SingleStore vs. Deep Lake: Die richtige Vektordatenbank für Ihre KI-Apps auswählen
Was ist eine Vektordatenbank?
Bevor wir SingleStore und Deep Lake vergleichen, wollen wir zunächst das Konzept von Vektordatenbanken betrachten.
Eine Vektordatenbank ist speziell darauf ausgelegt, hochdimensionale Vektoren zu speichern und abzufragen, die numerische Repräsentationen von unstrukturierten Daten sind. Diese Vektoren kodieren komplexe Informationen, etwa 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 erlauben eine fortschrittlichere Datenanalyse und -abfrage.
Gängige Anwendungsfälle für Vektordatenbanken umfassen E-Commerce-Produktempfehlungen, Content-Discovery-Plattformen, 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:
- Zweckgebundene 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 in der Lage sind, Vektorsuchen im kleinen Maßstab durchzuführen.
SingleStore ist ein verteiltes, relationales SQL-Datenbankmanagementsystem mit Vektorsuche als Add-on, und Deep Lake ist ein für Vektoreinbettungen optimierter Data Lake. Dieser Beitrag vergleicht ihre Vektorsuchfunktionen.
SingleStore: Überblick und Kerntechnologie
SingleStore hat 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. Sie können beispielsweise ähnliche Produktbilder suchen und dabei nach Preisspannen filtern oder Dokumenteinbettungen 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 den Ähnlichkeitsabgleich. Dies ist äußerst nützlich für Anwendungen wie Empfehlungssysteme, Bilderkennung und KI-Chatbots, bei denen der Ähnlichkeitsabgleich schnell erfolgt.
Im Kern ist SingleStore auf Leistung und Skalierbarkeit ausgelegt. Die Datenbank verteilt die Daten auf mehrere Knoten, sodass Sie Vektordatenoperationen in großem Maßstab verarbeiten können. Wenn Ihre Daten wachsen, können Sie einfach weitere Knoten hinzufügen, und schon sind Sie bereit. Der Abfrageprozessor kann Vektorsuche mit SQL-Operationen kombinieren, sodass Sie nicht mehrere separate Abfragen durchführen 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 Datenübertragungen befassen zu müssen.
Für die Vektorindexierung 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 Nebenläufigkeit unterstützt SingleStore jedoch auch die Approximate-Nearest-Neighbor-Suche (ANN) mithilfe von Vektorindexierung. 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 ideal für Anwendungen wie semantische Suche mit Vektoren aus großen Sprachmodellen, 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 Leistung und Skalierbarkeit beizubehalten.
DeepLake: Überblick und Kerntechnologie
Deep Lake ist eine spezialisierte Datenbank, die für die Verarbeitung von Vektor- und Multimediadaten entwickelt wurde – wie Bilder, Audio, Video und andere unstrukturierte Typen – und in KI und maschinellem Lernen weit verbreitet ist. Sie fungiert sowohl als Data Lake als auch als Vektorspeicher:
- Als Data Lake: Deep Lake unterstützt die Speicherung und Organisation unstrukturierter Daten (Bilder, Audio, Videos, Text und Formate wie NIfTI für medizinische Bildgebung) in einem versionierten Format. Diese Einrichtung verbessert die Leistung bei Deep-Learning-Aufgaben. Sie ermöglicht schnelles Abfragen und Visualisieren von Datensätzen, wodurch es einfacher wird, hochwertige Trainingssets für KI-Modelle zu erstellen.
- Als Vektorspeicher: Deep Lake ist für das Speichern und Durchsuchen von Vektoreinbettungen und zugehörigen Metadaten (z. B. Text, JSON, Bilder) konzipiert. Daten können lokal, in Ihrer Cloud-Umgebung oder im verwalteten Speicher von Deep Lake gespeichert werden. Es lässt sich nahtlos in Tools wie LangChain und LlamaIndex integrieren und vereinfacht so die Entwicklung von Retrieval-Augmented-Generation-Anwendungen (RAG).
Deep Lake verwendet den Hierarchical-Navigable-Small-World-Index (HNSW), basierend auf dem Hnswlib-Paket mit zusätzlichen Optimierungen, für die Approximate-Nearest-Neighbor-Suche (ANN). Dies ermöglicht Abfragen über mehr als 35 Millionen Einbettungen in weniger als 1 Sekunde. Zu den einzigartigen Funktionen gehören Multi-Threading für eine schnellere Indexerstellung und speichereffizientes Management zur Reduzierung der RAM-Nutzung.
Standardmäßig verwendet Deep Lake die lineare Einbettungssuche für Datensätze mit bis zu 100.000 Zeilen. Für größere Datensätze wechselt es zu ANN, um Genauigkeit und Leistung auszubalancieren. Die API ermöglicht es Benutzern, diesen Schwellenwert bei Bedarf anzupassen.
Obwohl der Index von Deep Lake nicht für kombinierte Attribut- und Vektorsuchen verwendet wird (die derzeit auf linearer Suche basieren), werden kommende Updates diese Einschränkung beheben, um seine Funktionalität weiter zu verbessern.
Deep Lake als Vektorspeicher: Deep Lake bietet eine robuste Lösung zum Speichern und Durchsuchen von Vektoreinbettungen und den zugehörigen Metadaten, einschließlich Text-, JSON-, Bild-, Audio- und Videodateien. Sie können Daten lokal, in Ihrer bevorzugten Cloud-Umgebung oder im verwalteten Speicher von Deep Lake speichern. Deep Lake bietet außerdem eine nahtlose Integration mit Tools wie LangChain und LlamaIndex, sodass Entwickler problemlos Retrieval-Augmented-Generation-(RAG)-Anwendungen erstellen können.
Wichtige Unterschiede
Suchmethodik
Beide Tools unterstützen die Suche nach Approximate Nearest Neighbor (ANN) für schnelle, groß angelegte Vektorabfragen.
- SingleStore: Bietet sowohl exakte k-Nearest-Neighbor-(kNN)-Suche für Präzision als auch ANN-Suche für Skalierung und unterstützt mehrere Vektorindizes (z. B. HNSW_FLAT, IVF_PQ). Es kombiniert Vektorsuche mit SQL-Operationen, was nützlich ist, wenn Sie Vektoren anhand von Attributen (wie Preis oder Tags) zusammen mit Ähnlichkeitswerten filtern müssen.
- Deep Lake: Verwendet einen optimierten HNSW-Index für die ANN-Suche und erzielt beeindruckende Leistung (Abfrage von über 35 Mio. Einbettungen in unter einer Sekunde). Standardmäßig wird für kleinere Datensätze (<100k Zeilen) die lineare Suche verwendet und mit wachsender Datenmenge auf ANN umgestellt. Kombinierte Attribut- und Vektorsuchen basieren derzeit jedoch auf linearer Suche—ein Bereich mit Verbesserungspotenzial.
Wenn Sie mit gemischten Daten arbeiten—etwa Einbettungen zusammen mit strukturierten Daten filtern—verschafft die integrierte SQL-Unterstützung von SingleStore einen Vorteil.
Datenverarbeitung
Die beiden Systeme verfolgen unterschiedliche Ansätze beim Umgang mit Datentypen:
- SingleStore: Als vollwertige relationale Datenbank konzipiert, die Vektoren nativ innerhalb von Columnstore-Tabellen unterstützt. Sie ist ideal für strukturierte oder halbstrukturierte Daten in Kombination mit Vektoroperationen, etwa Produktempfehlungen oder semantische Suche mit zusätzlichen Filtern.
- Deep Lake: Spezialisiert sich auf die Verwaltung unstrukturierter Daten—Bilder, Audio, Video und Text—zusammen mit Vektoreinbettungen. Es fungiert sowohl als Data Lake als auch als Vektorspeicher und ist damit eine starke Wahl für KI/ML-Workflows, die versionierte Multimedia-Datensätze benötigen.
Wählen Sie SingleStore für Anwendungen, die strukturierte Daten mit SQL-Operationen erfordern. Entscheiden Sie sich für Deep Lake, wenn Ihr Anwendungsfall auf KI/ML-Aufgaben mit unstrukturierten oder multimedialen Daten ausgerichtet ist.
Skalierbarkeit und Leistung
- SingleStore: Für Skalierbarkeit durch verteilte Knoten entwickelt, verarbeitet es Milliarden von Vektoren und wächst linear, wenn Sie weitere Knoten hinzufügen. ANN-Indizierung ermöglicht nahezu sofortige Antwortzeiten im großen Maßstab und balanciert Geschwindigkeit und Genauigkeit aus.
- Deep Lake: Verarbeitet massive Vektordatensätze effizient, indem es die Speichernutzung während der Indizierung optimiert (z. B. Multi-Threading für die Erstellung von HNSW-Indizes). Bei kombinierten Abfragen mit Metadaten kann die Leistung jedoch nachlassen.
Für hochskalierbare Multi-Node-Leistung mit strukturierten Operationen überzeugt SingleStore. Deep Lake ist am stärksten bei unstrukturierten KI-Datensätzen, bei denen Vektorsuchen im Mittelpunkt stehen.
Flexibilität und Anpassung
- SingleStore: Bietet Flexibilität durch SQL-Abfragen und unterstützt eine Mischung aus exakten und approximativen Vektorsuchstrategien. Entwickler können die volle Leistungsfähigkeit von SQL für komplexe Operationen nutzen.
- Deep Lake: Ermöglicht Flexibilität bei der Speicherung von Einbettungen (lokal, in der Cloud oder in verwaltetem Speicher) und integriert sich nahtlos mit LangChain, LlamaIndex und Deep-Learning-Tools.
Wenn SQL-basierte Workflows zentral sind, bietet SingleStore einen vertrauten und robusten Ansatz. Für Entwickler, die RAG-Anwendungen oder Deep-Learning-Pipelines erstellen, sticht die Flexibilität von Deep Lake hervor.
Integration und Ökosystem
- SingleStore: Lässt sich gut in traditionelle datenbankgestützte Ökosysteme integrieren. Sie können Vektorsuche mit bestehenden relationalen Daten-Workflows kombinieren und so Anwendungen wie hybride Suche (Vektoren + Attribute) ermöglichen.
- Deep Lake: Auf AI/ML-Ökosysteme zugeschnitten. Die Integrationen mit LangChain, LlamaIndex und Modelltrainings-Pipelines machen es ideal für Entwickler, die AI-Anwendungen wie Retrieval-Augmented Generation (RAG) erstellen.
Wählen Sie SingleStore, wenn Ihr Projekt eine Allzweckdatenbank mit Vektorfunktionen erfordert. Deep Lake passt besser in spezialisierte AI/ML-Ökosysteme.
Benutzerfreundlichkeit
- SingleStore: Das Einrichten von Vektorindizes erfordert etwas Vertrautheit mit Datenbankschemata (z. B. Columnstore-Tabellen) und vektorspezifischer Syntax. Entwickler, die mit SQL vertraut sind, werden es jedoch intuitiv finden.
- Deep Lake: Bietet eine einfachere Einarbeitung für AI-Entwickler, insbesondere für diejenigen, die Python-basierte Tools verwenden. Die API ist unkompliziert, aber das Kombinieren von Metadatenfiltern mit Vektorsuche erfordert zusätzlichen Aufwand.
Kostenüberlegungen
- SingleStore: Die Betriebskosten hängen von der Datenbankgröße, der Abfragekomplexität und der Skalierung der Knoten ab. Der Wert von SingleStore ergibt sich aus seiner Doppelrolle als Vektorspeicher und relationale Datenbank.
- Deep Lake: Bietet flexible Preise für seinen verwalteten Speicher. Die Kosten variieren je nachdem, wo Sie Ihre Daten speichern (lokal, in der Cloud oder im Service von Deep Lake).
Sicherheitsfunktionen
- SingleStore: Umfasst robuste Sicherheitsfunktionen wie Verschlüsselung, Authentifizierung und rollenbasierte Zugriffskontrolle—Standard für Unternehmensdatenbanken.
- Deep Lake: Bietet grundlegende Sicherheitsfunktionen, legt den Schwerpunkt jedoch stärker auf Entwicklerflexibilität und Leistung.
Wann Sie SingleStore wählen sollten
SingleStore ist am besten geeignet, wenn Sie große verteilte Daten und Vektorsuche haben, insbesondere wenn Sie strukturierte Datenabfragen mit Vektorähnlichkeitssuchen kombinieren müssen. Die SQL-Integration ermöglicht hybride Abfragen—das Filtern von Vektoreinbettungen nach Attributen wie Preis, Kategorie oder Tags—ohne die Komplexität des Stacks zu erhöhen. Anwendungen wie Empfehlungssysteme, semantische Suche und AI-gestützte Chat-Systeme profitieren von der Fähigkeit von SingleStore, exakte kNN- und approximative ANN-Suchen in großem Maßstab durchzuführen. Wenn Leistung, Skalierbarkeit und die Konsolidierung der Vektorsuche in einer voll ausgestatteten relationalen Datenbank entscheidend sind, ist SingleStore die richtige Wahl.
Wann Sie Deep Lake wählen sollten
Deep Lake eignet sich am besten für AI/ML-Workflows, bei denen unstrukturierte Daten—Bilder, Audio, Video, Text—eine große Rolle spielen. Seine Fähigkeit, sowohl Data Lake als auch Vektorspeicher zu sein, macht es hervorragend geeignet für den Aufbau und die Verwaltung hochwertiger, versionskontrollierter Datensätze zum Trainieren von Machine-Learning-Modellen. Entwickler, die an Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Anwendungen, Einbettungssuche für Multimediadaten oder groß angelegten Deep-Learning-Projekten arbeiten, profitieren von der Integration von Deep Lake mit Tools wie LangChain und LlamaIndex. Für Projekte, bei denen die Vektorsuche auf AI-Anwendungsfälle statt auf hybride SQL-Operationen ausgerichtet ist, ist Deep Lake eine schlankere und flexiblere Lösung.
Fazit
SingleStore und Deep Lake bieten beide Vektorsuche, dienen jedoch unterschiedlichen Zwecken. SingleStore eignet sich hervorragend für strukturierte oder hybride Datenanwendungen, bei denen Sie SQL-basierte Operationen mit skalierbarer Vektorsuche kombinieren müssen. Deep Lake glänzt in AI/ML-Umgebungen, in denen unstrukturierte Daten und Multimedia-Einbettungen im Mittelpunkt stehen, mit optimierter Leistung und Integrationen für moderne Deep-Learning-Pipelines. Die Wahl liegt bei Ihnen: Für strukturierte, verteilte Daten mit SQL-Unterstützung entscheiden Sie sich für SingleStore. Für AI-gesteuerte Aufgaben mit unstrukturierten Daten ist Deep Lake der Gewinner.
Lesen Sie dies, um einen Überblick über SingleStore und Deep Lake zu erhalten, aber um diese zu bewerten, müssen Sie sie auf Basis Ihres Anwendungsfalls evaluieren. Ein Tool, das dabei helfen kann, ist VectorDBBench, ein Open-Source-Benchmarking-Tool zum 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.
Open-Source-VectorDBBench verwenden, um Vektordatenbanken selbst zu evaluieren und zu vergleichen
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 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 Evaluierung von Vektordatenbanken zu erfahren.
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