MongoDB vs Rockset: Auswahl der richtigen Datenbank für GenAI-Anwendungen
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: MongoDB und Rockset. Jede bietet robuste Funktionen für die Verarbeitung von Vektorsuche, einer wesentlichen Funktion für Anwendungen wie Empfehlungsmaschinen, Bildabruf und semantische Suche. Unser Ziel ist es, Entwicklern und Ingenieuren einen klaren Vergleich zu bieten, der ihnen bei der Entscheidung hilft, welche Datenbank am besten zu ihren spezifischen Anforderungen passt.
Was ist eine Vektordatenbank?
Bevor wir MongoDB vs Rockset vergleichen, lassen Sie uns 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. Indem sie effiziente Ähnlichkeitssuchen ermöglichen, spielen Vektordatenbanken eine zentrale Rolle in KI-Anwendungen und ermöglichen fortschrittlichere Datenanalysen und -abrufe.
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 sie externes Wissen bereitstellt, 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.
MongoDB ist eine NoSQL-Datenbank und Rockset ist eine Such- und Analysedatenbank; beide bieten Vektorsuche als Add-on an. Dieser Beitrag vergleicht ihre Vektorsuchfunktionen.
MongoDB: Die Grundlagen
MongoDB Atlas Vector Search ist eine Funktion, mit der Sie Vektorähnlichkeitssuchen auf in MongoDB Atlas gespeicherten Daten durchführen können. Sie können hochdimensionale Vektor-Embeddings zusammen mit Ihren Dokumentdaten indexieren und abfragen und KI sowie maschinelles Lernen direkt in der Datenbank durchführen.
Im Kern verwendet Atlas Vector Search den Hierarchical Navigable Small World (HNSW)-Algorithmus zum Indexieren und Suchen von Vektordaten. Dadurch wird ein mehrstufiger Graph des Vektorraums erstellt, sodass Sie Approximate Nearest Neighbor (ANN)-Suchen durchführen können. Es ist ein Gleichgewicht zwischen Geschwindigkeit und Genauigkeit für Vektorsuche im großen Maßstab. Atlas Vector Search unterstützt auch Exact Nearest Neighbors (ENN)-Suchen, die bei Abfragen von bis zu 10.000 Dokumenten Genauigkeit gegenüber Leistung priorisieren.
Einer der großen Vorteile von Atlas Vector Search ist die Integration mit dem flexiblen Dokumentmodell von MongoDB. Sie können Vektoreinbettungen zusammen mit anderen Dokumentdaten speichern, sodass Sie kontextbezogener und präziser suchen können. Sie können jede Art von Daten abfragen, die mit 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 auch hybride Suche, bei der Vektorsuche mit Volltextsuche kombiniert wird, um granularere Ergebnisse zu erzielen. Dies unterscheidet sich von Atlas Search, das auf schlüsselwortbasierte Suche ausgerichtet ist. Die Plattform integriert sich mit beliebten KI-Diensten und -Tools, sodass Sie sie mit Einbettungsmodellen von Anbietern wie OpenAI, VoyageAI und vielen anderen auf Hugging Face gelisteten Anbietern verwenden können. Sie unterstützt auch Open-Source-Frameworks wie LangChain und LlamaIndex zum Erstellen von Anwendungen, die Large Language Models (LLMs) verwenden.
Um Skalierbarkeit und Leistung sicherzustellen, stellt MongoDB Atlas Search Nodes bereit, die dedizierte Infrastruktur für Atlas Search- und Vector Search-Workloads bieten. Dadurch verfügen Sie über optimierte Rechenressourcen und eine unabhängige Skalierung der Suchanforderungen, sodass Sie bei Skalierung eine bessere Leistung erhalten.
Durch diese Funktionen im MongoDB-Ökosystem ist Atlas Vector Search eine umfassende Lösung für Entwickler, die KI-gestützte Anwendungen, Empfehlungssysteme oder erweiterte Suchfunktionen erstellen. Es ist keine separate Vektordatenbank erforderlich; Sie können die Skalierbarkeit und den Funktionsreichtum von MongoDB zusammen mit Vektorsuche nutzen.
Rockset: Überblick und Kerntechnologie
Rockset ist eine Echtzeit-Such- und Analysedatenbank für strukturierte und unstrukturierte Daten, einschließlich Vektoreinbettungen. Ihre Stärke liegt im Echtzeit-Ingestieren, Indexieren und Abfragen von Daten, weshalb sie sich hervorragend für Anwendungen eignet, die Erkenntnisse auf den neuesten Stand benötigen. Rockset unterstützt sowohl Streaming- als auch Bulk-Datenaufnahme, kann hochfrequente Ereignisströme und Change Data Capture (CDC)-Feeds in 1–2 Sekunden verarbeiten.
Eine der wichtigsten Funktionen von Rockset ist Converged Indexing, das auf veränderbarem RocksDB basiert. Dies ermöglicht In-Place-Aktualisierungen von Vektoren und Metadaten, wodurch es für Szenarien, in denen sich Daten häufig ändern, besonders effizient ist. Rockset kann Dokumente bis zu 40 MB verarbeiten und unterstützt Vektordimensionalität bis zu 200.000, sodass es für eine breite Palette von Anwendungsfällen mit Vektoreinbettungen geeignet ist.
Rockset hat Vektorsuche in den Kern integriert. Es unterstützt K-Nearest Neighbors (KNN)- und Approximate Nearest Neighbors (ANN)-Suchmethoden und verwendet einen verteilten FAISS-Index für Skalierbarkeit. Rockset ist algorithmusagnostisch, sodass Sie Ihre eigene Suchimplementierung wählen können. Der kostenbasierte Optimierer kann dynamisch zwischen KNN- und ANN-Suchmethoden wählen, um optimale Leistung zu erzielen.
Einzigartig an Rockset für Vektorsuche ist der Converged Index, der Suche, ANN, spaltenorientierte und zeilenbasierte Indizes in einem kombiniert. Das bedeutet, dass Sie eine breite Palette von Abfragemustern sofort abdecken können. Rockset unterstützt auch Metadatenfilterung und hybride Suche. Der Optimierer wählt den effizientesten Abfragepfad. Es kann über mehrere ANN-Felder hinweg suchen, unterstützt multimodale Modelle und bietet sowohl SQL- als auch REST-APIs als Abfrageschnittstelle.
Wichtige Unterschiede
Wenn Sie zwischen MongoDB Atlas Vector Search und Rockset für Vektorsuche wählen, müssen Sie die Unterschiede kennen, um eine fundierte Entscheidung zu treffen. Vergleichen wir diese beiden in mehreren wichtigen Bereichen:
Suchmethodik
MongoDB Atlas Vector Search verwendet den Hierarchical Navigable Small World (HNSW)-Algorithmus zum Indexieren und Durchsuchen von Vektordaten. Es unterstützt sowohl Approximate Nearest Neighbor (ANN)- als auch Exact Nearest Neighbors (ENN)-Suchen.
Rockset bietet K-Nearest Neighbors (KNN)- und Approximate Nearest Neighbors (ANN)-Suchmethoden. Es verfügt über einen verteilten FAISS-Index für Skalierbarkeit und ist algorithmusagnostisch, sodass Sie Ihre eigene Suchimplementierung wählen können.
Daten
MongoDB Atlas Vector Search integriert sich in das flexible Dokumentmodell von MongoDB, sodass Sie Vektoreinbettungen zusammen mit anderen Dokumentdaten speichern können. Das bedeutet kontextbezogenere und präzisere Suche mit Unterstützung für bis zu 4096 Dimensionen.
Rockset kann strukturierte und unstrukturierte Daten einschließlich Vektoreinbettungen verarbeiten. Es kann Dokumente bis zu 40 MB und Vektordimensionalität bis zu 200.000 verarbeiten und eignet sich daher für viele Anwendungsfälle.
Skalierbarkeit und Leistung
MongoDB Atlas verfügt über dedizierte Search Nodes für Search- und Vector Search-Workloads, sodass Sie die Suche unabhängig skalieren und die Leistung im großen Maßstab optimieren können.
Rockset verfügt über einen Converged Index, der Suche, ANN-, spalten- und zeilenbasierte Indizes in einem kombiniert, sodass er viele Abfragemuster verarbeiten kann. Er ist für Echtzeit-Ingestion, Indexierung und Abfrage von Daten ausgelegt.
Flexibilität und Anpassung
MongoDB Atlas Vector Search ermöglicht es Ihnen, Vektorähnlichkeitssuchen mit Dokumentfilterung zu kombinieren, und unterstützt hybride Suche, die Vektorsuche mit Volltextsuche kombiniert.
Rockset bietet Ihnen die Flexibilität, Ihre eigene Suchimplementierung zu wählen, und unterstützt Metadatenfilterung sowie hybride Suche. Sein kostenbasierter Optimierer kann für Sie zwischen KNN- und ANN-Suchmethoden wählen.
Integration und Ökosystem
MongoDB Atlas Vector Search integriert sich mit beliebten KI-Diensten und -Tools, unterstützt Einbettungsmodelle von OpenAI und VoyageAI und funktioniert mit Open-Source-Frameworks wie LangChain und LlamaIndex.
Rockset verfügt sowohl über SQL- als auch REST-APIs für Abfragen, aber die Informationen spezifizieren keine Ökosystemintegrationen.
Benutzerfreundlichkeit
MongoDB Atlas Vector Search baut auf dem bestehenden MongoDB-Ökosystem auf, sodass viele Entwickler damit vertraut sein werden. Es ist eine vollständige Lösung innerhalb der MongoDB-Plattform und kann daher den Entwicklungsprozess vereinfachen.
Rocksets SQL-Unterstützung macht es für SQL-Datenbanknutzer vertrauter.
Kosten
MongoDB verfügt über ein etabliertes Ökosystem, umfangreiche Dokumentation und Entwickler sind damit vertraut. Wenn Sie MongoDB bereits verwenden, könnte das Hinzufügen von Vektorsuche eine naheliegende Entscheidung sein.
Rocksets Preisgestaltung basiert auf Rechenleistung und Speicher. Obwohl sie flexibler ist, kann sie mehr Ressourcenmanagement erfordern, um Kosten zu optimieren.
Wann welches verwendet werden sollte
MongoDB Atlas Vector Search ist eine gute Wahl, wenn Sie MongoDB bereits für Ihre Datenspeicherung verwenden und Vektorsuche hinzufügen möchten, ohne ein neues System einzuführen. Es eignet sich hervorragend für Anwendungen, bei denen Vektorsuche nahtlos in Dokumentabfragen integriert werden muss, wie Content-Empfehlungssysteme oder semantische Suche auf E-Commerce-Plattformen. Sie können Vektoreinbettungen zusammen mit anderen Dokumentdaten speichern, daher ist es perfekt für Szenarien, in denen Kontext wichtig ist, und unterstützt hybride Suche für granularere Ergebnisse.
Rockset eignet sich hervorragend für Anwendungsfälle, die Echtzeitanalysen und Suche auf sich schnell ändernden Daten erfordern. Sein Converged Indexing ist perfekt für Anwendungen, die Datenströme mit hoher Geschwindigkeit und geringer Latenz ingestieren, indexieren und abfragen müssen. Rockset unterstützt Vektoren mit sehr hoher Dimensionalität (bis zu 200.000 Dimensionen), daher eignet es sich gut für fortgeschrittene Machine-Learning-Anwendungen oder komplexe Ähnlichkeitssuchszenarien. Wenn Ihr Anwendungsfall häufige Aktualisierungen von Vektordaten umfasst oder Echtzeiteinblicke aus Streaming-Datenquellen erfordert, dann könnte Rockset die bessere Wahl sein.
Zusammenfassung
MongoDB Atlas Vector Search nutzt die Stärken des MongoDB-Dokumentmodells und der Skalierbarkeit, um eine einzige Plattform sowohl für traditionelle Suche als auch für Vektorsuche anzubieten. Es ist in beliebte KI-Dienste integriert und unterstützt hybride Suche, sodass es eine gute Wahl für Entwickler ist, die bereits im MongoDB-Ökosystem arbeiten. Rockset eignet sich hervorragend für Echtzeitanalysen und hochdimensionale Vektorsuche, dank seines einzigartigen Indexierungsansatzes, der schnelle Abfragen auf sich schnell ändernden Daten ermöglicht. Die Entscheidung zwischen diesen beiden hängt letztlich von deinem Anwendungsfall ab. Berücksichtige deine bestehende Infrastruktur, die Art deiner Daten (statisch vs. sich schnell ändernd), die Dimensionalität deiner Vektor-Embeddings und die Bedeutung von Echtzeitanalysen in deiner Anwendung. Beide bieten leistungsstarke Vektorsuche, aber ihre Stärken passen zu unterschiedlichen Anwendungsfällen und Anforderungen an die Datenverarbeitung.
Lies dies, um einen Überblick über MongoDB und Rockset zu erhalten, aber um diese zu bewerten, musst du sie anhand deines Anwendungsfalls beurteilen. Ein Tool, das dabei helfen kann, ist VectorDBBench, ein Open-Source-Benchmarking-Tool zum Vergleich von Vektordatenbanken. Am Ende wird gründliches Benchmarking mit deinen eigenen Datensätzen und Abfragemustern entscheidend sein, um eine Entscheidung zwischen diesen beiden leistungsstarken, aber unterschiedlichen Ansätzen für Vektorsuche in verteilten Datenbanksystemen zu treffen.
Verwendung von Open-Source VectorDBBench zur eigenen Bewertung und zum Vergleich von Vektordatenbanken
VectorDBBench ist ein Open-Source-Benchmarking-Tool für Nutzer, die leistungsstarke Datenspeicher- und Abrufsysteme benötigen, insbesondere Vektordatenbanken. Dieses Tool ermöglicht es Nutzern, 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 Nutzer Entscheidungen auf der Grundlage der tatsächlichen Leistung von Vektordatenbanken treffen, statt anhand von Marketingaussagen oder Hörensagen.
VectorDBBench ist in Python geschrieben und unter der MIT-Open-Source-Lizenz lizenziert, was bedeutet, dass jeder es frei nutzen, verändern und verbreiten kann. Das Tool wird aktiv von einer Community von Entwicklern gepflegt, die sich der Verbesserung seiner Funktionen und Leistung widmen.
Lade VectorDBBench aus seinem GitHub-Repository herunter, um unsere Benchmark-Ergebnisse zu reproduzieren oder Leistungsergebnisse mit deinen eigenen Datensätzen zu erhalten.
Wirf einen kurzen Blick auf die Leistung gängiger Vektordatenbanken im VectorDBBench Leaderboard.
Lies die folgenden Blogs, um mehr über die Bewertung von Vektordatenbanken zu erfahren.
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