Zilliz Cloud против ClickHouse: выбор правильной векторной базы данных для ваших AI-приложений
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнивать Zilliz Cloud 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 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 надстройками для векторного поиска, способные выполнять векторный поиск в небольшом масштабе.
Zilliz Cloud — это специализированная векторная база данных. ClickHouse — это колоночная база данных с открытым исходным кодом с возможностями векторного поиска в виде надстройки. В этой статье сравниваются их возможности векторного поиска.
Zilliz Cloud: обзор и базовая технология
Zilliz Cloud — это полностью управляемый сервис векторной базы данных, построенный на основе движка Milvus с открытым исходным кодом. Он помогает разработчикам и организациям обрабатывать крупномасштабные AI-приложения, эффективно храня, управляя и выполняя поиск по векторным эмбеддингам. Он берет на себя инфраструктуру за вас, чтобы вы могли сосредоточиться на создании AI-функций, а не на управлении базами данных.
Одним из ключевых преимуществ Zilliz Cloud является автоматическая оптимизация производительности. В системе есть технология AutoIndex, которая выбирает лучший метод индексирования для ваших данных и сценария использования. Поэтому вам не нужно тратить время на настройку параметров или сравнение различных типов индексов. Платформа также использует IVF (Inverted File) и методы на основе графов для ускорения поиска по сходству в больших наборах данных.
Платформа обладает корпоративными функциями. Вы можете развертывать свои векторные базы данных в AWS, Azure или Google Cloud, с возможностью использовать полностью управляемый сервис Zilliz или собственную учетную запись в облаке (BYOC). Для организаций, работающих с конфиденциальными данными, Zilliz Cloud предлагает средства безопасности, такие как шифрование, управление доступом и инструменты соответствия требованиям. Система также поддерживает различные уровни согласованности, чтобы вы могли выбирать баланс между быстрыми обновлениями и строгой согласованностью данных в зависимости от ваших потребностей.
Управление затратами — еще один важный аспект Zilliz Cloud. Платформа использует многоуровневое хранение, чтобы автоматически перемещать реже используемые данные в более дешевые варианты хранения, поэтому вы можете снизить затраты без ущерба для производительности. Вы также можете выбирать вычислительные ресурсы, соответствующие вашей рабочей нагрузке, — например, использовать более мощные инстансы для тяжелых задач обработки и более легкие для простых запросов. Эта гибкость помогает оптимизировать расходы, сохраняя хорошую производительность.
Для AI-приложений, которым нужно выполнять поиск по разным типам данных одновременно, Zilliz Cloud поддерживает гибридный поиск. Вы можете выполнять поиск по текстовым эмбеддингам, векторам изображений и другим типам данных в одном запросе. Платформа также поддерживает различные метрики сходства, такие как Cosine, Euclidean и Inner Product, поэтому она подходит для разных моделей машинного обучения и сценариев использования. По мере роста ваших данных система может масштабироваться горизонтально, автоматически добавляя больше ресурсов, чтобы вы могли поддерживать хорошую производительность даже при высокой рабочей нагрузке.
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 обеспечивает высокое сжатие (настраиваемое с помощью кодеков), поэтому может хранить и запрашивать большие наборы данных. Одно из ее главных преимуществ — способность работать с многотерабайтными наборами данных, не будучи ограниченной памятью, 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 имеет функциональность векторного поиска через SQL, где операции вычисления расстояния между векторами 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 приблизительного) сопоставления. А точное сопоставление выполняется 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 наборов векторных данных, которые необходимо обрабатывать параллельно на нескольких ядрах CPU. ClickHouse также хорош, когда вам нужна поддержка SQL и ваш набор векторных данных слишком велик, чтобы поместиться в индексах, полностью размещенных 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 требуется параллельная обработка, 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, которые знают SQL и нуждаются в быстром векторном поиске.
Ключевые различия
При выборе решения для векторного поиска знание сильных сторон каждого варианта помогает принять более правильное решение. Давайте сравним Zilliz Cloud и ClickHouse по ключевым аспектам, важным для векторного поиска.
Методология поиска и производительность
Zilliz Cloud использует IVF и алгоритмы на основе графов для поиска, а AutoIndex автоматически выбирает лучший метод индексирования. Ручная настройка параметров не требуется.
ClickHouse делает это иначе — через векторный поиск с помощью SQL-функций. Он обеспечивает точное сопоставление через параллельные линейные сканирования и экспериментальные индексы Approximate Nearest Neighbor (ANN). Он отлично справляется с параллельной обработкой на ядрах CPU, поэтому хорошо подходит для точного сопоставления.
Управление данными и обработка
Zilliz Cloud создан для векторных эмбеддингов и поддерживает гибридный поиск по разным типам данных, текстовым эмбеддингам и векторам изображений. Несколько метрик схожести (Cosine, Euclidean, Inner Product) для разных моделей машинного обучения.
ClickHouse отлично подходит для объединения векторного поиска с традиционным SQL. Он обрабатывает векторные данные вместе с метаданными, поэтому вы можете запрашивать векторную схожесть со стандартной фильтрацией и агрегацией SQL. Хорошо подходит, когда вам нужно работать как с векторными, так и с невекторными данными в одном запросе.
Стратегии масштабируемости
Zilliz Cloud автоматически масштабируется горизонтально, добавляет ресурсы по мере необходимости для поддержания производительности при высоких нагрузках. Многоуровневое хранение автоматически переносит менее часто используемые данные в более дешевое хранилище.
ClickHouse разработан для обработки наборов данных объемом в несколько ТБ с помощью параллельной обработки. Он не ограничен памятью, поэтому хорошо подходит для больших наборов векторных данных, превышающих доступную RAM. Он использует высокое сжатие (с пользовательскими кодеками) для управления большими наборами данных.
Простота использования и управления
Zilliz Cloud — это полностью управляемый сервис у основных облачных провайдеров (AWS, Azure, Google Cloud). Он берет на себя инфраструктуру за вас, чтобы вы могли сосредоточиться на создании AI-функций, а не на администрировании базы данных.
ClickHouse более привычен для команд с опытом работы с SQL, поскольку использует стандартный синтаксис SQL для векторных операций. Но требует больше ручного управления по сравнению с управляемым сервисом Zilliz Cloud.
Стоимость и оптимизация ресурсов
Zilliz Cloud позволяет выделять ресурсы по мере необходимости, сопоставлять вычислительные мощности с рабочей нагрузкой. Автоматизированное многоуровневое хранение помогает оптимизировать стоимость для менее часто используемых данных.
Преимущества ClickHouse в стоимости обусловлены его сжатием и способностью обрабатывать большие наборы данных без хранения всех данных в памяти. Но вам придется самостоятельно управлять инфраструктурой и оптимизацией.
Когда использовать Zilliz Cloud
Используйте Zilliz Cloud, когда вам нужна специализированная векторная база данных с автоматическим управлением и автоматической оптимизацией. Он лучше всего подходит для сценариев, где нужен чистый поиск векторной схожести по большим наборам данных, особенно для AI- и ML-приложений, работающих с эмбеддингами. Автомасштабирование, гибридный поиск и модели управляемого сервиса делают его идеальным для команд, которые хотят сосредоточиться на создании AI-функций без управления инфраструктурой. Он отлично подходит для организаций, которым нужны корпоративные функции, такие как развертывание в нескольких облаках, строгие средства безопасности и автоматическая оптимизация производительности.
Когда использовать ClickHouse
Используйте ClickHouse, когда вам нужно объединять векторный поиск со сложными SQL-операциями и анализом метаданных. Он лучше подходит для организаций, которые уже активно используют SQL и которым нужно интегрировать векторный поиск в существующие аналитические рабочие процессы. Сильные стороны платформы в параллельной обработке и способность обрабатывать наборы данных объемом в несколько ТБ без ограничений памяти делают ее идеальной для крупномасштабных аналитических запросов, которые объединяют векторную схожесть с традиционной фильтрацией и агрегацией данных. Он отлично подходит, когда вам нужно выполнять векторный поиск как часть более широкого анализа данных или когда ваши векторные данные слишком велики для индексов, размещаемых только в памяти.
Заключение
Выбор между Zilliz Cloud и ClickHouse зависит от ваших технических требований и возможностей организации. Zilliz Cloud — это специализированный управляемый сервис векторной базы данных с автоматической оптимизацией и корпоративными функциями, идеально подходящий для приложений чистого векторного поиска. ClickHouse — это аналитическая база данных общего назначения с векторным поиском, которая отлично подходит для сценариев, где вы объединяете векторные операции с анализом на основе SQL. Учитывайте опыт вашей команды, существующую инфраструктуру, объем данных, шаблоны запросов и предпочтения в управлении при принятии решения, поскольку оба решения имеют сильные, но разные подходы к векторному поиску.
Прочитайте это, чтобы получить общее представление о Zilliz Cloud и ClickHouse, но для их оценки вам нужно исходить из вашего конкретного сценария использования. Один инструмент, который может в этом помочь, — VectorDBBench, open-source инструмент для бенчмаркинга и сравнения векторных баз данных. В конечном итоге тщательный бенчмаркинг на ваших собственных наборах данных и паттернах 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 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 подходит для их сценариев 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 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 бенчмарков или получить результаты производительности на ваших собственных наборах данных.
Быстро ознакомьтесь с производительностью популярных векторных баз данных в VectorDBBench Leaderboard.
Прочитайте следующие блоги, чтобы узнать больше об оценке векторных баз данных.
Дополнительные ресурсы о VectorDB, GenAI и ML
Читать далее
Build Multimodal Search for 3D Assets with Tripo and Zilliz Cloud
Generate 3D assets with Tripo, then search them by text, image, and metadata with multimodal embeddings and Zilliz Cloud.
My Wife Wanted Dior. I Spent $600 on Claude Code to Vibe-Code a 2M-Line Database Instead.
Write tests, not code reviews. How a test-first workflow with 6 parallel Claude Code sessions turns a 2M-line C++ codebase into a daily shipping pipeline.
Creating Collections in Zilliz Cloud Just Got Way Easier
We've enhanced the entire collection creation experience to bring advanced capabilities directly into the interface, making it faster and easier to build production-ready schemas without switching tools.
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.