pgvector vs Aerospike: Die richtige Vektordatenbank für Ihre KI-Apps auswählen
Was ist eine Vektordatenbank?
Bevor wir pgvector und Aerospike vergleichen, wollen wir zunächst das Konzept von Vektordatenbanken betrachten.
Eine Vektordatenbank ist speziell dafür konzipiert, hochdimensionale Vektoren zu speichern und abzufragen, die numerische Darstellungen von unstrukturierten Daten sind. Diese Vektoren kodieren komplexe Informationen, etwa die semantische Bedeutung von Text, die visuellen Merkmale von Bildern oder Produkteigenschaften. 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 Content-Entdeckung, 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 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:
- 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.
pgvector ist eine traditionelle Datenbank und Aerospike ist eine verteilte, skalierbare NoSQL-Datenbank. Beide verfügen über Vektorsuchfunktionen als Add-on. Dieser Beitrag vergleicht ihre Vektorsuchfunktionen.
pgvector: Überblick und Kerntechnologie
pgvector ist eine Erweiterung für PostgreSQL, die Unterstützung für Vektoroperationen hinzufügt. Sie ermöglicht es Benutzern, Vektoreinbettungen direkt in ihrer PostgreSQL-Datenbank zu speichern und abzufragen, und bietet Funktionen zur Vektorähnlichkeitssuche, ohne dass eine separate Vektordatenbank erforderlich ist.
Zu den wichtigsten Funktionen von pgvector gehören:
- Unterstützung für exakte und approximative Suche nach nächsten Nachbarn
- Integration in die Indexierungsmechanismen von PostgreSQL
- Fähigkeit, Vektoroperationen wie Addition und Subtraktion durchzuführen
- Unterstützung verschiedener Distanzmetriken (euklidisch, Kosinus, inneres Produkt)
pgvector verwendet standardmäßig die exakte Suche nach nächsten Nachbarn, die eine perfekte Trefferquote garantiert, bei großen Datensätzen jedoch langsamer sein kann. Zur Optimierung der Leistung bietet pgvector die Möglichkeit, Indizes für die approximative Suche nach nächsten Nachbarn zu erstellen. Dieser Ansatz tauscht einen Teil der Genauigkeit gegen eine deutlich verbesserte Geschwindigkeit ein, was in vielen realen Anwendungen oft ein lohnender Kompromiss ist.
Es ist wichtig zu beachten, dass das Hinzufügen eines approximativen Index die Ergebnisse Ihrer Abfragen verändern kann. Dies unterscheidet sich von typischen Datenbankindizes, die die tatsächlich zurückgegebenen Ergebnisse nicht beeinflussen. Die zwei Arten von approximativen Indizes, die von pgvector unterstützt werden, sind:
- HNSW (Hierarchical Navigable Small World): Eingeführt in pgvector Version 0.5.0, ist HNSW für seine hohe Leistung und Qualität der Ergebnisse bekannt. Es baut eine mehrschichtige Graphstruktur auf, die eine schnelle Traversierung während Suchvorgängen ermöglicht.
- IVFFlat (Inverted File Flat): Diese Methode unterteilt den Vektorraum in Cluster. Während einer Suche identifiziert sie zunächst die relevantesten Cluster und führt dann eine exakte Suche innerhalb dieser Cluster durch. Dies kann Suchvorgänge in großen Datensätzen erheblich beschleunigen.
Die Wahl zwischen diesen Indextypen hängt von deinem spezifischen Anwendungsfall ab, wobei Faktoren wie Datensatzgröße, erforderliche Abfragegeschwindigkeit und akzeptabler Kompromiss bei der Genauigkeit berücksichtigt werden. HNSW bietet im Allgemeinen eine bessere Leistung, kann aber mehr Arbeitsspeicher verwenden, während IVFFlat speichereffizienter sein kann, in einigen Fällen jedoch etwas langsamer oder weniger genau sein könnte.
Wenn du pgvector in deinem Projekt implementierst, solltest du versuchen, mit beiden Indextypen und ihren Parametern zu experimentieren, um die optimale Konfiguration für deine spezifischen Anforderungen zu finden. Dieser Prozess der Feinabstimmung kann sich auf die Leistung und Genauigkeit deiner Vektorsuchoperationen auswirken.
Möchtest du lernen, wie du mit pgvector loslegen kannst? Sieh dir dieses Tutorial an!
Was ist Aerospike? Ein Überblick
Aerospike ist eine NoSQL-Datenbank für leistungsstarke Echtzeitanwendungen. Sie hat Unterstützung für Vektorindizierung und -suche hinzugefügt, sodass sie für Anwendungsfälle von Vektordatenbanken geeignet ist. Die Vektorfunktion heißt Aerospike Vector Search (AVS) und befindet sich in der Vorschauphase. Du kannst bei Aerospike Early Access beantragen.
AVS unterstützt ausschließlich Hierarchical Navigable Small World (HNSW)-Indizes 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 Indizierung muss jeder Datensatz mindestens einen Vektor im angegebenen Vektorfeld eines Index enthalten. Du kannst mehrere Vektoren und Indizes für einen einzelnen Datensatz haben, sodass du dieselben Daten auf unterschiedliche Weise durchsuchen kannst. Aerospike empfiehlt, per Upsert eingefügte oder aktualisierte Datensätze einem bestimmten Set zuzuweisen, damit du sie überwachen und darauf operieren kannst.
AVS hat eine einzigartige Methode zum Aufbau des Index; sie läuft 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-Leistung hängt stark vom Host-Arbeitsspeicher 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 sowie die Cluster für diesen Vektor auf einer bestimmten Ebene des HNSW-Graphen. Die Indizierung verwendet Vektorerweiterungen (AVX) für Single-Instruction-, Multiple-Data-Parallelverarbeitung.
AVS führt während der Ingestion Abfragen aus, um den Index-Cache „vorzuhydrieren“, da Datensätze in den Clustern miteinander verbunden sind. Diese Abfragen werden nicht als Abfrageanfragen gezählt, erscheinen jedoch als Lesezugriffe auf die Speicherschicht. Auf diese Weise wird der Cache mit relevanten Daten befüllt und kann die Abfrageleistung verbessern. Dies zeigt, wie AVS Vektordaten verarbeitet und Indizes für die Ähnlichkeitssuche aufbaut, sodass es für hochdimensionale Vektorsuchen skalieren kann.
Wichtige Unterschiede
Bei der Entscheidung zwischen pgvector und Aerospike für die Vektorsuche sind hier die wichtigsten Faktoren zu berücksichtigen.
Suchmethodik:
pgvector unterstützt exakte und approximative Suche nach nächsten Nachbarn. Es hat zwei Arten von approximativen Indizes: HNSW (Hierarchical Navigable Small World) und IVFFlat (Inverted File Flat). HNSW baut einen mehrschichtigen Graphen für eine schnelle Traversierung auf, IVFFlat unterteilt den Vektorraum in Cluster. Aerospike Vector Search (AVS) unterstützt nur HNSW-Indizes für die Vektorsuche.
Datenverarbeitung:
pgvector integriert sich in PostgreSQL, sodass Sie Vektor-Embeddings zusammen mit Ihren traditionellen relationalen Daten speichern und abfragen können. Wenn Sie Vektorsuche mit strukturierten Datenoperationen kombinieren müssen, kann dies nützlich sein. Aerospike ist als NoSQL-Datenbank für leistungsstarke Echtzeitanwendungen konzipiert und kann sich besser für halbstrukturierte oder unstrukturierte Daten in großem Maßstab eignen.
Skalierbarkeit und Leistung:
pgvector verwendet die Indexierungsmechanismen von PostgreSQL, die für viele Anwendungsfälle geeignet sein können. Bei sehr großen Datensätzen müssen Sie Ihre Indizes und Abfragen jedoch möglicherweise sorgfältig optimieren. Aerospike ist auf hohe Skalierbarkeit ausgelegt und verfügt über einen einzigartigen gleichzeitigen Indexierungsprozess über alle Knoten im Cluster hinweg. Dieser verteilte Ansatz kann für groß angelegte Vektorsuchoperationen besser sein.
Flexibilität und Anpassung:
pgvector ermöglicht Ihnen die Durchführung verschiedener Vektoroperationen wie Addition und Subtraktion und unterstützt mehrere Distanzmetriken (euklidisch, Kosinus, inneres Produkt). Es integriert sich nahtlos in den umfangreichen Funktions- und Erweiterungsumfang von PostgreSQL. Aerospike bietet möglicherweise weniger Flexibilität in Bezug auf SQL-ähnliche Operationen, aber mehr Optionen für die Feinabstimmung der Leistung in großem Maßstab.
Integration und Ökosystem:
pgvector profitiert vom großen Ökosystem an Tools und Integrationen von PostgreSQL. Wenn Ihr bestehender Stack stark auf PostgreSQL ausgerichtet ist, könnte pgvector eine natürliche Wahl sein. Aerospike ist zwar weniger verbreitet, kann aber spezifische Integrationen bieten, die für leistungsstarke Echtzeitanwendungen wertvoll sind.
Benutzerfreundlichkeit:
pgvector kann einfach einzurichten und zu verwenden sein, wenn Sie bereits mit PostgreSQL vertraut sind. Die Lernkurve kann bei Aerospike steiler sein, wenn NoSQL-Datenbanken für Sie neu sind. Beide erfordern jedoch eine sorgfältige Berücksichtigung von Indextypen und Parametern, um die Leistung zu optimieren.
Kosten:
pgvector ist eine Open-Source-Erweiterung für PostgreSQL und könnte daher kostengünstiger sein. Aerospike bietet sowohl Open-Source- als auch Enterprise-Editionen an, AVS befindet sich derzeit in der Vorschau. Die Gesamtkosten hängen von Ihrer spezifischen Bereitstellung und Skalierung ab.
Sicherheit:
Beide verfügen über Sicherheitsfunktionen, aber die Details unterscheiden sich. PostgreSQL hat ein robustes Set an Authentifizierungs- und Zugriffskontrollmechanismen, die pgvector nutzen kann. Aerospike verfügt über Sicherheitsfunktionen, aber Sie müssten deren Dokumentation prüfen, um die aktuellsten Informationen zu Verschlüsselung, Authentifizierung und Zugriffskontrolle für deren Vektorsuche zu erhalten.
Wann welche Technologie gewählt werden sollte
pgvector verwenden:
pgvector ist eine gute Wahl, wenn Sie bereits PostgreSQL verwenden und Vektorsuche zu Ihrer bestehenden relationalen Datenbank hinzufügen möchten. Es eignet sich gut für Projekte, die Vektoroperationen mit SQL-Abfragen kombinieren müssen, oder wenn Sie strukturierte Daten mit einer Vektorkomponente haben. pgvector eignet sich gut für exakte Suche nach nächsten Nachbarn oder für kleine bis mittelgroße Datensätze, bei denen die Abfrageleistung kein Engpass ist.
Aerospike verwenden:
Aerospike mit Vector Search (AVS) eignet sich besser für leistungsstarke Echtzeitanwendungen, die groß angelegte Vektorsuche verarbeiten müssen. Es ist eine gute Option, wenn Sie Systeme entwickeln, die eine Vektorähnlichkeitssuche mit geringer Latenz über riesige Datensätze hinweg erfordern. Die verteilte Indexierung von Aerospike ist besonders nützlich für Anwendungen in Bereichen wie Empfehlungssystemen, Echtzeit-Betrugserkennung oder groß angelegter Bild- oder Textähnlichkeitssuche, bei denen Geschwindigkeit und Skalierbarkeit entscheidend sind.
Fazit:
pgvector zeichnet sich durch seine PostgreSQL-Integration aus, eine vertraute Umgebung für Entwickler, die mit relationalen Datenbanken arbeiten, sowie durch die Flexibilität, Vektorsuche mit strukturierten Datenoperationen zu kombinieren. Aerospike bietet leistungsstarke, skalierbare Vektorsuche für große Datensätze, wobei die verteilte Indexierung potenziell besser für sehr große Skalierungen geeignet ist. Ihre Wahl zwischen diesen beiden sollte auf Ihrem Anwendungsfall, der bestehenden Infrastruktur, dem Datenvolumen und den Leistungsanforderungen basieren. Berücksichtigen Sie bei Ihrer Entscheidung die Expertise Ihres Teams, die Art Ihrer Daten (strukturiert vs. halbstrukturiert), den Umfang Ihrer Vektorsuchanforderungen und die Echtzeit-Performance Ihrer Anwendung.
Während dieser Artikel einen Überblick über pgvector und Aerospike bietet, ist es entscheidend, diese Datenbanken anhand Ihres spezifischen Anwendungsfalls zu bewerten. Ein Tool, das bei diesem Prozess unterstützen kann, ist VectorDBBench, ein Open-Source-Benchmarking-Tool, das für den Vergleich der Leistung von Vektordatenbanken entwickelt wurde. Letztendlich wird ein gründliches Benchmarking mit spezifischen Datensätzen und Abfragemustern unerlässlich sein, um eine fundierte Entscheidung zwischen diesen beiden leistungsstarken, aber unterschiedlichen Ansätzen zur Vektorsuche in verteilten Datenbanksystemen zu treffen.
Verwendung von Open-Source VectorDBBench zur eigenständigen Bewertung und zum Vergleich von Vektordatenbanken
VectorDBBench ist ein Open-Source-Benchmarking-Tool, das für Benutzer entwickelt wurde, die leistungsstarke Datenspeicher- und Abrufsysteme benötigen, insbesondere Vektordatenbanken. Dieses Tool ermöglicht es Benutzern, die Leistung verschiedener Vektordatenbanksysteme wie Milvus und Zilliz Cloud (das verwaltete Milvus) mit ihren eigenen Datensätzen zu testen und zu vergleichen und das am besten geeignete für ihre Anwendungsfälle zu bestimmen. Mit VectorDBBench können Benutzer fundierte Entscheidungen auf Grundlage der tatsächlichen Leistung von Vektordatenbanken treffen, anstatt 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 verwenden, modifizieren 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 Leistung gängiger Vektordatenbanken im VectorDBBench Leaderboard.
Lesen Sie die folgenden Blogs, um mehr über die Bewertung von Vektordatenbanken zu erfahren.
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