Apache Cassandra vs. Weaviate: Die richtige Vektordatenbank für Ihre KI-Apps auswählen
Einführung
Da künstliche Intelligenz diese datengesteuerte Welt weiterhin neu definiert, wird der Bedarf an robusten Vektordatenbanken, die komplexe Datenstrukturen wie Vektor-Embeddings verarbeiten können, immer deutlicher. Dieser Blog stellt zwei bemerkenswerte Datenbanken vor und vergleicht sie: Apache Cassandra und Deep Lake. Jede bietet eigene Ansätze für den Umgang mit Vektor-Embeddings, die für KI-Anwendungen essenziell sind.
Was ist eine Vektordatenbank?
Bevor wir Apache Cassandra vs Weaviate vergleichen, wollen wir zunächst das Konzept von Vektordatenbanken untersuchen.
Eine Vektordatenbank ist speziell dafür entwickelt, hochdimensionale Vektoren zu speichern und abzufragen, die numerische Darstellungen von unstrukturierten Daten sind. Diese Vektoren kodieren komplexe Informationen, wie etwa die semantische Bedeutung von Text, visuelle Merkmale von Bildern oder Produktattribute, mithilfe von Machine-Learning-Modellen. Durch die Ermöglichung effizienter Ähnlichkeitssuchen spielen Vektordatenbanken eine zentrale Rolle in KI-Anwendungen und ermöglichen fortschrittlichere Datenanalysen und -abfragen.
Vektordatenbanken wurden in vielen Anwendungsfällen übernommen, darunter Produktempfehlungen im E-Commerce, Plattformen zur Inhaltsentdeckung, Anomalieerkennung in der Cybersicherheit, medizinische Bildanalyse und Aufgaben der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Sie spielen außerdem 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.
Es gibt viele Arten von Vektordatenbanken auf dem Markt, 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 wie Apache Cassandra
Apache Cassandra verstehen
Apache Cassandra ist ein quelloffenes, verteiltes NoSQL-Datenbanksystem, das dafür entwickelt wurde, riesige Datenmengen über viele Server hinweg ohne Single Point of Failure zu verarbeiten. Es wurde ursprünglich entwickelt, um große Mengen strukturierter und semistrukturierter Daten über viele Knoten hinweg effizient zu verarbeiten. Cassandra ist bekannt für seine hohe Skalierbarkeit, Fehlertoleranz und die Fähigkeit, in verteilten Umgebungen mit minimaler Ausfallzeit oder Leistungsbeeinträchtigung zu arbeiten.
Mit der Veröffentlichung von Cassandra 5.0 entwickelt sich Apache Cassandra über seine Kernfunktionalität als NoSQL-Datenbank hinaus weiter, um Vektor-Embeddings und Vektorsuche zu unterstützen. Cassandras Vektorsuchfunktionalität basiert auf seiner bestehenden Architektur. Sie ermöglicht es Benutzern, Vektor-Embeddings neben anderen Daten zu speichern und Ähnlichkeitssuchen durchzuführen. Diese Integration ermöglicht es Cassandra, KI-gesteuerte Anwendungen zu unterstützen und gleichzeitig seine Stärken im Umgang mit großskaligen, verteilten Daten beizubehalten.
Eine Schlüsselkomponente der Vektorsuche von Cassandra sind Storage-Attached Indexes (SAI). SAI ist ein hochskalierbarer und global verteilter Index, der Indizes auf Spaltenebene zu jeder Spalte mit einem Vektordatentyp hinzufügt. Er bietet einen beispiellosen I/O-Durchsatz für Datenbanken, die Vector Search und andere Suchindizierung verwenden. SAI bietet umfassende Indizierungsfunktionalität und ist in der Lage, sowohl Abfragen als auch 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 Wettbewerber im Bereich der Vektordatenbanken.
Weaviate: Überblick und Kerntechnologie
Weaviate ist eine Open-Source-Vektordatenbank, die darauf ausgelegt ist, die Entwicklung von KI-Anwendungen zu vereinfachen. Sie bietet integrierte Funktionen für Vektor- und Hybridsuche, eine einfache Integration mit Machine-Learning-Modellen und einen Fokus auf Datenschutz. Diese Funktionen sollen Entwicklern unterschiedlicher Erfahrungsstufen helfen, KI-Anwendungen effizienter zu erstellen, zu iterieren und zu skalieren.
Eine der Stärken von Weaviate ist seine schnelle und genaue Ähnlichkeitssuche. Es verwendet HNSW-Indizierung (Hierarchical Navigable Small World), um Vektorsuche in großen Datensätzen zu ermöglichen. Weaviate unterstützt außerdem die Kombination von Vektorsuchen mit traditionellen Filtern und ermöglicht so leistungsstarke hybride Abfragen, die sowohl semantische Ähnlichkeit als auch spezifische Datenattribute nutzen.
Zu den wichtigsten Funktionen von Weaviate gehören:
- PQ-Komprimierung für effiziente Speicherung und Abfrage
- Hybridsuche mit einem Alpha-Parameter zur Abstimmung zwischen BM25 und Vektorsuche
- Integrierte Plugins für Embeddings und Reranking, die die Entwicklung erleichtern
Weaviate ist ein Einstiegspunkt für Entwickler, um Vektorsuche auszuprobieren. Es bietet einen entwicklerfreundlichen Ansatz mit einfacher Einrichtung und gut dokumentierten APIs. Die tiefe Integration in das GenAI-Ökosystem macht es für kleine Projekte oder Proof-of-Concept-Arbeiten geeignet. Die Zielgruppe von Weaviate sind Softwareingenieure, die KI-Anwendungen entwickeln, Dateningenieure, die mit großen Datensätzen arbeiten, und Data Scientists, die Machine-Learning-Modelle bereitstellen. Weaviate vereinfacht semantische Suche, Empfehlungssysteme, Inhaltsklassifizierung und andere KI-Funktionen.
Weaviate ist darauf ausgelegt, horizontal zu skalieren, sodass es große Datensätze und hohe Abfragelasten bewältigen kann, indem Daten über mehrere Knoten in einem Cluster verteilt werden. Es unterstützt multimodale Daten und arbeitet je nach verwendeten Vektorisierungsmodulen mit verschiedenen Datentypen (Text, Bilder, Audio, Video). Weaviate stellt sowohl RESTful- als auch GraphQL-APIs bereit, um Flexibilität darin zu bieten, wie Entwickler mit der Datenbank interagieren.
Für groß angelegte Produktionsumgebungen gibt es jedoch mehrere Aspekte zu beachten:
- Begrenzte Sicherheitsfunktionen auf Enterprise-Niveau
- Potenzielle Skalierbarkeitsherausforderungen bei Datensätzen mit mehreren Milliarden Vektoren
- Manuelle Verwaltung für neu veröffentlichte Tiered-Storage-Optionen erforderlich
- Horizontale Skalierung erfordert Unterstützung durch Weaviate-Ingenieure und kann nicht automatisch erfolgen
Dieser letzte Punkt ist besonders bemerkenswert, da er bedeutet, dass Organisationen im Voraus planen und Zeit für Skalierungsoperationen einplanen müssen, um sicherzustellen, dass sie sich ihren Systemgrenzen nicht ohne angemessene Vorbereitung nähern.
Wesentliche Unterschiede
Die Wahl zwischen Apache Cassandra und Weaviate für die Vektorsuche hängt von Ihren Anforderungen ab. Hier ist eine Aufschlüsselung der Unterschiede:
Suchmethodik
Apache Cassandra: Cassandras Vektorsuche baut auf der bestehenden Architektur auf und verwendet Storage-Attached Indexes (SAI). Das bedeutet Indizierung auf Spaltenebene für Vektordaten und Ähnlichkeitssuche direkt in der Datenbank. Gut geeignet für Nutzer, die Vektor-Embeddings zusammen mit strukturierten und halbstrukturierten Daten verwalten und hybride Abfragen durchführen möchten.
Weaviate: Weaviate verwendet den HNSW-Algorithmus (Hierarchical Navigable Small World) für die Vektorähnlichkeitssuche. Dieser ist für schnelle und genaue Suche in großen Datensätzen optimiert. Hybride Suche kombiniert semantische Ähnlichkeit mit traditionellen Filtern und liefert fein abgestufte Ergebnisse.
Fazit: Wählen Sie Cassandra, wenn Sie Vektor- und traditionelle Datenbankfunktionen kombiniert benötigen. Wählen Sie Weaviate, wenn Sie fortgeschrittene Ähnlichkeitssuche mit hybriden Optionen priorisieren.
Daten
Apache Cassandra: Cassandra wurde für riesige Mengen strukturierter und halbstrukturierter Daten entwickelt und behandelt Vektor-Embeddings als Erweiterung seines robusten verteilten Systems. Es ist fehlertolerant und hochverfügbar.
Weaviate: Unterstützt multimodale Daten (Text, Bilder, Audio, Video) und eignet sich gut für Anwendungen, die Flexibilität beim Umgang mit unstrukturierten Datentypen benötigen. Modulare Vektorisierungs-Plugins erleichtern die Integration mit verschiedenen Datenquellen.
Fazit: Cassandra eignet sich gut für strukturierte Daten und hybride Anwendungsfälle, Weaviate eignet sich gut für unstrukturierte, multimodale Daten in KI-gesteuerten Anwendungen.
Skalierbarkeit und Leistung
Apache Cassandra: Lineare Skalierbarkeit, kann horizontal über viele Knoten hinweg ohne Leistungseinbußen skaliert werden. Die verteilte Architektur eignet sich gut für groß angelegte Produktionsumgebungen.
Weaviate: Weaviate unterstützt horizontale Skalierung, aber der Umgang mit Datensätzen mit mehreren Milliarden Vektoren erfordert oft manuelles Management und Planung. Dieser Skalierungsprozess kann die Unterstützung von Weaviate-Ingenieuren erfordern.
Fazit: Für nahtlose Skalierung in großen Produktionssystemen hat Cassandra klar die Nase vorn. Weaviate eignet sich besser für kleinere Projekte oder Projekte, die sich manuelle Skalierungsmaßnahmen leisten können.
Flexibilität und Anpassung
Apache Cassandra: Flexibles Schemadesign, gut für viele Workloads. Die Vektorsuche ist jedoch relativ neu und nicht so anpassbar wie spezialisierte Vektordatenbanken.
Weaviate: Entwicklerfreundliche APIs (RESTful und GraphQL), einfache Anpassung von Abfragen. Integrierte Plugins für Embeddings und Reranking für KI-Anwendungsfälle.
Fazit: Weaviate bietet mehr sofort einsatzbereite Anpassungsmöglichkeiten für KI- und Machine-Learning-Anwendungsfälle, Cassandra ist besser für allgemeines Datenmanagement.
Integration und Ökosystem
Apache Cassandra: Im NoSQL-Bereich gut etabliert, integriert sich mit vielen Tools und Frameworks für Data Engineering, Analytics und Vektorsuche.
Weaviate: Als Teil des GenAI-Ökosystems verfügt Weaviate über nahtlose Verbindungen zu ML-Frameworks, wodurch sich KI-Anwendungen leicht erstellen lassen.
Fazit: Für traditionelle Enterprise-Ökosysteme bietet Cassandra mehr Integrationen. Weaviate ist besser für KI-first-Entwicklungsworkflows.
Benutzerfreundlichkeit
Apache Cassandra: Leistungsstark, hat aber eine steilere Lernkurve für neue Benutzer, insbesondere für diejenigen, die nicht mit verteilten Systemen vertraut sind. Die Dokumentation ist umfassend, aber technisch.
Weaviate: Weaviate ist auf einfache Nutzung ausgelegt, mit unkomplizierter Einrichtung, intuitiven APIs und gut organisierter Dokumentation.
Fazit: Für Einsteiger in die Vektorsuche ist Weaviate zugänglicher, erfahrene Nutzer verteilter Datenbanken bevorzugen möglicherweise Cassandra.
Kosten
Apache Cassandra: Erfordert erhebliche Ressourcen für selbst gehostete Umgebungen. Managed Services wie AstraDB können den Betriebsaufwand reduzieren, aber die Kosten erhöhen.
Weaviate: Niedrigere Einstiegskosten für kleine Projekte, aber höhere Betriebskosten, wenn Datensätze wachsen, insbesondere wenn manuelle Skalierung erforderlich ist.
Fazit: Für Kostenvorhersagbarkeit und groß angelegte Deployments ist Cassandra besser. Weaviate eignet sich gut für kleine oder experimentelle Projekte.
Sicherheit
Apache Cassandra: Sicherheit auf Enterprise-Niveau: Verschlüsselung, RBAC, Authentifizierung
Weaviate: Hinkt bei Sicherheit auf Enterprise-Niveau hinterher, nicht geeignet für stark regulierte Umgebungen.
Wann Apache Cassandra wählen
Apache Cassandra ist für große, verteilte Daten-Workloads konzipiert, die hohe Verfügbarkeit und Fehlertoleranz erfordern. Mit den jüngsten Vektorsuchfunktionen, die durch Storage-Attached Indexes (SAI) unterstützt werden, ist es perfekt für Anwendungen, die Vektoreinbettungen mit strukturierten oder halbstrukturierten Daten kombinieren. Wenn Sie hybride Abfragen, niedrige Latenz in einem verteilten System oder Produktionsumgebungen mit strengen Sicherheits- und Skalierbarkeitsanforderungen benötigen, bietet Cassandra eine bewährte Lösung. Lineare Skalierbarkeit und robuste Architektur für Systeme auf Enterprise-Niveau mit Milliarden von Datenpunkten.
Wann Sie Weaviate wählen sollten
Weaviate ist für Entwickler gedacht, die AI-first-Anwendungen erstellen, die stark auf semantische Suche, Empfehlungssysteme oder multimodale Daten angewiesen sind. Native HNSW-Indizierung für schnelle und genaue Ähnlichkeitssuche, hybride Suche und integrierte Einbettungs-Plugins zur Integration in Machine-Learning-Workflows. Die entwicklerfreundlichen APIs und das modulare Design von Weaviate machen Prototyping und Bereitstellung für kleine bis mittelgroße Datensätze einfach. Perfekt für Teams, die sich auf KI-Innovation konzentrieren, bei denen Benutzerfreundlichkeit, flexible Abfragen und Integration mit GenAI-Tools wichtiger sind als groß angelegte Verteilung.
Fazit
Apache Cassandra ist gut in Skalierung, Sicherheit und der Handhabung vielfältiger Workloads, daher ist es eine großartige Wahl für Anwendungen im Enterprise-Maßstab. Weaviate ist gut in Einfachheit, Entwicklung von KI-Anwendungen und semantischer Suche, daher eignet es sich hervorragend für kleine bis mittelgroße Projekte. Letztendlich hängt es von Ihren Anwendungsfällen, Datentypen und Leistungsanforderungen ab. Wählen Sie Cassandra, wenn Sie ein robustes verteiltes System für hybride Workloads benötigen, oder Weaviate, wenn Sie KI-gesteuerte Funktionen und Benutzerfreundlichkeit für unstrukturierte oder multimodale Daten benötigen.
Lesen Sie dies, um einen Überblick über Apache Cassandra und Weaviate zu erhalten, aber um diese zu bewerten, müssen Sie sie anhand Ihres Anwendungsfalls evaluieren. Ein Tool, das dabei helfen kann, ist VectorDBBench, ein Open-Source-Benchmarking-Tool zum Vergleich von Vektordatenbanken. Am Ende wird gründliches Benchmarking mit Ihren eigenen Datensätzen und Abfragemustern entscheidend sein, um eine Entscheidung zwischen diesen beiden leistungsstarken, aber unterschiedlichen Ansätzen zur Vektorsuche in verteilten Datenbanksystemen zu treffen.
Verwendung von Open-Source VectorDBBench zur Bewertung und zum Vergleich von Vektordatenbanken auf eigene Faust
VectorDBBench ist ein Open-Source-Benchmarking-Tool für Benutzer, die leistungsstarke Systeme zur Datenspeicherung und -abfrage benötigen, insbesondere Vektordatenbanken. Dieses Tool ermöglicht es Benutzern, verschiedene Vektordatenbanksysteme wie Milvus und Zilliz Cloud (das verwaltete Milvus) mit ihren eigenen Datensätzen zu testen und zu vergleichen und dasjenige zu finden, das zu ihren Anwendungsfällen passt. Mit VectorDBBench können Benutzer Entscheidungen auf der Grundlage der tatsächlichen Leistung von Vektordatenbanken treffen, statt auf Marketingaussagen oder Hörensagen.
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 kurzen Blick auf die Leistung gängiger Vektordatenbanken im VectorDBBench Leaderboard.
Lesen Sie die folgenden Blogs, um mehr über die Bewertung von Vektordatenbanken zu erfahren.
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