SingleStore vs Elasticsearch: Die richtige Vektordatenbank für Ihre KI-Apps auswählen
Was ist eine Vektordatenbank?
Bevor wir SingleStore und Elasticsearch vergleichen, wollen wir zunächst das Konzept von Vektordatenbanken erläutern.
Eine Vektordatenbank ist speziell dafür konzipiert, hochdimensionale Vektoren zu speichern und abzufragen, bei denen es sich um numerische Darstellungen von unstrukturierten Daten handelt. 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 sie externes Wissen bereitstellt, um Probleme wie KI-Halluzinationen zu reduzieren.
Auf dem Markt sind viele Arten von Vektordatenbanken erhältlich, 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-Erweiterungen, die in der Lage sind, Vektorsuchen in kleinem Maßstab durchzuführen.
SingleStore ist ein verteiltes, relationales SQL-Datenbankverwaltungssystemund Elasticsearch ist eine Suchmaschine auf Basis von Apache Lucene. Beide bieten Vektorsuche als Erweiterung. Dieser Beitrag vergleicht ihre Vektorsuchfunktionen.
SingleStore: Überblick und Kerntechnologie
SingleStore hat Vektorsuche möglich gemacht, indem sie direkt in die Datenbank 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. Beispielsweise 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 den Ähnlichkeitsabgleich. Dies ist äußerst nützlich für Anwendungen wie Empfehlungssysteme, Bilderkennung und KI-Chatbots, bei denen Ähnlichkeitsabgleich schnell erfolgt.
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 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 zu verwalten oder komplexe Datenübertragungen zu bewältigen.
Für die Vektorindizierung bietet SingleStore zwei Optionen. Die erste ist die exakte k-Nearest-Neighbors-(kNN)-Suche, 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-(ANN)-Suche 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, gibt 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 großen Sprachmodellen, Retrieval-Augmented Generation (RAG) für fokussierte Textgenerierung und Bildabgleich basierend auf Vektoreinbettungen. Durch die Kombination dieser Funktionen mit traditionellen Datenbankfunktionen ermöglicht SingleStore Entwicklern, komplexe KI-Anwendungen mit SQL-Syntax zu erstellen und gleichzeitig Leistung und Skalierbarkeit aufrechtzuerhalten.
Elasticsearch: Überblick und Kerntechnologie
Elasticsearch ist eine Open-Source-Suchmaschine, die auf der Apache-Lucene-Bibliothek aufbaut. Sie ist für Echtzeitindizierung und Volltextsuche bekannt und daher eine bevorzugte Suchlösung für anspruchsvolle Anwendungen und Log-Analysen. Mit Elasticsearch können Sie große Datenmengen schnell und effizient durchsuchen und analysieren.
Elasticsearch wurde für Suche und Analytik entwickelt, mit Funktionen wie Fuzzy-Suche, Phrasenabgleich und Relevanzranking. Es eignet sich hervorragend für Szenarien, in denen komplexe Suchabfragen und Datenabruf in Echtzeit erforderlich sind. Mit dem Aufstieg von KI-Anwendungen hat Elasticsearch Vektorsuchfunktionen hinzugefügt, sodass es Ähnlichkeitssuche und semantische Suche durchführen kann, was für KI-Anwendungsfälle wie Bilderkennung, Dokumentenabruf und Generative AI erforderlich ist.
Vektorsuche
Die Vektorsuche ist in Elasticsearch über Apache Lucene integriert. Lucene organisiert Daten in unveränderlichen Segmenten, die periodisch zusammengeführt werden; Vektoren werden den Segmenten auf die gleiche Weise hinzugefügt wie andere Datenstrukturen. Der Prozess umfasst das Puffern von Vektoren im Speicher zur Indexierungszeit und anschließend das Serialisieren dieser Puffer als Teil von Segmenten bei Bedarf. Segmente werden periodisch zur Optimierung zusammengeführt, und Suchvorgänge kombinieren Vektortreffer über alle Segmente hinweg.
Für die Vektorindizierung verwendet Elasticsearch den HNSW-(Hierarchical Navigable Small World)-Algorithmus, der einen Graphen erstellt, in dem ähnliche Vektoren miteinander verbunden sind. Dieser wird aufgrund seiner Einfachheit, starken Benchmark-Leistung und Fähigkeit gewählt, inkrementelle Updates zu verarbeiten, ohne ein vollständiges Neutraining des Index zu erfordern. Das System führt Vektorsuchen typischerweise in Dutzenden oder Hunderten von Millisekunden durch, deutlich schneller als Brute-Force-Ansätze.
Die technische Architektur von Elasticsearch ist eine seiner größten Stärken. Das System unterstützt lock-free-Suchen auch während gleichzeitiger Indizierung und gewährleistet strikte Konsistenz über verschiedene Felder hinweg, wenn Dokumente aktualisiert werden. Wenn Sie also sowohl Vektor- als auch Keyword-Felder aktualisieren, sehen Suchvorgänge entweder alle alten Werte oder alle neuen Werte; Datenkonsistenz ist garantiert. Während das System über den verfügbaren RAM hinaus skalieren kann, wird die Leistung optimiert, wenn Vektordaten in den Speicher passen.
Über die zentralen Vektorsuchfunktionen hinaus bietet Elasticsearch praktische Integrationsfunktionen, die es besonders wertvoll machen. Vektorsuchen können mit traditionellen Elasticsearch-Filtern kombiniert werden, sodass Sie eine hybride Suche durchführen können, die Vektorähnlichkeit mit Volltextsuchergebnissen mischt. Die Vektorsuche ist vollständig kompatibel mit den Sicherheitsfunktionen, Aggregationen und der Indexsortierung von Elasticsearch, sodass es eine vollständige Lösung für moderne Suchanwendungsfälle ist.
Wichtige Unterschiede
Suchtechnologie und Implementierung
SingleStore bietet mehrere Vektorindex-Optionen: FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT, HNSW_PQ. Es unterstützt exakte k-nearest neighbors (kNN) und Approximate Nearest Neighbor (ANN)-Suchmethoden mit Skalarprodukt und euklidischer Distanz für den Ähnlichkeitsabgleich.
Elasticsearch verwendet den HNSW-Algorithmus für die Vektorsuche, implementiert über Apache Lucene. Dadurch entsteht ein Graph, in dem ähnliche Vektoren miteinander verbunden sind, sodass Suchen normalerweise in Millisekunden durchgeführt werden.
Datenverwaltung und Speicherung
SingleStore integriert die Vektorsuche in seine SQL-Datenbank. Sie können Vektoren in regulären Tabellen speichern und sie mit Standard-SQL abfragen, wobei Vektorsuchen mit regulären Datenbankoperationen in einer einzigen Abfrage kombiniert werden. Sie können Vektorindizes jedoch nur auf Columnstore-Tabellen erstellen und müssen das Format Vector Type(dimensions[, F32]) verwenden.
Elasticsearch verarbeitet Vektoren über Lucenes segmentbasierte Architektur. Vektoren werden während der Indexierung im Speicher gepuffert und anschließend in Segmente serialisiert. Das System gewährleistet Konsistenz über verschiedene Felder hinweg während Updates, sodass Suchen entweder alle alten oder alle neuen Werte sehen.
Skalierbarkeit
SingleStore verteilt Daten über mehrere Knoten für groß angelegte Vektoroperationen. Sie können weitere Knoten hinzufügen, wenn Ihre Daten wachsen. Es überzeugt besonders, wenn Vektorsuche mit SQL-Operationen kombiniert wird.
Elasticsearch verfügt über eine verteilte Architektur für Skalierung durch Sharding und Replikation. Obwohl es am besten funktioniert, wenn Vektordaten in den Speicher passen, kann es über den verfügbaren RAM hinaus skalieren. Die segmentbasierte Architektur hilft bei der Verwaltung großer Datensätze.
Funktionen
Der Hauptvorteil von SingleStore ist seine SQL-Integration, daher eignet es sich hervorragend für Anwendungen, die Vektorsuche mit regulären Datenbankoperationen kombinieren müssen. Es ist gut geeignet für Empfehlungssysteme und KI-Chatbots, die sowohl Vektorähnlichkeitsabgleich als auch strukturierte Datenabfragen benötigen.
Elasticsearch ist hervorragend darin, Vektorsuche mit seiner bestehenden Suche zu kombinieren. Sie können Vektorähnlichkeit mit Volltextsuchergebnissen mischen und reguläre Elasticsearch-Filter verwenden. Es integriert sich außerdem gut mit seinen Sicherheitsfunktionen, Aggregationen und der Indexsortierung.
Wann welches verwenden
SingleStore: Für SQL und Vektoren zusammen
SingleStore ist am besten geeignet, wenn Sie Anwendungen erstellen müssen, die SQL- und Vektoroperationen kombinieren. Wenn Sie an Empfehlungssystemen arbeiten, die sowohl Benutzerpräferenzen (als Vektoren) als auch Geschäftsregeln (als SQL-Einschränkungen) berücksichtigen müssen, oder wenn Sie KI-Anwendungen entwickeln, die Vektorähnlichkeit mit strukturierten Datenabfragen kombinieren müssen. Es funktioniert gut, wenn Sie horizontal skalieren und dennoch komplexes SQL zusammen mit Vektorsuche ausführen müssen.
Elasticsearch: Für Search-First-Apps
Elasticsearch ist am besten geeignet, wenn Suche der Hauptfokus ist und Vektorfunktionen eine Ergänzung zur bestehenden Suche sind. Es ist die richtige Wahl für Apps, die leistungsstarke Volltextsuche zusammen mit semantischer Ähnlichkeit benötigen, wie Content-Empfehlungssysteme oder Dokumentenabrufplattformen. Es funktioniert gut, wenn Sie Keyword-Suche, Filter und Vektorähnlichkeit in einer einzigen Abfrage kombinieren müssen, daher ist es ideal für Apps, die traditionelle Suche mit KI-gestütztem semantischem Verständnis verbinden müssen.
Zusammenfassung
Die Wahl zwischen SingleStore und Elasticsearch hängt von deinem Anwendungsfall ab – SingleStore bietet starkes SQL mit Vektorfunktionen, während Elasticsearch eine robuste Suche mit Vektorunterstützung bietet. Deine Entscheidung sollte darauf basieren, ob du eine primäre Datenbank mit Vektorfunktionen (SingleStore) oder eine Suchmaschine mit Vektorsuche (Elasticsearch) benötigst. Berücksichtige deinen bestehenden Tech-Stack, die Arten von Abfragen, die du am häufigsten ausführen wirst, und ob du eher traditionelle Datenbankoperationen oder Suchfunktionalität benötigst. Beide können Vektorsuche durchführen, sind aber in unterschiedlichen Bereichen stark und eignen sich daher für unterschiedliche Anwendungsfälle.
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