MongoDB vs. Aerospike: 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. In diesem Blogbeitrag werden zwei prominente Datenbanken mit Vektorsuchfunktionen besprochen: MongoDB und Aerospike. Beide bieten robuste Funktionen für die Verarbeitung der Vektorsuche, ein wesentliches Feature für Anwendungen wie Empfehlungsmaschinen, Bildabruf und semantische Suche. Unser Ziel ist es, Entwicklern und Ingenieuren einen klaren Vergleich zu bieten, der sie bei der Entscheidung unterstützt, welche Datenbank am besten zu ihren spezifischen Anforderungen passt.
Was ist eine Vektordatenbank?
Bevor wir MongoDB vs Aerospike vergleichen, wollen wir zunächst das Konzept von Vektordatenbanken untersuchen.
Eine Vektordatenbank ist speziell darauf ausgelegt, hochdimensionale Vektoren zu speichern und abzufragen, bei denen es sich um numerische Darstellungen von unstrukturierten Daten handelt. 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 auch eine entscheidende Rolle bei der 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.
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-Add-ons, die Vektorsuchen in kleinem Maßstab durchführen können.
MongoDB ist eine NoSQL-Datenbank, die Daten in JSON-ähnlichen Dokumenten speichert ****und Aerospike ist eine verteilte, skalierbare NoSQL-Datenbank. Beide verfügen über Vektorsuchfunktionen als Add-on. Dieser Beitrag vergleicht ihre Vektorsuchfunktionen.
MongoDB: Die Grundlagen
MongoDB Atlas Vector Search ist ein Feature, mit dem Sie Vektorähnlichkeitssuchen auf in MongoDB Atlas gespeicherten Daten durchführen können. Sie können hochdimensionale Vektoreinbettungen zusammen mit Ihren Dokumentdaten indizieren und abfragen und KI und maschinelles Lernen direkt in der Datenbank durchführen.
Im Kern verwendet Atlas Vector Search den Hierarchical Navigable Small World (HNSW)-Algorithmus zur Indizierung und Suche von Vektordaten. Dadurch wird ein mehrstufiger Graph des Vektorraums erstellt, sodass Sie Approximate Nearest Neighbor (ANN)-Suchen durchführen können. Es bietet ein Gleichgewicht zwischen Geschwindigkeit und Genauigkeit für die Vektorsuche in großem Maßstab. Atlas Vector Search unterstützt auch Exact Nearest Neighbors (ENN)-Suchen, bei denen die Genauigkeit gegenüber der Leistung für Abfragen von bis zu 10.000 Dokumenten priorisiert wird.
Einer der großen Vorteile von Atlas Vector Search ist die Integration mit dem flexiblen Dokumentmodell von MongoDB. Sie können Vektor-Embeddings zusammen mit anderen Dokumentdaten speichern, sodass Sie kontextbezogener und präziser suchen können. Sie können jede Art von Daten abfragen, die bis zu 4096 Dimensionen eingebettet werden kann. Atlas Vector Search ermöglicht es Ihnen, Vektorähnlichkeitssuchen mit herkömmlicher Dokumentfilterung zu kombinieren. Beispielsweise könnte eine semantische Suche nach Produkten nach Kategorie, Preisspanne oder Verfügbarkeit gefiltert werden.
Atlas Vector Search unterstützt außerdem Hybrid Search, indem Vektorsuche mit Volltextsuche kombiniert wird, um granularere Ergebnisse zu liefern. Dies unterscheidet sich von Atlas Search, das auf keywordbasierte Suche ausgerichtet ist. Die Plattform integriert sich mit beliebten KI-Diensten und -Tools, sodass Sie sie mit Embedding-Modellen von Anbietern wie OpenAI, VoyageAI und vielen anderen, die auf Hugging Face aufgeführt sind, verwenden können. Sie unterstützt außerdem Open-Source-Frameworks wie LangChain und LlamaIndex zum Erstellen von Anwendungen, die Large Language Models (LLMs) verwenden.
Um Skalierbarkeit und Performance sicherzustellen, stellt MongoDB Atlas Search Nodes bereit, die dedizierte Infrastruktur für Atlas Search- und Vector Search-Workloads bieten. Dadurch können Sie über optimierte Rechenressourcen und eine unabhängige Skalierung der Suchanforderungen verfügen, sodass Sie bessere Performance im großen Maßstab erhalten.
Durch diese Funktionen im MongoDB-Ökosystem ist Atlas Vector Search eine vollständige Lösung für Entwickler, die KI-gestützte Anwendungen, Empfehlungssysteme oder erweiterte Suchfunktionen entwickeln. Es ist keine separate Vektordatenbank erforderlich; Sie können die Skalierbarkeit und die umfangreichen Funktionen von MongoDB zusammen mit der Vektorsuche nutzen.
Aerospike: Die Grundlagen
Aerospike ist eine NoSQL-Datenbank für leistungsstarke Echtzeitanwendungen. Sie hat Unterstützung für Vektorindizierung und -suche hinzugefügt und eignet sich daher für Anwendungsfälle von Vektordatenbanken. Die Vektorfunktion heißt Aerospike Vector Search (AVS) und befindet sich in der Preview. Sie können bei Aerospike Early Access anfordern.
AVS unterstützt nur Hierarchical Navigable Small World (HNSW)-Indizes für die Vektorsuche. Wenn in AVS Updates oder Inserts vorgenommen werden, werden Datensatzdaten einschließlich des Vektors in die Aerospike Database (ASDB) geschrieben und sind sofort sichtbar. Für die Indizierung muss jeder Datensatz mindestens einen Vektor im angegebenen Vektorfeld eines Index enthalten. Sie können mehrere Vektoren und Indizes für einen einzelnen Datensatz haben, sodass Sie dieselben Daten auf unterschiedliche Weise durchsuchen können. Aerospike empfiehlt, upserted Datensätze einem bestimmten Set zuzuweisen, damit Sie sie überwachen und darauf Operationen ausführen können.
AVS hat eine einzigartige Methode zum Aufbau des Index; sie erfolgt gleichzeitig über alle AVS-Knoten hinweg. Während Aktualisierungen von Vektordatensätzen direkt in ASDB geschrieben werden, werden Indexdatensätze asynchron aus einer Indizierungswarteschlange verarbeitet. Dies geschieht in Batches und wird über alle AVS-Knoten verteilt, sodass alle CPU-Kerne im AVS-Cluster genutzt werden und die Lösung skalierbar ist. Die Ingestion-Performance hängt stark vom Host-Speicher und der Konfiguration der Speicherschicht ab.
Für jedes Element in der Indizierungswarteschlange verarbeitet AVS den Vektor für die Indizierung, 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 Indizierung verwendet Vektorerweiterungen (AVX) für Single Instruction, Multiple Data Parallel Processing.
AVS führt während der Ingestion Abfragen aus, um den Index-Cache „vorzuhydrieren“, da die Datensätze in den Clustern miteinander verbunden sind. Diese Abfragen werden nicht als Query Requests gezählt, erscheinen aber als Lesevorgänge gegenüber der Speicherschicht. Auf diese Weise wird der Cache mit relevanten Daten gefüllt und kann die Abfrage-Performance verbessern. Dies zeigt, wie AVS Vektordaten verarbeitet und Indizes für die Ähnlichkeitssuche erstellt, sodass es für hochdimensionale Vektorsuchen skalieren kann.
Wichtige Unterschiede
Wenn es um Vektorsuche geht, bieten sowohl MongoDB als auch Aerospike gute Optionen. Als Entwickler, der Vektorsuche zu seiner Anwendung hinzufügen möchte, hilft dir das Verständnis der Unterschiede zwischen den beiden dabei, eine Entscheidung zu treffen. Vergleichen wir MongoDB Atlas Vector Search und Aerospike Vector Search (AVS) anhand einiger zentraler Punkte.
Suchmethodik
Sowohl MongoDB Atlas Vector Search als auch Aerospike Vector Search verwenden den Hierarchical Navigable Small World (HNSW)-Algorithmus zum Indexieren und Durchsuchen von Vektordaten. Dieser Algorithmus erstellt einen mehrstufigen Graphen des Vektorraums, sodass du Approximate Nearest Neighbor (ANN)-Suchen durchführen kannst. MongoDB Atlas unterstützt außerdem Exact Nearest Neighbors (ENN)-Suchen für Abfragen mit bis zu 10.000 Dokumenten. Das gibt MongoDB-Nutzern mehr Flexibilität, um Geschwindigkeit und Präzision je nach Anwendungsfall auszubalancieren.
Daten
Das flexible Dokumentmodell von MongoDB ermöglicht es dir, Vektor-Embeddings zusammen mit anderen Dokumentdaten zu speichern. Dies ermöglicht kontextbezogenere und präzisere Suchen, da du Vektorähnlichkeitssuchen mit traditioneller Dokumentfilterung kombinieren kannst. Du kannst zum Beispiel eine semantische Suche nach Produkten durchführen und die Ergebnisse nach Kategorie, Preisspanne oder Verfügbarkeit filtern.
Aerospike ist in erster Linie ein Key-Value-Store und hat Funktionen für Vektorindexierung und -suche hinzugefügt. Es erlaubt mehrere Vektoren und Indizes für einen einzelnen Datensatz, sodass du Flexibilität dabei hast, wie du deine Daten durchsuchen kannst. Sein Datenmodell ist jedoch möglicherweise nicht so flexibel wie der dokumentbasierte Ansatz von MongoDB beim Umgang mit halbstrukturierten oder unstrukturierten Daten.
Skalierbarkeit und Leistung
MongoDB Atlas verfügt über Search Nodes, die eine dedizierte Infrastruktur für Atlas Search- und Vector Search-Workloads bereitstellen. Dies ermöglicht optimierte Rechenressourcen und eine unabhängige Skalierung der Suchanforderungen, sodass du eine bessere Leistung im großen Maßstab erhältst.
Aerospikes Ansatz zum Aufbau des Index ist anders. Es verarbeitet Indexdatensätze aus einer Indexierungswarteschlange asynchron über alle AVS-Nodes hinweg. Dadurch werden alle CPU-Kerne im AVS-Cluster genutzt, sodass es für den Indexaufbau skalierbarer sein könnte. Aerospike verwendet während der Aufnahme außerdem eine „Pre-Hydration“-Technik, um den Index-Cache mit relevanten Daten zu füllen, was die Abfrageleistung verbessern kann.
Flexibilität und Anpassung
MongoDB Atlas Vector Search unterstützt mehrere Distanzmetriken für Ähnlichkeitsberechnungen und kann mit Embeddings von jedem Anbieter mit bis zu 4096 Dimensionen arbeiten. Es unterstützt außerdem hybride Suche, bei der Vektorsuche mit Volltextsuche kombiniert wird, um präzisere Ergebnisse zu erzielen.
Aerospike Vector Search ist zwar auf die aktuelle Vorschauversion beschränkt, erlaubt jedoch mehrere Vektoren und Indizes pro Datensatz. Dies kann nützlich sein, um dieselben Daten auf unterschiedliche Weise zu durchsuchen.
Integration und Ökosystem
MongoDB Atlas integriert sich mit beliebten KI-Diensten und -Tools und funktioniert mit Embedding-Modellen von OpenAI, VoyageAI und vielen anderen, die auf Hugging Face gelistet sind. Es unterstützt außerdem die Integration mit LangChain und LlamaIndex zum Erstellen KI-gestützter Anwendungen.
Aerospike integriert sich ebenfalls mit beliebten Frameworks wie LangChain.
Benutzerfreundlichkeit
MongoDB ist dafür bekannt, entwicklerfreundlich zu sein, mit umfangreicher Dokumentation und einer großen Community. Atlas als Managed Service kann Einrichtung und Wartung vereinfachen.
Aerospike hat eine steilere Lernkurve, wenn du mit seiner Architektur nicht vertraut bist. Seine Vektorsuche befindet sich in der Vorschau, daher gibt es möglicherweise weniger Dokumentation und Community-Support im Vergleich zu etablierteren Optionen.
Kosten
MongoDB Atlas hat ein gestaffeltes Preismodell; die Kosten variieren je nach Nutzung und Funktionen. Du musst prüfen, ob die Vektorsuche in dein Budget passt.
Die Preise von Aerospike sind nicht öffentlich verfügbar; du musst sie für weitere Informationen kontaktieren. Berücksichtige sowohl Softwarekosten als auch Infrastrukturkosten für den Betrieb von Aerospike.
Wann welches verwendet werden sollte
MongoDB Atlas Vector Search eignet sich hervorragend für Anwendungen, die ein flexibles Datenmodell benötigen und Vektorsuche mit regulären Dokumentabfragen integrieren müssen. Es ist perfekt für Projekte, die komplexe, halbstrukturierte Daten beinhalten und hybride Suchen durchführen müssen, die Vektorähnlichkeit mit Volltextsuche kombinieren. MongoDB ist ideal, wenn Sie verschiedene Datentypen zusammen mit Vektoreinbettungen speichern und abfragen müssen, wie etwa Content-Empfehlungssysteme, semantische Suchmaschinen oder KI-gestützte Analyseplattformen, die große Sprachmodelle verwenden. Es ist außerdem hervorragend für Entwickler geeignet, die KI-Anwendungen erstellen, die sowohl mit strukturierten als auch mit unstrukturierten Daten arbeiten und sich in beliebte KI-Dienste und -Tools integrieren müssen.
Aerospike Vector Search eignet sich hervorragend für leistungsstarke Echtzeitanwendungen, die überwiegend Key-Value-basiert sind, aber Vektorsuche benötigen. Es ist perfekt für Anwendungsfälle, die extrem niedrige Latenz und hohen Durchsatz erfordern, wie Echtzeit-Bidding-Systeme, Betrugserkennungs-Engines oder personalisierte Content-Delivery-Netzwerke. Aerospikes Ansatz beim Indexaufbau und bei der Cache-Vorhydrierung kann in Szenarien, in denen Datenerfassungsgeschwindigkeit und Abfragegeschwindigkeit entscheidend sind, erhebliche Leistungsvorteile bieten. Auch wenn sein Datenmodell möglicherweise nicht so flexibel ist wie das von MongoDB, ist Aerospike die bessere Wahl für Anwendungen, die rohe Leistung und Skalierung gegenüber komplexen Anforderungen an die Datenmodellierung priorisieren.
Zusammenfassung
MongoDB Atlas Vector Search ist eine umfassende Lösung, die die Flexibilität einer Dokumentendatenbank mit Vektorsuchfunktionen kombiniert und sich hervorragend für komplexe KI-gesteuerte Anwendungen eignet, die vielfältige Daten verarbeiten müssen. Seine Stärke liegt in der Integration der Vektorsuche mit regulären Abfragen, hybriden Suchen und einem umfangreichen Ökosystem von KI-Tools. Aerospike Vector Search ist spezialisierter und überzeugt in leistungsstarken Echtzeitszenarien, in denen niedrige Latenz und hoher Durchsatz entscheidend sind. Sein Indexierungsansatz und sein Fokus auf Leistung machen es zu einer guten Wahl für spezifische Anwendungsfälle, die Geschwindigkeit und Skalierung benötigen. Letztendlich sollte die Wahl zwischen MongoDB und Aerospike für die Vektorsuche von Ihren Anwendungsanforderungen, der Datenkomplexität, den Leistungsanforderungen und den Skalierbarkeitsanforderungen bestimmt werden. Berücksichtigen Sie bei Ihrer Entscheidung Ihre bestehende Infrastruktur, die Art der Daten, Abfragemuster sowie den Grad der Integration mit KI-Tools und -Diensten.
Lesen Sie dies, um einen Überblick über MongoDB 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 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, anstatt sich auf Marketingaussagen oder Hörensagen zu verlassen.
VectorDBBench ist in Python geschrieben und unter der MIT-Open-Source-Lizenz lizenziert, was bedeutet, dass jeder es frei nutzen, 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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