SingleStore vs. Neo4j: Die richtige Vektordatenbank für Ihre KI-Apps auswählen
Was ist eine Vektordatenbank?
Bevor wir SingleStore und Neo4j vergleichen, betrachten wir zunächst das Konzept von Vektordatenbanken.
Eine Vektordatenbank ist speziell dafür entwickelt, hochdimensionale Vektoren zu speichern und abzufragen, bei denen es sich um numerische Darstellungen von unstrukturierten Daten handelt. Diese Vektoren kodieren komplexe Informationen, 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 erlauben eine fortschrittlichere Datenanalyse und -abfrage.
Zu den gängigen Anwendungsfällen für Vektordatenbanken gehören Produktempfehlungen im E-Commerce, Plattformen zur Inhaltserkennung, Anomalieerkennung in der Cybersicherheit, medizinische Bildanalyse und Aufgaben der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Außerdem spielen sie 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.
Es gibt viele Arten von Vektordatenbanken auf dem Markt, darunter:
- Speziell entwickelte Vektordatenbanken wie Milvus, Zilliz Cloud (vollständig verwaltetes Milvus)
- Bibliotheken für Vektorsuche wie Faiss und Annoy.
- Leichtgewichtige Vektordatenbanken wie Chroma und Milvus Lite.
- Traditionelle Datenbanken mit Add-ons für Vektorsuche, die in der Lage sind, Vektorsuchen in kleinem Maßstab durchzuführen.
SingleStore ist ein verteiltes, relationales SQL-Datenbankmanagementsystem, und Neo4j ist eine Graphdatenbank. Beide verfügen über Vektorsuche als Add-on. Dieser Beitrag vergleicht ihre Fähigkeiten bei der Vektorsuche.
SingleStore: Überblick und Kerntechnologie
SingleStore hat Vektorsuche ermöglicht, indem es sie direkt in die Datenbank integriert hat, sodass du keine separaten Vektordatenbanken in deinem Tech-Stack benötigst. Vektoren können in regulären Datenbanktabellen gespeichert und mit standardmäßigen SQL-Abfragen durchsucht werden. Zum Beispiel kannst du 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 Vektorindizes als auch Skalarprodukt und euklidische Distanz für den Ähnlichkeitsabgleich. Das ist äußerst nützlich für Anwendungen wie Empfehlungssysteme, Bilderkennung und KI-Chatbots, bei denen der Ähnlichkeitsabgleich schnell erfolgt.
Im Kern ist SingleStore auf Performance und Skalierbarkeit ausgelegt. Die Datenbank verteilt die Daten über mehrere Knoten, sodass du groß angelegte Vektordatenoperationen bewältigen kannst. Wenn deine Daten wachsen, kannst du einfach weitere Knoten hinzufügen, und schon bist du startklar. Der Query Processor kann Vektorsuche mit SQL-Operationen kombinieren, sodass du nicht mehrere separate Abfragen ausführen musst. Im Gegensatz zu reinen Vektordatenbanken bietet SingleStore dir diese Funktionen als Teil einer vollständigen Datenbank, sodass du KI-Features entwickeln kannst, ohne mehrere Systeme zu verwalten oder komplexe Datenübertragungen durchzuführen.
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, 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 mit 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.
Neo4j: Überblick und Kerntechnologie
Die Vektorsuche von Neo4j ermöglicht es Entwicklern, Vektorindizes zu erstellen, um nach ähnlichen Daten in ihrem Graphen zu suchen. Diese Indizes arbeiten mit Knoteneigenschaften, die Vektoreinbettungen enthalten – numerische Darstellungen von Daten wie Text, Bildern oder Audio, die die Bedeutung der Daten erfassen. Das System unterstützt Vektoren mit bis zu 4096 Dimensionen sowie Kosinus- und euklidische Ähnlichkeitsfunktionen.
Die Implementierung verwendet Hierarchical Navigable Small World (HNSW)-Graphen, um schnelle approximative k-Nearest-Neighbor-Suchen durchzuführen. Beim Abfragen eines Vektorindex geben Sie an, wie viele Nachbarn Sie abrufen möchten, und das System gibt passende Knoten zurück, sortiert nach Ähnlichkeitswert. Diese Werte liegen zwischen 0 und 1, wobei höhere Werte eine größere Ähnlichkeit bedeuten. Der HNSW-Ansatz funktioniert gut, indem er Verbindungen zwischen ähnlichen Vektoren beibehält und dem System ermöglicht, schnell zu verschiedenen Teilen des Vektorraums zu springen.
Das Erstellen und Verwenden von Vektorindizes erfolgt über die Abfragesprache. Sie können Indizes mit dem Befehl CREATE VECTOR INDEX erstellen und Parameter wie Vektordimensionen und Ähnlichkeitsfunktion angeben. Das System validiert, dass nur Vektoren der konfigurierten Dimensionen indiziert werden. Das Abfragen dieser Indizes erfolgt mit der Prozedur db.index.vector.queryNodes, die einen Indexnamen, die Anzahl der Ergebnisse und den Abfragevektor als Eingabe entgegennimmt.
Die Vektorindizierung von Neo4j verfügt über Leistungsoptimierungen wie Quantisierung, die den Speicherverbrauch reduziert, indem sie die Vektordarstellungen komprimiert. Sie können das Verhalten des Index mit Parametern wie maximalen Verbindungen pro Knoten (M) und der Anzahl der während des Einfügens verfolgten nächsten Nachbarn (ef_construction) anpassen. Während diese Parameter es Ihnen ermöglichen, zwischen Genauigkeit und Leistung abzuwägen, funktionieren die Standardwerte für die meisten Anwendungsfälle gut. Das System unterstützt ab Version 5.18 auch Beziehungs-Vektorindizes, sodass Sie nach ähnlichen Daten in Beziehungseigenschaften suchen können.
Dies ermöglicht Entwicklern, KI-gestützte Anwendungen zu erstellen. Durch die Kombination von Graphabfragen mit Vektorähnlichkeitssuche können Anwendungen verwandte Daten auf Basis semantischer Bedeutung statt exakter Übereinstimmungen finden. Beispielsweise könnte ein Filmempfehlungssystem Plot-Einbettungsvektoren verwenden, um ähnliche Filme zu finden, während es die Graphstruktur nutzt, um sicherzustellen, dass die Empfehlungen aus demselben Genre oder derselben Ära stammen, die der Benutzer bevorzugt.
Wichtige Unterschiede
Suchmethodik
SingleStore: Exakte k-Nearest-Neighbor-Suche (kNN) für hohe Präzision und Approximate Nearest Neighbor (ANN) für Geschwindigkeit bei großen Datensätzen. ANN-Methoden verwenden Vektorindexierungsalgorithmen wie HNSW- und IVF-Varianten. SingleStore integriert diese in seine SQL-basierte Datenbank, sodass du Vektoren zusammen mit deinen strukturierten Daten durchsuchen kannst.
Neo4j: Verwendet HNSW-Graphen für schnelle ANN-Suchen. Diese Methode navigiert durch Vektorräume mithilfe graphbasierter Verbindungen. Die Vektorindizes von Neo4j sind eng mit seinem Graphmodell gekoppelt, sodass du semantisch innerhalb graphverbundener Daten suchen kannst.
Wichtigster Unterschied: SingleStore eignet sich besser für hybride Abfragen (Vektor + relationales SQL), Neo4j besser für semantische Suchen (Vektor + Entitäten)), bei denen Beziehungen wichtig sind.
Daten
SingleStore: Strukturiert, semi-strukturiert, unstrukturiert. Vektoren werden in Columnstore-Tabellen gespeichert, sodass du leistungsstarke analytische Abfragen zusammen mit Vektoroperationen durchführen kannst.
Neo4j: Primär für Graphdaten. Vektoren werden als Eigenschaften von Knoten oder Beziehungen gespeichert, daher ist es ideal für Anwendungen, die sowohl semantische Ähnlichkeit als auch graphbasierten Kontext benötigen.
Wichtigster Unterschied: SingleStore ist flexibler für gemischte Datentypen, Neo4j ist graph-first.
Skalierbarkeit und Performance
SingleStore: Für verteilte Skalierbarkeit konzipiert. Wenn die Datenmenge wächst, bedeutet das Hinzufügen von Knoten eine konstante Performance. Die Vektorsuche ist in eine verteilte Abfrage-Engine integriert, sodass du gleichzeitige Vektoroperationen in großem Maßstab durchführen kannst.
Neo4j: Skaliert gut für Graph-Workloads, kann aber bei extrem großen Datensätzen aufgrund des Overheads durch Graph-Traversierung an Grenzen stoßen. Die Vektorsuche erfordert die Optimierung von HNSW-Parametern, um Performance und Genauigkeit auszubalancieren.
Wichtigster Unterschied: SingleStore ist linear skalierbar für riesige Datensätze, Neo4j ist besser für graphlastige Anwendungen.
Flexibilität und Anpassung
SingleStore: Kann Vektorsuche mit SQL-Abfragen kombinieren. Unterstützt mehrere Vektorindexierungsalgorithmen und ermöglicht es Nutzern, Indexierungs- und Abfrageparameter anzupassen.
Neo4j: Anpassungsoptionen für Vektorindizes (Quantisierung, Feintuning von Graphparametern, z. B. maximale Verbindungen). Beziehungs-Vektorindizes fügen eine weitere Flexibilitätsebene für komplexe Graph-Anwendungsfälle hinzu.
Wichtigster Unterschied: Beide sind anpassbar, aber SingleStore ist SQL-basiert, Neo4j ist graphgesteuert.
Integration und Ökosystem
SingleStore: Einheitliche Plattform, sodass du keine zusätzlichen Systeme benötigst. Lässt sich gut über SQL in moderne Datenpipelines und AI/ML-Tools integrieren und unterstützt gängige Embedding-Modelle.
Neo4j: Lässt sich gut mit graphspezifischen Tools wie der Cypher-Abfragesprache integrieren und unterstützt Embedding-Modelle. Passt in Ökosysteme, die stark graphorientiert sind.
Wichtigster Unterschied: SingleStore vereinfacht die Integration, indem es eine All-in-one-Datenbank ist, Neo4j ergänzt graphzentrierte Ökosysteme.
Benutzerfreundlichkeit
SingleStore: SQL-native Schnittstelle, sodass Entwickler, die mit relationalen Datenbanken vertraut sind, es nutzen können. Einrichtung und Wartung sind für Datenbankprofis einfach.
Neo4j: Erfordert Kenntnisse von Graphdatenbankkonzepten und der Cypher-Abfragesprache, was für Einsteiger eine steilere Lernkurve bedeuten kann.
Wichtigster Unterschied: SingleStore ist einfacher für SQL-Leute, Neo4j erfordert Graphkenntnisse.
Kosten
SingleStore: Ein System für mehrere Funktionalitäten (relationale und Vektorsuche), sodass du möglicherweise keine separaten Datenbanken verwalten musst. Managed Services können das Kostenmanagement vereinfachen.
Neo4j: Die Preisgestaltung hängt von Workload-Größe und Funktionen wie Managed Services ab. Für graphlastige Workloads können die spezialisierten Funktionen die Kosten rechtfertigen.
Wichtigster Unterschied: SingleStore ist konsolidiert, Neo4j kann für spezielle Graph-Anwendungsfälle teurer sein.
Sicherheit
SingleStore: Verschlüsselung, Authentifizierung, rollenbasierte Zugriffskontrolle, DSGVO-Compliance.
Neo4j: Verschlüsselte Kommunikation, rollenbasierte Berechtigungen, Auditing.
Wichtigster Unterschied: Gleich, hängt von deiner Organisation ab.
Wann du SingleStore wählen solltest
Wählen Sie SingleStore, wenn Sie große verteilte Datenmengen haben und eine Vektorsuche benötigen, die eng in eine relationale Datenbank integriert ist. Es eignet sich hervorragend für hybride Abfragen, die Vektorähnlichkeit mit strukturierten Daten kombinieren, wie etwa E-Commerce-Apps, die Empfehlungen für ähnliche Produkte nach Preis oder Kategorie filtern. Außerdem kann SingleStore horizontal skalieren und sowohl exakte als auch approximative Nearest-Neighbor-Suchen durchführen, wodurch es perfekt für Workloads mit hoher Parallelität wie Empfehlungs-Engines, KI-Chatbots und semantische Suche über riesige Datensätze hinweg ist.
Wann Sie Neo4j wählen sollten
Neo4j ist besser geeignet, wenn Ihr Anwendungsfall graphbasierte Daten mit semantischen und kontextuellen Beziehungen umfasst. Seine Vektorsuche eignet sich hervorragend für Anwendungen, die Graph-Traversierungen mit Ähnlichkeitsabfragen kombinieren, wie etwa Social-Network-Analysen, Betrugserkennung oder Empfehlungssysteme, die sowohl Graphstrukturen als auch embeddingbasierte Ähnlichkeit nutzen. Wenn Ihre Anwendung tief vernetzte Daten und Erkenntnisse aus Entitätsbeziehungen erfordert—wie das Finden von Filmen desselben Genres oder derselben Ära—ist Neo4js native Graphdatenbank die richtige Wahl.
Zusammenfassung
SingleStore und Neo4j sind beide großartige Tools, jeweils für unterschiedliche Anwendungsfälle. SingleStore integriert Vektorsuche mit relationalen Daten und skaliert für Big Data, Neo4j kombiniert semantische Vektorsuche mit Graphanalysen für beziehungsbasierte Erkenntnisse. Wählen Sie das richtige Tool für Ihre Daten, Ihre Abfragen und Ihre Leistungsanforderungen. Richten Sie Ihre Wahl an Ihrem Anwendungsfall aus—hybride Abfragen über strukturierte Daten hinweg oder kontextuelle graphbasierte Empfehlungen—und Sie erzielen die besten Ergebnisse.
Lesen Sie dies, um einen Überblick über SingleStore und Neo4j zu erhalten, aber um diese zu bewerten, müssen Sie sie basierend auf Ihrem 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 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 Evaluierung 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 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 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.
Laden Sie VectorDBBench aus seinem GitHub-Repository herunter, um unsere Benchmark-Ergebnisse zu reproduzieren oder Leistungsergebnisse mit Ihren eigenen Datensätzen zu erhalten.
Werfen Sie einen kurzen Blick auf die Leistung gängiger Vektordatenbanken auf dem VectorDBBench Leaderboard.
Lesen Sie die folgenden Blogs, um mehr über die Evaluierung von Vektordatenbanken zu erfahren.
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