Couchbase vs. Singlestore: Die richtige Vektordatenbank für Ihre KI-Apps auswählen
Was ist eine Vektordatenbank?
Bevor wir Couchbase und Singlestore vergleichen, wollen wir zunächst das Konzept von Vektordatenbanken untersuchen.
Eine Vektordatenbank ist speziell darauf ausgelegt, hochdimensionale Vektoren zu speichern und abzufragen, die numerische Darstellungen von unstrukturierten Daten sind. Diese Vektoren kodieren komplexe Informationen, wie die semantische Bedeutung von Text, die visuellen Merkmale von Bildern oder Produktattribute. Durch die Ermöglichung effizienter Ähnlichkeitssuchen spielen Vektordatenbanken eine zentrale Rolle in KI-Anwendungen und ermöglichen fortschrittlichere Datenanalysen und -abfragen.
Häufige Anwendungsfälle für Vektordatenbanken umfassen 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-Add-ons, die in der Lage sind, Vektorsuchen in kleinem Maßstab durchzuführen.
Couchbase ist eine verteilte, multimodale, dokumentenorientierte NoSQL-Datenbank, und SingleStore ist eine verteilte SQL-Datenbank (früher Memsql). Beide bieten Vektorsuchfunktionen als Add-on. Dieser Beitrag vergleicht ihre Vektorsuchfunktionen.
Was ist Couchbase? Ein Überblick
Couchbase ist eine verteilte Open-Source-NoSQL-Datenbank für Cloud-, Mobile-, KI- und Edge-Computing. Sie kombiniert das Beste relationaler Datenbanken mit der Flexibilität von JSON. Couchbase ermöglicht Ihnen auch die Durchführung von Vektorsuche, obwohl es keine nativen Vektorindizes hat. Entwickler können Vektoreinbettungen—numerische Darstellungen, die von Machine-Learning-Modellen erzeugt werden—innerhalb von Couchbase-Dokumenten als Teil ihrer JSON-Struktur speichern. Diese Vektoren können in Anwendungsfällen der Ähnlichkeitssuche wie Empfehlungssystemen oder Retrieval-Augmented Generation verwendet werden, die beide auf semantischer Suche basieren, bei der es wichtig ist, Datenpunkte zu finden, die in einem hochdimensionalen Raum nahe beieinander liegen.
Eine Möglichkeit, Vektorsuche in Couchbase durchzuführen, ist die Verwendung von Full Text Search (FTS). FTS ist für die Textsuche konzipiert, kann aber für die Vektorsuche verwendet werden, indem Vektordaten in durchsuchbare Felder umgewandelt werden. Zum Beispiel können Vektoren in textähnliche Daten tokenisiert werden, und FTS kann basierend auf diesen Tokens indexieren und suchen. Dies bietet Ihnen eine approximative Vektorsuche und eine Möglichkeit, Dokumente mit Vektoren abzufragen, die in ihrer Ähnlichkeit nahe beieinander liegen.
Alternativ können Entwickler die rohen Vektoreinbettungen in Couchbase speichern und die Berechnungen der Vektorähnlichkeit auf Anwendungsebene durchführen. Das bedeutet, Dokumente abzurufen und Metriken wie Kosinusähnlichkeit oder euklidische Distanz zwischen Vektoren zu berechnen, um die nächsten Übereinstimmungen zu finden. Auf diese Weise wird Couchbase als Speicher für Vektoren verwendet, und die Anwendung übernimmt die Mathematik.
Für fortgeschrittenere Anwendungsfälle integrieren einige Entwickler Couchbase mit spezialisierten Bibliotheken oder Algorithmen, die Vektorsuche ermöglichen. Diese Integrationen erlauben es Couchbase, den Dokumentenspeicher zu verwalten, während die externen Bibliotheken die eigentlichen Vektorvergleiche durchführen. Auf diese Weise kann Couchbase weiterhin Teil einer Lösung sein, die Vektorsuche durchführt.
Durch die Verwendung dieser Ansätze kann Couchbase für Vektorsuchfunktionalität genutzt werden und eine flexible Option für verschiedene KI- und Machine-Learning-Anwendungsfälle sein, die Ähnlichkeitssuche erfordern.
Was ist Singlestore? Ein Überblick
SingleStore ist eine verteilte SQL-Datenbank (früher Memsql), die Funktionen relationaler Datenbanken mit Vektordatenbankverarbeitung kombiniert. Sie bietet SQL-Unterstützung, verteilte Abfrageverarbeitung, Volltextsuche, ACID-Transaktionen und Vektorähnlichkeitssuche. Sie ermöglicht es dir, sowohl strukturierte Daten als auch Vektor-Embeddings in einem System zu speichern und abzufragen, sodass du nicht mehrere spezialisierte Tools benötigst.
Ein großer Vorteil von SingleStore ist, dass es Vektordaten neben regulären Datenbankoperationen verarbeiten kann. Vektor-Embeddings, die die semantische Bedeutung von Objekten wie Text oder Bildern als Zahlenarrays darstellen, können als Blobs in SingleStore-Tabellen gespeichert werden. Anschließend kannst du diese Vektoren mithilfe von Ähnlichkeitsfunktionen wie DOT_PRODUCT oder EUCLIDEAN_DISTANCE durchsuchen. Das ist äußerst nützlich für die semantische Suche, bei der du Ergebnisse basierend auf Bedeutung und nicht auf exakten Keyword-Übereinstimmungen finden möchtest.
Die Vektorsuche von SingleStore bietet mehrere Vorteile für Entwickler und Data Engineers. Durch das Speichern von Vektor- und relationalen Daten in einem System minimiert sie die Datenbewegung zwischen verschiedenen Subsystemen und kann potenziell die Betriebskosten senken sowie Anwendungsarchitekturen vereinfachen. Die Plattform unterstützt außerdem hybride Suchen, die Vektorähnlichkeit mit Volltextsuche oder anderen SQL-Operationen kombinieren, sodass du mehr Optionen für komplexe Abfragen hast.
Für Teams, die Vektorsuchfunktionen hinzufügen möchten, macht SingleStore dies einfach. Vektoren können mithilfe standardmäßiger SQL-INSERT-Anweisungen, LOAD DATA-Befehle oder Datenpipelines in die Datenbank geladen werden. Das System unterstützt verschiedene Embedding-Quellen, darunter populäre große Sprachmodelle und individuell trainierte Modelle. Mit der SQL-Schnittstelle von SingleStore ist es für Teams, die bereits mit relationalen Datenbanken vertraut sind, einfach, erweiterte Vektorsuchfunktionen zu nutzen.
Wichtige Unterschiede
Suchmethodik:
SingleStore bietet Vektorsuchfunktionen und ermöglicht die direkte Nutzung von Ähnlichkeitsfunktionen wie DOT_PRODUCT und EUCLIDEAN_DISTANCE auf Vektordaten, die als Blobs gespeichert sind. Couchbase verfügt zwar nicht über native Vektorindizes, bietet aber Workarounds für die Vektorsuche. Es nutzt Full Text Search (FTS), indem Vektordaten in durchsuchbare Felder umgewandelt werden, oder verlässt sich auf Berechnungen auf Anwendungsebene für die Vektorähnlichkeit.
Datenverarbeitung:
SingleStore kombiniert Funktionen relationaler Datenbanken mit Vektorverarbeitung und ermöglicht die Speicherung und Abfrage sowohl strukturierter Daten als auch Vektor-Embeddings in einem einzigen System. Couchbase ist als NoSQL-Datenbank besonders stark im Umgang mit JSON-Dokumenten und bietet Flexibilität für semi-strukturierte und unstrukturierte Daten, einschließlich der Möglichkeit, Vektor-Embeddings innerhalb von JSON-Strukturen zu speichern.
Skalierbarkeit und Performance:
Beide Systeme sind für verteilte Umgebungen konzipiert. Die verteilte Abfrageverarbeitung von SingleStore ermöglicht eine effiziente Verarbeitung großer Datensätze und komplexer Abfragen, die sowohl relationale als auch Vektordaten einbeziehen. Die verteilte Architektur von Couchbase unterstützt ebenfalls Skalierbarkeit, doch die Performance von Vektorsuchen kann von der gewählten Implementierungsmethode abhängen.
Flexibilität und Anpassung:
SingleStore bietet SQL-basierte Abfragen und unterstützt hybride Suchen, die Vektorähnlichkeit mit Volltextsuche und anderen SQL-Operationen kombinieren. Couchbase bietet Flexibilität bei der Datenmodellierung mit seiner JSON-Dokumentstruktur und ermöglicht individuelle Vektorsuchimplementierungen, entweder über FTS oder externe Bibliotheken.
Integration und Ökosystem:
SingleStore lässt sich gut in SQL-basierte Tools integrieren und unterstützt verschiedene Embedding-Quellen, einschließlich beliebter großer Sprachmodelle. Couchbase, als NoSQL-Datenbank, kann zusätzliche Integrationen oder externe Bibliotheken für erweiterte Vektorsuchfunktionen erfordern, bietet jedoch gute Unterstützung für mobile und Edge-Computing-Szenarien.
Benutzerfreundlichkeit:
Die SQL-Schnittstelle von SingleStore dürfte Teams mit Erfahrung in relationalen Datenbanken vertrauter sein, was die Einführung von Vektorsuchfunktionen potenziell erleichtert. Couchbase könnte für die Vektorsuche eine steilere Lernkurve haben, da es ein Verständnis von NoSQL-Konzepten und potenziell benutzerdefinierte Implementierungen für Vektoroperationen erfordert.
Kostenüberlegungen:
Der einheitliche Ansatz von SingleStore könnte zu niedrigeren Betriebskosten führen, indem der Bedarf an mehreren spezialisierten Tools reduziert wird. Die Kosteneffizienz von Couchbase kann von der spezifischen Vektorsuchimplementierung und etwaigen zusätzlich erforderlichen Tools oder Diensten abhängen.
Sicherheitsfunktionen:
Beide Systeme bieten Sicherheitsfunktionen, wie sie für unternehmenstaugliche Datenbanken typisch sind. SingleStore bietet standardmäßige SQL-basierte Sicherheitsmodelle, während Couchbase NoSQL-orientierte Sicherheitsfunktionen bietet. Die spezifischen Sicherheitsanforderungen von Vektordaten sollten im Kontext des gesamten Sicherheitsmodells jedes Systems betrachtet werden.
Wann welches System gewählt werden sollte
Couchbase: Verwenden Sie es, wenn Sie eine flexible NoSQL-Datenmodellierung mit JSON-Dokumenten benötigen, insbesondere im Bereich Mobile und Edge Computing. Gut geeignet für Anwendungen, die halbstrukturierte oder unstrukturierte Daten speichern und abrufen und bei denen Vektorsuche eher eine wünschenswerte Zusatzfunktion als das Hauptmerkmal ist. Couchbase eignet sich gut für Projekte, die eine verteilte Datenbank mit starker Speicherung und Abfrage von JSON-Dokumenten erfordern und bei denen Sie benutzerdefinierte Vektorsuche implementieren oder externe Bibliotheken für Vektoroperationen integrieren können.
SingleStore: Verwenden Sie es, wenn Sie sowohl relationale Daten als auch Vektorsuche benötigen. Gut geeignet für Anwendungen, die komplexe Abfragen durchführen müssen, bei denen traditionelles SQL mit Vektorähnlichkeitssuchen kombiniert wird. SingleStore eignet sich hervorragend für Projekte, die Vektorsuche in eine SQL-Umgebung integrieren müssen, wie etwa fortgeschrittene Analyseplattformen, Empfehlungssysteme oder semantische Suchanwendungen, die auch strukturierte Daten verarbeiten müssen. Ebenfalls gut geeignet für Teams, die bereits mit SQL vertraut sind und Vektorsuche zu ihrer bestehenden Dateninfrastruktur hinzufügen möchten.
Zusammenfassung
Die Stärken von Couchbase liegen in seiner NoSQL-Architektur, JSON-Unterstützung sowie Mobile- und Edge Computing. Es ist eine universelle Plattform, die verschiedene Datentypen verarbeiten und Vektorsuche durch benutzerdefinierte Implementierungen oder Integrationen ermöglichen kann.
SingleStore ist eine einheitliche Lösung für sowohl relationale als auch Vektordaten mit nativer Vektorsuche innerhalb einer SQL-Umgebung. Es ist gut darin, Datenbankoperationen mit Vektorverarbeitung für komplexe Analyse-Workloads zu kombinieren.
Wählen Sie zwischen Couchbase und SingleStore auf der Grundlage Ihrer Anwendungsfälle, Datentypen und Leistungsanforderungen. Wenn Ihr Projekt hauptsächlich aus JSON-Dokumenten besteht und Sie flexible Datenmodellierung mit Vektorsuche als wünschenswerter Zusatzfunktion benötigen, könnte Couchbase der richtige Weg sein. Wenn Ihre Anwendung komplexe Abfragen sowohl mit strukturierten Daten als auch mit Vektorähnlichkeitssuchen durchführen muss und Sie SQL-Kompatibilität wünschen, könnte SingleStore die bessere Wahl sein. Berücksichtigen Sie bei Ihrer Entscheidung die Expertise Ihres Teams, den bestehenden Tech-Stack, Skalierbarkeitsanforderungen und wie wichtig Vektorsuche in Ihrer gesamten Anwendungsarchitektur ist.
Während dieser Artikel einen Überblick über Couchbase und Singlestore bietet, ist es entscheidend, diese Datenbanken anhand Ihres spezifischen Anwendungsfalls zu bewerten. Ein Tool, das diesen Prozess unterstützen 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 zur 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 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 die am besten geeignete Lösung für ihre Anwendungsfälle zu bestimmen. Mit VectorDBBench können Nutzer fundierte Entscheidungen auf Grundlage der tatsächlichen Leistung von Vektordatenbanken treffen, statt sich auf Marketingaussagen oder anekdotische Evidenz zu verlassen.
VectorDBBench ist in Python geschrieben und unter der MIT-Open-Source-Lizenz lizenziert, was bedeutet, dass jeder es frei nutzen, ändern und weiterverbreiten kann. Das Tool wird aktiv von einer Entwickler-Community gepflegt, die sich der Verbesserung seiner Funktionen und Leistung verschrieben hat.
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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