Elasticsearch vs. Aerospike: Die richtige Datenbank für GenAI-Anwendungen auswählen
Mit der Weiterentwicklung KI-gesteuerter Anwendungen kann die Bedeutung von Vektorsuchfunktionen zur Unterstützung dieser Fortschritte nicht hoch genug eingeschätzt werden. Dieser Blogbeitrag behandelt zwei prominente Datenbanken mit Vektorsuchfunktionen: Elasticsearch und Aerospike. Beide bieten robuste Funktionen für die Handhabung der Vektorsuche, eine wesentliche Funktion für Anwendungen wie Empfehlungs-Engines, Bildabruf und semantische Suche. Unser Ziel ist es, Entwicklern und Ingenieuren einen klaren Vergleich zu bieten, der bei der Entscheidung hilft, welche Datenbank am besten zu ihren spezifischen Anforderungen passt.
Was ist eine Vektordatenbank?
Bevor wir Elasticsearch vs Aerospike vergleichen, wollen wir zunächst das Konzept von Vektordatenbanken untersuchen.
Eine Vektordatenbank ist speziell dafür konzipiert, 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 eine fortschrittlichere Datenanalyse und -abfrage.
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 außerdem 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.
Es gibt viele Arten von Vektordatenbanken auf dem Markt, 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-Add-ons, die in der Lage sind, Vektorsuchen in kleinem Maßstab durchzuführen.
Elasticsearch ist eine Suchmaschine auf Basis von Apache Lucene und Aerospike ist eine verteilte, skalierbare NoSQL-Datenbank. Beide verfügen über Vektorsuchfunktionen als Add-on. Dieser Beitrag vergleicht ihre Vektorsuchfunktionen.
Elasticsearch: Überblick und Kerntechnologie
Elasticsearch ist eine Open-Source-Suchmaschine, die auf der Apache Lucene-Bibliothek aufbaut. Sie ist bekannt für Echtzeit-Indexierung und Volltextsuche und daher eine bevorzugte Suchlösung für anspruchsvolle Anwendungen und Log-Analysen. Elasticsearch ermöglicht es Ihnen, große Datenmengen schnell und effizient zu durchsuchen und zu analysieren.
Elasticsearch wurde für Suche und Analysen entwickelt, mit Funktionen wie unscharfer Suche, Phrasenabgleich und Relevanz-Ranking. Es eignet sich hervorragend für Szenarien, in denen komplexe Suchabfragen und Echtzeit-Datenabruf erforderlich sind. Mit dem Aufstieg von KI-Anwendungen hat Elasticsearch Vektorsuchfunktionen hinzugefügt, sodass es Ähnlichkeitssuche und semantische Suche durchführen kann, was für KI-Anwendungsfälle wie Bilderkennung, Dokumentenabruf und generative KI erforderlich ist.
Vektorsuche
Die Vektorsuche ist in Elasticsearch über Apache Lucene integriert. Lucene organisiert Daten in unveränderlichen Segmenten, die regelmäßig zusammengeführt werden; Vektoren werden den Segmenten auf die gleiche Weise hinzugefügt wie andere Datenstrukturen. Der Prozess umfasst das Puffern von Vektoren im Arbeitsspeicher zur Indexierungszeit und anschließend das Serialisieren dieser Puffer als Teil von Segmenten, wenn dies erforderlich ist. Segmente werden regelmäßig zur Optimierung zusammengeführt, und Suchvorgänge kombinieren Vektortreffer über alle Segmente hinweg.
Für die Vektorindexierung verwendet Elasticsearch den HNSW-Algorithmus (Hierarchical Navigable Small World), der einen Graphen erstellt, in dem ähnliche Vektoren miteinander verbunden sind. Dieser wird aufgrund seiner Einfachheit, starken Benchmark-Performance und Fähigkeit ausgewählt, inkrementelle Updates zu verarbeiten, ohne ein vollständiges Neutraining des Index zu erfordern. Das System führt Vektorsuchen typischerweise in Dutzenden oder Hunderten von Millisekunden aus, deutlich schneller als Brute-Force-Ansätze.
Die technische Architektur von Elasticsearch ist eine seiner größten Stärken. Das System unterstützt Lock-Free-Suche selbst während gleichzeitiger Indexierung und gewährleistet strikte Konsistenz über verschiedene Felder hinweg, wenn Dokumente aktualisiert werden. Wenn Sie also sowohl Vektor- als auch Keyword-Felder aktualisieren, sehen Suchvorgänge entweder alle alten Werte oder alle neuen Werte; Datenkonsistenz ist garantiert. Obwohl das System über den verfügbaren RAM hinaus skalieren kann, wird die Performance optimiert, wenn Vektordaten in den Arbeitsspeicher passen.
Über die zentralen Vektorsuchfunktionen hinaus bietet Elasticsearch praktische Integrationsfunktionen, die es äußerst wertvoll machen. Vektorsuchen können mit traditionellen Elasticsearch-Filtern kombiniert werden, sodass Sie hybride Suche durchführen können, die Vektorähnlichkeit mit Volltextsuchergebnissen kombiniert. Die Vektorsuche ist vollständig kompatibel mit den Sicherheitsfunktionen, Aggregationen und Indexsortierung von Elasticsearch, sodass sie eine vollständige Lösung für moderne Suchanwendungsfälle darstellt.
Aerospike: Überblick und Kerntechnologie
Aerospike ist eine NoSQL-Datenbank für leistungsstarke Echtzeitanwendungen. Sie hat Unterstützung für Vektorindexierung und -suche hinzugefügt, sodass sie für Anwendungsfälle von Vektordatenbanken geeignet ist. Die Vektorfunktion heißt Aerospike Vector Search (AVS) und befindet sich in der Vorschauphase. Sie können bei Aerospike Early Access anfordern.
AVS unterstützt nur Hierarchical Navigable Small World (HNSW)-Indexe für die Vektorsuche. Wenn in AVS Aktualisierungen oder Einfügungen vorgenommen werden, werden Datensatzdaten einschließlich des Vektors in die Aerospike Database (ASDB) geschrieben und sind sofort sichtbar. Für die Indexierung muss jeder Datensatz mindestens einen Vektor im angegebenen Vektorfeld eines Index enthalten. Sie können mehrere Vektoren und Indexe für einen einzelnen Datensatz haben, sodass Sie dieselben Daten auf unterschiedliche Weise durchsuchen können. Aerospike empfiehlt, upsertete Datensätze einem bestimmten Set zuzuweisen, damit Sie sie überwachen und Operationen auf ihnen ausführen können.
AVS hat eine einzigartige Methode zum Aufbau des Index; sie erfolgt parallel über alle AVS-Knoten hinweg. Während Aktualisierungen von Vektordatensätzen direkt in ASDB geschrieben werden, werden Indexdatensätze asynchron aus einer Indexierungswarteschlange verarbeitet. Dies geschieht in Batches und verteilt über alle AVS-Knoten, sodass alle CPU-Kerne im AVS-Cluster genutzt werden und Skalierbarkeit gegeben ist. Die Ingestions-Performance hängt stark vom Host-Speicher und der Konfiguration der Speicherschicht ab.
Für jedes Element in der Indexierungswarteschlange verarbeitet AVS den Vektor für die Indexierung, erstellt die Cluster für jeden Vektor und schreibt diese in ASDB fest. Ein Indexdatensatz enthält eine Kopie des Vektors selbst und die Cluster für diesen Vektor auf einer bestimmten Ebene des HNSW-Graphen. Die Indexierung nutzt Vektorerweiterungen (AVX) für Single-Instruction-Multiple-Data-Parallelverarbeitung.
AVS führt während der Ingestion Abfragen aus, um den Index-Cache „vorzuwärmen“, da Datensätze in den Clustern miteinander verbunden sind. Diese Abfragen werden nicht als Abfrageanforderungen gezählt, erscheinen aber als Lesevorgänge gegen die Speicherschicht. Auf diese Weise wird der Cache mit relevanten Daten gefüllt und kann die Abfrage-Performance verbessern. Dies zeigt, wie AVS Vektordaten verarbeitet und Indexe für die Ähnlichkeitssuche erstellt, sodass es für hochdimensionale Vektorsuchen skalieren kann.
Hauptunterschiede
Vektorsuche ist ein Muss für moderne Anwendungen, von Bilderkennung bis hin zu KI-gestütztem Dokumentenabruf. Wenn Sie für Ihre Vektorsuche zwischen Elasticsearch und Aerospike wählen, hilft Ihnen dieser Beitrag, eine fundierte Entscheidung zu treffen.
Sucharchitektur und Implementierung
Elasticsearch basiert auf Apache Lucene und organisiert Vektordaten in unveränderlichen Segmenten, die periodisch zusammengeführt werden. Das System verwendet den HNSW-Algorithmus (Hierarchical Navigable Small World), um einen Graphen zu erstellen, in dem ähnliche Vektoren verbunden sind. Dadurch können Suchvorgänge in Dutzenden bis Hunderten von Millisekunden abgeschlossen werden.
Die Vektorsuchfunktion von Aerospike, genannt Aerospike Vector Search (AVS), befindet sich in der Preview. Wie Elasticsearch verwendet sie HNSW-Indizes, indexiert jedoch anders. AVS verarbeitet Vektoren asynchron über alle Knoten im Cluster hinweg und nutzt Vektorerweiterungen (AVX) für parallele Verarbeitung.
Datenmanagement und Konsistenz
Elasticsearch erzwingt strikte Konsistenz über alle Felder hinweg, wenn Dokumente aktualisiert werden. Wenn Sie sowohl Vektor- als auch Schlüsselwortfelder aktualisieren, sehen Suchvorgänge entweder alle alten Werte oder alle neuen Werte, niemals eine Mischung. Das System ermöglicht sperrenfreies Suchen während gleichzeitiger Indexierung.
Aerospike handhabt Datenaktualisierungen anders. Wenn Datensätze aktualisiert oder eingefügt werden, werden die Vektordaten sofort in die Aerospike Database (ASDB) geschrieben. Indexdatensätze werden jedoch asynchron aus einer Indexierungswarteschlange verarbeitet und in Batches über AVS-Knoten verteilt.
Leistung und Skalierbarkeit
Elasticsearch erzielt die beste Leistung, wenn Vektordaten in den Arbeitsspeicher passen, kann aber über den verfügbaren RAM hinaus skalieren. Seine Architektur ermöglicht Echtzeit-Indexierung und Volltextsuche.
Die Leistung von Aerospike hängt vom Arbeitsspeicher des Hosts und der Konfiguration der Speicherschicht ab. Die verteilte Indexierung nutzt alle CPU-Kerne im AVS-Cluster. Das System befüllt den Index-Cache vorab durch Hintergrundabfragen, was die Abfrageleistung verbessern kann.
Integration und zusätzliche Funktionen
Elasticsearch ist stark bei seinen Integrationen. Sie können Vektorsuchen mit traditionellen Filtern kombinieren, um eine hybride Suche durchzuführen, die Vektorähnlichkeit mit Volltextsuchergebnissen mischt. Die Vektorsuche funktioniert nahtlos mit den Sicherheitsfunktionen, Aggregationen und der Indexsortierung von Elasticsearch.
Aerospike ermöglicht mehrere Vektoren und Indizes pro Datensatz und gibt Ihnen Flexibilität dabei, wie Sie Ihre Daten durchsuchen. Das System empfiehlt, per Upsert eingefügte oder aktualisierte Datensätze bestimmten Sets zuzuweisen, um Überwachung und Betrieb zu erleichtern.
Einschränkungen und Überlegungen
Die Vektorsuche von Elasticsearch ist eine ausgereifte Funktion, die in den Kern integriert ist. Die Leistung erfordert jedoch sorgfältiges Speichermanagement und Systemkonfiguration.
AVS befindet sich in der Preview; kontaktieren Sie Aerospike, um frühzeitigen Zugang zu erhalten. Verteilte Indexierung bietet Skalierbarkeit, aber Preview bedeutet, dass es in zukünftigen Versionen Einschränkungen und Änderungen geben kann.
Wann welches System verwendet werden sollte
Verwenden Sie Elasticsearch, wenn Sie eine produktionsreife Vektorsuchlösung benötigen, die sich mit Volltextsuche kombinieren lässt. Es ist perfekt für Anwendungen, die hybride Suchfunktionalität benötigen, z. B. E-Commerce-Plattformen, die sowohl Schlüsselwort- als auch Ähnlichkeitssuche nutzen, Content-Empfehlungssysteme oder KI-gestützte Dokumentenabrufsysteme, bei denen Datenkonsistenz und ausgereifte Sicherheitsfunktionen wichtig sind. Es ist besonders gut geeignet, wenn Sie über den Arbeitsspeicher verfügen, um die Leistung zu optimieren, und sich in eine bestehende Suchinfrastruktur integrieren müssen.
Verwenden Sie Aerospike, wenn Sie ein System entwickeln, das verteilte Verarbeitungsleistung benötigt und eine Vektorsuchimplementierung im Preview-Status handhaben kann. Es eignet sich gut für Anwendungen, die von asynchroner Indexierung und paralleler Verarbeitung über Knoten hinweg profitieren, z. B. Datenerfassungssysteme mit hohem Durchsatz oder Anwendungen, bei denen Sie flexible Optionen für die Vektorindexierung benötigen. Es ist am besten geeignet, wenn Sie seine verteilte Architektur nutzen können und die Vektorsuche nicht sofort in die Produktion bringen müssen.
Fazit
Die Wahl zwischen Elasticsearch und Aerospike hängt von Ihren technischen Anforderungen und Ihrem Projektzeitplan ab. Elasticsearch verfügt über eine ausgereifte, gut integrierte Vektorsuchlösung mit bewährten hybriden Suchfunktionen und einem starken Ökosystem und ist daher die sicherere Wahl für unmittelbare Produktionsanforderungen. Aerospike bietet leistungsstarke verteilte Verarbeitung und flexible Optionen für die Vektorindizierung, befindet sich jedoch in der Preview-Phase, sodass Sie die Einschränkungen und Änderungen in zukünftigen Releases berücksichtigen müssen. Ihre Entscheidung sollte bestehende Infrastruktur, Anforderungen an Datenkonsistenz, Verarbeitungsanforderungen und die Frage abwägen, ob Sie sofort in die Produktion gehen müssen oder mit Preview-Funktionen arbeiten können, während Sie Ihr System aufbauen.
Lesen Sie dies, um einen Überblick über Elasticsearch und Aerospike 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 für den Vergleich von Vektordatenbanken. Letztendlich wird ein gründliches Benchmarking mit Ihren eigenen Datensätzen und Abfragemustern entscheidend sein, um eine Entscheidung zwischen diesen beiden leistungsstarken, aber unterschiedlichen Ansätzen für die 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 Marketingversprechen 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.
Weitere Ressourcen zu VectorDB, GenAI und ML
Weiterlesen
Our Journey to 35K+ GitHub Stars: The Real Story of Building Milvus from Scratch
Join us in celebrating Milvus, the vector database that hit 35.5K stars on GitHub. Discover our story and how we’re making AI solutions easier for developers.
Vector Databases vs. Object-Relational Databases
Use a vector database for AI-powered similarity search; use an object-relational database for complex data modeling with both relational integrity and object-oriented features.
VidTok: Rethinking Video Processing with Compact Tokenization
VidTok tokenizes videos to reduce redundancy while preserving spatial and temporal details for efficient processing.
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.