Apache Cassandra vs. Milvus: Die richtige Vektordatenbank für Ihre Anforderungen auswählen
Apache Cassandra vs Milvus: Die richtige Vektordatenbank für Ihre Anforderungen wählen
Da sich KI-Technologien weiterentwickeln, ist der Bedarf an Vektordatenbanken immer kritischer geworden. Diese Datenbanken sind darauf ausgelegt, Vektoreinbettungen zu verarbeiten—numerische Darstellungen von Daten wie Text, Bildern und Videos. Wenn Sie an Anwendungen wie Empfehlungssystemen, Natural Language Processing (NLP) oder RAG arbeiten, kann eine schnelle und effiziente Vektordatenbank den entscheidenden Unterschied bei der Leistung ausmachen.
Zwei Optionen in diesem Bereich sind Apache Cassandra und Milvus. Obwohl beide Vektorsuche unterstützen, sind sie für unterschiedliche Workloads und Anwendungsfälle konzipiert. Wenn Sie entscheiden möchten, welche Sie für Ihr KI-Projekt verwenden sollen, wird dieser Vergleich ihre Stärken, Einschränkungen und ihren direkten Vergleich aufschlüsseln.
Was ist eine Vektordatenbank?
Bevor wir Apache Cassandra und Milvus vergleichen, betrachten wir zunächst das Konzept von Vektordatenbanken.
Eine Vektordatenbank ist speziell dafür konzipiert, hochdimensionale Vektoren zu speichern und abzufragen, bei denen es sich um numerische Darstellungen von unstrukturierten Daten handelt. Diese Vektoren codieren 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 -abrufe.
Vektordatenbanken werden in vielen Anwendungsfällen eingesetzt, darunter Produktempfehlungen im E-Commerce, Plattformen zur Inhaltsentdeckung, Anomalieerkennung in der Cybersicherheit, medizinische Bildanalyse und Aufgaben im Bereich Natural Language Processing (NLP). Sie spielen auch eine entscheidende Rolle bei Retrieval Augmented Generation (RAG), einer Technik, die die Leistung von Large Language Models (LLMs) verbessert, indem sie externes Wissen bereitstellt, um Probleme wie KI-Halluzinationen zu reduzieren.
Auf dem Markt sind viele Arten von Vektordatenbanken verfügbar, darunter:
Zweckgebundene Vektordatenbanken wie Milvus, Zilliz Cloud (vollständig verwaltetes Milvus)
Leichtgewichtige Vektordatenbanken wie Chroma und Milvus Lite.
Traditionelle Datenbanken mit Vektorsuch-Add-ons, die in der Lage sind, Vektorsuchen in kleinem Maßstab durchzuführen.
Apache Cassandra ist eine traditionelle NoSQL-Datenbank, die weiterentwickelt wurde, um Vektorsuchfunktionen als Add-on einzubeziehen. Milvus ist eine quelloffene, zweckgebundene Vektordatenbank, die Vektorpunkte im Milliardenmaßstab verarbeiten kann.
Überblick über Apache Cassandra
Apache Cassandra ist eine verteilte NoSQL-Datenbank, die für ihre hohe Verfügbarkeit, Fehlertoleranz und Skalierbarkeit über große Cluster hinweg bekannt ist. Ihre Architektur ermöglicht es ihr, große Mengen strukturierter und halbstrukturierter Daten in einer verteilten Umgebung zu verarbeiten, was sie in der Telekommunikations-, Einzelhandels- und Finanzbranche beliebt macht.
Kürzlich hat Cassandra über DataStax, eine Enterprise-Distribution von Cassandra, Vektorsuchfunktionen hinzugefügt. Diese neue Funktion ermöglicht es Benutzern, Vektoreinbettungen zu verwalten und Ähnlichkeitssuchen direkt in Cassandra durchzuführen, ohne ein separates Datenbanksystem für Vektoren zu benötigen. Cassandra’s Vektorsuche ist jedoch noch relativ neu, und ihre primäre Stärke liegt weiterhin in ihren traditionellen NoSQL-Fähigkeiten.
Überblick über die Milvus-Vektordatenbank
Milvus ist eine Open-Source-Vektordatenbank, die von Grund auf für Vektorsuche und Ähnlichkeitssuche als Kernfunktion entwickelt wurde. Sie ist hochperformant und horizontal skalierbar im Milliardenmaßstab und kann effizient in einer Vielzahl von Umgebungen ausgeführt werden, von Laptops bis hin zu groß angelegten verteilten Systemen. Milvus ist sowohl als Open-Source-Software als auch als Cloud-Dienst verfügbar (Zilliz Cloud).
Milvus unterstützt mindestens 11 Indexierungsmethoden, darunter HNSW (Hierarchical Navigable Small World), IVF (Inverted File), DiskANN, und CAGRA, wodurch große Datenmengen schnell durchsucht werden können. Im Gegensatz zu Cassandra ist Milvus keine Allzweckdatenbank, sondern ein fokussiertes Werkzeug für unstrukturierte Daten und Vektorähnlichkeitssuche, was es zu einer stärker spezialisierten Lösung macht.
Milvus ist Teil der LF AI & Data Foundation und ist unter Apache 2.0 lizenziert. Viele Mitwirkende sind Experten im Bereich High-Performance Computing (HPC) mit Erfahrung im Aufbau und in der Optimierung groß angelegter Systeme. Zu den wichtigsten Mitwirkenden gehören Fachleute von Unternehmen wie Zilliz, ARM, NVIDIA, AMD, Intel, Meta, IBM, Salesforce, Alibaba und Microsoft.
Milvus bietet drei Bereitstellungsoptionen: Milvus Lite, Standalone, and Distributed.
Milvus Lite ist eine Python-Bibliothek und eine ultraleichte Version von Milvus. Sie ist perfekt für schnelles Prototyping in Python- oder Notebook-Umgebungen und für kleine lokale Experimente geeignet.
Milvus Standalone ist die Single-Node-Bereitstellungsoption für Milvus und verwendet ein Client-Server-Modell. Man kann sie sich als das Milvus-Äquivalent zu MySQL vorstellen, während Milvus Lite wie SQLite ist.
Milvus Distributed ist der verteilte Modus von Milvus, ideal für Unternehmensanwender, die groß angelegte Vektordatenbanksysteme oder Vektordatenplattformen aufbauen.
Hauptunterschiede zwischen Milvus und Apache Cassandra
Suchmethodik
Wenn es um Suchalgorithmen geht, verfolgen die beiden Datenbanken unterschiedliche Ansätze.
Apache Cassandra verwendet relativ einfache Nearest-Neighbor-Suchtechniken für Vektoren und baut dabei auf seinen traditionellen Indexierungs- und Abfragefunktionen auf. Das bedeutet, dass Cassandras Vektorsuchfunktionen eine Erweiterung seiner Allzweckarchitektur sind, was es nützlich für Anwendungen macht, die sowohl traditionelles Datenmanagement als auch Vektorsuche in einem System benötigen. Allerdings könnten Suchgeschwindigkeit und Effizienz nicht mit denen spezialisierter Tools wie Milvus mithalten.
Andererseits wurde Milvus von Grund auf für die Vektorsuche entwickelt und nutzt fortschrittliche Approximate Nearest Neighbor (ANN)-Algorithmen (z. B. HNSW, IVF ) für eine schnelle Ähnlichkeitssuche. Diese Methoden sind darauf ausgelegt, große Mengen hochdimensionaler Daten effizient zu verarbeiten, wodurch Milvus eine bessere Wahl für Anwendungsfälle ist, in denen die Vektorsuche im Mittelpunkt steht, wie etwa groß angelegte Empfehlungssysteme oder Multimedia-Suchmaschinen. Mit der Einführung seiner neuesten Versionen hat Milvus seine Suchfunktionen erweitert und umfasst nun hybride Suche, einschließlich hybrider Sparse- und Dense-Suche, hybrider Dense- und Volltextsuche, multimodaler Suche und Metadatenfilterung.
Datenverarbeitung
Während beide Datenbanken die Vektorsuche unterstützen, unterscheiden sie sich darin, wie sie mit anderen Datentypen umgehen.
Cassandra ist eine universelle NoSQL-Datenbank, die verschiedene Datentypen speichert, darunter strukturierte und halbstrukturierte Daten. Diese Flexibilität macht sie ideal für Umgebungen, in denen unterschiedliche Datentypen an einem Ort verwaltet werden müssen. Wenn Ihre Anwendung beispielsweise traditionelle Daten wie Kundendatensätze mit Vektoreinbettungen für Produktempfehlungen kombiniert, kann Cassandra beides in einem System verarbeiten.
Milvus hingegen ist hochspezialisiert und primär für Vektordaten konzipiert. Zwar kann es einige Metadaten zusammen mit Vektoren speichern, ist jedoch nicht für komplexe relationale oder transaktionale Daten gedacht. Milvus ist die effizientere Wahl, wenn Ihre Anwendung Vektorsuche erfordert, ohne dass viele traditionelle Daten verwaltet werden müssen.
Skalierbarkeit und Leistung
Beide Datenbanken sind darauf ausgelegt zu skalieren, jedoch auf unterschiedliche Weise.
Cassandra zeichnet sich durch lineare Skalierbarkeit aus, sodass Sie einem Cluster Knoten hinzufügen können, ohne die Leistung zu beeinträchtigen. Dadurch eignet es sich gut für Anwendungen, die enorme Mengen strukturierter und halbstrukturierter Daten verarbeiten. Da die Vektorsuche in Cassandra jedoch eine relativ neue Funktion ist, erreicht ihre Leistung bei groß angelegten Vektorsuchaufgaben möglicherweise nicht die von Milvus.
Milvus ist für leistungsstarke Vektorsuche optimiert und skaliert horizontal, um Datensätze mit Milliarden von Vektoren zu verarbeiten. Es nutzt GPU-Beschleunigung, um die Leistung zu steigern, insbesondere für Anwendungen, die auf Echtzeit-Vektorsuche angewiesen sind. Dies macht es zur klaren Wahl für KI-intensive Anwendungen, bei denen das schnelle Abrufen ähnlicher Vektoren oberste Priorität hat.
Flexibilität und Anpassung
Wenn Ihre Anwendung Flexibilität darin erfordert, wie Sie Daten speichern und abfragen, ist Cassandra möglicherweise die bessere Wahl. Seine schemalose Architektur ermöglicht benutzerdefinierte Datenmodelle und Abfragen und gibt Ihnen die Freiheit, Ihre Daten nach Bedarf zu strukturieren. Darüber hinaus bietet Cassandras robuste Abfragesprache (CQL) umfangreiche Funktionalität für komplexe Abfragen, was sie ideal für vielfältige Datensätze macht.
Im Gegensatz dazu ist Milvus starrer und konzentriert sich ausschließlich auf Vektordaten und Suche. Zwar bietet es Anpassungsoptionen für Suchindizierung und Algorithmen, doch fehlt ihm die Vielseitigkeit, Nicht-Vektor-Datentypen oder komplexe Abfragen außerhalb der Vektorsuche zu verarbeiten. Wenn Ihre Anwendung ausschließlich auf Vektorsuche ausgerichtet ist, kann diese Spezialisierung ein Vorteil sein, da sie das System vereinfacht und die Leistung optimiert.
Integration und Ökosystem
Cassandra verfügt über ein reichhaltiges Ökosystem und integriert viele beliebte Big-Data-, Analytics- und Cloud-Tools. Wenn Ihr Projekt bereits Technologien wie Apache Spark, Hadoop oder Kafka verwendet, kann Cassandra nahtlos integriert werden, was es zu einer guten Wahl für Umgebungen macht, die umfassende Datenpipelines und -verarbeitung erfordern.
Milvus ist spezialisierter, lässt sich aber ebenfalls gut in viele KI- und Machine-Learning-Tools integrieren, wie etwa die GPT models von OpenAI und embedding models, LlamaIndex, LangChain, Airbyte, PyTorch und Hugging Face. Für Entwickler, die intensiv mit AI frameworks arbeiten, macht dies Milvus zu einer attraktiven Wahl, da es den Prozess der Arbeit mit Vektor-Embeddings und Ähnlichkeitssuche vereinfacht.
Benutzerfreundlichkeit
Wenn Ihr Fokus ausschließlich auf Vektorsuche liegt, hat Milvus in Bezug auf Benutzerfreundlichkeit die Nase vorn. Seine API ist auf Einfachheit ausgelegt, sodass Entwickler mit minimalem Aufwand Vektoren einrichten und abfragen können. Milvus bietet außerdem drei Bereitstellungsoptionen, die unterschiedlichen Anforderungen gerecht werden. Sein vollständig verwalteter Dienst, Zilliz Cloud, bietet ein unkompliziertes Vektorsucherlebnis.
Cassandra hingegen hat eine steilere Lernkurve, insbesondere für diejenigen, die neu im Bereich verteilter Datenbanken sind. Während seine Vektorsuchfunktionen unkompliziert sind, erfordert es tiefere Expertise im Datenbankmanagement, um das Beste aus Cassandras verteilter Architektur herauszuholen.
Kostenüberlegungen
Die Kosten können je nach Größe Ihrer Datensätze und der Infrastruktur, die zu deren Unterstützung erforderlich ist, erheblich variieren.
Cassandra kann teuer werden, insbesondere im großen Maßstab, wenn mit großen Serverclustern gearbeitet wird. Die Verwaltung eines verteilten Systems wie Cassandra erfordert mehr Ressourcen und kann die Kosten in die Höhe treiben, insbesondere für Speicher und Rechenleistung. Wenn Sie Cassandra jedoch bereits für andere Aufgaben verwenden—wie etwa die Verwaltung strukturierter oder halbstrukturierter Daten—, könnten die Kosten für das Hinzufügen der Vektorsuche angemessener sein als die Einführung einer völlig neuen Datenbank nur für Vektordaten.
Milvus hingegen ist speziell für Vektorsuche entwickelt, sodass es zwar ressourcenintensiv sein kann, insbesondere bei Nutzung von GPU-Beschleunigung für schnellere Verarbeitung, im Allgemeinen jedoch eine bessere Kosteneffizienz für Anwendungen bietet, die stark auf Vektorsuche angewiesen sind. Sie erhalten mehr Leistung pro Dollar für Workloads, die auf die Abfrage großer Vektormengen ausgerichtet sind. Außerdem bietet Milvus über Zilliz Cloud einen verwalteten Dienst, sodass Sie sich den Aufwand für die Verwaltung Ihrer eigenen Infrastruktur sparen können. Diese cloudbasierte Option gibt Ihnen die Flexibilität, bei Bedarf zu skalieren, ohne sich um den Aufwand der Serverwartung kümmern zu müssen.
Wann Milvus und Apache Cassandra gewählt werden sollten
Milvus ist besser geeignet, wenn Ihre Anwendung KI-zentriert ist und auf schnelle, genaue Ähnlichkeitssuchen über Millionen oder Milliarden hochdimensionaler Vektoren angewiesen ist, etwa bei Bilderkennung, E-Commerce-Empfehlungen oder NLP-Aufgaben. Seine Leistungsoptimierungen, Skalierbarkeit und der Fokus auf hochdimensionale Daten machen es ideal für Aufgaben wie Empfehlungsmaschinen, Multimedia-Suche oder NLP-basierte Anwendungen. Milvus ist außerdem für Entwickler, die sich hauptsächlich mit Vektordaten beschäftigen, einfacher einzurichten und zu verwenden.
Andererseits könnte Cassandra die passendere Wahl sein, wenn Sie eine Allzweckdatenbank benötigen, die sowohl strukturierte Daten als auch Vektor-Embeddings verarbeiten kann. Es eignet sich besonders gut für Anwendungen, die traditionelle NoSQL-Fähigkeiten mit etwas Vektorsuchfunktionalität kombinieren, insbesondere in Umgebungen, in denen Betriebszeit und Fehlertoleranz entscheidend sind.
Fazit
Die Wahl zwischen Apache Cassandra und Milvus hängt weitgehend von Ihrem spezifischen Anwendungsfall und der Komplexität Ihrer Daten ab. Milvus überzeugt bei der Vektorsuche und ist perfekt für KI-intensive Anwendungen. Gleichzeitig bietet Cassandra mehr Vielseitigkeit für Umgebungen, in denen die Vektorsuche ein Zusatz und nicht der zentrale Fokus ist.
Letztendlich sollte die Entscheidung auf den Leistungsanforderungen Ihrer Anwendung, den Datentypen und den Skalierbarkeitsanforderungen basieren.
Open-source VectorDBBench verwenden, um Vektordatenbanken selbst zu bewerten und zu vergleichen
VectorDBBench ist ein Open-Source-Benchmarking-Tool, das für Nutzer entwickelt wurde, die leistungsstarke Systeme zur Datenspeicherung und -abfrage benötigen, insbesondere Vektordatenbanken. Dieses Tool ermöglicht es Nutzern, 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 Nutzer fundierte Entscheidungen auf der Grundlage der tatsächlichen Leistung von Vektordatenbanken 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 nutzen, 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 kurzen Blick auf die Leistung gängiger Vektordatenbanken im VectorDBBench Leaderboard.
Lesen Sie die folgenden Blogs, um mehr über die Bewertung von Vektordatenbanken zu erfahren.
Weitere Ressourcen zu VectorDB, GenAI und ML
Weiterlesen
The AWS Outage Was a Wake-Up Call for Vector Database Cross-Region Disaster Recovery
Zilliz Cloud Had the Answer Before the Crisis. Zilliz Cloud is the world's first vector database with native cross-region disaster recovery.
Milvus 2.6.x Now Generally Available on Zilliz Cloud, Making Vector Search Faster, Smarter, and More Cost-Efficient for Production AI
Milvus 2.6.x is now GA on Zilliz Cloud, delivering faster vector search, smarter hybrid queries, and lower costs for production RAG and AI applications.
Proactive Monitoring for Vector Database: Zilliz Cloud Integrates with Datadog
we're excited to announce Zilliz Cloud's integration with Datadog, enabling comprehensive monitoring and observability for your vectorDB deployments.
The Definitive Guide to Choosing a Vector Database
Overwhelmed by all the options? Learn key features to look for & how to evaluate with your own data. Choose with confidence.