LanceDB против ClickHouse: выбираем правильную векторную базу данных для ваших AI-приложений
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнивать LanceDB и ClickHouse, давайте сначала рассмотрим концепцию векторных баз данных.
Векторная база данных специально разработана 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 важную роль в Retrieval Augmented Generation (RAG) — методе, который повышает производительность больших языковых моделей (LLMs), предоставляя внешние знания для снижения таких проблем, как галлюцинации AI.
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 дополнениями для векторного поиска, способные выполнять векторный поиск в небольшом масштабе.
LanceDB — это бессерверная векторная база данных, а ClickHouse — это ориентированная на столбцы база данных с открытым исходным кодом и векторным поиском в качестве дополнения. В этом посте сравниваются их возможности векторного поиска.
LanceDB: обзор и базовая технология
LanceDB — это векторная база данных с открытым исходным кодом для AI, которая хранит, управляет, запрашивает и извлекает эмбеддинги из крупномасштабных мультимодальных данных. Построенная на Lance, открытом столбцовом формате данных, LanceDB обеспечивает простую интеграцию, масштабируемость и экономическую эффективность. Она может работать встроенной в существующие бэкенды, непосредственно в клиентских приложениях или как удаленная бессерверная база данных, поэтому она универсальна для многих вариантов использования.
Векторный поиск лежит в основе LanceDB. Она поддерживает как исчерпывающий поиск k ближайших соседей (kNN), так и приближенный поиск ближайших соседей (ANN) с использованием индекса IVF_PQ. Этот индекс делит набор данных на разделы и применяет произведенное квантование для эффективного сжатия векторов. LanceDB также имеет полнотекстовый поиск и скалярные индексы для повышения производительности поиска по различным типам данных.
LanceDB поддерживает различные метрики расстояния для векторного сходства, включая евклидово расстояние, косинусное сходство и скалярное произведение. База данных позволяет выполнять гибридный поиск, сочетая семантические и основанные на ключевых словах подходы, а также фильтрацию по полям метаданных. Это позволяет разработчикам создавать сложные системы поиска и рекомендаций.
Основная аудитория LanceDB — разработчики и инженеры, работающие над AI-приложениями, рекомендательными системами или поисковыми системами. Ее ядро на Rust и поддержка нескольких языков программирования делают ее доступной для широкого круга технических пользователей. Акцент LanceDB на простоте использования, масштабируемости и производительности делает ее отличным инструментом для тех, кто работает с крупномасштабными векторными данными и ищет эффективные решения для поиска по сходству.
Click House: обзор и ключевая технология
ClickHouse — это open-source OLAP-база данных реального времени, известная полной поддержкой SQL и высокоскоростной обработкой запросов. Она отлично справляется с аналитическими запросами благодаря полностью распараллеленному 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 ее ключевых преимуществ заключается в том, что она может обрабатывать наборы данных объемом в несколько ТБ без ограничений, связанных с 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 любые другие SQL-функции. Это позволяет бесшовно комбинировать их с традиционной фильтрацией и агрегацией, что делает ее идеальной для сценариев, где векторные данные нужно 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 сопоставление векторов с фильтрацией или агрегацией метаданных. 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 еще одного инструмента для управления миллионами векторов, ClickHouse может сэкономить вам и время, 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 объединении векторного поиска с фильтрацией и агрегацией на основе SQL. Хотя она может быть не такой 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 возможностях высокоскоростного векторного поиска.
Ключевые различия
Методология поиска
LanceDB: Векторный поиск со встроенным поиском k ближайших соседей (kNN) и приблизительным поиском ближайших соседей (ANN). Индекс IVF_PQ с разбиением на партиции и произведенным квантованием для эффективного сжатия векторов. Гибридный поиск для семантического и keyword-based поиска. Хорошо подходит для AI-driven приложений.
ClickHouse: Векторный поиск как расширение системы SQL-запросов. Точное сопоставление через распараллеленные линейные сканирования. Приблизительное сопоставление с экспериментальным ANN. SQL-centric подход настолько легко интегрируется с другими аналитическими рабочими процессами, особенно для запросов с большим количеством метаданных.
Ключевой вывод: Выбирайте LanceDB, если вам важны только производительность и гибкость векторного поиска. Выбирайте ClickHouse, если вам нужны фильтрация метаданных и аналитика на основе SQL.
Данные
LanceDB: Embeddings и мультимодальные данные. Поддерживает структурированные и неструктурированные данные. Колоночное хранение для производительности чтения и записи на крупномасштабных наборах данных, особенно при workloads с большим количеством векторов.
ClickHouse: OLAP-база данных. Преимущественно структурированные и полуструктурированные данные. Лучше подходит для сценариев, где векторные данные являются частью более крупного набора данных с большим количеством метаданных или где важны агрегация и фильтрация.
Ключевой вывод: LanceDB — для workloads с большим количеством векторов, ClickHouse — для векторов + структурированных данных.
Масштабируемость и производительность
LanceDB: Масштабируется благодаря нескольким вариантам развертывания: встроенная в приложение, serverless-база данных, часть более крупного бэкенда. Оптимизирует векторный поиск и хорошо масштабируется для больших наборов данных.
ClickHouse: Высокоскоростная параллельная обработка. Обрабатывает многотерабайтные наборы данных. Производительность при смешанных нагрузках (векторный поиск + сложные SQL-запросы) — сильная сторона.
Ключевой вывод: Выбирайте LanceDB для масштабируемости, ориентированной на AI, и ClickHouse для крупномасштабных смешанных нагрузок, требующих интенсивного распараллеливания.
Гибкость и настройка
LanceDB: Гибкая индексация и поддержка нескольких метрик расстояния (евклидово, косинусное сходство, скалярное произведение). Разработчики могут тонко настраивать гибридный поиск, чтобы сочетать семантический и keyword-based поиск.
ClickHouse: Настройка через SQL-функции. Разработчики могут писать сложные запросы, объединяющие векторные операции с обычными возможностями SQL.
Ключевой вывод: LanceDB — для сверхспециализированных векторных операций, ClickHouse — для более общей гибкости запросов.
Интеграция и экосистема
LanceDB: Интегрируется с рабочими процессами AI и машинного обучения, напрямую поддерживает несколько языков и embeddings.
ClickHouse: Часть аналитической экосистемы. Хороший выбор, если ваш проект уже использует ClickHouse для OLAP-нагрузок или если важна совместимость с SQL.
Ключевой вывод: LanceDB — для AI-first рабочих процессов, ClickHouse более независим от экосистемы и интегрируется в аналитические пайплайны.
Удобство использования
LanceDB: Ориентирована на разработчиков, проста в настройке, имеет сильную документацию, API для векторных операций.
ClickHouse: Мощный, но ориентирован на SQL, поэтому может иметь более высокий порог входа для пользователей, не знакомых с SQL или big data.
Ключевой вывод: LanceDB имеет более дружелюбную для разработчиков кривую обучения для векторно-специфичных сценариев использования.
Стоимость
LanceDB: Open-source и экономична для небольших развертываний или встроенного использования. Serverless-варианты для контроля затрат при переменных нагрузках.
ClickHouse: Open-source, но может иметь более высокие операционные затраты из-за необходимости большого количества вычислительных ресурсов для обработки больших наборов данных.
Ключевой вывод: LanceDB — для меньшего масштаба или встроенного использования, ClickHouse — для корпоративного использования.
Безопасность
LanceDB: Имеет базовые функции безопасности, такие как контроль доступа и интеграция с защищенными бэкендами. Безопасность всё еще развивается.
ClickHouse: Имеет надежные функции безопасности: шифрование, аутентификация, детализированный контроль доступа. Готов к корпоративным безопасным развертываниям.
Ключевой вывод: ClickHouse — для развертываний, где требуется безопасность корпоративного уровня.
Когда выбирать LanceDB
LanceDB предназначена для проектов, сильно ориентированных на AI и машинное обучение, где векторные embeddings являются ядром приложения. Она отлично подходит для таких сценариев, как рекомендательные системы, семантический поиск и приложения на основе similarity, которым требуются высокопроизводительные векторные операции. В ней есть встроенный kNN- и ANN-поиск, гибридный поиск и экономичные варианты развертывания, поэтому она идеально подходит для разработчиков, работающих с крупномасштабными распределенными данными с multimodal embeddings. Кроме того, она удобна для разработчиков и поддерживает несколько языков программирования, поэтому ее легко внедрять в AI-рабочие процессы.
Когда выбирать ClickHouse
ClickHouse подходит для сценариев, где векторный поиск — лишь одна часть более крупного аналитического пайплайна. Он отлично подходит для приложений, которым требуются full text search, SQL-based аналитика и векторные операции. Такие сценарии, как анализ поведения клиентов, анализ логов и многомерная отчетность, выигрывают от высокоскоростной параллельной обработки запросов ClickHouse и способности обрабатывать многотерабайтные наборы данных. Он особенно хорош, если ваша команда уже знакома с SQL или использует ClickHouse для других OLAP-нагрузок, поскольку не требует внедрения дополнительных инструментов.
Заключение
LanceDB предназначена для проектов, ориентированных прежде всего на ИИ, которым требуются эффективный поиск по векторному сходству, гибридные возможности и дизайн, ориентированный на разработчиков, ClickHouse — для рабочих процессов с высокой нагрузкой аналитики, которые сочетают векторные операции с традиционными SQL-запросами на больших наборах данных. Выбирайте LanceDB для приложений с интенсивным использованием эмбеддингов и ClickHouse для векторного поиска в аналитических системах. Учитывая масштаб, тип данных и требования к производительности вашей рабочей нагрузки, вы можете выбрать подходящий инструмент для своего проекта.
Прочитайте это, чтобы получить обзор LanceDB и ClickHouse, но для их оценки вам нужно оценивать их исходя из вашего конкретного сценария использования. Один инструмент, который может в этом помочь, — VectorDBBench, open-source инструмент бенчмаркинга для сравнения векторных баз данных. В конечном счете 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 самостоятельной оценки и сравнения векторных баз данных
VectorDBBench — это open-source инструмент бенчмаркинга для пользователей, которым нужны высокопроизводительные системы хранения и извлечения данных, особенно векторные базы данных. Этот инструмент позволяет пользователям тестировать и сравнивать разные 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 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 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.
Загрузите 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 на лидерборде VectorDBBench.
Прочитайте следующие блоги, чтобы узнать больше об оценке векторных баз данных.
Дополнительные ресурсы о VectorDB, GenAI и ML
Читать далее
Notion's Vector Search Is Excellent. Their Next Problem Is Harder.
Notion solved vector search scaling in two years. The next bottleneck — offline context engineering, unified data, and the real-time/offline gap — is harder.
How to Choose the Best Embedding Model for RAG in 2026: 10 Models Benchmarked
We benchmarked 10 embedding models on cross-modal, cross-lingual, long-document, and dimension compression tasks. See which one fits your RAG pipeline.
Announcing VDBBench 1.0: Open-Source VectorDB Benchmarking with Your Real-World Production Workloads
Discover VDBBench 1.0, an open-source tool for benchmarking vector databases with real-world production data, streaming ingestion, and concurrent workloads.
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.