pgvector vs. MyScale: Die richtige Vektordatenbank für Ihre Anforderungen auswählen
Mit dem Fortschritt von KI und datengetriebenen Technologien wird die Auswahl einer geeigneten Vektordatenbank für Ihre Anwendung zunehmend wichtiger. pgvector und MyScale sind zwei Optionen in diesem Bereich. Dieser Artikel vergleicht diese Technologien, um Ihnen zu helfen, eine fundierte Entscheidung für Ihr Projekt zu treffen.
Was ist eine Vektordatenbank?
Bevor wir pgvector und MyScale 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, wie etwa 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 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.
Auf dem Markt sind viele Arten von Vektordatenbanken verfügbar, darunter:
- Speziell entwickelte Vektordatenbanken wie Milvus, Zilliz Cloud (vollständig verwaltetes Milvus) und Weaviate
- Vektorsuchbibliotheken wie Faiss und Annoy.
- Leichtgewichtige Vektordatenbanken wie Chroma und Milvus Lite.
- Traditionelle Datenbanken mit Vektorsuch-Erweiterungen, die in der Lage sind, Vektorsuchen in kleinem Maßstab durchzuführen.
pgvector ist eine traditionelle Datenbank mit Vektorsuchfunktionen als Erweiterung. MyScale ist eine auf ClickHouse basierende Datenbank, die Vektorsuche und SQL-Analytik mit zusätzlichen Vektorsuchfunktionen kombiniert. Dieser Beitrag vergleicht ihre Vektorsuchfunktionen.
pgvector: Überblick und Kerntechnologie
pgvector ist eine Erweiterung für PostgreSQL, die Unterstützung für Vektoroperationen hinzufügt. Sie ermöglicht es Benutzern, Vektor-Embeddings direkt in ihrer PostgreSQL-Datenbank zu speichern und abzufragen, und bietet Vektorähnlichkeitssuche ohne die Notwendigkeit einer separaten Vektordatenbank.
Zu den wichtigsten Funktionen von pgvector gehören:
- Unterstützung für exakte und approximative Suche nach nächsten Nachbarn
- Integration mit den Indexierungsmechanismen von PostgreSQL
- Fähigkeit, Vektoroperationen wie Addition und Subtraktion durchzuführen
- Unterstützung für verschiedene Distanzmetriken (euklidisch, Kosinus, inneres Produkt)
pgvector verwendet standardmäßig die exakte Suche nach nächsten Nachbarn, die perfekten Recall garantiert, bei großen Datensätzen jedoch langsamer sein kann. Um die Leistung zu optimieren, bietet pgvector die Möglichkeit, Indizes für die approximative Suche nach nächsten Nachbarn zu erstellen. Dieser Ansatz tauscht etwas Genauigkeit gegen deutlich verbesserte Geschwindigkeit ein, was in vielen realen Anwendungen oft ein lohnender Kompromiss ist.
Es ist wichtig zu beachten, dass das Hinzufügen eines approximativen Indexes die Ergebnisse deiner Abfragen verändern kann. Das 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 der Suche ermöglicht.
- IVFFlat (Inverted File Flat): Diese Methode teilt den Vektorraum in Cluster auf. Während einer Suche identifiziert sie zunächst die relevantesten Cluster und führt dann innerhalb dieser Cluster eine exakte Suche durch. Dies kann Suchen 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 Speicher verwenden, während IVFFlat speichereffizienter sein kann, aber in manchen Fällen etwas langsamer oder weniger genau sein könnte.
Wenn du pgvector in deinem Projekt implementierst, solltest du mit beiden Indextypen und ihren Parametern experimentieren, um die optimale Konfiguration für deine spezifischen Anforderungen zu finden. Dieser Feinabstimmungsprozess kann die Leistung und Genauigkeit deiner Vektorsuchoperationen beeinflussen.
Möchtest du lernen, wie du mit pgvector loslegst? Schau dir dieses Tutorial an!
Was ist MyScale? Überblick und Kerntechnologie
MyScale ist eine cloudbasierte Datenbank, die auf der Open-Source-Datenbank ClickHouse aufbaut und für KI- und Machine-Learning-Workloads entwickelt wurde. Sie kann strukturierte und Vektordaten sowie Echtzeitanalysen und Machine Learning verarbeiten. MyScale konzentriert sich auf Zeitreihen, Vektorsuche und Volltextsuche und eignet sich daher gut für Echtzeitverarbeitung und KI-gestützte Erkenntnisse. Durch die Nutzung der ClickHouse-Architektur ist MyScale leistungsstark und skalierbar für KI.
Eine der wichtigsten Funktionen von MyScale ist die native SQL-Unterstützung, die KI-gestützte Abfragen vereinfacht, indem Vektorsuche, Volltextsuche und traditionelle SQL-Abfragen in einem System integriert werden. Dies reduziert den Bedarf an mehreren Tools und macht es skalierbar für KI. MyScale unterstützt und verwaltet die analytische Verarbeitung sowohl strukturierter als auch vektorisierter Daten auf einer Plattform, indem es eine OLAP-Datenbankarchitektur verwendet, um mit vektorisierten Daten zu arbeiten. Entwickler können über SQL mit MyScale interagieren, sodass es für alle Programmierer zugänglich ist, die mit relationalen Datenbanken vertraut sind.
MyScale verfügt über mehrere Vektorindextypen und Ähnlichkeitsmetriken, um unterschiedliche Anwendungsfälle zu unterstützen. Es unterstützt gängige Distanzmetriken wie euklidische Distanz (L2), Skalarprodukt (IP) und Kosinus-Ähnlichkeit. Die Datenbank verfügt über mehrere Indexierungsalgorithmen: MSTG (Multi-Scale Tree Graph), ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ und HNSW, jeweils mit eigenen Parametern zur Feinabstimmung. Die proprietäre MSTG-Vektor-Engine von MyScale nutzt NVMe-SSDs, um die Datendichte zu erhöhen, sodass sie spezialisierte Vektordatenbanken sowohl bei Leistung als auch bei Kosten übertrifft.
Durch die Kombination der Funktionalität einer SQL-Datenbank, Vektordatenbank und Volltextsuchmaschine in einem System reduziert MyScale Infrastruktur- und Wartungskosten. Diese Vereinheitlichung ermöglicht gemeinsame Datenabfragen und Analysen sowie eine einheitliche Datengrundlage für KI-Anwendungen. MyScale verfügt außerdem über MyScale Telemetry für vollständige Beobachtbarkeit von LLM-Systemen, sodass du effizient überwachen und debuggen kannst. Da Daten immer komplexer werden, ist MyScale eine zukunftssichere Lösung, die neuere Datenmodalitäten und Datenbankgrößen bewältigen kann, während Rechenleistung und Integration zwischen verschiedenen Datentypen erhalten bleiben.
Wichtige Unterschiede
Suchmethodik
pgvector bietet HNSW- und IVFFlat-Indizierung mit standardmäßigen Distanzmetriken (euklidisch, Kosinus, inneres Produkt). MyScale bietet mehr Optionen, darunter MSTG, ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ und HNSW, und unterstützt dieselben Distanzmetriken.
Datenverarbeitung
pgvector übernimmt die relationalen Fähigkeiten von PostgreSQL für die Verwaltung strukturierter Daten. MyScale kombiniert Vektor-, strukturierte Daten- und Volltextsuche mithilfe einer OLAP-Architektur.
Skalierbarkeit und Leistung
pgvector funktioniert am besten mit mittelgroßen Datensätzen und erfordert Tuning für größere Skalierungen. Die MSTG-Engine von MyScale verwendet NVMe-SSDs für eine höhere Datendichte und beansprucht eine bessere Leistung als spezialisierte Vektordatenbanken.
Flexibilität und Anpassung
pgvector stützt sich auf die Abfrageflexibilität von PostgreSQL. MyScale bietet SQL-Anpassung und mehrere Indizierungsalgorithmen mit einstellbaren Parametern.
Integration und Ökosystem
pgvector lässt sich in bestehende PostgreSQL-Bereitstellungen und -Tools integrieren. MyScale bietet native SQL-Unterstützung und Telemetrie-Tools für die Überwachung von LLM-Systemen.
Benutzerfreundlichkeit
pgvector ist für PostgreSQL-Nutzer unkompliziert. Die SQL-Schnittstelle von MyScale macht es für Entwickler zugänglich, die mit relationalen Datenbanken vertraut sind.
Wann Sie pgvector wählen sollten
Wählen Sie pgvector, wenn Sie bereits PostgreSQL verwenden, grundlegende Vektorsuchfunktionen benötigen, die Verwaltung mehrerer Datenbanken vermeiden möchten und mit mittelgroßen Datensätzen arbeiten, die keine komplexe Skalierung oder fortgeschrittenen Vektoroperationen erfordern.
Wann Sie MyScale wählen sollten
Wählen Sie MyScale, wenn Sie fortgeschrittene Optionen für die Vektorindizierung, kombinierte Vektor- und Volltextsuchfunktionen, leistungsstarke Skalierung für große Datensätze, integrierte Überwachung für LLM-Systeme benötigen oder planen, komplexe Datentypen zu verarbeiten, die anspruchsvolle Abfrageoperationen erfordern.
Fazit
pgvector überzeugt durch die Bereitstellung von Vektorsuchfunktionen innerhalb von PostgreSQL-Umgebungen und bietet Einfachheit sowie Integration in bestehende Workflows. MyScale zeichnet sich durch seine fortgeschrittenen Indizierungsoptionen, kombinierten Suchfunktionen und Skalierbarkeitsmerkmale aus. Ihre Wahl sollte von Ihrer aktuellen Infrastruktur, der Größe Ihres Datensatzes, den Anforderungen an die Suchkomplexität und davon abhängen, ob Sie spezialisierte Tools zur Überwachung von KI und LLM benötigen.
Lesen Sie dies, um einen Überblick über pgvector und MyScale 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 für den Vergleich von Vektordatenbanken. Letztendlich wird 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 Nutzer, die leistungsstarke Systeme zur Datenspeicherung und -abfrage 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 Grundlage der tatsächlichen Leistung von Vektordatenbanken treffen, statt 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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