строк с параллельной обработкой для скорости и эффективности.
ClickHouse отлично подходит для векторного поиска, когда нужно сочетать векторное сопоставление с фильтрацией или агрегацией по метаданным. Особенно для очень больших наборов векторных данных, которые нужно обрабатывать параллельно на нескольких CPU-ядрах. ClickHouse также хорош, когда нужна поддержка SQL, а ваш векторный набор данных слишком велик, чтобы поместиться в индексах только в памяти. Кроме того, если у вас уже есть связанные данные в ClickHouse или вы не хотите изучать ещё один инструмент для управления миллионами векторов, ClickHouse может сэкономить время и ресурсы. Быстрое распараллеленное точное сопоставление и работа с большими наборами данных — это то, в чём ClickHouse силён, поэтому он подходит для продвинутых пользователей поиска.
ClickHouse — это универсальная платформа для векторного поиска, особенно для больших наборов данных, которым нужна параллельная обработка, и когда вы сочетаете векторный поиск с SQL-фильтрацией и агрегацией. Она не так хороша, как специализированные векторные базы данных для небольших наборов данных, помещающихся в памяти, или сценариев с высоким QPS, но может обрабатывать сложные запросы, включая метаданные, поэтому отлично подходит разработчикам, которые знают SQL и нуждаются в быстром векторном поиске.
Ключевые различия
Поскольку в приложениях на базе ИИ векторный поиск становится всё более популярным, выбор правильного инструмента для вашего сценария использования имеет ключевое значение. И Elasticsearch, и ClickHouse обладают возможностями векторного поиска, но они удовлетворяют разные потребности в зависимости от своей архитектуры и принципов проектирования. Вот разбор, который поможет вам принять решение.
Методология поиска
- Elasticsearch: Elasticsearch поддерживает векторный поиск через алгоритм HNSW (Hierarchical Navigable Small World). Этот подход на основе графов соединяет похожие векторы и позволяет эффективно выполнять поиск ближайших соседей. HNSW поддерживает инкрементальные обновления без необходимости перестраивать индекс, поэтому он хорошо подходит для приложений, которым требуются частые обновления. Вы также можете сочетать векторное сходство с традиционными фильтрами для сценариев гибридного поиска, таких как объединение релевантности по ключевым словам и векторного расстояния.
- ClickHouse: ClickHouse имеет встроенный векторный поиск в своем SQL-движке запросов. Он поддерживает точное сопоставление векторов методом полного перебора (с использованием параллельной обработки) и индексы approximate nearest-neighbor (ANN). Поэтому он хорошо подходит для сценариев, где вместе с векторным поиском требуется фильтрация по метаданным или агрегация. Нативный SQL-подход отлично подходит для разработчиков, уже знакомых с реляционными базами данных.
Данные
- Elasticsearch: Elasticsearch предназначен для неструктурированных и полуструктурированных данных. Он отлично подходит для управления и поиска по большим наборам данных с большим объемом текста благодаря таким функциям, как полнотекстовый поиск, нечеткое сопоставление и ранжирование по релевантности. Векторные данные хранятся в рамках его существующей архитектуры на базе Lucene и обеспечивают строгие гарантии согласованности даже для смешанных типов данных, таких как текст и векторы.
- ClickHouse: ClickHouse — это OLAP-база данных для структурированных и полуструктурированных данных. Она предназначена для обработки огромных наборов данных с высокой степенью сжатия, поэтому хорошо подходит для сценариев с многотерабайтными векторными данными. Векторные операции хорошо интегрируются с метаданными и структурированными запросами, поэтому ClickHouse отлично подходит для продвинутых аналитических рабочих процессов.
Масштабируемость и производительность
- Elasticsearch: Elasticsearch хорошо подходит для векторного поиска в памяти, но при необходимости может масштабироваться до индексов на диске. HNSW эффективен для сред с высоким QPS (queries per second), но лучшая производительность достигается, когда векторные данные помещаются в память. Elasticsearch является распределенным, поэтому он может горизонтально масштабироваться по узлам, что делает его хорошим выбором для крупномасштабных приложений.
- ClickHouse: ClickHouse может распараллеливать запросы по нескольким ядрам CPU, что отлично подходит для больших наборов данных. Его сжатие снижает затраты на хранение и улучшает производительность I/O. Хотя его векторный поиск не настолько специализирован, как у Elasticsearch, ClickHouse компенсирует это масштабируемостью для аналитических нагрузок с векторными данными и метаданными.
Гибкость и настройка
- Elasticsearch: Elasticsearch предлагает широкие возможности настройки для гибридного поиска, сортировки индексов и функций безопасности. У него есть такие инструменты, как Kibana для визуализации и Beats для приема данных, поэтому он более гибок.
- ClickHouse: Гибкость ClickHouse заключается в его SQL-модели. Разработчики могут строить сложные запросы, объединяющие векторные операции, фильтрацию по метаданным и агрегации, без необходимости изучать новые языки запросов. Его настраиваемые кодеки сжатия позволяют пользователям оптимизировать хранение под конкретные рабочие нагрузки.
Интеграция и экосистема
- Elasticsearch: Вокруг Elasticsearch существует зрелая экосистема с пайплайнами данных (Logstash), визуализацией (Kibana) и безопасностью. Широкое распространение означает, что легко найти плагины, поддержку сообщества и управляемые сервисы, такие как Elastic Cloud.
- ClickHouse: ClickHouse хорошо интегрируется с аналитическими и BI-инструментами благодаря своему SQL-first дизайну. Хотя у него нет такого же уровня плагинов, управляемых сообществом, как у Elasticsearch, его ориентация на OLAP делает его естественным выбором для аналитических приложений с высокопроизводительным векторным поиском.
Простота использования
- Elasticsearch: Elasticsearch обладает отличной документацией, а его RESTful API удобны для разработчиков. Но настройка и обслуживание могут быть сложными в распределенных средах.
- ClickHouse: ClickHouse удобен для разработчиков, знакомых с SQL. Установка и управление относительно просты, но тонкая настройка производительности векторного поиска требует экспертизы.
Стоимость
- Elasticsearch: Операционные затраты при использовании Elasticsearch могут увеличиваться из-за его высокой потребности в памяти, особенно при масштабировании для сценариев с высоким QPS. Управляемые сервисы, такие как Elastic Cloud, могут упростить эксплуатацию, но увеличивают стоимость.
- ClickHouse: Высокое сжатие и параллельная обработка в ClickHouse экономически эффективны для больших наборов данных. Он может работать без индексов, ограниченных памятью, что может дополнительно снизить затраты на инфраструктуру.
Безопасность
- Elasticsearch: Elasticsearch обладает надежными функциями безопасности: управление доступом на основе ролей, шифрование данных в состоянии покоя и детализированные разрешения. Эти функции хорошо интегрированы в экосистему, поэтому он соответствует требованиям корпоративного уровня.
- ClickHouse: ClickHouse имеет управление доступом, SSL-шифрование и журналы аудита. Этого достаточно для большинства приложений, но эти возможности менее обширны, чем корпоративные функции Elasticsearch.
Когда использовать Elasticsearch
Elasticsearch подходит для сценариев, где требуется гибридный поиск: полнотекстовый поиск и векторное сходство. Векторный поиск на основе HNSW оптимизирован для сред реального времени с высоким QPS, поэтому он хорошо подходит для поиска документов на базе AI, рекомендательных систем электронной коммерции и генеративного AI. Благодаря зрелой экосистеме, встроенной безопасности и множеству доступных интеграций Elasticsearch отлично подходит для распределенных сред, где ключевыми являются масштабируемость и простота эксплуатации.
Когда использовать ClickHouse
ClickHouse подходит для сценариев, где у вас есть огромные наборы данных, требующие параллельной обработки и хранения, аналитические приложения или крупномасштабные AI-нагрузки. Подход, основанный на SQL, позволяет легко сочетать векторный поиск с фильтрацией по метаданным и агрегациями, поэтому он хорошо подходит для разработчиков, знакомых с реляционными базами данных. ClickHouse может обрабатывать многотерабайтные наборы данных без индексов, ограниченных памятью, поэтому он экономически эффективен и обеспечивает высокую производительность для запросов, которые смешивают векторные и структурированные данные.
Резюме
Elasticsearch и ClickHouse оба хороши для векторного поиска, но для разных сценариев использования. Elasticsearch хорош для гибридного поиска в реальном времени со зрелой экосистемой и удобными для пользователя API, а ClickHouse хорош для крупномасштабной аналитики с SQL-ориентированными рабочими процессами и масштабируемой архитектурой. Выбирайте между ними исходя из вашего сценария использования. Нужен ли вам поиск в реальном времени с большим количеством функций или масштабируемая аналитика для огромных наборов данных. Понимание типов ваших данных, шаблонов запросов и требований к производительности поможет принять правильное решение.
Прочитайте это, чтобы получить обзор Elasticsearch и Clickhosue, но для оценки этих решений необходимо оценивать их исходя из вашего сценария использования. Один инструмент, который может помочь в этом, — VectorDBBench, open-source инструмент для бенчмаркинга и сравнения векторных баз данных. В конечном итоге тщательное бенчмаркинг-тестирование на ваших собственных наборах данных и шаблонах запросов будет ключом к принятию решения между этими двумя мощными, но разными подходами к векторному поиску в распределенных системах баз данных.
Использование open-source VectorDBBench для оценки и сравнения векторных баз данных на ваших собственных данных
VectorDBBench — это инструмент с открытым исходным кодом для бенчмаркинга, предназначенный для пользователей, которым нужны высокопроизводительные системы хранения и извлечения данных, особенно векторные базы данных. Этот инструмент позволяет пользователям тестировать и сравнивать различные системы векторных баз данных, такие как Milvus и Zilliz Cloud (управляемый Milvus), используя собственные наборы данных, и находить ту, которая подходит для их сценариев использования. С помощью VectorDBBench пользователи могут принимать решения на основе фактической производительности векторных баз данных, а не маркетинговых заявлений или слухов.
VectorDBBench написан на Python и распространяется по лицензии MIT с открытым исходным кодом, 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 своих 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 Skills Breakdown: How AI Agents Master Vector Databases
Zilliz's Milvus Skill (pymilvus, 7 files) and Zilliz Cloud Skill (zilliz-cli, 14 modules) bring vector-DB dev and ops into one Claude Code session.
Milvus 2.6.x Now Generally Available on Zilliz Cloud, Making Vector Search Faster, Smarter, and More Cost-Efficient for Production AI
Milvus 2.6.x is now GA on Zilliz Cloud, delivering faster vector search, smarter hybrid queries, and lower costs for production RAG and AI applications.
Introducing Zilliz Cloud Global Cluster: Region-Level Resilience for Mission-Critical AI
Zilliz Cloud Global Cluster delivers multi-region resilience, automatic failover, and fast global AI search with built-in security and compliance.
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.