Elasticsearch vs. Rockset: Auswahl der richtigen Datenbank für GenAI-Anwendungen
Mit der Weiterentwicklung KI-gestützter 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 Rockset. Beide bieten robuste Funktionen für die Verarbeitung von Vektorsuche, einer wesentlichen Funktion für Anwendungen wie Empfehlungsmaschinen, Bildsuche 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 Rockset vergleichen, wollen wir zunächst das Konzept von Vektordatenbanken betrachten.
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 kodieren komplexe Informationen, etwa die semantische Bedeutung von Text, die visuellen 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.
Häufige Anwendungsfälle für Vektordatenbanken umfassen Produktempfehlungen im E-Commerce, Plattformen zur Content-Entdeckung, 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 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:
- Zweckentwickelte 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 auf Apache Lucene basierende Suchmaschine und Rockset ist eine Such- und Analysedatenbank; beide bieten Vektorsuche als Add-on an. 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 Analytik entwickelt, mit Funktionen wie Fuzzy-Suche, Phrasenabgleich und Relevanz-Ranking. Es eignet sich hervorragend für Szenarien, in denen komplexe Suchanfragen und Datenabruf in Echtzeit 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 AI erforderlich ist.
Vektorsuche
Die Vektorsuche ist in Elasticsearch über Apache Lucene integriert. Lucene organisiert Daten in unveränderlichen Segmenten, die periodisch 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 nötig. Segmente werden periodisch 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 wegen seiner Einfachheit, starken Benchmark-Leistung und Fähigkeit gewählt, inkrementelle Updates zu verarbeiten, ohne ein vollständiges Neutrainieren des Index zu erfordern. Das System führt Vektorsuchen typischerweise in Dutzenden oder Hunderten von Millisekunden durch, deutlich schneller als Brute-Force-Ansätze.
Die technische Architektur von Elasticsearch ist eine seiner größten Stärken. Das System unterstützt lock-free Searching sogar während gleichzeitiger Indexierung und hält beim Aktualisieren von Dokumenten strikte Konsistenz über verschiedene Felder hinweg aufrecht. Wenn Sie also sowohl Vektor- als auch Keyword-Felder aktualisieren, sehen Suchvorgänge entweder alle alten Werte oder alle neuen Werte; Datenkonsistenz ist garantiert. Während das System über den verfügbaren RAM hinaus skalieren kann, wird die Leistung optimiert, wenn Vektordaten in den Arbeitsspeicher passen.
Über die zentralen Vektorsuchfunktionen hinaus bietet Elasticsearch praktische Integrationsfunktionen, die es besonders wertvoll machen. Vektorsuchen können mit traditionellen Elasticsearch-Filtern kombiniert werden, sodass Sie eine hybride Suche durchführen können, die Vektorähnlichkeit mit Volltextsuchergebnissen mischt. Die Vektorsuche ist vollständig kompatibel mit den Sicherheitsfunktionen, Aggregationen und der Indexsortierung von Elasticsearch, sodass es eine vollständige Lösung für moderne Suchanwendungsfälle ist.
Rockset: Überblick und Kerntechnologie
Rockset ist eine Echtzeit-Such- und Analysedatenbank für strukturierte und unstrukturierte Daten, einschließlich Vektor-Embeddings. Seine Stärke liegt im Echtzeit-Ingest, der Indexierung und Abfrage von Daten, wodurch es sich hervorragend für Anwendungen eignet, die Einblicke bis zur aktuellen Sekunde benötigen. Rockset unterstützt sowohl Streaming- als auch Bulk-Dateningest, kann Ereignisströme mit hoher Geschwindigkeit und Change-Data-Capture-(CDC)-Feeds in 1–2 Sekunden verarbeiten.
Eine der Schlüsselfunktionen von Rockset ist Converged Indexing auf Basis von mutable RocksDB. Dies ermöglicht In-Place-Updates von Vektoren und Metadaten, wodurch es für Szenarien, in denen sich Daten häufig ändern, besonders effizient ist. Rockset kann Dokumente bis zu 40MB verarbeiten und unterstützt Vektordimensionalität bis zu 200.000, sodass es für eine breite Palette von Vektor-Embedding-Anwendungsfällen geeignet ist.
Rockset hat Vektorsuche im Kern integriert. Es unterstützt K-Nearest Neighbors (KNN) und Approximate Nearest Neighbors (ANN) als Suchmethoden und verwendet einen verteilten FAISS-Index für Skalierbarkeit. Rockset ist algorithmusagnostisch, sodass Sie Ihre eigene Suchimplementierung wählen können. Der kostenbasierte Optimizer kann dynamisch zwischen KNN- und ANN-Suchmethoden wählen, um optimale Leistung zu erzielen.
Einzigartig an Rockset für die Vektorsuche ist der Converged Index, der Suche, ANN, spaltenorientierte und zeilenorientierte Indizes in einem vereint. Das bedeutet, dass Sie eine breite Palette von Abfragemustern direkt out of the box handhaben können. Rockset unterstützt außerdem Metadatenfilterung und hybride Suche. Der Optimizer wählt den effizientesten Abfragepfad. Kann über mehrere ANN-Felder hinweg suchen, unterstützt multimodale Modelle und verfügt über sowohl SQL- als auch REST-APIs als Abfrageschnittstelle.
Wichtige Unterschiede
Bei der Wahl zwischen Elasticsearch und Rockset als Vektorsuchtool hängt es von Ihrem Anwendungsfall, Ihren technischen Anforderungen und Einschränkungen ab. Hier ist eine Aufschlüsselung ihrer Fähigkeiten, die Ihnen bei der Entscheidung hilft:
Suchmethodik
Elasticsearch: Auf Apache Lucene aufgebaut, verwendet Elasticsearch den Hierarchical Navigable Small World (HNSW)-Algorithmus für die Vektorsuche. HNSW erstellt eine graphbasierte Struktur und eignet sich daher gut für schnelle Suche und inkrementelle Indexaktualisierungen ohne erneutes Training. Die Vektorsuche ist jedoch an Lucenes unveränderliche Segmentstruktur gebunden, sodass die Leistung bei Aktualisierungen oder Neuindizierung leiden kann.
Rockset: Rockset verfügt über eine verteilte Implementierung von FAISS für die Vektorsuche und unterstützt sowohl KNN- als auch ANN-Suchmethoden. Die Möglichkeit, über seinen kostenbasierten Optimierer dynamisch zwischen Algorithmen zu wählen, ist ein großer Pluspunkt. Rocksets Echtzeit-Indexierung und veränderliche Daten eignen sich besser für Anwendungsfälle mit sich ändernden Daten.
Daten
Elasticsearch: Verarbeitet strukturierte und unstrukturierte Daten gut, textbasierte Suchen sind stark. Integriert die Vektorsuche mit seinen bestehenden Funktionen, sodass Sie hybride Abfragen durchführen können, die Volltextsuche mit Vektorähnlichkeit kombinieren.
Rockset: Verarbeitet sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten, insbesondere für Echtzeit-Analysen. Seine Converged Indexing-Technologie kombiniert mehrere Indexierungsstrategien (Suche, ANN, zeilenbasiert, spaltenbasiert), wodurch es flexibler für gemischte Abfragemuster ist. Rockset kann Ereignisströme mit hoher Geschwindigkeit und Änderungsdaten nahezu in Echtzeit verarbeiten, was gut für dynamische Datensätze ist.
Skalierbarkeit und Leistung
Elasticsearch: Skaliert horizontal durch Hinzufügen von Knoten, die Leistung ist optimiert, wenn Vektordaten in den Arbeitsspeicher passen. Wenn Ihr Datensatz jedoch größer ist als der verfügbare RAM, leidet die Suchleistung. Das periodische Zusammenführen von Segmenten kann bei groß angelegten Aktualisierungen außerdem Latenz verursachen.
Rockset: Rockset wurde für Echtzeit-Analysen im großen Maßstab entwickelt und unterstützt dynamische Skalierung über mehrere Knoten hinweg. Seine verteilte Architektur stellt sicher, dass die Leistung bei wachsendem Datenvolumen konsistent bleibt. Echtzeit-Aktualisierungen und Ingestion mit geringer Latenz (1–2 Sekunden) sind gut für Anwendungsfälle, die Daten bis zur aktuellen Sekunde erfordern.
Flexibilität und Anpassung
Elasticsearch: Bietet viele Konfigurationsoptionen für Abfragen, Datenmodellierung und Filter. Sie können Vektorähnlichkeit und traditionelle Suche nahtlos kombinieren, aber die Anpassung erfordert tiefgehende Kenntnisse seiner Konfiguration und Optimierung.
Rockset: Mehr Flexibilität bei der Verarbeitung verschiedener Abfragetypen mit seinem Converged Index und dynamischer Abfrageoptimierung. Unterstützt außerdem SQL-Abfragen und REST-APIs und ist daher einfacher zu integrieren und abzufragen als Elasticsearchs JSON-basierte Query DSL.
Integration und Ökosystem
Elasticsearch: Verfügt über ein reichhaltiges Ökosystem an Tools, Kibana für Visualisierung und Beats für Datenversand. Seine Integration ist gut etabliert, insbesondere in Log-Analyse- und Monitoring-Stacks.
Rockset: Integriert sich in moderne Datenpipelines, Kafka, Snowflake, DynamoDB. Echtzeit-CDC ist gut für ereignisgesteuerte Architekturen und Anwendungen, die Live-Aktualisierungen erfordern.
Benutzerfreundlichkeit
Elasticsearch: Hat aufgrund seiner komplexen Einrichtung und Konfiguration eine steile Lernkurve. Die Dokumentation ist umfangreich, aber das Verwalten und Optimieren von Elasticsearch erfordert Fachwissen, insbesondere im Umgang mit Vektorsuche und Skalierung.
Rockset: Einfacher einzurichten und zu warten aufgrund seiner serverlosen Architektur und SQL-basierten Abfrageschnittstelle. Der Fokus auf entwicklerfreundliche Tools und Echtzeit-Anwendungsfälle reduziert den betrieblichen Aufwand.
Kosten
- Elasticsearch: Open Source, kann jedoch erhebliche Infrastruktur- und Engineering-Ressourcen für die Verwaltung erfordern. Verwaltete Elasticsearch-Dienste (z. B. Elastic Cloud oder AWS OpenSearch Service) können dies vereinfachen, verursachen jedoch zusätzliche Kosten.
- Rockset: Ein verwalteter Dienst mit Pay-as-you-go-Preismodell; Rocksets Preisgestaltung spiegelt seine Echtzeit-Fähigkeiten und Benutzerfreundlichkeit wider. Kann kosteneffektiver sein, wenn Sie Echtzeit-Analysen benötigen, ohne komplexe Infrastruktur zu verwalten.
Sicherheit
- Elasticsearch: Verfügt über robuste Sicherheit, TLS-Verschlüsselung, rollenbasierte Zugriffskontrolle und Integration mit Authentifizierungssystemen. Einige Funktionen erfordern in der Distribution von Elastic eine kostenpflichtige Lizenz.
- Rockset: Integrierte Sicherheit, Ende-zu-Ende-Verschlüsselung, rollenbasierte Zugriffskontrolle, Integration mit Cloud-Identitätsanbietern. Sicherheit ist in seinem Managed Offering ein zentraler Bestandteil.
Wann Elasticsearch gewählt werden sollte
Elasticsearch ist eine gute Wahl, wenn Sie über groß angelegte verteilte Daten und komplexe Suchanfragen verfügen. Es eignet sich hervorragend für E-Commerce, Log-Analysen und Dokumentenabruf, wenn Sie hybride Suchen benötigen, die Volltextsuche und Vektorähnlichkeit kombinieren. Elasticsearch eignet sich gut für Umgebungen mit etablierten Such-Workloads, in denen Sie präzise Kontrolle über die Abfragerelevanz, Skalierbarkeit über mehrere Knoten hinweg und Integrationen mit einem umfangreichen Toolset benötigen. Seine Effektivität bei der Vektorsuche hängt jedoch davon ab, wie gut die Vektordaten in den Speicher passen, daher ist es besser für Datensätze geeignet, die für In-Memory-Operationen optimiert sind.
Wann Rockset gewählt werden sollte
Rockset ist die bessere Wahl für Echtzeit-Analysen und Anwendungen, die Updates mit niedriger Latenz erfordern. Seine Fähigkeit, Datenströme mit hoher Geschwindigkeit aufzunehmen und abzufragen, zusammen mit flexibler Vektorsuche durch seinen Converged Index, macht es zu einer hervorragenden Lösung für dynamische Umgebungen wie ereignisgesteuerte Architekturen, Live-Dashboards und KI-gestützte Anwendungen. Entwickler profitieren von Rocksets SQL-basierter Abfrageschnittstelle, schneller Einrichtung und serverloser Architektur, die die betriebliche Komplexität reduziert. Anwendungsfälle, die häufige Aktualisierungen von Vektor-Embeddings erfordern oder eine nahtlose Integration mit modernen Datenpipelines benötigen, werden Rockset schätzen.
Fazit
Elasticsearch ist gut aufgrund seiner Reife, hybriden Suche und textlastigen Workloads, während Rockset gut für Echtzeit-Analysen und flexible Abfrageverarbeitung ist. Wählen Sie das richtige Tool für Ihren Anwendungsfall: Elasticsearch eignet sich besser für etablierte Such- und Analyse-Workloads mit vorhersehbaren Skalierungsanforderungen, während Rockset besser für schnelllebige, dynamische Umgebungen geeignet ist, die Daten auf dem neuesten Stand benötigen. Bewerten Sie Ihre Datentypen, Abfragemuster und Leistungsanforderungen, um die richtige Wahl für Ihr Projekt zu treffen.
Lesen Sie dies, um einen Überblick über Elasticsearch und Rockset zu erhalten, aber um diese zu bewerten, müssen Sie sie anhand Ihres Anwendungsfalls beurteilen. Ein Tool, das dabei helfen kann, ist VectorDBBench, ein Open-Source-Benchmarking-Tool zum Vergleich von Vektordatenbanken. Letztendlich wird ein gründliches Benchmarking mit Ihren eigenen Datensätzen und Abfragemustern entscheidend dafür sein, 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 Datenspeicher- und Abrufsysteme 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 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 nutzen, ändern und weiterverbreiten 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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