ClickHouseはベクトル検索に使えますか？

ベクトル検索に ClickHouse を使おう！

はい、ClickHouse はベクトル検索に対応しています。より特化したベクトルデータベースと比べて、ベクトル検索に ClickHouse を使う主な利点は次のとおりです。

検索前に、ClickHouse のフィルタリング機能や全文検索機能でデータセットを絞り込めます。
データセットに対して分析を実行できます。
既存のデータに対して JOIN を実行できます。
新たなデータベースを別途管理して、インフラストラクチャを複雑にする必要がありません。

以下では、ベクトル検索に ClickHouse を使う方法を簡単なチュートリアルで紹介します。

埋め込みを作成する

データ (ドキュメント、イメージ、または構造化データ) は、埋め込み に変換する必要があります。埋め込みの作成には、OpenAI Embeddings API またはオープンソースの Python ライブラリ SentenceTransformers を使用することを推奨します。埋め込みは、データを表す多数の浮動小数点数の配列と考えることができます。詳しくは、埋め込みについて詳しく学べる OpenAI のガイドを参照してください。

埋め込みを保存する

埋め込みを生成したら、それらを ClickHouse に保存する必要があります。各埋め込みは個別の行に保存し、フィルタリング、集計、分析のためのメタデータを含めることができます。以下は、キャプション付きのイメージを保存できるテーブルの例です。

CREATE TABLE images
(
	`_file` LowCardinality(String),
	`caption` String,
	`image_embedding` Array(Float32)
)
ENGINE = MergeTree;

関連する埋め込みを検索する

データセット内で犬の写真を検索したいとします。cosineDistance のような距離関数を使えば、犬のイメージの埋め込みを使って、関連するイメージを検索できます。

SELECT
    _file,
	caption,
	cosineDistance(
        -- 入力した犬の写真の埋め込み
        [0.5736801028251648, 0.2516217529773712, ...,  -0.6825592517852783],
        image_embedding
    ) AS score
FROM images
ORDER BY score ASC
LIMIT 10

このクエリは、指定した犬のイメージに関連している可能性が最も高い上位 10 件のイメージについて、_file 名と caption を返します。

参考資料

ClickHouse を使用したベクトル検索の詳細なチュートリアルについては、以下を参照してください。

厳密ベクトル検索と近似ベクトル検索

最終更新日 2026年7月23日

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