使用 ClickHouse 构建高性能向量数据库

最新推荐文章于 2025-06-30 17:05:11 发布

eahba

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文章标签： clickhouse 数据库 python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/eahba/article/details/145720930

随着AI和机器学习技术的兴起，如何高效地存储和搜索向量数据成为一个重要课题。ClickHouse作为一款开源的高性能数据库，不仅提供了丰富的SQL支持，还具备处理向量数据的能力。本文将介绍如何利用ClickHouse构建一个高性能的向量数据库，以支持实时应用和分析。

技术背景介绍

ClickHouse是一款列式数据库，以其快速的查询速度和资源高效利用而著称。其设计初衷是处理OLAP（在线分析处理）查询任务，并提供了一系列的优化功能，使得复杂查询得以在大数据量下快速执行。

近年来，随着向量检索技术的需求增长，ClickHouse也实现了支持向量数据的相关功能，包括L2距离、近似最近邻搜索等，使其可以作为一个向量数据库使用。

核心原理解析

ClickHouse能够通过其独特的数据结构和算法实现快速的向量搜索。主要原理包括：

空间分割：利用树形结构或哈希分区加速向量数据的检索。
距离计算：如L2距离，可以有效地测量向量间的相似性。
索引优化：通过Support Vector Machine (SVM) 或 ANN (Approximate Nearest Neighbor) 实现对大量向量的快速搜索。

代码实现演示

下面的代码示例演示如何使用clickhouse-connect来连接和操作ClickHouse数据库。

安装ClickHouse连接器

首先，你需要安装ClickHouse的Python连接器包：

pip install clickhouse-connect

使用ClickHouse进行向量存储

以下代码展示了如何连接到ClickHouse数据库，并执行向量插入与检索操作。

from clickhouse_connect import Client

# 连接到ClickHouse服务
client = Client(
    host='localhost',  # 请根据实际情况配置
    port=9000,
    user='default',
    password='',
    database='default'
)

# 创建一个表以存储向量数据
client.command('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS vectors (
    id UInt32,
    vec Array(Float32)
) ENGINE = MergeTree ORDER BY id
''')

# 插入向量数据到表中
client.command('''
INSERT INTO vectors (id, vec) VALUES
    (1, [0.1, 0.2, 0.3]),
    (2, [0.4, 0.5, 0.6]),
    (3, [0.7, 0.8, 0.9])
''')

# 检索向量数据
results = client.query('SELECT * FROM vectors WHERE id=1')
print(results)