pgvector vs. Rockset: 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 wichtig. pgvector und Rockset 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 Rockset vergleichen, betrachten wir zunächst das Konzept von Vektordatenbanken.
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 eine fortschrittlichere Datenanalyse und -abfrage.
Gängige 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 außerdem 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.
Auf dem Markt sind viele Arten von Vektordatenbanken verfügbar, darunter:
- Zweckgebundene 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-Add-ons, die in der Lage sind, Vektorsuchen in kleinem Maßstab durchzuführen.
pgvector ist eine traditionelle Datenbank mit Vektorsuchfunktionen als Add-on. Rockset hingegen ist eine Such- und Analysedatenbank mit zusätzlichen Vektorsuchfunktionen. 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, wodurch Vektorähnlichkeitssuchfunktionen bereitgestellt werden, ohne dass eine separate Vektordatenbank erforderlich ist.
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 verschiedener Distanzmetriken (euklidisch, Kosinus, inneres Produkt)
pgvector verwendet standardmäßig die exakte Suche nach nächsten Nachbarn, die einen perfekten Recall garantiert, bei großen Datensätzen jedoch langsamer sein kann. Zur Leistungsoptimierung 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 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 erstellt eine mehrschichtige Graphstruktur, die eine schnelle Traversierung während der Suche 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 Suchen in großen Datensätzen erheblich beschleunigen.
Die Wahl zwischen diesen Indextypen hängt von deinem spezifischen Anwendungsfall ab, unter Berücksichtigung von Faktoren wie Datensatzgröße, erforderlicher Abfragegeschwindigkeit und akzeptablem Genauigkeitskompromiss. HNSW bietet im Allgemeinen eine bessere Leistung, kann aber mehr Speicher 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 die Leistung und Genauigkeit deiner Vektorsuchoperationen beeinflussen.
Möchtest du erfahren, wie du mit pgvector loslegen kannst? Sieh dir dieses Tutorial an!
Rockset: Überblick und Kerntechnologie
Rockset ist eine Echtzeit-Such- und Analysedatenbank, die darauf ausgelegt ist, sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten zu verarbeiten, einschließlich Vektor-Embeddings. Ihre zentrale Stärke liegt in der Fähigkeit, Daten in Echtzeit aufzunehmen, zu indexieren und abzufragen, wodurch sie sich für Anwendungen eignet, die Erkenntnisse auf dem neuesten Stand erfordern. Rockset unterstützt sowohl Streaming- als auch Bulk-Datenaufnahme und kann Event-Streams mit hoher Geschwindigkeit sowie Change-Data-Capture-(CDC)-Feeds innerhalb von 1–2 Sekunden verarbeiten.
Eines der Hauptmerkmale von Rockset ist seine Converged-Indexing-Technologie, die auf mutable RocksDB basiert. Dies ermöglicht In-Place-Aktualisierungen von Vektoren und Metadaten und macht es äußerst effizient für Szenarien, in denen sich Daten häufig ändern. Rockset kann Dokumentgrößen von bis zu 40 MB verarbeiten und unterstützt Vektordimensionalitäten von bis zu 200.000, wodurch es für eine breite Palette von Vektor-Embedding-Anwendungen geeignet ist.
Rockset integriert Vektorsuchfunktionen als Teil seiner Kernfunktionalität. Es unterstützt sowohl K-Nearest Neighbors (KNN) als auch Approximate Nearest Neighbors (ANN) Suchmethoden und verwendet einen verteilten FAISS-Index für Skalierbarkeit. Rocksets Ansatz ist algorithmusagnostisch und ermöglicht Flexibilität bei Suchimplementierungen. Sein kostenbasierter Optimizer kann dynamisch zwischen KNN- und ANN-Suchmethoden wählen, um optimale Effizienz zu erzielen.
Was Rockset in Bezug auf Vektorsuche auszeichnet, ist sein Converged Index, der Such-, ANN-, spaltenorientierte und Zeilenindizes in einer einzigen Struktur kombiniert. Dies ermöglicht eine effiziente Verarbeitung einer breiten Palette von Abfragemustern out of the box. Rockset unterstützt außerdem Metadatenfilterung und hybride Suche, wobei sein Optimizer den effizientesten Ausführungspfad für Abfragen bestimmt. Es kann Suchen über mehrere ANN-Felder hinweg durchführen, unterstützt multimodale Modelle und bietet sowohl SQL- als auch REST-APIs für flexible Abfrageschnittstellen.
Wichtige Unterschiede
pgvector vs Rockset: Vergleich der Vektorsuche
Suchmethodik
pgvector unterstützt sowohl exakte als auch approximative Nearest-Neighbor-Suche. Es bietet HNSW- und IVFFlat-Indizes für approximative Suche und verwendet Distanzmetriken wie euklidische Distanz, Kosinus und inneres Produkt.
Rockset unterstützt K-Nearest Neighbors (KNN) und Approximate Nearest Neighbors (ANN). Es verwendet einen verteilten FAISS-Index für Skalierbarkeit und verfolgt einen algorithmusunabhängigen Ansatz für Flexibilität. Der kostenbasierte Optimierer von Rockset wählt für optimale Leistung zwischen KNN- und ANN-Methoden.
Datenverarbeitung
pgvector konzentriert sich auf Vektoreinbettungen innerhalb von PostgreSQL und arbeitet mit strukturierten Daten in PostgreSQL-Tabellen.
Rockset verarbeitet sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten. Es unterstützt Vektoreinbettungen mit bis zu 200.000 Dimensionen und kann Streaming- und Massendaten verarbeiten, einschließlich CDC-Feeds.
Skalierbarkeit und Leistung
pgvector nutzt die Indexierung von PostgreSQL für die Leistung. Exakte Suche kann bei großen Datensätzen langsamer sein, aber approximative Indizes verbessern die Geschwindigkeit auf Kosten eines gewissen Maßes an Genauigkeit.
Rockset ist für Echtzeitsuche und -analysen konzipiert. Sein Converged Indexing ermöglicht schnelle In-Place-Updates, und es kann Datenströme mit hoher Geschwindigkeit verarbeiten. Rockset verwendet eine verteilte Architektur für Skalierbarkeit.
Flexibilität und Anpassung
pgvector integriert sich in bestehende PostgreSQL-Datenbanken, ermöglicht Vektoroperationen wie Addition und Subtraktion und bietet anpassbare Indexparameter.
Rockset unterstützt hybride Suche, die Vektor- und Metadatenfilterung kombiniert. Es bietet SQL- und REST-APIs für Abfragen und kann Suchen über mehrere ANN-Felder hinweg durchführen.
Integration und Ökosystem
pgvector integriert sich nahtlos in das PostgreSQL-Ökosystem und kann mit bestehenden PostgreSQL-basierten Anwendungen verwendet werden.
Rockset unterstützt verschiedene Datenquellen für die Aufnahme und integriert sich in Streaming-Plattformen und Data Warehouses.
Benutzerfreundlichkeit
pgvector ist für diejenigen vertraut, die bereits PostgreSQL verwenden, erfordert jedoch Verständnis der PostgreSQL-Administration.
Rockset bietet Optionen für einen verwalteten Dienst, kann jedoch für diejenigen, die neu auf der Plattform sind, eine steilere Lernkurve haben.
Kostenüberlegungen
pgvector ist Open Source und kostenlos nutzbar, wobei Kosten mit dem Betrieb und der Skalierung von PostgreSQL verbunden sind.
Rockset verursacht wahrscheinlich Kosten im Zusammenhang mit seinem verwalteten Dienst, obwohl in den gegebenen Informationen keine spezifischen Preisdetails bereitgestellt werden.
Sicherheitsfunktionen
pgvector erbt die Sicherheitsfunktionen von PostgreSQL.
Wann pgvector gewählt werden sollte
Wählen Sie pgvector für Projekte, die bereits PostgreSQL verwenden und Vektorsuchfunktionen hinzufügen müssen, insbesondere wenn traditionelle SQL-Abfragen mit Vektorähnlichkeitssuche kombiniert werden. Es eignet sich für Vektorsuche in moderatem Umfang innerhalb einer einzelnen Datenbankinstanz und für diejenigen, die eine Open-Source-, selbst gehostete Lösung mit voller Kontrolle bevorzugen.
Wann Rockset gewählt werden sollte
Wählen Sie Rockset für Echtzeitanalyse- und Suchszenarien, insbesondere mit gemischten strukturierten und unstrukturierten Daten. Es eignet sich hervorragend für die schnelle Aufnahme und Abfrage von Datenströmen mit hoher Geschwindigkeit, einschließlich Vektoreinbettungen. Rockset ist ideal für groß angelegte, verteilte Datenumgebungen, die mehrere Datenformate und -quellen verarbeiten müssen, sowie für diejenigen, die einen verwalteten Dienst bevorzugen, der automatisch skaliert.
Fazit
pgvector und Rockset bieten beide Vektorsuche, jedoch für unterschiedliche Anwendungsfälle. pgvector integriert sich in PostgreSQL, um bestehenden PostgreSQL-Anwendungen Vektorsuche hinzuzufügen. Rockset ist für Echtzeitanalysen über mehrere Datentypen hinweg gedacht. Ihre Wahl hängt von Ihrem Anwendungsfall, bestehenden Tech-Stack, Datenumfang, Echtzeitanforderungen und Suchkomplexität ab. Wählen Sie pgvector für PostgreSQL-basierte Projekte mit moderatem Vektorsuchbedarf und Rockset für vielfältige Datenumgebungen mit hoher Geschwindigkeit, die Echtzeitanalysen und Skalierbarkeit benötigen.
Während dieser Artikel einen Überblick über pgvector und Rockset bietet, ist es entscheidend, diese Datenbanken anhand Ihres konkreten Anwendungsfalls zu bewerten. Ein Tool, das dabei helfen kann, ist VectorDBBench, ein Open-Source-Benchmarking-Tool, das für den Vergleich der Leistung von Vektordatenbanken entwickelt wurde. Letztendlich wird gründliches Benchmarking mit spezifischen Datensätzen und Abfragemustern entscheidend sein, um eine fundierte 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, das für Nutzer entwickelt wurde, die leistungsstarke Systeme zur Datenspeicherung und -abfrage benötigen, insbesondere Vektordatenbanken. Dieses Tool ermöglicht es Nutzern, 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 System für ihre Anwendungsfälle zu bestimmen. Mit VectorDBBench können Nutzer fundierte Entscheidungen auf der Grundlage der tatsächlichen Leistung von Vektordatenbanken treffen, anstatt sich auf Marketingaussagen oder anekdotische Belege 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 in der VectorDBBench-Bestenliste.
Lesen Sie die folgenden Blogs, um mehr über die Bewertung von Vektordatenbanken zu erfahren.
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