Redis или ClickHouse: выбор подходящей векторной базы данных для ваших нужд
По мере развития ИИ и технологий, основанных на данных, выбор подходящей векторной базы данных для вашего приложения становится всё более важным. Redis и ClickHouse — два варианта в этой области. В этой статье сравниваются эти технологии, чтобы помочь вам принять обоснованное решение для вашего проекта.
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнивать Redis 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 сходства, векторные базы данных играют ключевую роль в приложениях ИИ, позволяя выполнять более продвинутый анализ и извлечение данных.
Распространённые варианты использования векторных баз данных включают рекомендации товаров в электронной коммерции, платформы обнаружения контента, выявление 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 ИИ.
На рынке доступно множество типов векторных баз данных, включая:
- Специализированные векторные базы данных, такие как Milvus, Zilliz Cloud (полностью управляемый Milvus) и Weaviate
- Библиотеки векторного поиска, такие как Faiss и Annoy.
- Лёгкие векторные базы данных, такие как Chroma и Milvus Lite.
- Традиционные базы данных с надстройками для векторного поиска, способные выполнять векторный поиск небольшого масштаба.
Redis — это база данных в памяти, а ClickHouse — колоночная база данных с открытым исходным кодом. Обе имеют возможности векторного поиска в виде надстройки. В этом посте сравниваются их возможности векторного поиска.
Redis: обзор и базовая технология
Изначально Redis был известен своим хранением данных в памяти и добавил возможности векторного поиска через Redis Vector Library, которая теперь является частью Redis Stack. Это позволяет Redis выполнять поиск векторного сходства, сохраняя свою скорость и производительность.
Векторный поиск в Redis построен поверх существующей инфраструктуры, используя обработку в памяти для быстрого выполнения запросов. Redis использует алгоритмы FLAT и HNSW (Hierarchical Navigable Small World) для приближённого поиска ближайших соседей, что обеспечивает быстрый и точный поиск в многомерных векторных пространствах.
Одна из главных сильных сторон векторного поиска Redis заключается в том, что он может объединять поиск векторного сходства с традиционной фильтрацией по другим атрибутам. Такой гибридный поиск позволяет разработчикам создавать сложные запросы, учитывающие как семантическое сходство, так и конкретные критерии метаданных, поэтому он универсален для многих приложений на базе ИИ.
Библиотека Redis Vector Library предоставляет разработчикам простой интерфейс для работы с векторными данными в Redis. Она имеет такие возможности, как гибкое проектирование схем, пользовательские векторные запросы и расширения для задач, связанных с LLM, таких как семантическое кэширование и управление сессиями. Это упрощает AI/ML-инженерам и специалистам по данным интеграцию Redis в их AI-процесс, особенно для обработки и извлечения данных в реальном времени.
ClickHouse: обзор и ядро
ClickHouse — это OLAP-база данных с открытым исходным кодом для аналитики в реальном времени с полной поддержкой SQL и быстрой обработкой запросов. Она отлично подходит для аналитических запросов благодаря полностью распараллеленному конвейеру запросов и может быстро выполнять векторный поиск. Она имеет высокое сжатие (настраиваемое с помощью кодеков), поэтому может хранить и запрашивать большие наборы данных. Одно из ее главных преимуществ в том, что она может обрабатывать наборы данных объемом в несколько ТБ, не упираясь в объем памяти, поэтому это отличный инструмент для пользователей с большими объемами векторных данных. Также поддерживает фильтрацию и агрегацию по метаданным, поэтому вы можете запрашивать векторы и их метаданные.
ClickHouse имеет функциональность векторного поиска через SQL, где операции векторного расстояния работают так же, как и любые другие SQL-функции. 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 приблизительного) 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 ядрах CPU. ClickHouse также хорош, когда вам 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 еще один инструмент для управления миллионами векторов, ClickHouse может сэкономить ваше время и ресурсы. Быстрое распараллеленное точное сопоставление и обработка больших наборов данных — это то, в чем ClickHouse силен, поэтому он подходит для продвинутых пользователей поиска.
ClickHouse — это универсальная платформа для векторного поиска, особенно для больших наборов данных, требующих параллельной обработки, и когда вы сочетаете векторный поиск с фильтрацией и агрегацией на основе SQL. Не так хороша, 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, знающих SQL и нуждающихся в быстром векторном поиске.
Ключевые различия: выбор между Redis и ClickHouse для векторного поиска
При выборе инструмента для векторного поиска понимание различий между Redis и ClickHouse поможет вам принять обоснованное решение. Оба имеют векторный поиск, но разные возможности и сценарии использования. Давайте сравним их по нескольким ключевым областям:
Метод поиска
Redis использует алгоритмы FLAT и HNSW (Hierarchical Navigable Small World) для поиска приблизительных ближайших соседей. Это позволяет выполнять быстрый и точный поиск в многомерных векторных пространствах. Redis отлично справляется с сочетанием поиска по векторному сходству с традиционной фильтрацией по другим атрибутам, поэтому вы можете выполнять сложные запросы, учитывающие как семантическое сходство, так и конкретные метаданные.
ClickHouse предоставляет векторный поиск через SQL, где операции векторного расстояния рассматриваются как любые другие SQL-функции. Он поддерживает точное сопоставление через линейное сканирование и экспериментальные индексы Approximate Nearest Neighbor (ANN) для более быстрого, но приблизительного сопоставления.
Данные
Redis — это хранилище данных в памяти, которое было расширено для поддержки векторного поиска. Это обеспечивает очень быстрое выполнение запросов, что хорошо подходит для приложений реального времени, которым нужна низкая задержка.
ClickHouse — это OLAP-база данных для аналитики в реальном времени с полной поддержкой SQL. Она может обрабатывать структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные. ClickHouse хорошо справляется с управлением и выполнением запросов к большим наборам данных, даже тем, которые не помещаются в память, благодаря колоночному хранению и сжатию.
Масштабируемость и производительность
Redis быстр для операций в памяти и может горизонтально масштабироваться с помощью кластеризации. Векторный поиск также быстрый, поэтому он хорошо подходит для приложений, которым нужны быстрые времена отклика на наборах данных, помещающихся в память.
ClickHouse хорошо подходит для крупномасштабных наборов данных. Он выполняет полностью параллелизированную обработку запросов, поэтому может работать с наборами данных объемом в несколько ТБ. Это делает ClickHouse хорошим выбором для сценариев с массивными векторными наборами данных, превышающими объем памяти.
Гибкость и кастомизация
Redis имеет гибкий дизайн схемы и пользовательские векторные запросы через свою Vector Library. У него также есть расширения для задач, связанных с LLM, таких как семантическое кэширование и управление сессиями, поэтому он адаптируем к различным AI/ML-процессам.
ClickHouse обеспечивает гибкость через свой SQL-интерфейс, где можно бесшовно комбинировать векторные операции с традиционными операциями баз данных. Этот SQL-ориентированный подход дает множество возможностей кастомизации для сложных запросов, включающих как векторные данные, так и метаданные.
Интеграция и экосистема
Redis имеет большую экосистему и хорошо интегрируется со многими инструментами и фреймворками, особенно в сценариях обработки данных в реальном времени и кэширования. Он прост и широко используется, поэтому является популярным выбором для многих стеков разработки.
ClickHouse менее популярен, чем Redis, но имеет хорошие возможности интеграции, особенно в средах аналитики данных. Его поддержка SQL упрощает интеграцию с существующими конвейерами данных и BI-инструментами.
Простота использования
Redis прост и легко настраивается. Redis Vector Library имеет простой интерфейс для работы с векторными данными, что хорошо для разработчиков, уже знакомых с Redis.
ClickHouse имеет более крутой порог входа, особенно для тех, кто не знаком с колоночными базами данных или сложными SQL-запросами. Но для команд с экспертизой в SQL ClickHouse является мощным и удобным в использовании.
Стоимость
Redis, будучи системой в памяти, может быть более дорогим при работе с большими наборами данных, требующими большого объема RAM. Но для небольших наборов данных он может быть экономически эффективным благодаря своей производительности и простоте.
ClickHouse может быть более экономически эффективным для больших наборов данных, поскольку не требует, чтобы все данные находились в памяти. Его сжатие и дисковое хранение могут привести к более низким затратам на оборудование в сценариях больших данных.
Безопасность
И Redis, и ClickHouse имеют функции безопасности, такие как шифрование, аутентификация и контроль доступа. Redis имеет эти функции из коробки, тогда как модель безопасности ClickHouse более гибкая и может быть интегрирована с внешними системами безопасности.
Когда выбирать каждую технологию
Когда использовать Redis
Используйте Redis, когда вам нужен векторный поиск в реальном времени с низкой задержкой на наборах данных, помещающихся в память. Он идеально подходит для сценариев, где нужно сочетать поиск по векторному сходству с фильтрацией по атрибутам, например в системах рекомендаций контента, обнаружении мошенничества в реальном времени или персонализированном поиске на e-commerce-платформах. Redis отлично подходит для случаев использования, где нужны быстрые времена отклика и можно воспользоваться преимуществами обработки в памяти, поэтому он хорош для AI-driven-приложений, которым нужны векторные операции наряду с другими манипуляциями данными.
Когда использовать ClickHouse
Используйте ClickHouse, когда у вас есть очень большие векторные наборы данных, превышающие объем памяти, или вам нужно выполнять сложные аналитические запросы, которые комбинируют векторный поиск с SQL-операциями. Он хорош для сценариев вроде крупномасштабного анализа логов с семантическим поиском, data-intensive-конвейеров машинного обучения или продвинутых аналитических платформ, которым нужны векторные операции над историческими данными. ClickHouse отлично подходит для случаев использования, где нужно обрабатывать и анализировать массивные объемы векторных данных вместе со структурированными данными, особенно когда можно воспользоваться преимуществами параллельной обработки запросов для производительности на наборах данных объемом в несколько ТБ.
Заключение
Redis быстр в памяти, поэтому он отлично подходит для векторного поиска в реальном времени с небольшими наборами данных. Он прост, имеет богатую экосистему и возможности гибридного поиска. ClickHouse хорош для очень больших векторных наборов данных благодаря колоночному хранению и интеграции с SQL, поэтому он подходит для сложных аналитических запросов в огромном масштабе. Выбирайте между Redis и ClickHouse в зависимости от вашего сценария использования, учитывая объем данных, сложность запросов, время отклика и требования к интеграции. Redis предназначен для критичных к скорости сценариев, которые помещаются в память, а ClickHouse — для крупномасштабного анализа данных с компонентами векторного поиска.
Хотя эта статья дает обзор Redis и ClickHouse, важно оценивать эти базы данных с учетом 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 тщательный бенчмаркинг с конкретными наборами данных и шаблонами запросов будет необходим для принятия обоснованного решения между этими двумя мощными, но различными подходами к векторному поиску в распределенных системах баз данных.
Использование open-source VectorDBBench для оценки и сравнения векторных баз данных самостоятельно
VectorDBBench — это инструмент бенчмаркинга с открытым исходным кодом, предназначенный для пользователей, которым требуются 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 неподтвержденные 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 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
Why and How to Migrate from Self-Hosted Milvus to Zilliz Cloud
A simple, step-by-step guide to migrating from Milvus to Zilliz Cloud. Learn both endpoint and backup methods for a smooth, scalable vector database migration.
How to Use Anthropic MCP Server with Milvus
MCP + Milvus: Streamline AI agent development with standardized data access, eliminating integration hassles while enhancing context and flexibility.
Vector Databases vs. Graph Databases
Use a vector database for AI-powered similarity search; use a graph database for complex relationship-based queries and network analysis.
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.