Yes, ClickHouse supports vector search. It includes a vectorized execution engine that utilizes SIMD (Single Instruction Multiple Data) instructions, which can enhance query performance by 100-1000 times compared to traditional methods. This capability is integral to its high-performance analytics features.
直到目前为止,ClickHouse 并未原生支持专门为高维向量数据设计的索引结构和检索算法,如余弦相似度、欧几里得距离等用于直接处理高维数据点的查询。在 ClickHouse 中执行类似的“向量检索”通常是通过将向量数据存储为数组类型,并使用 SQL 函数进行手动计算向量之间的相似度或距离。
尽管 ClickHouse 提供了一些向量和数组操作的函数,如 arraySort、arrayJoin,以及基本的数学函数,但这些并不等同于专用的向量检索数据库所提供的优化和功能,例如 Milvus、Faiss 或者 Elasticsearch 中的向量搜索功能。
如果您需要在 ClickHouse 中执行向量搜索操作,您可能需要自己实现基于SQL的向量相似度查询逻辑。如果要处理的是高维向量检索,且需要高效的查询性能,可能需要考虑使用专门的向量数据库或服务。
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