SingleStore vs. MongoDB: Die richtige Vektordatenbank für Ihre KI-Apps auswählen
Was ist eine Vektordatenbank?
Bevor wir SingleStore und MongoDB vergleichen, wollen wir zunächst das Konzept von Vektordatenbanken erkunden.
Eine Vektordatenbank ist speziell dafür entwickelt, 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 Produktattribute. Indem sie effiziente Ähnlichkeitssuchen ermöglichen, spielen Vektordatenbanken eine zentrale Rolle in KI-Anwendungen und ermöglichen eine fortschrittlichere Datenanalyse und -abfrage.
Gängige 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 verfügbar, darunter:
- Zweckentwickelte 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 Vektorsuchen in kleinem Maßstab durchführen können.
SingleStore ist ein verteiltes, relationales SQL-Datenbankmanagementsystem und MongoDB ist eine NoSQL-Datenbank, die Daten in JSON-ähnlichen Dokumenten speichert. Beide verfügen über Vektorsuche als Add-on. Dieser Beitrag vergleicht ihre Vektorsuchfunktionen.
SingleStore: Überblick und Kerntechnologie
SingleStore hat Vektorsuche ermöglicht, indem sie direkt in die Datenbank selbst integriert wurde, sodass du keine separaten Vektordatenbanken in deinem Tech-Stack benötigst. Vektoren können in regulären Datenbanktabellen gespeichert und mit standardmäßigen SQL-Abfragen durchsucht werden. Beispielsweise kannst du ähnliche Produktbilder suchen und dabei nach Preisspanne filtern oder Dokument-Embeddings untersuchen, während die Ergebnisse auf bestimmte Abteilungen beschränkt werden. Das System unterstützt sowohl semantische Suche mit FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT und HNSW_PQ für Vektorindizes als auch Skalarprodukt und euklidische Distanz für Ähnlichkeitsabgleiche. Das ist äußerst nützlich für Anwendungen wie Empfehlungssysteme, Bilderkennung und KI-Chatbots, bei denen Ähnlichkeitsabgleiche schnell erfolgen.
Im Kern ist SingleStore auf Leistung und Skalierbarkeit ausgelegt. Die Datenbank verteilt die Daten auf mehrere Knoten, sodass du groß angelegte Vektordatenoperationen bewältigen kannst. Wenn deine Daten wachsen, kannst du einfach weitere Knoten hinzufügen, und schon bist du bereit. Der Query Processor kann Vektorsuche mit SQL-Operationen kombinieren, sodass du nicht mehrere separate Abfragen ausführen musst. Im Gegensatz zu reinen Vektordatenbanken bietet dir SingleStore diese Funktionen als Teil einer vollständigen Datenbank, sodass du KI-Funktionen erstellen kannst, ohne mehrere Systeme zu verwalten oder dich mit komplexen Datentransfers 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 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 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 für Anwendungen wie semantische Suche mit Vektoren aus Large Language Models, 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.
MongoDB: Überblick und Kerntechnologie
MongoDB Atlas Vector Search ist eine Funktion, mit der Sie Vektorähnlichkeitssuchen auf in MongoDB Atlas gespeicherten Daten durchführen können. Sie können hochdimensionale Vektoreinbettungen zusammen mit Ihren Dokumentdaten indizieren und abfragen und KI sowie maschinelles Lernen direkt in der Datenbank durchführen.
Im Kern verwendet Atlas Vector Search den Hierarchical Navigable Small World (HNSW)-Algorithmus zum Indizieren und Durchsuchen von Vektordaten. Dadurch wird ein mehrstufiger Graph des Vektorraums erstellt, sodass Sie Approximate-Nearest-Neighbor-Suchen (ANN) durchführen können. Es ist ein Gleichgewicht aus Geschwindigkeit und Genauigkeit für groß angelegte Vektorsuche. Atlas Vector Search unterstützt auch Exact-Nearest-Neighbors-Suchen (ENN), bei denen Genauigkeit gegenüber Leistung für Abfragen von bis zu 10.000 Dokumenten priorisiert wird.
Einer der großen Vorteile von Atlas Vector Search ist die Integration mit dem flexiblen Dokumentmodell von MongoDB. Sie können Vektoreinbettungen zusammen mit anderen Dokumentdaten speichern, sodass Sie kontextbezogener und präziser suchen können. Sie können jede Art von Daten abfragen, die bis zu 4096 Dimensionen eingebettet werden kann. Atlas Vector Search ermöglicht es Ihnen, Vektorähnlichkeitssuchen mit traditioneller Dokumentfilterung zu kombinieren. Beispielsweise könnte eine semantische Suche nach Produkten nach Kategorie, Preisspanne oder Verfügbarkeit gefiltert werden.
Atlas Vector Search unterstützt auch hybride Suche, indem Vektorsuche mit Volltextsuche für granularere Ergebnisse kombiniert wird. Dies unterscheidet sich von Atlas Search, das sich auf schlüsselwortbasierte Suche konzentriert. Die Plattform integriert sich mit beliebten KI-Diensten und -Tools, sodass Sie sie mit Einbettungsmodellen von Anbietern wie OpenAI, VoyageAI und vielen anderen, die auf Hugging Face aufgeführt sind, verwenden können. Sie unterstützt auch Open-Source-Frameworks wie LangChain und LlamaIndex zum Erstellen von Anwendungen, die Large Language Models (LLMs) nutzen.
Um Skalierbarkeit und Leistung sicherzustellen, stellt MongoDB Atlas Search Nodes bereit, die dedizierte Infrastruktur für Atlas-Search- und Vector-Search-Workloads bereitstellen. Dies ermöglicht Ihnen optimierte Rechenressourcen und unabhängige Skalierung der Suchanforderungen, sodass Sie eine bessere Leistung im großen Maßstab erhalten.
Durch diese Funktionen im MongoDB-Ökosystem ist Atlas Vector Search eine vollständige Lösung für Entwickler, die KI-gestützte Anwendungen, Empfehlungssysteme oder erweiterte Suchfunktionen erstellen. Es ist keine separate Vektordatenbank erforderlich, Sie können MongoDBs Skalierbarkeit und umfangreiche Funktionen zusammen mit Vektorsuche nutzen.
Hauptunterschiede
Suchmethodik und Algorithmen
SingleStore bietet mehrere Vektorsuchoptionen, die zu unterschiedlichen Anwendungsfällen passen. Für exakte Ergebnisse bietet es eine exakte k-nearest neighbors (kNN)-Suche. Wenn Geschwindigkeit wichtiger ist als Exaktheit, bietet SingleStore Approximate Nearest Neighbor (ANN)-Suche mit mehreren Indextypen: FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT und HNSW_PQ. Es unterstützt sowohl Skalarprodukt als auch euklidische Distanz für Ähnlichkeitsabgleiche, sodass Entwickler flexibel festlegen können, wie sie Vektorähnlichkeit messen.
MongoDB Atlas Vector Search verfolgt einen fokussierteren Ansatz und verwendet HNSW (Hierarchical Navigable Small World) als primäre Suchmethode. Für kleinere Datensätze mit bis zu 10.000 Dokumenten bietet MongoDB Exact Nearest Neighbors (ENN)-Suche. Für größere Skalierung wechselt es zur ANN-Suche, um die Leistung aufrechtzuerhalten. Dies vereinfacht die Entscheidung für Entwickler und bietet dennoch Suchfunktionen.
Datenverarbeitung und Struktur
SingleStore verwendet einen strukturierten Ansatz auf Basis von Columnstore-Tabellen. Vektordaten müssen im folgenden Format vorliegen: Vector Type(dimensions[, F32]). Dieser strukturierte Ansatz ermöglicht es SingleStore, traditionelles SQL effizient mit Vektoroperationen zu kombinieren. Es eignet sich gut für Anwendungen mit einem klaren Datenschema, bei denen SQL-Operationen die zentrale Anforderung sind.
MongoDB verfolgt mit seiner dokumentbasierten Speicherung einen flexibleren Ansatz. Es unterstützt Vektoren mit bis zu 4096 Dimensionen, und Sie können Vektordaten mit jeder Dokumentstruktur kombinieren. Diese Flexibilität macht MongoDB geeignet für Anwendungen mit semi-strukturierten und unstrukturierten Daten, bei denen sich das Schema im Laufe der Zeit ändern kann.
Skalierbarkeit und Leistung
SingleStore skaliert durch Datenverteilung über mehrere Knoten hinweg. Wenn Ihre Daten wachsen, können Sie weitere Knoten hinzufügen, um die Leistung aufrechtzuerhalten. Es kombiniert Vektorsuche mit SQL in einer einzigen Abfrage, wodurch Komplexität reduziert und die Leistung verbessert wird. Diese Architektur macht SingleStore geeignet für leistungsstarke Vektoroperationen innerhalb einer traditionellen Datenbank.
MongoDB skaliert über dedizierte Search Nodes für Vektorsuch-Workloads. Diese Trennung der Suchinfrastruktur von den Hauptdatenbankoperationen ermöglicht eine unabhängige Skalierung der Suche. Es ist für dokumentbasierte Operationen mit integrierter Vektorsuche optimiert und daher gut für Anwendungen geeignet, die traditionelle Dokumentenspeicherung mit Vektorsuchfunktionen ausbalancieren müssen.
Integration und Ökosystem
Die Stärke von SingleStore liegt in seinem SQL-basierten Ansatz. Es funktioniert nahtlos mit bestehenden SQL-Tools und Workflows und ist daher eine hervorragende Wahl für Organisationen mit vorhandener SQL-Expertise und Infrastruktur. Anwendungen, die eine starke SQL-Integration erfordern, können die Vektorfunktionen von SingleStore ohne erhebliche architektonische Änderungen nutzen.
MongoDB bietet eine breite Integration mit beliebten KI-Diensten wie OpenAI und VoyageAI. Es unterstützt moderne KI-Frameworks wie LangChain und LlamaIndex und funktioniert mit verschiedenen Embedding-Modellen. Außerdem bietet es integrierte Unterstützung für hybride Suche, die Vektor- und Volltextsuche kombiniert. Dieses reichhaltige Ökosystem macht MongoDB zu einer guten Wahl für KI-gestützte Anwendungen.
Wann Sie SingleStore wählen sollten
SingleStore eignet sich für Unternehmen, die SQL verwenden und strukturierte Daten in großem Maßstab verarbeiten müssen. Es ist ideal für Unternehmensanwendungen, bei denen exaktes Vektor-Matching wichtig ist, etwa Finanzanalyseplattformen, Echtzeit-Empfehlungs-Engines oder große Systeme zur Bildähnlichkeitssuche, die präzise Ergebnisse benötigen. Es ist die richtige Wahl, wenn Sie traditionelle Datenbankoperationen mit Vektorsuche kombinieren müssen, Ihr Team über SQL-Expertise verfügt und Ihre Infrastruktur auf relationalen Datenbanken basiert.
Wann Sie MongoDB wählen sollten
MongoDB ist die naheliegende Wahl, wenn deine App flexible Datenstrukturen und eine nahtlose Integration mit modernen KI-Diensten benötigt. Es eignet sich hervorragend für Anwendungen wie Content-Empfehlungssysteme, semantische Dokumentensuche oder KI-gestützte Chatbots, die Vektorsuche mit unstrukturierten Daten kombinieren müssen. Es ist die richtige Wahl, wenn du deine Vektorsuche-Implementierung schnell prototypisieren und iterieren musst, hybride Suche benötigst oder planst, viele KI-Dienste und Embedding-Modelle zu integrieren.
Fazit
Sowohl SingleStore als auch MongoDB eignen sich hervorragend für Vektorsuche, bedienen aber unterschiedliche Anforderungen in der modernen App-Landschaft. Die Stärke von SingleStore liegt in seinem SQL-first-Ansatz, präzisen Vektoroperationen und der Verarbeitung strukturierter Daten in großem Maßstab, daher eignet es sich hervorragend für Unternehmensumgebungen, in denen SQL-Expertise reichlich vorhanden ist. MongoDBs Flexibilität, Integration von KI-Diensten und dokumentbasierter Ansatz machen es perfekt für moderne Apps, die Vektorsuche mit mehreren Datentypen und KI-Funktionen kombinieren müssen. Deine Wahl sollte auf deinem Anwendungsfall, deinem bestehenden Tech-Stack, der Expertise deines Teams und darauf basieren, ob du präzise SQL-basierte Operationen oder Flexibilität und einfache KI-Integration benötigst.
Lies dies, um einen Überblick über SingleStore und MongoDB zu erhalten, aber um diese zu bewerten, musst du sie basierend auf deinem Anwendungsfall evaluieren. Ein Tool, das dabei helfen kann, ist VectorDBBench, ein Open-Source-Benchmarking-Tool für den Vergleich von Vektordatenbanken. Letztendlich wird gründliches Benchmarking mit deinen eigenen Datensätzen und Abfragemustern entscheidend sein, um eine Entscheidung zwischen diesen zwei leistungsstarken, aber unterschiedlichen Ansätzen für 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 Datenspeicher- und Abrufsysteme 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 Basis der tatsächlichen Leistung von Vektordatenbanken treffen, statt auf Marketingversprechen oder Hörensagen.
VectorDBBench ist in Python geschrieben und unter der MIT-Open-Source-Lizenz lizenziert, was bedeutet, dass es jeder frei nutzen, verändern und weiterverbreiten kann. Das Tool wird aktiv von einer Community von Entwicklern gepflegt, die sich der Verbesserung seiner Funktionen und Leistung verschrieben haben.
Lade VectorDBBench aus seinem GitHub-Repository herunter, um unsere Benchmark-Ergebnisse zu reproduzieren oder Leistungsergebnisse auf deinen eigenen Datensätzen zu erhalten.
Wirf einen kurzen Blick auf die Leistung gängiger Vektordatenbanken im VectorDBBench Leaderboard.
Lies die folgenden Blogs, um mehr über die Evaluierung von Vektordatenbanken zu erfahren.
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