Apache Cassandra vs. Vespa: 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 Vespa. Dieser Artikel vergleicht diese Technologien, um Ihnen zu helfen, eine fundierte Entscheidung für Ihre Anforderungen an Vektordatenbanken zu treffen.
Was ist eine Vektordatenbank?
Bevor wir Apache Cassandra und Vespa vergleichen, lassen Sie uns zunächst das Konzept von Vektordatenbanken betrachten.
Eine Vektordatenbank ist speziell dafür konzipiert, hochdimensionale Vektor-Einbettungen zu speichern und abzufragen, die numerische Darstellungen von unstrukturierten Daten sind. Diese Vektoren kodieren komplexe Informationen, wie die semantische Bedeutung von Text, visuelle Merkmale von Bildern oder Produktattribute. Indem sie effiziente Ähnlichkeitssuchen ermöglichen, spielen Vektordatenbanken eine zentrale Rolle in KI-Anwendungen und erlauben eine fortschrittlichere Datenanalyse und -abfrage.
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 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)
- Vektorsuchbibliotheken wie Faiss und Annoy.
- Leichtgewichtige Vektordatenbanken wie Chroma und Milvus Lite.
- Traditionelle Datenbanken mit Vektorsuch-Erweiterungen, die Vektorsuchen in kleinem Maßstab durchführen können.
Cassandra und Vespa stehen für unterschiedliche Ansätze bei Vektordatenbanken. Cassandra ist eine traditionelle Datenbank, die sich weiterentwickelt hat, um Vektorsuchfunktionen einzuschließen, während Vespa hingegen eine zweckgebundene Vektordatenbank ist. Sie wurde von Grund auf dafür entwickelt, Vektordaten zu verarbeiten und Ähnlichkeitssuchen effizient durchzuführen. Als spezialisierte Lösung konzentriert sich Vespa ausschließlich auf Vektoroperationen und ist für Aufgaben wie Ähnlichkeitssuche und Empfehlungen optimiert.
Apache Cassandra: Überblick und Kerntechnologie
Apache Cassandra ist eine Open-Source-, verteilte NoSQL-Datenbank, die für ihre Skalierbarkeit und Verfügbarkeit bekannt ist. Zu Cassandras Funktionen 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 über ihre Funktion Storage-Attached Indexes (SAI). Während diese Integration Cassandra die Verarbeitung von Vektordaten ermöglicht, ist es wichtig zu beachten, dass die Vektorsuche als Erweiterung der bestehenden Cassandra-Architektur implementiert ist und nicht als native Funktion.
Die Vektorsuchfunktionalität von Cassandra basiert auf seiner bestehenden Architektur. Sie ermöglicht es Nutzern, Vektor-Embeddings zusammen mit anderen Daten zu speichern und Ähnlichkeitssuchen durchzuführen. Diese Integration ermöglicht es Cassandra, KI-gesteuerte Anwendungen zu unterstützen und gleichzeitig seine Stärken bei der Verarbeitung großskaliger, verteilter Daten beizubehalten.
Eine Schlüsselkomponente der Vektorsuche von Cassandra sind Storage-Attached Indexes (SAI). SAI ist ein hoch skalierbarer und global verteilter Index, der Spaltenindizes auf Spalten beliebiger Vektordatentypen hinzufügt. Er bietet einen hohen I/O-Durchsatz für Vector-Search-Datenbanken und andere Suchindizierungen. SAI bietet umfangreiche Indizierungsfunktionen und kann sowohl Abfragen als auch Inhalte (einschließlich großer Eingaben wie Dokumente, Wörter und Bilder) indizieren, um Semantik zu erfassen.
Vector Search ist die erste Instanz zur Validierung der Erweiterbarkeit von SAI und nutzt dabei seine 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 Wettbewerber im Bereich der Vektordatenbanken.
Vespa: Überblick und Kerntechnologie
Vespa ist eine leistungsstarke Suchmaschine und Vektordatenbank, die mehrere Arten von Suchen gleichzeitig verarbeiten kann. Sie ist hervorragend in Vektorsuche, Textsuche und der Suche in strukturierten Daten. Das bedeutet, dass Sie sie verwenden können, um ähnliche Elemente zu finden (wie Bilder oder Produkte), nach bestimmten Wörtern im Text zu suchen und Ergebnisse anhand von Kriterien wie Daten oder Zahlen zu filtern – alles in einem Durchgang. Vespa ist flexibel und kann mit verschiedenen Datentypen arbeiten, von einfachen Zahlen bis hin zu komplexen Strukturen.
Eine der herausragenden Funktionen von Vespa ist seine Fähigkeit zur Vektorsuche. Sie können Ihren Dokumenten beliebige Vektorfelder hinzufügen, und Vespa durchsucht sie schnell. Es kann sogar spezielle Vektoren namens Tensoren verarbeiten, die nützlich sind, um Dinge wie mehrteilige Dokument-Embeddings darzustellen. Vespa ist intelligent darin, diese Vektoren zu speichern und zu durchsuchen, sodass es große Datenmengen verarbeiten kann, ohne langsamer zu werden.
Vespa ist darauf ausgelegt, extrem schnell und effizient zu sein. Es verwendet eine eigene spezielle Engine, die in C++ geschrieben ist, um Speicher zu verwalten und Suchen durchzuführen, was ihm hilft, auch bei komplexen Abfragen und großen Datenmengen gut zu funktionieren. Es ist so konzipiert, dass es reibungslos weiterarbeitet, selbst wenn Sie neue Daten hinzufügen oder viele Suchen gleichzeitig verarbeiten. Dadurch eignet es sich hervorragend für große, reale Anwendungen, die viel Traffic und Daten bewältigen müssen.
Ein weiterer Vorteil von Vespa ist, dass es automatisch skalieren kann, um mehr Daten oder Traffic zu verarbeiten. Sie können Ihrer Vespa-Installation weitere Computer hinzufügen, und sie verteilt die Arbeit automatisch auf diese. Das bedeutet, dass Ihr Suchsystem mit Ihren Anforderungen wachsen kann, ohne dass Sie viel komplizierte Einrichtung vornehmen müssen. Vespa kann sich sogar automatisch anpassen, um Änderungen bei der Menge Ihrer Daten oder Ihres Traffics zu bewältigen, was zur Kostensenkung beitragen kann. Das macht es zu einer großartigen Wahl für Unternehmen, die ein Suchsystem benötigen, das im Laufe der Zeit mit ihnen wachsen kann.
Zentrale Unterschiede: Apache Cassandra vs. Vespa
Suchmethodik
Cassandra und Vespa gehen die Suche unterschiedlich an. Cassandra verwendet Storage-Attached Indexes (SAI), um Vektorähnlichkeitssuche neben seiner traditionellen NoSQL-Datenstruktur zu ermöglichen. Obwohl SAI Vektor-Embeddings und Suchen ermöglicht, ist es eine Erweiterung der Cassandra-Architektur und kein Kernmerkmal. Vespa hingegen ist speziell für die Suche entwickelt und überzeugt gleichzeitig bei Vektor-, Text- und strukturierter Datensuche. Vespa ermöglicht das Hinzufügen mehrerer Vektorfelder und verarbeitet komplexe tensorbasierte Vektoren, wodurch es stärker auf leistungsstarke, multimodale Suchfunktionen spezialisiert ist.
Datenverarbeitung
Cassandra ist darauf ausgelegt, große, verteilte, strukturierte und halbstrukturierte Daten zu verarbeiten, wobei Vektordaten über SAI als neuere Funktion hinzugefügt wurden. Der Schwerpunkt liegt hauptsächlich auf dem Speichern und Abrufen von Daten über verteilte Knoten hinweg. Vespa ist deutlich flexibler und verarbeitet mühelos strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten. Die Fähigkeit, Text, numerische Daten und Vektoren gemeinsam zu verarbeiten, ermöglicht eine größere Vielseitigkeit bei der Verwaltung komplexer Datensätze. Vespas Tensor-Funktionen verschaffen ihm einen Vorteil bei der Arbeit mit fortschrittlichen Datenmodellen wie Embeddings in KI-Anwendungen.
Skalierbarkeit und Leistung
Sowohl Cassandra als auch Vespa sind hochgradig skalierbar, verfolgen jedoch unterschiedliche Ansätze. Cassandras masterlose Architektur ermöglicht eine einfache horizontale Skalierung über mehrere Knoten hinweg und gewährleistet hohe Verfügbarkeit und Leistung. Vespa skaliert ebenfalls effizient, indem es die Arbeit auf mehrere Maschinen verteilt, geht jedoch einen Schritt weiter, indem es sich automatisch an Änderungen bei Datenverkehr und Daten ohne manuelles Eingreifen anpasst. Vespas Speicherverwaltung und spezialisierte, in C++ geschriebene Suchmaschine sorgen für schnelle Leistung selbst bei komplexen Abfragen, während Cassandras Leistung allgemeiner ausgerichtet und eher für verteiltes Datenmanagement als für Suche optimiert ist.
Flexibilität und Anpassung
Cassandra bietet ein flexibles Datenmodell, insbesondere für verteilte Anwendungen, aber seine Vektorsuche ist aufgrund der Abhängigkeit von SAI zur Erweiterung der Suchfunktionen weniger anpassbar. Vespa ist flexibler, wenn es um Datenmodellierung und Suchanpassung geht. Es ermöglicht Entwicklern, Vektorsuche, Textsuche und strukturierte Abfragen nahtlos zu kombinieren. Vespas Tensor-Unterstützung verbessert zusätzlich die Fähigkeit, mit komplexen Embeddings zu arbeiten, und bietet eine größere Anpassbarkeit von Such- und Abrufoperationen.
Integration und Ökosystem
Cassandra verfügt über ein etabliertes Ökosystem mit breiter Integrationsunterstützung für Big-Data-Tools und Cloud-Plattformen. Seine weite Verbreitung erleichtert die Einbindung in bestehende Infrastrukturen. Vespa ist zwar spezialisierter, integriert sich jedoch in Machine-Learning-Frameworks und Big-Data-Systeme, ist aber stärker auf suchintensive Anwendungen ausgerichtet. Vespas Ökosystem ist stärker auf Entwickler zugeschnitten, die komplexe KI- und Echtzeit-Suchsysteme entwickeln. Im Gegensatz dazu eignet sich Cassandra besser für allgemeine verteilte Daten-Workloads, wobei Vektorsuche als zusätzliche Funktion hinzukommt.
Benutzerfreundlichkeit
Cassandra ist für Entwickler, die mit NoSQL-Datenbanken und verteilten Systemen vertraut sind, einfacher einzuführen, mit umfangreicher Dokumentation und Community-Unterstützung. Vespa ist spezialisierter und kann daher eine steilere Lernkurve haben, insbesondere für Nutzer, die mit Suchmaschinen oder Vektordatenbanken nicht vertraut sind. Allerdings ist Vespas Dokumentation umfassend, und seine automatisierten Skalierungs- und Verwaltungsfunktionen können die Komplexität von Einrichtung und Wartung im Laufe der Zeit reduzieren.
Kostenüberlegungen
Cassandra ist Open Source und weit verbreitet und bietet niedrige Betriebskosten für verteilte Datenbanken, aber die Hinzufügung von SAI für die Vektorsuche könnte den Ressourcenverbrauch bei leistungsintensiven Suchaufgaben erhöhen. Vespas automatisierte Skalierung und effizientes Ressourcenmanagement können dazu beitragen, Kosten in Umgebungen mit schwankendem Datenverkehr oder wechselnden Datenmengen zu optimieren. Allerdings können seine spezialisierten Funktionen leistungsfähigere Infrastruktur erfordern, was zu höheren Anfangskosten als bei Cassandra führt.
Sicherheitsfunktionen
Sowohl Cassandra als auch Vespa bieten solide Sicherheitsfunktionen. Cassandra unterstützt Verschlüsselung, Authentifizierung und rollenbasierte Zugriffskontrolle und gewährleistet sichere verteilte Datenoperationen. Vespa bietet ebenfalls Verschlüsselung und fein abgestufte Zugriffskontrolle, umfasst jedoch mit seinem Fokus auf suchintensive Anwendungen optimierte Sicherheitsfunktionen für Echtzeitdaten- und Vektorsuchumgebungen. Beide Systeme sind in der Lage, Sicherheitsanforderungen auf Unternehmensebene zu erfüllen, aber Cassandras allgemeiner Ansatz dürfte traditionellen IT-Teams vertrauter sein.
Wann Cassandra gewählt werden sollte
Cassandra eignet sich am besten für Anwendungsfälle, in denen Sie groß angelegte, verteilte Daten verarbeiten und hohe Verfügbarkeit sowie Skalierbarkeit benötigen. Seine masterlose Architektur gewährleistet zuverlässige Leistung über mehrere Knoten hinweg und macht es ideal für Anwendungen wie globales Datenmanagement, groß angelegte Analysen und verteilte KI-gestützte Workloads. Wenn Sie grundlegende Vektorsuchfunktionen neben traditionellen NoSQL-Operationen benötigen, bietet Cassandras Integration von Vektoreinbettungen über Storage-Attached Indexes (SAI) eine effektive Lösung, ohne dass eine vollständig auf Suche ausgerichtete Engine erforderlich ist.
Wann Sie Vespa wählen sollten
Vespa ist die bessere Option für Anwendungen, die fortschrittliche, multimodale Suchfunktionen erfordern, insbesondere wenn Sie Vektor-, Text- und strukturierte Datensuchen in Echtzeit kombinieren müssen. Es überzeugt in Szenarien wie KI-gestützten Empfehlungssystemen, E-Commerce oder Content Discovery, bei denen schnelle und flexible Suche entscheidend ist. Vespas Fähigkeit, komplexe Abfragen mit Vektoren, Tensoren und großen Datensätzen bei effizienter Skalierung zu verarbeiten, macht es zur bevorzugten Lösung für suchintensive Anwendungen, die Spitzenleistung und Flexibilität erfordern.
Fazit
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Cassandra und Vespa je nach Ihren Anforderungen unterschiedlichen Zwecken dienen. Cassandra ist eine starke Wahl für groß angelegte verteilte Datenanwendungen, bei denen Skalierbarkeit, Verfügbarkeit und grundlegende Vektorsuchfunktionen entscheidend sind. Seine Stärke liegt darin, riesige Datenmengen über viele Knoten hinweg mit hoher Leistung und Zuverlässigkeit zu verarbeiten. Andererseits überzeugt Vespa in suchintensiven Anwendungen und bietet fortschrittliche multimodale Suchfunktionen mit Vektoren, Text und strukturierten Daten, was es ideal für KI-gestützte Systeme und komplexe Abfragen macht. Die Wahl zwischen den beiden hängt davon ab, ob Ihr Schwerpunkt auf verteiltem Datenmanagement oder leistungsstarken Echtzeit-Suchfunktionen liegt.
Auch wenn dieser Artikel einen Überblick über Cassandra und Vespa bietet, ist es wichtig, 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 ist gründliches Benchmarking mit spezifischen Datensätzen und Abfragemustern entscheidend, um eine fundierte Entscheidung zwischen diesen beiden leistungsstarken, aber unterschiedlichen Ansätzen für Vektorsuche in verteilten Datenbanksystemen zu treffen.
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 Datenspeicher- und Abrufsysteme 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 Grundlage der tatsächlichen Leistung der Vektordatenbank treffen, statt 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, modifizieren 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 Performance gängiger Vektordatenbanken im VectorDBBench Leaderboard.
Lesen Sie die folgenden Blogs, um mehr über die Bewertung von Vektordatenbanken zu erfahren.
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