SingleStore против ClickHouse: выбор правильной векторной базы данных для ваших AI-приложений
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнивать SingleStore и ClickHouse, давайте сначала рассмотрим концепцию векторных баз данных.
Векторная база данных специально разработана 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 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 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 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 дополнениями для векторного поиска, способные выполнять векторный поиск небольшого масштаба.
SingleStore — это распределенная реляционная SQL-система управления базами данных, а ClickHouse — open-source колоночная база данных. Обе имеют векторный поиск в качестве дополнения. В этой статье сравниваются их возможности векторного поиска.
SingleStore: обзор и базовая технология
SingleStore сделал векторный поиск возможным, встроив его в саму базу данных, поэтому вам не нужны отдельные векторные базы данных в вашем технологическом стеке. Векторы можно хранить в обычных таблицах базы данных и искать с помощью стандартных SQL-запросов. Например, вы можете искать похожие изображения товаров, одновременно фильтруя по ценовому диапазону, или исследовать эмбеддинги документов, ограничивая результаты конкретными отделами. Система поддерживает как семантический поиск с использованием FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT и HNSW_PQ для векторного индекса, так и скалярное произведение и евклидово расстояние для сопоставления по сходству. Это очень полезно для таких приложений, как рекомендательные системы, распознавание изображений и AI-чатботы, где сопоставление по сходству выполняется быстро.
В своей основе SingleStore построен для производительности и масштабирования. База данных распределяет данные по нескольким узлам, поэтому вы можете обрабатывать крупномасштабные операции с векторными данными. По мере роста ваших данных вы можете просто добавлять больше узлов, и всё будет работать. Обработчик запросов может сочетать векторный поиск с SQL-операциями, поэтому вам не нужно выполнять несколько отдельных запросов. В отличие от баз данных только для векторов, SingleStore предоставляет эти возможности как часть полноценной базы данных, чтобы вы могли создавать AI-функции без управления несколькими системами или сложной передачи данных.
Для векторного индексирования SingleStore предлагает два варианта. Первый — точный поиск k ближайших соседей (kNN), который находит точный набор из k ближайших соседей для вектора запроса. Но для очень больших наборов данных или высокой параллельной нагрузки SingleStore также поддерживает поиск приблизительных ближайших соседей (ANN) с использованием векторного индексирования. Поиск ANN может находить k близких соседей гораздо быстрее, чем точный поиск kNN, иногда на порядки. Существует компромисс между скоростью и точностью — ANN быстрее, но может не вернуть точный набор из k ближайших соседей. Для приложений с миллиардами векторов, которым нужны интерактивные времена отклика и не требуется абсолютная точность, поиск ANN — оптимальный выбор.
Техническая реализация векторных индексов в SingleStore имеет определенные требования. Эти индексы могут создаваться только для таблиц columnstore и должны создаваться для одного столбца, в котором хранятся векторные данные. В настоящее время система поддерживает формат Vector Type(dimensions[, F32]), F32 — единственный поддерживаемый тип элемента. Такой структурированный подход делает SingleStore отличным решением для приложений вроде семантического поиска с использованием векторов из больших языковых моделей, retrieval-augmented generation (RAG) для сфокусированной генерации текста и сопоставления изображений на основе векторных эмбеддингов. Объединяя это с традиционными возможностями баз данных, SingleStore позволяет разработчикам создавать сложные AI-приложения с использованием синтаксиса SQL, сохраняя производительность и масштабируемость.
ClickHouse: обзор и базовая 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 быстро выполнять операции векторного поиска. Высокая степень сжатия, настраиваемая с помощью кодеков, позволяет 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 со стороны памяти, 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 вычисления расстояния между векторами рассматриваются как любые другие SQL-функции. Это позволяет бесшовно сочетать их с традиционной фильтрацией и агрегацией, что делает ClickHouse идеальным 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 через линейное сканирование строк, при этом распараллеленная обработка обеспечивает высокую скорость и эффективность.
ClickHouse — отличный вариант для векторного поиска, когда важно сочетать векторное сопоставление с фильтрацией или агрегацией по метаданным. Он особенно полезен для очень больших наборов векторных данных, которые необходимо обрабатывать параллельно на нескольких ядрах CPU. ClickHouse также выгоден, когда необходима поддержка SQL, а набор векторных данных слишком велик, чтобы полагаться только на индексы 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. Его сильные стороны — быстрое распараллеленное точное сопоставление и обработка больших наборов данных, что делает его подходящим для пользователей с продвинутыми требованиями к поиску.
ClickHouse выделяется как универсальная платформа для векторного поиска, особенно при работе с большими наборами данных, требующими параллельной обработки, а также при сочетании векторного поиска с фильтрацией и агрегацией на основе SQL. Хотя он может быть не таким специализированным для небольших наборов данных, ограниченных памятью, или сценариев с высоким QPS, как специализированные векторные базы данных, его способность обрабатывать сложные запросы, включая метаданные, делает его мощным вариантом для разработчиков, знакомых с SQL, которым нужны возможности высокоскоростного векторного поиска.
Ключевые различия
Методология поиска
SingleStore предлагает как точный поиск k-ближайших соседей (kNN), так и варианты поиска Approximate Nearest Neighbor (ANN). Система поддерживает несколько типов индексов, включая FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT и HNSW_PQ. Для сопоставления по сходству она использует скалярное произведение и евклидово расстояние.
ClickHouse использует другой подход, в основном сосредотачиваясь на точном сопоставлении посредством линейного сканирования с параллельной обработкой. Хотя он и предлагает экспериментальные ANN-индексы, его сильная сторона заключается в сочетании векторных операций с функциональностью SQL, рассматривая вычисления векторного расстояния как стандартные SQL-функции.
Обработка данных
SingleStore интегрирует векторные возможности непосредственно в свою систему базы данных. Вы можете хранить векторы в обычных таблицах базы данных и запрашивать их с помощью стандартного SQL. Это означает, что вы можете объединять векторный поиск с традиционными SQL-операциями, такими как фильтрация по ценовому диапазону или ограничение результатов определенными категориями, — всё в одном запросе.
ClickHouse превосходно справляется с аналитическими запросами и большими наборами данных. Он использует пользовательские кодеки сжатия для эффективного хранения и запроса больших наборов данных. Система может обрабатывать наборы данных объемом в несколько ТБ без ограничений по памяти, что делает ее особенно сильной для сценариев, где необходимо работать с обширными векторными данными вместе с метаданными.
Масштабируемость и производительность
SingleStore использует распределенную архитектуру, в которой данные распределяются по нескольким узлам. Масштабирование осуществляется путем добавления новых узлов по мере роста ваших данных. Процессор запросов системы может объединять векторный поиск с SQL-операциями в одном запросе, снижая накладные расходы на выполнение нескольких отдельных запросов.
ClickHouse достигает высокой производительности благодаря полностью параллелизованному конвейеру выполнения запросов. Он может распределять обработку между несколькими ядрами CPU, что делает его эффективным для крупномасштабных векторных операций. Архитектура системы позволяет ей эффективно обрабатывать наборы данных объемом в несколько ТБ, даже когда данные превышают доступный объем памяти.
Гибкость и настройка
SingleStore имеет определенные технические требования к векторным индексам. Они должны создаваться на таблицах columnstore и могут применяться только к отдельным столбцам, хранящим векторные данные. В настоящее время система поддерживает формат Vector Type(dimensions[, F32]), при этом F32 является единственным поддерживаемым типом элементов.
ClickHouse предлагает гибкость благодаря своим возможностям SQL и поддержке пользовательских кодеков сжатия. Вы можете выполнять сложные запросы, объединяющие векторные операции с традиционными SQL-функциями, фильтрами и агрегациями. Это делает его особенно полезным для сценариев, требующих расширенных возможностей запросов.
Интеграция и экосистема
SingleStore позиционирует себя как полноценное решение для баз данных, устраняя необходимость в отдельных векторных базах данных в вашем технологическом стеке. Такой интегрированный подход может упростить вашу архитектуру и снизить сложность передачи данных.
ClickHouse, будучи open-source, хорошо интегрируется с существующими инструментами и фреймворками на основе SQL. Его поддержка стандартного SQL означает, что вы можете использовать привычные инструменты и запросы, добавляя возможности векторного поиска в ваши приложения.
Простота использования
SingleStore предоставляет знакомый SQL-интерфейс для векторных операций, делая его доступным для команд с опытом работы с SQL. Единый подход означает, что вам не нужно изучать несколько систем или управлять сложной передачей данных между разными базами данных.
ClickHouse использует стандартный синтаксис SQL, что делает его понятным для разработчиков, знакомых с SQL. Однако его ориентированность на аналитические запросы и параллельную обработку может потребовать дополнительного обучения для команд, впервые работающих с OLAP-базами данных.
Когда выбирать SingleStore
SingleStore лучше всего подходит для приложений, которым необходимо объединять традиционные операции с базами данных с векторным поиском в одной системе. Он отлично подходит для рекомендательных систем, AI-чатботов и распознавания изображений, где нужны как точный, так и приближенный поиск ближайших соседей. Система хороша для приложений, где вы создаете решения, которым нужны операции с векторами в реальном времени наряду с обычными SQL-запросами, например платформы электронной коммерции, сочетающие поиск похожих товаров с управлением запасами, или системы рекомендаций контента, учитывающие метаданные пользователей.
Когда выбирать ClickHouse
ClickHouse лучше всего подходит, когда ваш основной сценарий использования — аналитические нагрузки на крупномасштабных векторных данных, особенно когда необходимо обрабатывать наборы данных объемом в несколько ТБ. Это лучший выбор для приложений, которым нужны сложные аналитические запросы, объединяющие векторные операции с большим количеством фильтрации и агрегации по метаданным. ClickHouse хорош для сценариев, где нужно распараллеливать векторные операции по нескольким ядрам CPU, поэтому он отлично подходит для крупномасштабных платформ аналитики данных, систем анализа логов с векторными компонентами или исследовательских приложений, работающих с массивными наборами данных.
Заключение
SingleStore и ClickHouse оба хорошо подходят для приложений векторного поиска. SingleStore отлично подходит как унифицированное решение для баз данных с возможностями векторного поиска, несколькими типами индексов и традиционными функциями баз данных. ClickHouse отлично подходит для параллельной обработки, массивных наборов данных и аналитических возможностей на основе SQL. Ваш выбор между ними должен определяться вашими конкретными требованиями к масштабу данных, сложности запросов и потребностям интеграции. Спросите себя, нужны ли вам операции с векторами в реальном времени с традиционными функциями баз данных (SingleStore) или высокопроизводительная аналитическая обработка крупномасштабных векторных данных (ClickHouse), чтобы сделать правильный выбор для вашего сценария использования.
Прочитайте это, чтобы получить обзор SingleStore и ClickHouse, но для их оценки нужно ориентироваться на ваш сценарий использования. Один инструмент, который может в этом помочь, — VectorDBBench, инструмент с открытым исходным кодом для бенчмаркинга и сравнения векторных баз данных. В конечном счете тщательное бенчмаркинг-тестирование на ваших собственных наборах данных и шаблонах запросов станет ключом к принятию решения между этими двумя мощными, но разными подходами к векторному поиску в распределенных системах баз данных.
Использование открытого VectorDBBench для оценки и сравнения векторных баз данных самостоятельно
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 разные системы векторных баз данных, такие как Milvus и Zilliz Cloud (управляемый Milvus), используя собственные наборы данных, и находить ту, которая соответствует их сценариям использования. С VectorDBBench пользователи могут принимать решения на основе реальной производительности векторных баз данных, а не маркетинговых заявлений или слухов.
VectorDBBench написан на Python и распространяется по открытой 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 в рейтинге VectorDBBench.
Прочитайте следующие блоги, чтобы узнать больше об оценке векторных баз данных.
Дополнительные ресурсы о VectorDB, GenAI и ML
Читать далее
Zilliz Cloud BYOC Now Available Across AWS, GCP, and Azure
Zilliz Cloud BYOC is now generally available on all three major clouds. Deploy fully managed vector search in your own AWS, GCP, or Azure account — your data never leaves your VPC.
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.
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.