Apache Cassandra vs. Aerospike: Die richtige Vektordatenbank für Ihre KI-Anwendungen auswählen
Da KI-gesteuerte Anwendungen immer weiter verbreitet sind, stehen Entwickler und Ingenieure vor der Herausforderung, die richtige Datenbank auszuwählen, um Vektordaten effizient zu verarbeiten. Zwei beliebte Optionen in diesem Bereich sind Apache Cassandra und Aerospike. Dieser Artikel vergleicht diese Technologien, um Ihnen bei der Entscheidung über Ihre Anforderungen an eine Vektordatenbank zu helfen.
Was ist eine Vektordatenbank?
Bevor wir Apache Cassandra und Aerospike vergleichen, betrachten wir zunächst das Konzept von Vektordatenbanken.
Eine Vektordatenbank ist speziell dafür ausgelegt, hochdimensionale Vektor-Einbettungen zu speichern und abzufragen, die numerische Darstellungen von unstrukturierten Daten sind. Diese Vektoren kodieren komplexe Informationen, wie die semantische Bedeutung von Texten, visuelle Merkmale von Bildern oder Produktattribute. Durch die Ermöglichung effizienter Ähnlichkeitssuchen spielen Vektordatenbanken eine zentrale Rolle in KI-Anwendungen und ermöglichen fortschrittlichere Datenanalysen und -abfragen.
Vektordatenbanken werden in vielen Anwendungsfällen eingesetzt, darunter Produktempfehlungen im E-Commerce, Plattformen zur Inhaltsentdeckung, Anomalieerkennung in der Cybersicherheit, medizinische Bildanalyse und Aufgaben der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Sie spielen auch eine entscheidende Rolle bei Retrieval Augmented Generation (RAG), einer Technik, die die Leistung von großen Sprachmodellen (LLMs) verbessert, indem externes Wissen bereitgestellt wird, um Probleme wie KI-Halluzinationen zu reduzieren.
Auf dem Markt sind viele Arten von Vektordatenbanken verfügbar, darunter:
- Speziell entwickelte Vektordatenbanken wie Milvus, Zilliz Cloud (vollständig verwaltetes Milvus)
- Vektorsuchbibliotheken wie Faiss und Annoy.
- Leichtgewichtige Vektordatenbanken wie Chroma und Milvus Lite.
- Traditionelle Datenbanken mit Vektorsuch-Erweiterungen, die in der Lage sind, Vektorsuchen in kleinem Maßstab durchzuführen.
Apache Cassandra ist eine traditionelle NoSQL-Datenbank, die sich weiterentwickelt hat, um Vektorsuchfunktionen als Erweiterung einzuschließen. Aerospike ist eine verteilte NoSQL-Datenbank, die sich ebenfalls weiterentwickelt hat, um Vektorsuchfunktionen einzuschließen.
Apache Cassandra: Überblick und Kerntechnologie
Apache Cassandra ist eine verteilte Open-Source-NoSQL-Datenbank, die für ihre Skalierbarkeit und Verfügbarkeit bekannt ist. Zu den Funktionen von Cassandra gehören eine masterlose Architektur für Verfügbarkeit, Skalierbarkeit, abstimmbare Konsistenz und ein flexibles Datenmodell. Mit der Veröffentlichung von Cassandra 5.0 unterstützt sie nun Vektoreinbettungen und Vektorähnlichkeitssuche durch ihre Storage-Attached Indexes (SAI)-Funktion. Während diese Integration Cassandra ermöglicht, Vektordaten zu verarbeiten, ist es wichtig zu beachten, dass die Vektorsuche als Erweiterung der bestehenden Architektur von Cassandra implementiert ist und nicht als native Funktion.
Die Vektorsuchfunktionalität von Cassandra basiert auf ihrer bestehenden Architektur. Sie ermöglicht es Benutzern, Vektoreinbettungen zusammen mit anderen Daten zu speichern und Ähnlichkeitssuchen durchzuführen. Diese Integration ermöglicht Cassandra die Unterstützung KI-gesteuerter Anwendungen, während ihre Stärken bei der Verarbeitung großer, verteilter Daten erhalten bleiben.
Eine Schlüsselkomponente von Cassandras Vektorsuche sind Storage-Attached Indexes (SAI). SAI ist ein hochskalierbarer und global verteilter Index, der Spaltenindizes zu jeder Vektordatentypspalte hinzufügt. Er bietet hohen I/O-Durchsatz für Vector Search-Datenbanken und andere Suchindizierung. SAI bietet umfangreiche Indizierungsfunktionalität und ist in der Lage, Abfragen und Inhalte (einschließlich großer Eingaben wie Dokumente, Wörter und Bilder) zu indizieren, um Semantik zu erfassen.
Vector Search ist die erste Instanz zur Validierung der Erweiterbarkeit von SAI und nutzt dessen neue Modularität. Diese Kombination aus Vector Search und SAI erweitert Cassandras Fähigkeiten bei der Verarbeitung von KI- und Machine-Learning-Workloads und macht es zu einem starken Anwärter im Bereich der Vektordatenbanken.
Aerospike: Überblick und Kerntechnologie
Aerospike ist eine verteilte NoSQL-Datenbank, die für leistungsstarke Echtzeitanwendungen entwickelt wurde. Sie hat sich weiterentwickelt und unterstützt nun Vektorindizierung und -suche, wodurch sie sich für Anwendungsfälle von Vektordatenbanken eignet. Diese Vektorfähigkeit, Aerospike Vector Search (AVS) genannt, befindet sich in der Preview, und Benutzer können bei Aerospike frühzeitigen Zugriff anfordern.
AVS unterstützt nur Hierarchical Navigable Small World (HNSW)-Indizes für seine Vektorsuchfunktionen. Wenn in AVS Aktualisierungen oder Einfügungen vorgenommen werden, werden Datensatzdaten, einschließlich des Vektors, zunächst in die Aerospike Database (ASDB) geschrieben und sind sofort sichtbar. Für die Indizierung muss jeder Datensatz mindestens einen Vektor im angegebenen Vektorfeld eines Index enthalten. Mehrere Vektoren und Indizes können für einen einzelnen Datensatz angegeben werden, wodurch verschiedene Suchansätze auf denselben Daten ermöglicht werden. Aerospike empfiehlt, per Upsert eingefügte oder aktualisierte Datensätze einem bestimmten Set zuzuweisen, um Überwachung und Betrieb zu erleichtern.
AVS hat einen einzigartigen Ansatz für die Indexerstellung und verwaltet sie gleichzeitig über alle AVS-Knoten hinweg. Während Aktualisierungen von Vektordatensätzen direkt in ASDB festgeschrieben werden, werden Indexdatensätze asynchron aus einer Indizierungswarteschlange verarbeitet. Diese Verarbeitung erfolgt in Batches und wird über alle AVS-Knoten verteilt, wodurch die Nutzung der CPU-Kerne im AVS-Cluster maximiert und skalierbare Aufnahme ermöglicht wird. Die Aufnahmeleistung hängt stark vom Hostspeicher und der Konfiguration der Speicherschicht ab.
Für jedes Element in der Indizierungswarteschlange verarbeitet AVS den Vektor für die Indizierung, stellt die Cluster für jeden Vektor zusammen und schreibt diese in ASDB fest. Ein Indexdatensatz enthält eine Kopie des Vektors selbst und die zugehörigen Cluster für diesen Vektor auf einer bestimmten Ebene des HNSW-Graphen. Die Indexerstellung nutzt Vektorerweiterungen (AVX) für Single-Instruction- und Multiple-Data-Parallelverarbeitung, wodurch die Effizienz gesteigert wird.
Aufgrund der vernetzten Natur der Datensätze in ihren Clustern führt AVS während der Aufnahme Abfragen aus, um den Index-Cache „vorzuhydrieren“. Diese Abfragen werden nicht als Anfragen gemeldet, sondern als Lesevorgänge gegen die Speicherschicht. Dieser Ansatz stellt sicher, dass der Cache mit relevanten Daten gefüllt wird, was die Abfrageleistung potenziell verbessert. Diese Funktionen demonstrieren den Ansatz von AVS zur Verarbeitung von Vektordaten und zur Erstellung effizienter Indizes für Ähnlichkeitssuchoperationen und ermöglichen skalierbare Leistung bei hochdimensionalen Vektorsuchen.
Wichtige Unterschiede
Apache Cassandra und Aerospike verfolgen unterschiedliche Ansätze bei der Implementierung von Vektorsuchfunktionen. Während Cassandra die Vektorsuche mithilfe von Storage-Attached Indexes (SAI) in seine Kerndatenbank integriert, führt Aerospike sie als separate Schicht (AVS) oberhalb seiner Kerndatenbank ein. Dieser grundlegende Unterschied wirkt sich auf ihre Indizierungsmethoden, Datenverarbeitung, Skalierungsansätze und Techniken zur Abfrageoptimierung aus.
In Bezug auf Datenverarbeitung und -speicherung nutzt Cassandra sein Wide-Column-Store-Modell, das ein flexibles Schema-Design ermöglicht, bei dem Vektordaten mithilfe von SAI zusammen mit anderen Attributen gespeichert werden. Aerospike verwendet eine hybride Speicherarchitektur, um Daten in DRAM, SSD oder beidem zu speichern, wobei Vektordaten in der zentralen Aerospike Database (ASDB) gespeichert und Indexdaten separat in der AVS-Schicht verwaltet werden.
Beide Datenbanken bieten Skalierbarkeit, jedoch mit unterschiedlichen Schwerpunkten. Cassandra bietet lineare Skalierbarkeit für Schreibvorgänge und nutzt seine verteilte Architektur für die Leistung der Vektorsuche. Im Gegensatz dazu kann Aerospikes Suchschicht (AVS) unabhängig von der Speicherschicht skaliert werden, um spezifische Anforderungen an Abfragen und Ingestion zu erfüllen.
Die Datenbanken unterscheiden sich auch in ihrem Ansatz für Caching und Abfrageoptimierung. Cassandra nutzt seine bestehenden Caching-Mechanismen, wobei SAI potenziell zusätzliche Optimierungen für Vektorsuchen bereitstellt. Aerospike implementiert ein dediziertes Caching-System in der AVS-Schicht, einschließlich der Vorab-Hydratation des Index-Cache während der Ingestion, um die Abfrageleistung zu optimieren.
Es ist erwähnenswert, dass sich die Reife dieser Vektorsuchfunktionen zwischen den beiden Datenbanken unterscheidet. Cassandras Vektorsuche ist ab Version 5.0 Teil der Kerndatenbank, was auf eine stabile Funktion hinweist, die für den Produktionseinsatz bereit ist. Aerospikes Vektorsuche (AVS) befindet sich derzeit in der Preview, was darauf hindeutet, dass sie sich noch weiterentwickelt und vor der endgültigen Veröffentlichung Änderungen erfahren kann.
Fazit
Die Weiterentwicklung von Apache Cassandra und Aerospike um Vektorsuchfunktionen stellt einen Fortschritt bei verteilten Datenbanken dar. Beide Systeme sind diese Herausforderung auf eine Weise angegangen, die ihre bestehenden Stärken nutzt und gleichzeitig der wachsenden Nachfrage nach effizienter Verarbeitung hochdimensionaler Vektordaten gerecht wird. Cassandras Integration der Vektorsuche direkt in seine Kerndatenbank bietet Nutzern, die mit seinem Ökosystem vertraut sind, ein nahtloses Erlebnis. Im Gegensatz dazu verspricht Aerospikes dedizierte Vektorsuchschicht hohe Leistung für Echtzeitanwendungen.
Die Wahl zwischen diesen beiden Datenbanken für Vektorsuchanwendungen hängt weitgehend von den spezifischen Anforderungen des Anwendungsfalls ab. Cassandras ausgereifte Implementierung und seine Fähigkeit, enorme Mengen verteilter Daten zu verarbeiten, machen es attraktiv für groß angelegte Bereitstellungen, bei denen Flexibilität und Skalierbarkeit von größter Bedeutung sind. Die Integration von Vektoroperationen mit traditionellen Datenbankfunktionalitäten könnte insbesondere für komplexe, hybride Abfrageszenarien von Vorteil sein. Mit seinem Fokus auf Operationen mit geringer Latenz und hohem Durchsatz könnte Aerospike besser für Anwendungsfälle geeignet sein, die Echtzeit-Vektorsuchfunktionen erfordern. Sein Preview-Status deutet jedoch auf eine mögliche Weiterentwicklung seines Funktionsumfangs hin.
Wenn Sie zwischen Cassandra und Aerospike entscheiden, berücksichtigen Sie die folgenden Schritte:
- Bewerten Sie Ihre aktuelle und zukünftige Datenskala und -komplexität.
- Evaluieren Sie Ihre Leistungsanforderungen, insbesondere in Bezug auf Latenz und Durchsatz.
- Berücksichtigen Sie die Expertise und Vertrautheit Ihres Teams mit jedem System.
- Führen Sie Proof-of-Concept-Tests mit Ihren spezifischen Datensätzen und Abfragemustern durch.
- Bewerten Sie die Reife der Vektorsuchfunktionen jedes Systems und wie sie mit Ihrem Produktionszeitplan übereinstimmen.
Da Vektorsuche in KI- und Machine-Learning-Anwendungen zunehmend entscheidend wird, positionieren sich Cassandra und Aerospike als tragfähige Lösungen. Das rasante Entwicklungstempo in diesem Bereich bedeutet jedoch, dass sich diese Technologien wahrscheinlich weiterentwickeln werden. Organisationen, die eine dieser Datenbanken für Vektorsuche in Betracht ziehen, sollten ihre aktuellen Bedürfnisse und zukünftigen Skalierbarkeitsanforderungen sowie das Potenzial für Fortschritte bei Vektorsuchtechnologien bewerten.
Während dieser Artikel einen Überblick über Cassandra und Aerospike bietet, ist es entscheidend, diese Datenbanken anhand Ihres spezifischen Anwendungsfalls zu bewerten. Ein Tool, das bei diesem Prozess helfen kann, ist VectorDBBench, ein Open-Source-Benchmarking-Tool, das für den Vergleich der Leistung von Vektordatenbanken entwickelt wurde. Letztendlich wird gründliches Benchmarking mit spezifischen Datensätzen und Abfragemustern entscheidend sein, um eine fundierte Entscheidung zwischen diesen beiden leistungsstarken, aber unterschiedlichen Ansätzen für die Vektorsuche in verteilten Datenbanksystemen zu treffen.
Verwendung von Open-Source VectorDBBench zur eigenständigen Bewertung und zum Vergleich von Vektordatenbanken
VectorDBBench ist ein Open-Source-Benchmarking-Tool, das für Benutzer entwickelt wurde, die leistungsstarke Systeme zur Datenspeicherung und -abfrage benötigen, insbesondere Vektordatenbanken. Dieses Tool ermöglicht es Benutzern, die Leistung verschiedener Vektordatenbanksysteme wie Milvus und Zilliz Cloud (das verwaltete Milvus) mit ihren eigenen Datensätzen zu testen und zu vergleichen und das am besten geeignete für ihre Anwendungsfälle zu bestimmen. Mit VectorDBBench können Benutzer fundierte Entscheidungen auf Grundlage der tatsächlichen Leistung der Vektordatenbank treffen, anstatt sich auf Marketingaussagen oder anekdotische Belege zu verlassen.
VectorDBBench ist in Python geschrieben und unter der MIT-Open-Source-Lizenz lizenziert, was bedeutet, dass jeder es frei verwenden, ändern und verbreiten kann. Das Tool wird aktiv von einer Community von Entwicklern gepflegt, die sich der Verbesserung seiner Funktionen und Leistung verschrieben haben.
Laden Sie VectorDBBench aus seinem GitHub-Repository herunter, um unsere Benchmark-Ergebnisse zu reproduzieren oder Leistungsergebnisse mit Ihren eigenen Datensätzen zu erhalten.
Werfen Sie einen schnellen Blick auf die Leistung gängiger Vektordatenbanken auf dem VectorDBBench Leaderboard.
Lesen Sie die folgenden Blogs, um mehr über die Bewertung von Vektordatenbanken zu erfahren.
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