Vespa vs ClickHouse: выбор правильной векторной базы данных для ваших AI-приложений
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнивать Vespa 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 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 генерации с дополненным извлечением (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 надстройками для векторного поиска, способные выполнять векторный поиск в небольшом масштабе.
Vespa — это специализированная векторная база данных. ClickHouse — это колоночная база данных с открытым исходным кодом с возможностями векторного поиска в виде надстройки. В этой публикации сравниваются их возможности векторного поиска.
Vespa: обзор и базовая технология
Vespa — это мощная поисковая система и векторная база данных, способная одновременно обрабатывать несколько типов поиска. Она отлично справляется с векторным поиском, текстовым поиском и поиском по структурированным данным. Это означает, что вы можете использовать ее для поиска похожих объектов (например, изображений или товаров), поиска определенных слов в тексте и фильтрации результатов на основе таких вещей, как даты или числа, — и все это за один раз. Vespa гибка и может работать с разными типами данных, от простых чисел до сложных структур.
Одна из выдающихся возможностей Vespa — ее способность выполнять векторный поиск. Вы можете добавить любое количество векторных полей в свои документы, и Vespa быстро выполнит поиск по ним. Она даже может обрабатывать специальные типы векторов, называемые тензорами, которые полезны для представления таких вещей, как многокомпонентные эмбеддинги документов. Vespa разумно подходит к хранению и поиску этих векторов, поэтому может обрабатывать действительно большие объемы данных без замедления.
Vespa создана, чтобы быть сверхбыстрой и эффективной. Она использует собственный специальный движок, написанный на C++, для управления памятью и выполнения поиска, что помогает ей хорошо работать даже при обработке сложных запросов и больших объемов данных. Она спроектирована так, чтобы продолжать работать плавно, даже когда вы добавляете новые данные или одновременно обрабатываете множество поисковых запросов. Это делает ее отличным выбором для крупных реальных приложений, которым нужно обрабатывать большой объем трафика и данных.
Ещё одна замечательная особенность Vespa заключается в том, что она может автоматически масштабироваться для обработки большего объёма данных или трафика. Вы можете добавить больше компьютеров в свою установку Vespa, и она автоматически распределит работу между ними. Это означает, что ваша поисковая система может расти по мере роста ваших потребностей, без необходимости выполнять множество сложных настроек. Vespa может даже автоматически подстраиваться под изменения объёма данных или трафика, что помогает экономить на расходах. Это делает её отличным выбором для компаний, которым нужна поисковая система, способная расти вместе с ними со временем.
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. Она имеет высокий уровень сжатия (настраиваемый с помощью кодеков), поэтому может хранить и запрашивать большие наборы данных. Одно из её главных преимуществ — способность обрабатывать наборы данных объёмом в несколько ТБ без зависимости от ограничений памяти, поэтому это отличный инструмент для пользователей с большими векторными данными. Также поддерживает фильтрацию и агрегацию по метаданным, поэтому вы можете запрашивать векторы и их метаданные.
ClickHouse предоставляет функциональность векторного поиска через SQL, где операции векторного расстояния работают так же, как 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. А также 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 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 вам время и ресурсы. Быстрое распараллеленное точное сопоставление и работа с большими наборами данных — это сильные стороны ClickHouse, поэтому он подходит для продвинутых пользователей поиска.
ClickHouse — это платформа общего назначения для векторного поиска, особенно для больших наборов данных, которым требуется параллельная обработка, и когда вы сочетаете векторный поиск с фильтрацией и агрегацией на основе SQL. Она не так хороша, как специализированные векторные базы данных, для небольших наборов данных, помещающихся в память, 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
Выбор правильного решения для векторного поиска имеет большое значение. Это сравнение Vespa и ClickHouse поможет вам понять различия, чтобы принять решение для вашего сценария использования.
Основные возможности
Vespa — это поисковая система, которая объединяет векторный поиск, текстовый поиск и поиск по структурированным данным на одной платформе. Она может обрабатывать несколько векторных полей на документ и тензорные операции, поэтому подходит для сложных сценариев поиска.
ClickHouse использует другой подход как OLAP-база данных со встроенными в слой SQL возможностями векторного поиска. Она отлично подходит для аналитических запросов и может обрабатывать большие векторные наборы данных через параллельный конвейер выполнения запросов.
Методология поиска
Поисковый движок Vespa изначально создан для быстрого поиска в реальном времени. Ядро движка на C++ эффективно управляет памятью, поэтому может одновременно обрабатывать сложные запросы к разным типам данных. Платформа поддерживает как приблизительные, так и точные методы поиска ближайших соседей.
ClickHouse реализует векторный поиск с помощью SQL-функций, рассматривая векторные операции как стандартные SQL-операции. Он предлагает точное сопоставление через параллельные линейные сканирования и экспериментальные индексы Approximate Nearest Neighbor (ANN). Интеграция с SQL означает, что вы можете бесшовно сочетать векторный поиск с обычными операциями базы данных.
Данные
Vespa отлично подходит для обновлений в реальном времени и поиска по нескольким типам данных. Платформа может обрабатывать несколько векторных полей на документ и сложные тензорные операции. Она может обрабатывать структурированные и неструктурированные данные, сохраняя производительность во время обновлений в реальном времени.
ClickHouse впечатляет при работе с большими наборами данных благодаря высоким коэффициентам сжатия и пользовательским кодекам. Он может обрабатывать многотерабайтные наборы данных без ограничений по памяти и обеспечивает полную поддержку SQL для сложных операций с данными. Он отлично работает со структурированными данными и метаданными, поэтому идеально подходит для аналитических нагрузок.
Масштабируемость и производительность
Vespa обеспечивает автоматическое масштабирование благодаря своей распределенной архитектуре. Когда вы добавляете узлы в кластер, Vespa автоматически распределяет данные и обработку. Система будет сохранять стабильную производительность во время обновлений данных или высокой параллельной поисковой нагрузки, поэтому она идеально подходит для производственных сред с меняющимися нагрузками.
ClickHouse масштабируется за счет параллельной обработки. Система может распределять запросы по нескольким ядрам CPU и узлам. Он отлично подходит для крупномасштабной пакетной обработки и аналитических нагрузок. Такая архитектура позволяет выполнять сложные запросы по большим наборам данных.
Гибкость и интеграция
Vespa обеспечивает гибкость благодаря пользовательским моделям ранжирования и обслуживанию моделей в реальном времени. Система имеет API для нескольких языков программирования и гибкую схему документов, поэтому вы можете адаптировать систему под свой сценарий использования.
ClickHouse обеспечивает гибкость благодаря полной поддержке SQL и интеграции с существующими инструментами на основе SQL. Он имеет пользовательские функции и агрегации и изначально поддерживает несколько форматов данных. Такой SQL-центричный подход идеально подходит для команд с экспертизой в базах данных.
Простота использования
У Vespa более крутая кривая обучения из-за ее уникальной архитектуры и системы конфигурации. Но у нее есть подробная документация и примеры для нескольких сценариев использования, поэтому вы можете эффективно внедрять сложные поисковые решения.
ClickHouse более доступен для команд, уже знакомых с SQL, поскольку он расширяет стандартный синтаксис SQL для векторных операций. Язык запросов хорошо документирован и следует стандартным шаблонам баз данных, поэтому начальная кривая обучения ниже для команд с опытом работы с SQL.
Стоимость
Оба решения имеют открытый исходный код, но операционные затраты различаются в зависимости от требований к ресурсам. Vespa требует больше памяти на узел, выделенную поисковую инфраструктуру и ресурсы для обработки в реальном времени. ClickHouse требует больше дискового пространства и CPU-ресурсов для параллельной обработки, но в целом меньше памяти, чем чисто in-memory решения. Итоговая стоимость будет зависеть от вашего сценария использования, объема данных и шаблонов запросов.
Безопасность
Оба решения имеют функции безопасности. Vespa предлагает безопасность на уровне приложения с пользовательскими правилами и фильтрами, ClickHouse имеет контроль доступа на основе SQL и поддерживает несколько методов аутентификации. Оба можно настроить в соответствии с корпоративными требованиями безопасности.
Когда выбирать Vespa
Vespa — лучший выбор, когда вам нужен поиск в реальном времени по нескольким типам данных, особенно когда нужно сочетать векторный поиск с текстовым поиском и запросами к структурированным данным. Ее архитектура разработана для сценариев, требующих немедленных обновлений, сложных моделей ранжирования и автоматического масштабирования, поэтому она идеально подходит для производственных сред, где важны качество поиска и время отклика, например для рекомендательных систем, персональных поисковых систем или платформ обнаружения контента.
Когда выбирать ClickHouse
ClickHouse хорошо подходит для аналитических сценариев, где нужно сочетать векторный поиск со сложными SQL-запросами и анализом данных. Он идеально подходит для приложений с многотерабайтными векторными наборами данных, которым требуется параллельная обработка, особенно если ваша команда уже знакома с SQL и хочет интегрировать векторный поиск в существующие аналитические рабочие процессы. Выбирайте ClickHouse, когда вам нужно выполнять поиск по векторному сходству вместе со сложными агрегациями и преобразованиями данных, например в платформах анализа данных, крупномасштабных аналитических системах или приложениях бизнес-аналитики.
Заключение
Выбор между Vespa и ClickHouse прост: всё зависит от вашего сценария использования и операционных требований. Vespa хороша для поиска в реальном времени по нескольким типам данных, автоматического масштабирования и сложного ранжирования. ClickHouse хорош для векторных операций на основе SQL, параллельной обработки и работы с большими данными. Ваше решение должно основываться на объёме данных, частоте обновлений, шаблонах запросов, опыте команды и на том, является ли для вас приоритетом производительность поиска в реальном времени или аналитические возможности с векторным поиском.
Прочитайте это, чтобы получить обзор Vespa и ClickHouse, но для их оценки вам нужно проводить оценку на основе вашего сценария использования. Один из инструментов, который может помочь в этом, — VectorDBBench, инструмент с открытым исходным кодом для бенчмаркинга и сравнения векторных баз данных. В конечном счёте тщательное бенчмаркирование на ваших собственных наборах данных и шаблонах запросов будет ключом к принятию решения между этими двумя мощными, но разными подходами к векторному поиску в распределённых 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 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 фактической производительности векторных баз данных, а не маркетинговых заявлений или слухов.
VectorDBBench написан на Python и лицензирован 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 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
DeepSeek-OCR Explained: Optical Compression for Scalable Long-Context and RAG Systems
Discover how DeepSeek-OCR uses visual tokens and Contexts Optical Compression to boost long-context LLM efficiency and reshape RAG performance.
Milvus/Zilliz + Surveillance: How Vector Databases Transform Multi-Camera Tracking
See how Milvus vector database enhances multi-camera tracking with similarity-based matching for better surveillance in retail, warehouses and transport hubs.
Introducing DeepSearcher: A Local Open Source Deep Research
In contrast to OpenAI’s Deep Research, this example ran locally, using only open-source models and tools like Milvus and LangChain.
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.