SingleStore vs. Aerospike: Die richtige Vektordatenbank für Ihre KI-Apps auswählen
Was ist eine Vektordatenbank?
Bevor wir SingleStore und Aerospike vergleichen, wollen wir zunächst das Konzept von Vektordatenbanken erläutern.
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. 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 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.
SingleStore ist ein verteiltes, relationales SQL-Datenbankmanagementsystem, und Aerospike ist ebenfalls eine verteilte, skalierbare NoSQL-Datenbank. Beide verfügen über Vektorsuche als Add-on. Dieser Beitrag vergleicht ihre Vektorsuchfunktionen.
SingleStore: Überblick und Kerntechnologie
SingleStore hat die Vektorsuche ermöglicht, indem sie in die Datenbank selbst integriert wurde, sodass Sie keine separaten Vektordatenbanken in Ihrem Tech-Stack benötigen. Vektoren können in regulären Datenbanktabellen gespeichert und mit standardmäßigen SQL-Abfragen durchsucht werden. Zum Beispiel können Sie ähnliche Produktbilder suchen und dabei nach Preisspanne filtern oder Dokument-Embeddings untersuchen und die Ergebnisse auf bestimmte Abteilungen beschränken. Das System unterstützt sowohl semantische Suche mit FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT und HNSW_PQ für den Vektorindex als auch Skalarprodukt und euklidische Distanz für das Ähnlichkeitsmatching. Dies ist sehr nützlich für Anwendungen wie Empfehlungssysteme, Bilderkennung und KI-Chatbots, bei denen Ähnlichkeitsmatching schnell ist.
Im Kern ist SingleStore auf Leistung und Skalierbarkeit ausgelegt. Die Datenbank verteilt die Daten über mehrere Knoten, sodass Sie groß angelegte Vektordatenoperationen bewältigen können. Wenn Ihre Daten wachsen, können Sie einfach weitere Knoten hinzufügen, und schon sind Sie startklar. Der Abfrageprozessor kann Vektorsuche mit SQL-Operationen kombinieren, sodass Sie nicht mehrere separate Abfragen ausführen müssen. Im Gegensatz zu reinen Vektordatenbanken bietet SingleStore Ihnen diese Funktionen als Teil einer vollständigen Datenbank, sodass Sie KI-Funktionen entwickeln können, ohne mehrere Systeme verwalten oder sich mit komplexen Datentransfers befassen zu müssen.
Für die Vektorindizierung bietet SingleStore zwei Optionen. Die erste ist die exakte k-Nearest-Neighbors-Suche (kNN), die die exakte Menge der k nächsten Nachbarn für einen Abfragevektor findet. Für sehr große Datensätze oder hohe Parallelität unterstützt SingleStore jedoch auch die Approximate-Nearest-Neighbor-Suche (ANN) mithilfe von Vektorindizierung. Die ANN-Suche kann k nahe Nachbarn viel schneller finden als die exakte kNN-Suche, manchmal um Größenordnungen. Es gibt einen Kompromiss zwischen Geschwindigkeit und Genauigkeit – ANN ist schneller, liefert aber möglicherweise nicht die exakte Menge der k nächsten Nachbarn zurück. Für Anwendungen mit Milliarden von Vektoren, die interaktive Antwortzeiten benötigen und keine absolute Präzision erfordern, ist die ANN-Suche der richtige Weg.
Die technische Implementierung von Vektorindizes in SingleStore hat spezifische Anforderungen. Diese Indizes können nur auf Columnstore-Tabellen erstellt werden und müssen auf einer einzelnen Spalte erstellt werden, die die Vektordaten speichert. Das System unterstützt derzeit das Format Vector Type(dimensions[, F32]), F32 ist der einzige unterstützte Elementtyp. Dieser strukturierte Ansatz macht SingleStore hervorragend geeignet für Anwendungen wie semantische Suche mit Vektoren aus Large Language Models, Retrieval-Augmented Generation (RAG) für fokussierte Textgenerierung und Bildabgleich auf Basis von Vektoreinbettungen. Durch die Kombination dieser Funktionen mit traditionellen Datenbankfunktionen ermöglicht SingleStore Entwicklern, komplexe KI-Anwendungen mit SQL-Syntax zu erstellen und dabei Performance und Skalierbarkeit beizubehalten.
Aerospike: Überblick und Kerntechnologie
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 Vektorfunktionalität heißt Aerospike Vector Search (AVS) und befindet sich in der Preview. Sie können bei Aerospike Early Access anfordern.
AVS unterstützt ausschließlich Hierarchical Navigable Small World (HNSW)-Indizes für die Vektorsuche. Wenn Updates oder Inserts in AVS 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, per Upsert eingefügte Datensätze einem bestimmten Set zuzuweisen, damit Sie sie überwachen und darauf operieren können.
AVS hat eine einzigartige Art, den Index aufzubauen: Er wird parallel über alle AVS-Knoten hinweg erstellt. Während Aktualisierungen von Vektordatensätzen direkt in ASDB geschrieben werden, werden Indexdatensätze asynchron aus einer Indizierungswarteschlange verarbeitet. Dies erfolgt in Batches und verteilt über alle AVS-Knoten, sodass alle CPU-Kerne im AVS-Cluster genutzt werden und das System skalierbar ist. Die Ingestion-Performance hängt stark vom Hostspeicher 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-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 Abfrageanforderungen gezählt, erscheinen jedoch als Lesezugriffe auf der Speicherschicht. Auf diese Weise wird der Cache mit relevanten Daten gefüllt und kann die Abfrageleistung verbessern. Dies zeigt, wie AVS Vektordaten verarbeitet und Indizes für Ähnlichkeitssuche erstellt, damit es für hochdimensionale Vektorsuchen skalieren kann.
Wichtige Unterschiede
Suchmethodik
SingleStore bietet mehrere Vektorindex-Optionen: FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT, HNSW_PQ. Das gibt Ihnen Optionen für verschiedene Anwendungsfälle – von exakten Übereinstimmungen bis hin zu approximativen nächsten Nachbarn. Aerospike Vector Search (AVS) unterstützt nur HNSW-Indizes. HNSW ist für viele Fälle gut geeignet, aber die breitere Auswahl an Indexierungsoptionen von SingleStore gibt Ihnen mehr Kontrolle über den Kompromiss zwischen Geschwindigkeit und Genauigkeit bei Ihren Suchen.
Daten und Integration
SingleStore hat Vektorsuche direkt in seine SQL-Datenbank integriert. Sie können Vektorsuchen mit standardmäßigen SQL-Abfragen kombinieren, sodass Sie Ergebnisse nach regulären Datenfeldern wie Preisen oder Kategorien filtern können. Eine Datenbank deckt sowohl Ihre Vektor- als auch Ihre traditionellen Datenanforderungen ab. Aerospike verfolgt einen NoSQL-Ansatz, der auf hochleistungsfähige Echtzeitanwendungen ausgerichtet ist. Seine Vektorsuchfunktion (AVS) ist neuer und befindet sich derzeit in der Preview; sie erfordert Early Access von Aerospike.
Skalierbarkeit und Leistung
Beide Datenbanken skalieren unterschiedlich. SingleStore verfügt über eine verteilte Architektur, bei der Sie Knoten hinzufügen können, wenn Ihre Daten wachsen. Sein Query Processor kombiniert Vektor- und SQL-Operationen in einer einzigen Abfrage. Aerospike’s AVS verarbeitet den Indexaufbau gleichzeitig über alle Knoten hinweg und verwendet Vektorerweiterungen für die Parallelverarbeitung. Außerdem wird der Index-Cache vorab hydratisiert, um die Abfrageleistung zu verbessern. Die Ingestion-Leistung hängt stark von der Host-Speicher- und Storage-Konfiguration ab.
Flexibilität bei der Implementierung
SingleStore erfordert, dass Vektorindizes auf Columnstore-Tabellen und einzelnen Spalten erstellt werden, die Vektordaten speichern, und unterstützt derzeit nur den Elementtyp F32. Aerospike erlaubt mehrere Vektoren und Indizes für einzelne Datensätze und bietet Ihnen mehr Flexibilität dabei, wie Sie Ihre Daten durchsuchen. Aerospike empfiehlt jedoch bestimmte Praktiken, wie das Zuweisen per Upsert eingefügter oder aktualisierter Datensätze zu bestimmten Sets für das Monitoring.
Benutzerfreundlichkeit und Integration
SingleStore kann für Teams attraktiver sein, die mit SQL vertraut sind, da es standardmäßige SQL-Syntax sowohl für Vektor- als auch für traditionelle Abfragen verwendet. Dies könnte die Lernkurve für SQL-erfahrene Entwickler verringern. Aerospikes NoSQL-Ansatz kann für Teams, die an traditionelle SQL-Datenbanken gewöhnt sind, mehr Einarbeitung erfordern, könnte aber ein Pluspunkt für Teams sein, die bereits mit NoSQL-Systemen arbeiten.
Verwenden, wenn
SingleStore für Anwendungen, die sowohl traditionelle Datenbankoperationen als auch Vektorsuche in einem System benötigen. Es ist perfekt für Projekte, die strukturierte Daten neben Vektoren haben, wie E-Commerce-Plattformen, die Produktsimilaritätssuche mit Preisfilterung benötigen, oder Content-Empfehlungssysteme, die Nutzerpräferenzen mit Content-Metadaten kombinieren. Sie können vertraute SQL-Syntax für Vektoroperationen verwenden, daher ist es eine gute Wahl für Teams mit SQL-Expertise, die KI-Funktionen hinzufügen möchten, ohne separate Vektordatenbanken zu verwalten.
Aerospike eignet sich am besten für hochleistungsfähige Echtzeitanwendungen, bei denen Geschwindigkeit wichtig ist. Sein gleichzeitiger Indexaufbau und der vorab hydratisierte Cache machen es ideal für Anwendungsfälle wie Echtzeit-Empfehlungsmaschinen oder Live-Bildähnlichkeitssuche. Mehrere Vektoren pro Datensatz sind nützlich für Anwendungen, die unterschiedliche Vektorrepräsentationen derselben Daten benötigen, wie multimodale KI-Systeme, die sowohl Text als auch Bilder verarbeiten, oder Systeme, die unterschiedliche Embedding-Modelle für denselben Content verwenden.
Fazit
Die Wahl zwischen SingleStore und Aerospike hängt von Ihren Anforderungen ab. SingleStore eignet sich hervorragend, um traditionelle Datenbankoperationen mit Vektorsuche zu kombinieren, bietet mehrere Indextypen und SQL-Integration. Aerospike ist mit seiner HNSW-Implementierung und gleichzeitigen Verarbeitung für hochleistungsfähige Echtzeitoperationen gedacht. Ihre Entscheidung sollte auf Ihrem bestehenden Tech-Stack, der Expertise Ihres Teams (SQL vs NoSQL), Echtzeitanforderungen und der Frage basieren, ob Sie kombinierte Abfragen mit traditionellen Datentypen benötigen. Bedenken Sie außerdem, dass Aerospikes Vektorsuche neuer ist und sich in der Preview befindet; SingleStore hat eine ausgereiftere Vektorsuchlösung.
Lesen Sie dies, um einen Überblick über SingleStore 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 für den Vergleich von Vektordatenbanken. Letztendlich wird ein 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 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, verändern 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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