SingleStore vs MyScale: Die richtige Vektordatenbank für Ihre KI-Apps auswählen
Was ist eine Vektordatenbank?
Bevor wir SingleStore und MyScale vergleichen, lassen Sie uns zunächst das Konzept von Vektordatenbanken betrachten.
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 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 ermöglichen fortschrittlichere Datenanalysen und Datenabrufe.
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 externes Wissen bereitgestellt wird, 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 in der Lage sind, Vektorsuchen in kleinem Umfang durchzuführen.
SingleStore ist ein verteiltes, relationales SQL-Datenbankmanagementsystem, und MyScale ist eine auf ClickHouse basierende Datenbank, die Vektorsuche und SQL-Analytik kombiniert. Beide verfügen über Vektorsuchfunktionen 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 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 ist.
Im Kern ist SingleStore auf Performance und Skalierung 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 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 Fähigkeiten als Teil einer vollständigen Datenbank, sodass Sie KI-Funktionen entwickeln 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 die Approximate-Nearest-Neighbor-Suche (ANN) mithilfe von Vektorindexierung. Die ANN-Suche kann k nahe Nachbarn deutlich 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 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 großartig für Anwendungen wie semantische Suche mit 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 dabei Performance und Skalierbarkeit beizubehalten.
Was ist MyScale? Überblick und Kerntechnologie
MyScale ist eine cloudbasierte Datenbank, die auf der Open-Source-Datenbank ClickHouse aufbaut und für KI- und Machine-Learning-Workloads entwickelt wurde. Sie kann strukturierte und Vektordaten sowie Echtzeitanalysen und Machine Learning verarbeiten. MyScale konzentriert sich auf Zeitreihen, Vektorsuche und Volltextsuche und eignet sich daher gut für Echtzeitverarbeitung und KI-gestützte Erkenntnisse. Durch die Nutzung der ClickHouse-Architektur ist MyScale leistungsstark und skalierbar für KI.
Eine der wichtigsten Funktionen von MyScale ist die native SQL-Unterstützung, die KI-gestützte Abfragen vereinfacht, indem sie Vektorsuche, Volltextsuche und traditionelle SQL-Abfragen in einem System integriert. Dies reduziert den Bedarf an mehreren Tools und macht es skalierbar für KI. MyScale unterstützt und verwaltet die analytische Verarbeitung sowohl strukturierter als auch vektorisierter Daten auf einer Plattform und nutzt dabei eine OLAP-Datenbankarchitektur, um mit vektorisierten Daten zu arbeiten. Entwickler können mit MyScale über SQL interagieren, sodass es für alle Programmierer zugänglich ist, die mit relationalen Datenbanken vertraut sind.
MyScale verfügt über mehrere Vektorindextypen und Ähnlichkeitsmetriken, um verschiedene Anwendungsfälle zu unterstützen. Es unterstützt gängige Distanzmetriken wie euklidische Distanz (L2), inneres Produkt (IP) und Kosinusähnlichkeit. Die Datenbank verfügt über mehrere Indexierungsalgorithmen: MSTG (Multi-Scale Tree Graph), ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ und HNSW, jeweils mit eigenen Parametern zur Feinabstimmung. Die proprietäre MSTG-Vektor-Engine von MyScale nutzt NVMe-SSDs, um die Datendichte zu erhöhen, sodass sie spezialisierte Vektordatenbanken sowohl in Bezug auf Performance als auch Kosten übertrifft.
Durch die Kombination der Funktionalität einer SQL-Datenbank, Vektordatenbank und Volltextsuchmaschine in einem System reduziert MyScale Infrastruktur- und Wartungskosten. Diese Vereinheitlichung ermöglicht gemeinsame Datenabfragen und Analysen sowie eine einheitliche Datengrundlage für KI-Anwendungen. MyScale verfügt außerdem über MyScale Telemetry für vollständige Beobachtbarkeit von LLM-Systemen, sodass Sie effizient überwachen und debuggen können. Da Daten immer komplexer werden, ist MyScale eine zukunftssichere Lösung, die neuere Datenmodalitäten und Datenbankgrößen bewältigen kann und dabei Rechenleistung und Integration zwischen verschiedenen Datentypen beibehält.
Wichtige Unterschiede
Suchmethodik
SingleStore: k-Nearest-Neighbors-Suche (kNN) und Approximate-Nearest-Neighbor-Suche (ANN). ANN ist für große Datensätze optimiert, mit Kompromissen zwischen Geschwindigkeit und Präzision, und eignet sich gut für Empfehlungssysteme und semantische Suche.
MyScale: Mehr Indexierungsalgorithmen (MSTG, ScaNN, IVFFLAT, HNSW). Die MSTG-Vektor-Engine nutzt NVMe-SSDs für hohe Performance und Speichereffizienz. Mehrere Distanzmetriken (euklidisch, Skalarprodukt, Kosinusähnlichkeit) werden unterstützt.
Fazit: Wenn Sie Algorithmusvielfalt und Anpassungsmöglichkeiten benötigen, gewinnt MyScale. Für schlankes ANN und kNN mit SQL ist SingleStore eine gute Wahl.
Datenverarbeitung
SingleStore: Strukturierte und semistrukturierte Daten, Vektoren werden in Columnstore-Tabellen gespeichert. Vektorabfragen integrieren sich in SQL, sodass Sie hybride Operationen wie das Filtern von Embeddings mit relationalen Daten durchführen können.
MyScale: Strukturierte, semistrukturierte und unstrukturierte Daten. Die OLAP-Architektur (Online Analytical Processing) ermöglicht die analytische Verarbeitung sowohl von Vektor- als auch von traditionellen Datentypen und eignet sich gut für gemischte Workloads.
Fazit: Die Fähigkeit von MyScale, unstrukturierte Daten zu verarbeiten, macht es vielseitiger für verschiedene KI-Workloads. SingleStore ist gut bei Vektor- und SQL-Abfragen für strukturierte und semistrukturierte Daten.
Skalierbarkeit und Performance
SingleStore: Verteilte Datenspeicherung und Abfrageverarbeitung. Skalierbarkeit ist einfach – fügen Sie Knoten hinzu, und Sie erhalten mehr Kapazität und Performance.
MyScale: Teilt die Abstammung von ClickHouse, Skalierbarkeit für Echtzeitanalysen und KI-Workloads. Die MSTG-Engine nutzt NVMe für groß angelegte Datensätze mit Kosteneffizienz.
Fazit: Beide skalieren gut, aber der NVMe-Ansatz von MyScale kann für das Kosten-Performance-Verhältnis bei groß angelegten KI-Anwendungsfällen besser sein.
Flexibilität und Anpassung
SingleStore: Strukturiert und SQL-zentriert, gut für Anwendungen, die eine enge Integration mit traditionellen Datenbanken benötigen.
MyScale: Mehr Indexierungsalgorithmen und Distanzmetriken, mehr Optionen zur Performance-Optimierung.
Fazit: MyScale gewinnt bei der Anpassung, SingleStore bei Einfachheit und SQL-basiertem Workflow.
Integration und Ökosystem
SingleStore: Vektorsuche integriert mit relationaler Datenbank, Entwickler können vollständige Anwendungen ohne zusätzliche Tools erstellen.
MyScale: Vektor-, Volltext- und SQL-Suche, weniger Systeme zu verwalten. MyScale Telemetry für Monitoring und Debugging von LLM-Systemen.
Fazit: MyScale ist zukunftssicher, SingleStore vereinfacht die Integration in das traditionelle Datenbankökosystem.
Benutzerfreundlichkeit
SingleStore: SQL-Syntax und umfassende Dokumentation, geringere Lernkurve für Entwickler, die mit relationalen Datenbanken vertraut sind.
MyScale: SQL für Interaktionen, aber der breitere Funktionsumfang kann eine etwas steilere Lernkurve erfordern.
Fazit: SingleStore ist etwas einfacher für den Einstieg, SQL-first und mit einfacherem Setup.
Kosten
SingleStore: Vektorsuche ist Teil der Datenbank. Wenn Sie es also bereits als Ihre primäre Datenbank verwenden, können Sie Infrastrukturkosten sparen.
MyScale: Nutzt effizienten Speicher (z. B. NVMe-SSDs) und vereinheitlicht Funktionen, sodass Sie keine separaten Tools benötigen.
Fazit: MyScale kann langfristig besser für KI-intensive Workloads sein, SingleStore, wenn Sie Einfachheit und Integration mit bestehenden Systemen wünschen.
Sicherheit
SingleStore: Enterprise-Grade-Verschlüsselung, Authentifizierung und Zugriffskontrollen.
MyScale: Erbt die Sicherheitsfunktionen von ClickHouse und fügt Observability-Tools hinzu, aber die Verschlüsselungsstufen müssen verifiziert werden.
Fazit: Beide sind sicher, SingleStore hat einen leichten Vorteil bei Enterprise-Grade-Funktionen.
Wann Sie SingleStore wählen sollten
SingleStore ist ideal, wenn Sie Vektorsuche mit relationalen Daten in einem einzigen, SQL-basierten Workflow kombinieren möchten. Es eignet sich gut für Anwendungen, bei denen Sie strukturierte oder semistrukturierte Daten mit Vektor-Embeddings analysieren müssen, wie Empfehlungssysteme, KI-gestützte Business Intelligence oder RAG (retrieval-augmented generation). Seine verteilte Architektur bedeutet Skalierbarkeit, und seine ANN-Suche liefert schnelle Ergebnisse bei großen Datensätzen. Wenn Sie Einfachheit wünschen, bedeutet das SQL-basierte Design von SingleStore, dass Sie keine mehreren Tools oder Systeme benötigen.
Wann Sie MyScale wählen sollten
MyScale eignet sich besser für Workloads mit mehreren Datentypen und KI-Anwendungen, die Flexibilität benötigen. Seine Vektorsuche, Volltextsuche und Echtzeitanalysen machen es ideal für die Überwachung großer KI-Systeme, die Verarbeitung unstrukturierter Daten oder Zeitreihenanalysen. Die größere Auswahl an Indexierungsalgorithmen und Metriken von MyScale bedeutet, dass Entwickler die Performance optimieren können, und seine NVMe-gestützte Architektur bietet eine kosteneffiziente Möglichkeit, große Datensätze zu verarbeiten. Wenn Sie eine zukunftssichere Plattform suchen, die Skalierbarkeit, Observability und fortschrittliche Indexierung bietet, ist MyScale eine gute Wahl.
Fazit
SingleStore und MyScale sind beide in unterschiedlichen Bereichen gut. SingleStore eignet sich hervorragend dafür, die Vektorsuche mit strukturierten Daten mithilfe von SQL zu vereinfachen, und bietet Benutzerfreundlichkeit und Skalierbarkeit für traditionelle datenbankzentrierte Anwendungsfälle. MyScale überzeugt durch Vielseitigkeit, fortschrittliche Indexierung und die Verarbeitung mehrerer Datentypen für KI-intensive und Echtzeitanalyse-Anwendungsfälle. Die Wahl hängt letztendlich von Ihren Anwendungsfällen, den Daten, mit denen Sie arbeiten, und Ihren Performance-Anforderungen ab. Wählen Sie die Technologie, die zu Ihrem Workload und Ihren Entwicklungszielen passt.
Lesen Sie dies, um einen Überblick über SingleStore und MyScale zu erhalten, aber um diese zu bewerten, müssen Sie sie anhand Ihres Anwendungsfalls beurteilen. 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.
Verwendung von Open-Source VectorDBBench zur Bewertung und zum Vergleich von Vektordatenbanken auf eigene Faust
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 Performance von Vektordatenbanken treffen, statt auf Marketingaussagen oder Hörensagen.
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 Performance verschrieben haben.
Laden Sie VectorDBBench aus seinem GitHub repository herunter, um unsere Benchmark-Ergebnisse zu reproduzieren oder Performance-Ergebnisse mit Ihren eigenen Datensätzen zu erhalten.
Werfen Sie einen kurzen Blick auf die Performance gängiger Vektordatenbanken im VectorDBBench Leaderboard.
Lesen Sie die folgenden Blogs, um mehr über die Bewertung von Vektordatenbanken zu erfahren.
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