SingleStore vs. KDB: Die richtige Vektordatenbank für Ihre KI-Apps auswählen
SingleStore vs KDB: Die richtige Vektordatenbank für Ihre KI-Apps wählen
Was ist eine Vektordatenbank?
Bevor wir SingleStore und KDB 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 Produkteigenschaften. Indem sie effiziente Ähnlichkeitssuchen ermöglichen, spielen Vektordatenbanken eine zentrale Rolle in KI-Anwendungen und erlauben 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 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:
- 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 KDB ist eine speziell entwickelte Zeitreihendatenbank. Beide verfügen über Vektorsuche als Erweiterung. Dieser Beitrag vergleicht ihre Vektorsuchfunktionen.
SingleStore: Überblick und Kerntechnologie
SingleStore hat Vektorsuche ermöglicht, indem es sie in die Datenbank selbst integriert hat, 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 nach ähnlichen Produktbildern suchen und gleichzeitig 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 der Ähnlichkeitsabgleich schnell erfolgt.
Im Kern ist SingleStore auf Leistung und Skalierbarkeit ausgelegt. Die Datenbank verteilt die Daten auf mehrere Knoten, sodass Sie umfangreiche 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 erstellen können, ohne mehrere Systeme zu verwalten oder sich mit komplexen Datentransfers auseinanderzusetzen.
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 Parallelität unterstützt SingleStore jedoch auch 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 hervorragend geeignet für Anwendungen wie semantische Suche unter Verwendung von 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.
Kdb: Überblick und Kerntechnologie
KDB ist eine Hochleistungsdatenbank, die sich durch Echtzeit-Datenverarbeitung auszeichnet, ohne dass GPUs erforderlich sind. Sie ist in der Lage, Rohdaten zu verarbeiten, Vektoreinbettungen zu erzeugen, sie zu speichern und Ähnlichkeitssuchen auszuführen – alles in Echtzeit. Eine der wichtigsten Stärken von KDB ist seine multimodale Leistung, die eine Vielzahl von Datentypen und Anwendungsfällen unterstützt. Sein Ansatz integriert Streaming, Einbettungserzeugung, Vektordatenbank, Rohdatenverarbeitung, Zeitreihen und Analytik in eine einzige, einheitliche Lösung, was den Technologie-Stack für Entwickler erheblich vereinfacht und ihn über Anwendungen hinweg anpassungsfähig macht.
KDB beinhaltet dynamische Indexierung, die es Entwicklern ermöglicht, Vektoreinbettungen für die Ähnlichkeitssuche dynamisch auszuwählen, ohne starre Indexbeschränkungen. Dies führt zu schnelleren und flexibleren Suchfunktionen. KDB unterstützt die Neukodierung über Datensätze hinweg und ermöglicht so datensatzübergreifende Ähnlichkeitssuchen, indem Rohdaten mit unterschiedlichen Dimensionen neu kodiert und gespeichert werden. Für Zeitreihendaten bietet KDB einzigartige Ähnlichkeitssuchfunktionen sogar ohne Einbettungserzeugung und bietet damit mehr Vielseitigkeit für Benutzer, die mit sowohl schnell als auch langsam veränderlichen Datensätzen arbeiten.
In Bezug auf die Leistung sticht KDB hervor, indem es beliebte Methoden wie HNSW übertrifft. Es führt Suchen 17-mal schneller aus und verbraucht 12-mal weniger Speicher im Vergleich zu HNSW, insbesondere bei schnell veränderlichen zeitlichen Daten. Bei langsam veränderlichen, zeitbasierten Datensätzen reduziert KDB Speicher- und Festplattenbedarf um das 100-Fache und beschleunigt gleichzeitig Suchen um das 10-Fache. Die Fähigkeit, Ähnlichkeits-, exakte und wörtliche Suchen in einer einzigen Abfrage zu kombinieren, stellt die Abfragerelevanz sicher, auch wenn sich Inhalte weiterentwickeln, und macht KDB zu einer effizienten Lösung für Echtzeit- und sich entwickelnde Daten.
KDB.AI erweitert seine Vektorsuchfunktionen, indem es Entwicklern ermöglicht, Vektorähnlichkeitssuchen mit traditionellen Datenbankabfragen zu kombinieren. Dies wird durch den Einsatz von Filtern erreicht, die benutzerdefinierte Einschränkungen basierend auf den Suchparametern anwenden. KDB unterstützt mehrere Suchmethoden, darunter Flat und qFlat (beide exhaustive Suchen nach exakten nächsten Nachbarn), HNSW (ein graphbasierter Index für effiziente Traversierung), IVF (clusterbasierte Suchen für schnellere, aber weniger präzise Ergebnisse) und IVFPQ (eine komprimierte Version von IVF für verbesserte Speichereffizienz und Geschwindigkeit). Jede Methode bietet einzigartige Kompromisse, sodass Entwickler den besten Ansatz für ihren spezifischen Anwendungsfall wählen können.
Hauptunterschiede
Suchmethoden
SingleStore: SingleStore bietet sowohl exakte k-Nearest-Neighbors- (kNN) als auch Approximate-Nearest-Neighbor- (ANN) Suchmethoden. ANN nutzt IVF- und HNSW-Indizierung für eine schnellere Suche auf Kosten eines gewissen Genauigkeitsverlusts, gut für groß angelegte Anwendungen mit hoher Parallelität. Es integriert die Vektorsuche direkt in SQL-Abfragen, sodass Sie Ähnlichkeitssuche mit traditionellen Filtern (z. B. nach Preis oder Kategorie) kombinieren können.
KDB: KDB verfügt über mehrere Suchmethoden: Flat, qFlat, HNSW, IVF, IVFPQ mit dynamischer Indizierung. Es ist flexibel für die Suche über Datensätze hinweg und für Echtzeit-Abfrageanpassbarkeit. Die Indizierungsmethoden von KDB sind auf Geschwindigkeit und Speichernutzung optimiert und übertreffen beliebte graphbasierte Methoden wie HNSW sowohl bei Zeit als auch bei Ressourcen.
Daten
SingleStore: Strukturierte und semi-strukturierte Daten, Columnstore-Tabellen für Vektorindizes. Gut geeignet für die Kombination von Vektorsuche mit traditionellen SQL-Workflows, setzt jedoch ein strukturiertes Schema voraus. Anwendungsfälle: Bilderkennung, Empfehlungssysteme, Retrieval-Augmented-Generation- (RAG) Aufgaben.
KDB: Multimodale Daten, Streaming, Einbettungsgenerierung, Verarbeitung von Rohdaten in einer Umgebung. Gut für Zeitreihen- und Echtzeitdaten, Sie können ohne Einbettungsgenerierung suchen.
Skalierbarkeit
SingleStore: Verteilte Architektur skaliert linear mit wachsendem Datenvolumen. Kombiniert Vektor- und SQL-Abfragen in einer Operation und reduziert so den Aufwand für die Verwaltung mehrerer Systeme.
KDB: KDB ist für Echtzeit- und sich schnell ändernde Datensätze optimiert. Reduziert die Speichernutzung um das 100-Fache und die Suchzeit um das 10-Fache für Zeitreihendaten. Gut für Szenarien mit sowohl zeitlichen als auch statischen Daten.
Flexibilität
KDB: Dynamische Indizierung und Re-Encoding über Datensätze hinweg, Ähnlichkeitssuche über Datensätze hinweg. Entwickler können Indizierungs- und Abfrageparameter entsprechend ihren Anforderungen anpassen.
Integration und Ökosystem
SingleStore: Integriert sich in SQL-basierte Tools, gut für Entwickler, die mit traditionellen Datenbanken vertraut sind. Bettet Vektorsuche in bestehende Datenbankoperationen ein.
KDB: Einheitliche Architektur für Streaming-, Zeitreihen- und Vektordaten. Gut für verschiedene Anwendungen. Ökosystem für datenintensive Anwendungsfälle: Finanzwesen, IoT, maschinelles Lernen.
Benutzerfreundlichkeit
SingleStore: SQL-first-Ansatz senkt die Einstiegshürde für Datenbanknutzer. Die Dokumentation richtet sich an Entwickler, die mit relationalen Datenbanken vertraut sind.
KDB: Leistungsstark, erfordert jedoch Vertrautheit mit der q-Sprache. Entwickler haben möglicherweise eine steilere Lernkurve, wenn sie KDB in bestehende Workflows integrieren.
Kosten
KDB: KDBs Speicher- und Storage-Optimierungen können Ihnen viel Geld sparen, insbesondere bei Echtzeitanalysen und Anwendungen mit intensiver Vektorsuche.
Sicherheit
SingleStore: Sicherheit auf Unternehmensniveau: Verschlüsselung, Authentifizierung, rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC). Gut für sensible Workloads.
KDB: Gleiches gilt für die Sicherheit, jedoch mit zusätzlichen Funktionen für Finanzwesen und IoT, wo Compliance und Echtzeitschutz entscheidend sind.
Wann Sie SingleStore wählen sollten
SingleStore ist für Anwendungen gedacht, die Vektorsuche mit strukturierten oder semi-strukturierten Daten in einer SQL-Welt kombinieren müssen. Seine verteilte Architektur kann große Workloads problemlos bewältigen und ist daher hervorragend für Anwendungsfälle wie Empfehlungssysteme, KI-gestützte Suchmaschinen und Retrieval-Augmented-Generation- (RAG) Pipelines geeignet. Es kann sowohl exakte als auch approximative Nearest-Neighbor-Suche durchführen, sodass Sie Leistung und Präzision je nach Ihren Anforderungen ausbalancieren können. Es ist eine gute Wahl für Unternehmen, die Vektorsuche parallel zu traditionellen Datenbankoperationen skalieren.
Wann Sie KDB wählen sollten
KDB eignet sich für Szenarien, die Echtzeit-Datenverarbeitung erfordern, wie Zeitreihen oder sich schnell ändernde Daten. Seine multimodalen Fähigkeiten machen es ideal für Branchen wie Finanzen, IoT oder Energie, in denen Streaming-Daten und schnelle Analysen entscheidend sind. Entwickler, die eine hochperformante Ähnlichkeitssuche mit dynamischer Indexierung und erweiterter Abfrageflexibilität benötigen, werden KDBs Komplettlösung lieben. Außerdem ist KDB äußerst effizient bei Speicher und Storage und daher sehr kosteneffektiv für anspruchsvolle, datenintensive Anwendungen.
Zusammenfassung
SingleStore und KDB eignen sich für unterschiedliche Anwendungsfälle. SingleStore ist ideal für Umgebungen, in denen du Vektorsuche mit klassischen Datenbankfunktionen, Skalierbarkeit und Benutzerfreundlichkeit kombinieren musst. KDB eignet sich gut für Echtzeit- und dynamische Workloads, Performance, Flexibilität und den Umgang mit mehreren Datentypen. Wähle zwischen ihnen basierend auf deinen Anforderungen, der Art deiner Daten, der benötigten Performance und der Komplexität deiner Anwendungsfälle.
Lies dies, um einen Überblick über SingleStore und KDB zu erhalten, aber um diese zu bewerten, musst du sie anhand deines Anwendungsfalls evaluieren. Ein Tool, das dabei helfen kann, ist VectorDBBench, ein Open-Source-Benchmarking-Tool zum Vergleich von Vektordatenbanken. Am Ende wird gründliches Benchmarking mit deinen eigenen Datensätzen und Abfragemustern entscheidend sein, um eine Entscheidung zwischen diesen beiden leistungsstarken, aber unterschiedlichen Ansätzen zur 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 hochperformante 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 das System zu finden, das zu ihren Anwendungsfällen passt. Mit VectorDBBench können Nutzer Entscheidungen auf Grundlage der tatsächlichen Performance 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, verändern und verbreiten kann. Das Tool wird aktiv von einer Community von Entwicklern gepflegt, die sich der Verbesserung seiner Funktionen und Performance verschrieben haben.
Lade VectorDBBench aus seinem GitHub repository herunter, um unsere Benchmark-Ergebnisse zu reproduzieren oder Performance-Ergebnisse mit deinen eigenen Datensätzen zu erhalten.
Wirf einen kurzen Blick auf die Performance gängiger Vektordatenbanken auf dem VectorDBBench Leaderboard.
Lies die folgenden Blogs, um mehr über die Evaluierung von Vektordatenbanken zu erfahren.
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