Qdrant vs Click House: выбор правильной векторной базы данных для ваших AI-приложений
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнивать Qdrant и ClickHouse, давайте сначала рассмотрим концепцию векторных баз данных.
Векторная база данных специально предназначена для хранения и запроса многомерных векторов, 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 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 важнейшую 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 дополнениями для векторного поиска, способные выполнять векторный поиск в небольшом масштабе.
Qdrant — это специализированная векторная база данных. ClickHouse — это open-source колоночная база данных с возможностями векторного поиска в виде дополнения. В этой статье сравниваются их возможности векторного поиска.
Qdrant: обзор и базовая технология
Qdrant — это векторная база данных, созданная специально для поиска по сходству и приложений машинного обучения. Она изначально разработана для эффективной работы с векторными данными, что делает ее одним из лучших вариантов для разработчиков, работающих над проектами на основе ИИ. Qdrant превосходно оптимизирована по производительности и может работать с многомерными векторными данными, что крайне важно для многих современных моделей машинного обучения.
Одной из ключевых сильных сторон Qdrant является гибкое моделирование данных. Она позволяет хранить и индексировать не только векторы, но и данные полезной нагрузки, связанные с каждым вектором. Это означает, что вы можете выполнять сложные запросы, которые сочетают сходство векторов с фильтрацией на основе метаданных, обеспечивая более мощные и тонкие возможности поиска. Qdrant обеспечивает согласованность данных с помощью транзакций, соответствующих ACID, даже во время параллельных операций.
Возможности векторного поиска Qdrant являются ключевой частью ее архитектуры. Она использует пользовательскую версию алгоритма HNSW (Hierarchical Navigable Small World) для индексации, известного своей эффективностью в многомерных пространствах. Это позволяет выполнять быстрый приближенный поиск ближайших соседей, что необходимо для многих приложений ИИ. Для сценариев, где точность важнее скорости, Qdrant также поддерживает методы точного поиска.
Что отличает Qdrant, так это его язык запросов и дизайн API. Он предлагает богатый набор возможностей фильтрации и запросов, которые бесшовно работают с векторным поиском, позволяя выполнять сложные многоэтапные запросы. Это делает его особенно хорошим для приложений, которым нужно выполнять семантический поиск наряду с традиционной фильтрацией. Qdrant также включает такие функции, как автоматическое шардирование и репликация, чтобы помочь вам масштабироваться по мере роста объема данных и нагрузки запросов. Он поддерживает различные типы данных и условия запросов, включая сопоставление строк, числовые диапазоны и геолокации. Функции скалярного, продуктового и бинарного квантования Qdrant могут значительно снизить использование памяти и повысить производительность поиска, особенно для высокоразмерных векторов.
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 нее высокая степень сжатия (настраиваемая через кодеки), поэтому она может хранить и запрашивать большие наборы данных. Одно из ее главных преимуществ заключается в том, что она может обрабатывать наборы данных объемом в несколько ТБ, не упираясь в ограничения памяти, поэтому это отличный инструмент для пользователей с большими векторными данными. Также поддерживает фильтрацию и агрегацию по метаданным, так что вы можете запрашивать векторы и их метаданные.
ClickHouse имеет функциональность векторного поиска через SQL, где операции векторного расстояния являются такими же SQL-функциями, как и любые другие. Поэтому вы можете сочетать их с традиционной фильтрацией и агрегацией. Отлично подходит для сценариев, где нужно запрашивать векторные данные вместе с метаданными или другой информацией. Также имеет 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 векторных наборов данных, которые нужно обрабатывать параллельно на нескольких CPU-ядрах. ClickHouse также хорош, когда вам нужна поддержка SQL, а ваш векторный набор данных слишком велик, чтобы поместиться в индексах, работающих только в памяти. Кроме того, если у вас уже есть связанные данные в ClickHouse или вы не хотите изучать еще один инструмент для управления миллионами векторов, ClickHouse может сэкономить вам время и ресурсы. Быстрое распараллеленное точное сопоставление и работа с большими наборами данных — это то, в чем ClickHouse силен, поэтому он подходит для продвинутых пользователей поиска.
ClickHouse — это платформа общего назначения для векторного поиска, особенно для больших наборов данных, которым нужна параллельная обработка, и когда вы сочетаете векторный поиск с SQL-фильтрацией и агрегацией. Не так хорош, как специализированные векторные базы данных, для небольших наборов данных, ограниченных памятью, или сценариев с высоким QPS, но может обрабатывать сложные запросы, включая метаданные, поэтому отлично подходит для разработчиков, которые знают SQL и нуждаются в быстром векторном поиске.
Ключевые различия
Методология поиска
Qdrant и ClickHouse имеют принципиально разные подходы к векторному поиску. Qdrant использует пользовательский алгоритм HNSW (Hierarchical Navigable Small World) для векторного индексирования, который отлично подходит для высокоразмерных пространств и быстрого приближенного поиска ближайших соседей. Когда точность важнее скорости, Qdrant также поддерживает методы точного поиска, поэтому у разработчиков есть гибкость в выборе подхода к поисковым операциям.
ClickHouse реализует векторный поиск через SQL-функции, он интегрирует векторные операции непосредственно в SQL-интерфейс. Это позволяет выполнять точное сопоставление через параллельные линейные сканирования и экспериментальные индексы Approximate Nearest Neighbor (ANN). Хотя это не так специализировано, как векторный поиск Qdrant, это отлично подходит для команд, уже знакомых с SQL.
Обработка данных
Qdrant отлично справляется с обработкой векторных данных вместе со связанной с ними информацией payload. Его архитектура хранит векторы и метаданные вместе и выполняет запросы к векторам с фильтрацией по метаданным. Система обеспечивает строгую согласованность данных благодаря транзакциям, соответствующим ACID, поэтому она надежна даже при параллельных операциях.
ClickHouse использует более широкий подход: он разработан для аналитических запросов и может обрабатывать наборы данных объемом в несколько ТБ без ограничений по памяти. Он обеспечивает эффективное хранение за счет высокой степени сжатия с настраиваемыми кодеками, что отлично подходит для больших наборов данных. Он объединяет векторные операции с традиционными SQL-запросами, фильтрацией и агрегацией в одном месте.
Масштабируемость и производительность
Обе системы масштабируются по-разному. Qdrant имеет встроенные возможности масштабирования за счет автоматического шардирования и репликации. Он повышает производительность поиска с помощью скалярного, произведенческого и бинарного квантования, что снижает использование памяти и делает его более эффективным, особенно при работе с векторами высокой размерности.
ClickHouse масштабируется за счет параллельной обработки на нескольких ядрах CPU. Он отлично справляется с большими наборами данных и может выполнять векторные операции вместе с другими аналитическими запросами. Но для высокого QPS с меньшими наборами данных, ограниченными памятью, специализированные векторные базы данных могут быть более производительными.
Гибкость и интеграция
Qdrant имеет язык запросов, специально разработанный для операций векторного поиска. Разработчики могут создавать сложные многоэтапные запросы, которые объединяют семантический поиск с традиционной фильтрацией. Он поддерживает множество типов данных и условий запросов: от простого сопоставления строк до числовых диапазонов и геолокаций.
ClickHouse гибок благодаря своему SQL-интерфейсу, поэтому векторные операции выглядят естественно для разработчиков, уже знакомых с SQL. Такая интеграция позволяет командам обрабатывать векторные данные вместе с другими аналитическими операциями без изучения нового языка запросов или системы.
Когда выбирать Qdrant
Qdrant подходит для случаев, когда поиск по векторному сходству является вашим основным сценарием использования и вам нужна специальная производительность для этого. Он идеально подходит для операций с векторами высокой размерности, соответствия ACID, автоматического шардирования и репликации, векторного квантования и эффективности использования памяти. Выбирайте Qdrant, когда вы создаете приложения на базе AI, которым нужен быстрый векторный поиск со сложной фильтрацией и поддержкой payload, особенно когда вы работаете с моделями машинного обучения и вам нужно масштабироваться.
Когда выбирать ClickHouse
ClickHouse подходит для случаев, когда у вас есть очень большие векторные наборы данных, которые не помещаются в память, и их нужно интегрировать со сложными SQL-операциями. Он особенно ценен, если вы уже используете ClickHouse для аналитики, хотите использовать параллельную обработку для векторных операций или ваша команда лучше знакома с SQL. Выбирайте ClickHouse, когда вам нужно объединить векторный поиск с традиционной аналитикой данных, особенно для обработки больших данных, где важны параллельные вычисления на нескольких ядрах CPU.
Заключение
И Qdrant, и ClickHouse обладают сильными возможностями векторного поиска, но служат разным потребностям. Qdrant — это специализированная векторная база данных с оптимизированными алгоритмами поиска и полноценными векторными операциями, идеально подходящая для специализированных приложений векторного поиска. ClickHouse — это мощная аналитическая база данных, которая переносит векторный поиск в мир SQL и отлично подходит для объединения векторных операций с более широкой аналитикой данных. Выбирайте то, что соответствует вашему сценарию использования, объему данных, требованиям к поиску, существующей инфраструктуре и экспертизе команды.
Прочитайте это, чтобы получить общее представление о Qdrant и ClickHouse, но для оценки этих систем вам нужно оценивать их исходя из вашего сценария использования. Один из инструментов, который может в этом помочь, — VectorDBBench, open-source инструмент бенчмаркинга для сравнения векторных баз данных. В конечном итоге тщательный бенчмаркинг 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 инструмент бенчмаркинга с открытым исходным кодом 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 VectorDBBench пользователи могут принимать решения на основе фактической производительности векторных баз данных, а не маркетинговых заявлений или слухов.
VectorDBBench написан на Python и распространяется под открытой лицензией 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 бенчмарков или получить результаты производительности на 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 Zilliz CLI and Agent Skills for Zilliz Cloud
Manage your vector database from your terminal or AI coding agent. Zilliz CLI and Agent Skills work with Claude Code, Cursor, Codex, and Copilot.
Legal Document Analysis: Harnessing Zilliz Cloud's Semantic Search and RAG for Legal Insights
Enhance legal document analysis with Zilliz Cloud’s Semantic Search and RAG. Improve accuracy, efficiency, and scalability for contracts, case law, and compliance.
DeepSeek-VL2: Mixture-of-Experts Vision-Language Models for Advanced Multimodal Understanding
Explore DeepSeek-VL2, the open-source MoE vision-language model. Discover its architecture, efficient training pipeline, and top-tier performance.
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.