Elasticsearch和向量数据库的快速入门

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在比较Elasticsearch和向量数据库之前，让我们简要解释它们是什么：

Elasticsearch是一个流行的开源搜索和分析引擎，建立在Apache Lucene之上。它专为全文搜索、分析和日志分析用例而设计。

主要特点：

• 文档导向的NoSQL数据库

• 分布式和可扩展的架构

• 实时搜索和分析

• 无需模式

Elasticsearch使用倒排索引快速定位包含搜索词的文档。它通过REST API进行访问，被eBay、NASA、Stack Overflow等公司使用。

向量数据库是一类针对向量相似性搜索优化的新型数据库。它们将数据存储为高维空间中的向量，并允许在这些向量上进行超快速相似性搜索。

主要特点：

• 针对向量数据的专门架构

• GPU加速的向量相似性搜索

• 对向量数据集的实时分析

• 通常是无服务器和自动扩展的

顶级向量数据库包括Weaviate、Pinecone、Milvus和Qdrant。它们非常适合机器学习用例，如推荐和搜索。

现在让我们探索这两种数据平台之间的基本差异：

Elasticsearch: 存储数据为可以嵌套和复杂的JSON文档。需要定义明确的模式映射。

向量数据库: 将数据存储为表示嵌入的浮点数向量。不需要手动定义模式。

Elasticsearch: 支持全文搜索查询、简单过滤器、聚合。专注于关键词搜索。

向量数据库: 允许向量相似性搜索，以找到基于向量接近度相关的对象。在语义搜索方面表现出色。

Elasticsearch: 基于Apache Lucene倒排索引。设计为分布式搜索引擎。

向量数据库: 为存储和查询大规模向量数据而专门构建。专门的架构。

Elasticsearch: 适用于文本搜索、日志分析、OLAP分析。为Wikimedia、Stack Overflow、Adobe等提供动力。

向量数据库: 针对推荐、内容发现、欺诈检测等向量相似性搜索进行了优化。被Spotify、Pinterest和Rakuten等使用。

Elasticsearch: 文本搜索性能快速。随着索引大小的增加，查询速度会降低。典型搜索的延迟为毫秒级。

向量数据库: 向量搜索速度极快，独立于数据库大小，以微秒计。利用GPU进行并行处理。

Elasticsearch: 通过在集群中的节点上分布数据来水平扩展。可以处理PB级的数据。

向量数据库: 自动扩展架构。无服务器产品消除了容量规划的需求。管理数十亿个向量。

Elasticsearch: 需要管理集群、调整搜索、容量规划。更高的管理开销。

向量数据库: 全面管理的云服务减少了操作需求。无服务器选项具有零管理开销。

根据您的用例和需求，一种解决方案可能比另一种更适合。接下来让我们看看特定示例。

让我们在四个常见场景中评估它们：

对于文档、博客、日志上的传统关键词搜索，Elasticsearch表现出色。凭借优化快速全文搜索的倒排索引，它轻松击败了主要为相似性搜索设计的向量数据库。

胜者：Elasticsearch

寻找相似的用户和项目是推荐的关键驱动力。向量数据库专为基于向量接近度的快速相似性查找而构建。它们可以在微秒内搜索数十亿个对象，以实时生成推荐。

胜者：向量数据库

识别异常如欺诈需要在大量数据集中检测异常和异常值。向量数据库可以即时根据向量差异确定异常值。它们的速度使得实时欺诈预防成为可能。

胜者：向量数据库

提供像会话搜索这样的体验需要理解用户意图并匹配上下文相关的内容。数据库的向量相似性能力使它们成为语义搜索和发现的理想选择。

胜者：向量数据库

根据您特定的需求，一种技术可能比另一种更合适。现在让我们对架构和性能因素进行更深入的比较。

在底层，Elasticsearch和向量数据库在它们的底层架构和设计原则上有显著差异：

Elasticsearch: 使用倒排索引列出包含每个词/标记的文档，以实现快速关键词搜索。

向量数据库: 使用深度学习模型生成对象的向量嵌入。原生存储向量以进行相似性操作。

Elasticsearch: 在倒排索引中查找搜索词匹配的文档。从每个索引分片组合结果。

向量数据库: 扫描所有向量以找到基于向量相似性计算（如余弦相似性）的最接近匹配。

Elasticsearch: 通过在节点间分布数据来水平扩展。通过复制和分片增加容量。

向量数据库: 自动扩展架构。无服务器选项在不需要容量规划的情况下隐式扩展。

Elasticsearch: 分片、缓存、索引调整、查询优化。

向量数据库: GPU加速、近似最近邻方法、降维。

Elasticsearch: 部署在配置好的虚拟机或容器上。有状态的。需要维护。

向量数据库: 作为全面管理的云服务提供。无服务器选项是无状态的，没有操作需求。

因此，虽然它们都是分布式数据库，但它们的底层架构、可扩展性模型和性能技术根据它们各自优化的用例有显著差异。

性能基准显示了Elasticsearch和向量数据库之间的巨大速度差异：

向量数据库利用GPU处理、近似搜索技术和专为大规模向量相似性工作负载优化的架构，显著优于Elasticsearch。

对于文本语料库的文本搜索，Elasticsearch提供了更多相关性和功能。但向量数据库针对使用嵌入的相似性搜索进行了优化。

以下是评估Elasticsearch与向量数据库时的一些关键考虑因素：

• 数据类型: 文本数据与向量数据

• 查询类型: 关键词全文与相似性搜索

• 规模需求: 所需的数据量和吞吐量

• 延迟需求: 毫秒级与微秒级

• 操作需求: 基础设施与全面管理

• 用例: 文本搜索、推荐、欺诈检测等

选择正确的解决方案取决于您对用例、规模、性能、操作开销和能力的特定需求的评估。

让我们回顾一下主要差异：

• 数据模型: 文档与向量

• 架构: 倒排索引与专为向量设计的

• 性能: 更快的文本搜索与更快的相似性

• 用例: 关键词搜索、分析与推荐、发现

• 操作: 自我管理与全面管理服务

Elasticsearch利用Lucene倒排索引提供强大的文本搜索和分析。向量数据库针对实时向量相似性使用专门构建的架构进行了优化。

您的特定用例应该驱动哪种解决方案最适合您的需求。对于文本搜索和分析，Elasticsearch很难被击败。如果您需要大规模实时向量相似性，向量数据库提供了显著的优势。

通过了解每种技术的优缺点，您可以做出明智的决定，选择最适合支持您应用程序的数据管理平台。这篇详尽的指南应该为您提供了选择与您的业务目标和技术需求一致的解决方案的清晰度：

Elasticsearch针对利用倒排索引的文本搜索和分析进行了优化，而向量数据库旨在使用专门构建的架构实现超快速向量相似性搜索。

主要差异：

• 数据模型 - Elasticsearch存储JSON文档，向量数据库存储向量嵌入

• 查询类型 - Elasticsearch支持全文搜索，向量数据库允许语义相似性查询

• 性能 - Elasticsearch提供快速关键词搜索，向量数据库在闪电般的相似性方面表现出色

• 架构 - Elasticsearch使用倒排索引，向量数据库使用专有设计存储/搜索向量

• 用例 - Elasticsearch非常适合搜索和分析，向量数据库适合推荐和发现

当以下情况时，Elasticsearch是更好的选择：

• 用例涉及大量的文本搜索和关键词查询

• 需要高级文本分析和聚合

• 文本搜索结果的相关性至关重要

• 数据量较小（小于1TB）

• 可以接受毫秒级的查询延迟

Elasticsearch是经过验证的技术，针对大规模文本搜索进行了优化。对于以文本为中心的用例，它的表现将优于向量数据库。

 



3.什么时候向量数据库比Elasticsearch更好？



当以下情况时，向量数据库表现出色：

• 需要在大型向量数据集上进行超快速相似性搜索

• 需要亚毫秒级的延迟

• 数据量巨大（数十亿个向量）

• 用例涉及推荐、个性化、欺诈检测等

• 需要基于含义而非关键词的语义搜索

如果您的用例依赖于在巨大向量数据上进行快速相似性查找，向量数据库将是更优的选择。




 



4. Elasticsearch的扩展限制是什么？



Elasticsearch通过跨分片分布数据来水平扩展。但随着规模的增长，由于倒排索引的大小增加，查询性能会显著下降。调整的复杂性也随之增加。

分片有助于处理更大的数据量，但会导致更大的操作复杂性。应对流量的可变性也变得具有挑战性。

向量数据库通过自动扩展和针对大规模向量相似性搜索优化的架构更好地处理规模。




 



5. 向量数据库的优点和缺点是什么？



优点：

• 极快的相似性搜索性能

• 简单的自动扩展架构

• 管理服务减少了操作开销

• 非常适合机器学习用例

缺点：

• 在相似性搜索之外的功能有限

• 需要专业知识来调整向量搜索

• 专有技术存在供应商锁定的风险

• 通常比Elasticsearch更昂贵

因此，虽然向量数据库在向量搜索方面表现出色，但与Elasticsearch相比，在其他功能方面有所限制。




 



6. 为什么向量数据库在相似性搜索方面更快？



向量数据库从一开始就专为快速向量搜索而设计，采用以下方法：

• 使用HNSW图等专门数据结构进行高效索引

• 利用GPU优化来并行化向量计算

• 使用近似最近邻等较低精度的近似方法来提高速度

• 在节点间自动平衡查询负载

• 使用无服务器部署，可以即时自动扩展

这些架构优化使得向量查询的速度极快，与数据量无关。




 



7. 部署Elasticsearch以实现成本效益的最佳实践是什么？



部署Elasticsearch以实现成本效益的提示：

• 从较小的集群开始，逐步扩展

• 监控工作负载，正确调整实例大小，以平衡成本和性能

• 使用现货实例来降低EC2成本

• 启用慢日志并优化昂贵的查询

• 尽可能压缩存储字段

• 避免过度复制分片

• 自动化索引生命周期管理

调整和优化Elasticsearch集群对于最小化基础设施成本至关重要。




 



8. 向量数据库操作的最佳实践是什么？



向量数据库操作的最佳实践包括：

• 利用管理服务来减少管理开销

• 监控服务指标（错误、延迟、容量）

• 通过修改向量搜索参数来调整相关性

• 定期刷新向量索引以提高准确性

• 应用降维来平衡准确性和性能

• 使用近似搜索选项来提高速度

• 使用无服务器产品按需即时扩展

选择无服务器管理服务简化了操作。




 



9. 在开源Elasticsearch和专有向量数据库之间如何选择？



需要权衡的因素包括：

• 开源的灵活性与减少操作开销的管理服务

• 高级文本分析的重要性与向量相似性性能

• Elasticsearch的功能成熟度与较新的向量数据库的快速创新

• 商业支持需求与社区支持的充足性

• 业务对开源采用的需求与供应商专有限制的补偿

在决定使用开源还是专有解决方案之前，要全面评估这些方面。




 



10. 什么时候使用Elasticsearch和向量数据库两者都合适？



同时使用Elasticsearch和向量数据库在以下情况下有意义：

• 互补功能 - Elasticsearch用于文档搜索，向量用于推荐

• 不同的工作负载需求 - Elasticsearch用于OLTP，向量用于OLAP

• 成本优化 - 向量用于实时查询，Elasticsearch用于更便宜的归档

• 从Elasticsearch向向量数据库的逐步迁移

• 混合云部署，Elasticsearch在本地部署，向量数据库在云端部署

分析您的功能和工作负载需求，以决定混合部署策略是否合适。