SingleStore vs. Apache Cassandra: Die richtige Vektordatenbank für Ihre KI-Apps auswählen
Was ist eine Vektordatenbank?
Bevor wir SingleStore und Apache Cassandra vergleichen, wollen wir 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 Produkteigenschaften. Durch die Ermöglichung effizienter Ähnlichkeitssuchen spielen Vektordatenbanken eine zentrale Rolle in KI-Anwendungen und ermöglichen 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-Erweiterungen, die in der Lage sind, Vektorsuchen in kleinem Maßstab durchzuführen.
SingleStore ist ein verteiltes, relationales SQL-Datenbankmanagementsystem, und Apache Cassandra ist eine NoSQL-Datenbank. Beide verfügen über Vektorsuche als Erweiterung. Dieser Beitrag vergleicht ihre Vektorsuchfunktionen.
SingleStore: Überblick und Kerntechnologie
SingleStore hat die Vektorsuche in die Datenbank selbst integriert, sodass Sie Ihrem Tech-Stack keine separate Vektordatenbank hinzufügen müssen. Die Vektorsuche in SingleStore funktioniert neben regulären Datenbankoperationen und speichert Vektoren in regulären Datenbanktabellen. Sie können Vektorsuche mit regulären SQL-Abfragen kombinieren – Vektoren durchsuchen und gleichzeitig nach Daten, Kategorien oder anderen Datenfeldern filtern. Zum Beispiel können Sie ähnliche Produktbilder finden und dabei nach Preisspanne filtern oder Dokument-Embeddings durchsuchen und die Ergebnisse auf bestimmte Abteilungen beschränken.
Die Vektorfunktionalität von SingleStore unterstützt semantische Suche und Nearest-Neighbor-Abfragen. Das System kann Vektorähnlichkeit sowohl mit Skalarprodukt- als auch mit euklidischen Distanzberechnungen verarbeiten, die für das Abgleichen ähnlicher Elemente in KI-Anwendungen erforderlich sind. Dies ist nützlich für Anwendungen wie Empfehlungssysteme, Bilderkennung und KI-Chatbots, bei denen es wichtig ist, ähnliche Elemente schnell zu finden.
Leistung und Skalierbarkeit stehen im Mittelpunkt des Designs von SingleStore. Die Datenbank verteilt Daten über mehrere Knoten, sodass sie große Mengen an Vektordaten verarbeiten kann. Das bedeutet, dass Sie weitere Knoten hinzufügen können, wenn Ihre Daten wachsen. Der Abfrageprozessor von SingleStore kann Vektorsuche auch mit SQL-Operationen kombinieren – Sie müssen nicht mehrere separate Abfragen durchführen, um das zu erhalten, was Sie möchten.
Im Gegensatz zu Datenbanken, die sich nur auf Vektoroperationen konzentrieren, bietet SingleStore Ihnen diese Funktionen als Teil der vollständigen Datenbank. So können Sie KI-Funktionen erstellen, ohne mehrere Datenbanken zu verwalten oder Daten zwischen Systemen zu verschieben. Die Datenbank verarbeitet sowohl Vektor- als auch reguläre Datentypen, komplexe Abfragen, die beides kombinieren, und skaliert mit dem Wachstum Ihrer Anwendung – alles in vertrautem SQL, das Sie bereits kennen.
Apache Cassandra: Überblick und Kerntechnologie
Apache Cassandra ist eine Open-Source-, verteilte NoSQL-Datenbank, die für ihre Skalierbarkeit und Verfügbarkeit bekannt ist. Zu Cassandras Funktionen gehören eine masterlose Architektur für Verfügbarkeit, Skalierbarkeit, anpassbare Konsistenz und ein flexibles Datenmodell. Mit der Veröffentlichung von Cassandra 5.0 unterstützt sie nun Vektor-Embeddings und Vektorähnlichkeitssuche durch ihre Storage-Attached Indexes (SAI)-Funktion. Obwohl diese Integration Cassandra ermöglicht, Vektordaten zu verarbeiten, ist es wichtig zu beachten, dass die Vektorsuche als Erweiterung der bestehenden Cassandra-Architektur implementiert ist und nicht als native Funktion.
Cassandras Vektorsuchfunktionalität basiert auf ihrer bestehenden Architektur. Sie ermöglicht Benutzern, Vektor-Embeddings neben anderen Daten zu speichern und Ähnlichkeitssuchen durchzuführen. Diese Integration ermöglicht Cassandra, KI-gesteuerte Anwendungen zu unterstützen und gleichzeitig ihre Stärken bei der Verarbeitung groß angelegter, verteilter Daten beizubehalten.
Ein zentraler Bestandteil von Cassandras Vektorsuche ist die Verwendung von Storage-Attached Indexes (SAI). SAI ist ein hochskalierbarer und global verteilter Index, der jeder Spalte mit Vektordatentyp Spaltenindizes hinzufügt. Er bietet einen hohen I/O-Durchsatz für Datenbanken, um Vector Search sowie andere Suchindizierungen zu nutzen. SAI bietet umfangreiche Indizierungsfunktionen und kann sowohl Abfragen als auch Inhalte (einschließlich großer Eingaben wie Dokumente, Wörter und Bilder) indizieren, um Semantik zu erfassen.
Vector Search ist die erste Instanz zur Validierung der Erweiterbarkeit von SAI und nutzt dessen neue Modularität. Diese Kombination aus Vector Search und SAI erweitert Cassandras Fähigkeiten bei der Verarbeitung von KI- und Machine-Learning-Workloads und macht es zu einem starken Wettbewerber im Bereich der Vektordatenbanken.
Wichtige Unterschiede
Suchmethodik
SingleStore verfügt über Vektorsuche als native Datenbankfunktion und unterstützt sowohl Skalarprodukt als auch euklidische Distanz für Ähnlichkeitsabgleiche. Sie können SQL-Abfragen schreiben, die Vektoroperationen mit regulären Datenbankfiltern kombinieren.
Cassandra bietet Vektorsuche durch seine Storage-Attached Indexes (SAI)-Funktion. Dadurch werden Cassandras bestehender Architektur Vektorfunktionen hinzugefügt, sodass Sie Vektoroperationen zusammen mit der regulären NoSQL-Funktionalität durchführen können.
Daten
SingleStore speichert Vektoren in Datenbanktabellen wie jeden anderen Datentyp. Das bedeutet, dass Sie Vektorsuchen durchführen und gleichzeitig nach regulären Spalten filtern können. Zum Beispiel, um ähnliche Produkte innerhalb einer bestimmten Preisspanne zu finden.
Cassandra speichert Vektordaten über sein spaltenorientiertes Speichermodell. Es kann Vektor-Embeddings speichern und indizieren, aber die Integration ist neuer und als Erweiterung statt als Kernfunktion aufgebaut.
Skalierbarkeit und Leistung
Beide verfügen über starke Skalierbarkeitsfunktionen, aber mit unterschiedlichen Ansätzen:
SingleStore verteilt Daten über Knoten hinweg und kann horizontal skalieren, indem weitere Knoten hinzugefügt werden, wenn Ihre Daten wachsen. Sein Abfrageprozessor optimiert kombinierte Vektor- und SQL-Operationen in einem einzigen Durchlauf.
Cassandras masterlose Architektur eignet sich hervorragend für horizontale Skalierung und hohe Verfügbarkeit. SAI ist für hohen I/O-Durchsatz ausgelegt, was gut für die Vektorsuche in verteilten Umgebungen ist.
Integration und Ökosystem
SingleStore integriert Vektorsuche mit Standard-SQL. Wenn Ihr Team bereits SQL kennt, müssen Sie keine neuen Abfragesprachen lernen oder separate Systeme für Vektor- und reguläre Daten verwalten.
Die Vektorfunktionen von Cassandra befinden sich innerhalb seines NoSQL-Ökosystems. Das bedeutet zwar, dass Sie CQL lernen müssen, gibt Ihnen aber Flexibilität bei der Datenmodellierung und bei Konsistenzoptionen.
Benutzerfreundlichkeit
SingleStore ist für Teams mit SQL-Hintergrund vertrauter. Vektoroperationen verwenden standardmäßige SQL-Syntax, sodass es für Entwickler, die relationale Datenbanken bereits kennen, eine geringere Lernkurve gibt.
Cassandra hat eine steilere Lernkurve, wenn Sie aus einem SQL-Hintergrund kommen, da es seine eigene Abfragesprache und eigene Konzepte der Datenmodellierung hat. Die Dokumentation und die Unterstützung durch die Community sind jedoch umfangreich.
Kosten
Die Preisgestaltung von SingleStore basiert auf Ihrem Datenvolumen, Ihren Compute-Anforderungen und darauf, ob Sie Cloud oder Self-Hosted wählen.
Cassandra ist Open Source und kostenlos nutzbar, aber Sie müssen Infrastrukturkosten und möglicherweise die Einstellung spezialisierter Fachkräfte für die Wartung einkalkulieren.
Sicherheitsfunktionen
Beide bieten robuste Sicherheitsoptionen: SingleStore verfügt über standardmäßige Datenbanksicherheitsfunktionen wie rollenbasierte Zugriffskontrolle, Verschlüsselung im Ruhezustand und während der Übertragung sowie Audit-Protokollierung.
Cassandra bietet ähnliche Sicherheitsfunktionen durch Authentifizierung, Autorisierung und Verschlüsselung sowie weitere durch verschiedene Distributionen.
Wann Sie SingleStore wählen sollten
SingleStore ist für Unternehmen gedacht, die SQL mit Vektorsuche in einem System kombinieren müssen. Es eignet sich hervorragend für Unternehmen, die strukturierte Daten und Vektor-Embeddings haben, wie E-Commerce-Websites, die Produktempfehlungen in Echtzeit benötigen und gleichzeitig den Lagerbestand verfolgen, oder Content-Management-Systeme, die dokumentenübergreifend suchen und gleichzeitig Benutzerberechtigungen und Metadaten verwalten müssen. Es ist für Szenarien gedacht, in denen Sie ACID-Konformität mit Vektoroperationen benötigen, und damit perfekt für Anwendungen, bei denen Datenintegrität entscheidend ist.
Wann Sie Apache Cassandra wählen sollten
Apache Cassandra ist für Unternehmen gedacht, die horizontale Skalierbarkeit und hohe Verfügbarkeit für ihre Vektorsuche benötigen. Es eignet sich hervorragend für Anwendungsfälle mit riesigen Mengen unstrukturierter oder halbstrukturierter Daten, wie Social-Media-Analyseplattformen, IoT-Anwendungen, die Sensordaten mit Vektorrepräsentationen verarbeiten, oder groß angelegte Logging-Systeme, die über verteilte Datensätze hinweg suchen müssen. Die Open-Source- und Masterless-Architektur macht es perfekt für Unternehmen mit NoSQL-Expertise und solche, die Lizenzkosten minimieren möchten.
Fazit
Ihre Entscheidung zwischen SingleStore und Apache Cassandra hängt von Ihren technischen Anforderungen und Einschränkungen ab. SingleStore ist stärker in SQL-Syntax und ACID-Konformität integriert und eignet sich daher hervorragend für Unternehmen mit SQL-Expertise und Anwendungen, die starke Konsistenz benötigen. Cassandra bietet mit seiner verteilten Architektur bessere horizontale Skalierbarkeit und hohe Verfügbarkeit und ist daher perfekt für Unternehmen mit riesigen Datensätzen über mehrere Regionen hinweg. Berücksichtigen Sie bei dieser Entscheidung die Expertise Ihres Teams, die bestehende Infrastruktur, Skalierbarkeitsanforderungen und Budgetbeschränkungen, da beide unterschiedliche Vorteile haben, die je nach Anwendungsfall mehr oder weniger wertvoll sein können.
Lesen Sie dies, um einen Überblick über SingleStore und Apache Cassandra zu erhalten, aber um diese zu bewerten, müssen Sie sie basierend auf Ihrem Anwendungsfall 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 zur 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 Benutzer, die leistungsstarke Datenspeicher- und Abrufsysteme benötigen, insbesondere Vektordatenbanken. Dieses Tool ermöglicht es Benutzern, 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 Benutzer Entscheidungen auf Grundlage der tatsächlichen Leistung von Vektordatenbanken treffen, statt auf Marketingaussagen oder Hörensagen zu vertrauen.
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 für Ihre eigenen Datensätze 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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