SingleStore vs. Milvus: Die richtige Vektordatenbank für Ihre KI-Apps auswählen
Was ist eine Vektordatenbank?
Bevor wir SingleStore und Milvus vergleichen, betrachten wir zunächst das Konzept von Vektordatenbanken.
Eine Vektordatenbank ist speziell dafür ausgelegt, hochdimensionale Vektoren zu speichern und abzufragen, bei denen es sich um numerische Repräsentationen von unstrukturierten Daten handelt. Diese Vektoren kodieren komplexe Informationen, etwa 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 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 gibt es viele Arten von Vektordatenbanken, 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 Vektorsuchen in kleinem Maßstab durchführen können.
SingleStore ist ein verteiltes, relationales SQL-Datenbankmanagementsystem mit Vektorsuche als Erweiterung. Faiss sind quelloffene, leichtgewichtige Bibliotheken, die für effiziente Vektorsuche entwickelt wurden. Dieser Beitrag vergleicht ihre Vektorsuchfunktionen.
SingleStore: Überblick und Kerntechnologie
SingleStore hat Vektorsuche ermöglicht, 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. Sie können zum Beispiel nach ähnlichen Produktbildern 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 Skalierung ausgelegt. Die Datenbank verteilt die Daten auf 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 Query-Prozessor 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 Datenübertragungen auseinanderzusetzen.
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 für Columnstore-Tabellen erstellt werden und müssen für eine einzelne 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 mithilfe von Vektoren aus großen Sprachmodellen, Retrieval-Augmented Generation (RAG) für fokussierte Textgenerierung und Bildabgleich auf Basis von Vektor-Embeddings. Durch die Kombination dieser Funktionen mit traditionellen Datenbankfunktionen ermöglicht SingleStore Entwicklern, komplexe KI-Anwendungen mit SQL-Syntax zu erstellen und gleichzeitig Performance und Skalierbarkeit beizubehalten.
Überblick über die Milvus-Vektordatenbank
Milvus ist eine Open-Source-Vektordatenbank, die von Grund auf für Vektorsuche und Ähnlichkeitssuche als Kernfunktionen entwickelt wurde. Sie ist hochperformant und horizontal skalierbar bis in den Milliardenbereich und kann effizient in einer Vielzahl von Umgebungen ausgeführt werden, von Laptops bis hin zu groß angelegten verteilten Systemen. Milvus ist sowohl als Open-Source-Software als auch als Cloud-Service verfügbar (Zilliz Cloud).
Milvus unterstützt mindestens 11 Indizierungsmethoden, darunter HNSW (Hierarchical Navigable Small World), IVF (Inverted File), DiskANN, und CAGRA, wodurch große Datenmengen schnell durchsucht werden können. Im Gegensatz zu Cassandra ist Milvus keine Allzweckdatenbank, sondern ein fokussiertes Tool für unstrukturierte Daten und Vektorähnlichkeitssuche, was es zu einer spezialisierteren Lösung macht.
Milvus ist Teil der LF AI & Data Foundation und steht unter der Apache-2.0-Lizenz. Viele Mitwirkende sind Experten im High-Performance Computing (HPC) und haben Erfahrung im Aufbau und in der Optimierung groß angelegter Systeme. Zu den wichtigsten Mitwirkenden gehören Fachleute aus Unternehmen wie Zilliz, ARM, NVIDIA, AMD, Intel, Meta, IBM, Salesforce und Microsoft.
Milvus bietet drei Bereitstellungsoptionen: Milvus Lite, Standalone und Distributed.
- Milvus Lite ist eine Python-Bibliothek und eine ultraleichte Version von Milvus. Sie eignet sich perfekt für schnelles Prototyping in Python- oder Notebook-Umgebungen und für kleine lokale Experimente.
- Milvus Standalone ist die Single-Node-Bereitstellungsoption für Milvus und verwendet ein Client-Server-Modell. Man kann es sich als das Milvus-Äquivalent zu MySQL vorstellen, während Milvus Lite wie SQLite ist.
- Milvus Distributed ist der verteilte Modus von Milvus, ideal für Unternehmenskunden, die groß angelegte Vektordatenbanksysteme oder Vektordatenplattformen aufbauen.
Wichtige Unterschiede
Suchmethodik
SingleStore: Bietet sowohl exakte k-Nearest-Neighbors-Suche (kNN) als auch Approximate-Nearest-Neighbors-Suche (ANN). Während exaktes kNN eine höhere Präzision gewährleistet, ermöglicht ANN schnellere Abfragen für große Datensätze, wobei zugunsten der Geschwindigkeit etwas Genauigkeit geopfert wird. Die Unterstützung von SingleStore für mehrere ANN-Methoden (z. B. IVF_FLAT, IVF_PQ, HNSW_PQ) macht es vielseitig für hybride Workloads, die traditionelle SQL-Abfragen mit Vektorsuche kombinieren.
Milvus: Ist auf Vektorähnlichkeitssuche spezialisiert und bietet umfassende Unterstützung für über 11 Indexierungsmethoden, darunter HNSW, IVF, DiskANN und CAGRA. Diese Indizes sind auf Leistung und Flexibilität optimiert und ermöglichen es Milvus, verschiedene Vektorsuchszenarien in großem Maßstab zu bewältigen. Seine Indexierungsoptionen machen es zu einer besseren Wahl für reine Vektorsuchaufgaben, die eine hohe Konfigurierbarkeit erfordern. Milvus unterstützt außerdem kNN, ANN, Range Search, Full-text search und Hybrid Search für eine vielfältigere Auswahl an Suchabfragen, die dabei helfen, die relevantesten Ergebnisse zu finden.
Datenverarbeitung
SingleStore: Integriert Vektordaten in eine universelle relationale Datenbank und speichert Vektoren in Columnstore-Tabellen neben strukturierten und halbstrukturierten Daten. Dieses Setup ermöglicht nahtloses Filtern und Aggregieren mit standardmäßigen SQL-Abfragen und ist damit ideal für Anwendungen, die strukturierte Metadaten mit unstrukturierten Vektordaten kombinieren.
Milvus: Konzentriert sich ausschließlich auf unstrukturierte Daten und ist damit speziell für Anwendungsfälle wie Bilderkennung, Dokumentenabruf und Empfehlungssysteme entwickelt. Wenn Sie mit Datensätzen arbeiten, die hauptsächlich aus Vektoren bestehen und nicht stark auf strukturierte Daten angewiesen sind, bietet Milvus eine besser zugeschnittene Lösung.
Skalierbarkeit und Leistung
SingleStore: Skaliert horizontal, indem Daten über mehrere Knoten verteilt werden. Wenn Ihre Daten wachsen, ist das Hinzufügen von Knoten unkompliziert, und der SQL-Abfrageprozessor führt Vektorsuche effizient mit standardmäßigen Datenbankoperationen zusammen. Da seine Vektorfunktionen jedoch Teil eines umfassenderen Datenbanksystems sind, kann dies bei reinen Vektor-Workloads zusätzlichen Overhead verursachen.
Milvus: Ist für Vektorsuche im Milliardenmaßstab konzipiert, wobei horizontale Skalierbarkeit ein zentrales Merkmal ist. Der verteilte Modus gewährleistet hohe Leistung für groß angelegte Bereitstellungen. Die Architektur von Milvus ist für Szenarien optimiert, in denen Vektorsuche die primäre Workload ist, und bietet für solche Anwendungsfälle geringere Latenz und bessere Effizienz.
Flexibilität und Anpassung
SingleStore: Bietet Flexibilität bei der Kombination von Vektorsuche mit SQL-Operationen. Die Vektorindexierung ist jedoch auf bestimmte Konfigurationen beschränkt (z. B. F32-Elementtyp, einspaltige Vektoren in Columnstore-Tabellen). Dieser strukturierte Ansatz eignet sich für Anwendungen, die eine enge Integration mit traditionellen Datenbankfunktionen erfordern.
Milvus: Bietet umfangreiche Anpassungsmöglichkeiten für Indexierung, Suchparameter und Bereitstellungsmodi. Mit Optionen wie Milvus Lite für eingebettete Umgebungen, Milvus Standalone für lokale Experimente und Distributed Milvus für groß angelegte Umgebungen deckt es eine breite Palette von Workflows ab.
Integration und Ökosystem
SingleStore: Überzeugt durch seine Integration mit standardmäßigen SQL-basierten Tools und Workflows und ermöglicht Entwicklern, vertraute Technologien ohne steile Lernkurve zu nutzen. Seine Kompatibilität mit KI- und Analyse-Tools erhöht seinen Nutzen in hybriden Anwendungen.
Milvus: Konzentriert sich auf Integrationen mit KI- und Machine-Learning-Ökosystemen. Es unterstützt Einbettungsmodelle und funktioniert gut in Retrieval-Augmented-Generation-(RAG)-Pipelines sowie in Anwendungen, die dichte Vektorverarbeitung erfordern. Seine Open-Source-Natur ermöglicht es Entwicklern außerdem, es zu erweitern und an spezifische Anforderungen anzupassen.
Benutzerfreundlichkeit
SingleStore: Kombiniert die Einfachheit von SQL mit Vektorfunktionen und ist dadurch für Entwickler zugänglich, die mit relationalen Datenbanken vertraut sind. Der strukturierte Ansatz zur Vektorverarbeitung kann jedoch Anpassungen für Workloads erfordern, die stark auf unstrukturierte Daten ausgerichtet sind.
Milvus: Von Grund auf für die Vektorsuche entwickelt, bietet es eine spezialisiertere Erfahrung. Während sein verteilter Modus Komplexität mit sich bringen kann, vereinfachen seine Standalone- und Lite-Versionen das Experimentieren und Bereitstellungen in kleinerem Maßstab.
Kostenüberlegungen
SingleStore: Durch die Integration der Vektorsuche in eine vollständige Datenbank reduziert SingleStore den Bedarf an mehreren Systemen und kann so potenziell die Betriebskosten senken. Die Preisgestaltung als Allzweckdatenbank kann jedoch Funktionen umfassen, die Sie für vektorspezifische Workloads nicht benötigen.
Milvus: Das Open-Source-Milvus bietet einen kosteneffizienten Einstiegspunkt, mit der Flexibilität, in verwaltete Dienste wie Zilliz Cloud zu skalieren. Sein Fokus auf Vektorsuche stellt sicher, dass Sie nur für die Funktionen bezahlen, die Sie benötigen.
Sicherheitsfunktionen
SingleStore: Bietet robuste Sicherheitsfunktionen auf Enterprise-Niveau, einschließlich Verschlüsselung, Authentifizierung und Zugriffskontrollen. Seine umfassende Datenbankfunktionalität macht es zu einer starken Wahl für Anwendungen, die strenge Compliance-Anforderungen erfüllen müssen.
Milvus: Sicherheitsfunktionen sind zwar verfügbar, die konkreten Details hängen jedoch vom Bereitstellungsmodell ab (z. B. Standalone vs. Cloud). Für Enterprise-Anwendungsfälle bietet Zilliz Cloud erweiterte Sicherheitsfunktionen.
Fazit
Wählen Sie je nach Anwendungsfall und Ökosystem:
SingleStore, wenn Sie eine Hybridlösung wünschen, die strukturierte Datenverarbeitung mit Vektorsuche kombiniert. Gut geeignet für E-Commerce oder Enterprise Analytics, bei denen SQL- und Vektorabfragen zusammen existieren müssen.
Milvus, wenn Sie eine Vektordatenbank benötigen, die für unstrukturierte Daten in großem Maßstab und AI-Workloads optimiert ist. Gut geeignet für Projekte, die stark auf Ähnlichkeitssuche angewiesen sind, wie Empfehlungsmaschinen oder Retrieval-Augmented-Generation-Systeme.
Milvus für vektorzentrierte, entwicklerfreundliche und skalierbare Anwendungen. SingleStore für strukturierte Daten und Vektoren in einem System.
Lesen Sie dies, um einen Überblick über SingleStore und Milvus 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 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 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 Systeme zur Datenspeicherung und -abfrage 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 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 auf 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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