SingleStore vs. pgvector Die richtige Vektordatenbank für Ihre KI-Apps auswählen
Was ist eine Vektordatenbank?
Bevor wir SingleStore und pgvector vergleichen, wollen wir zunächst das Konzept von Vektordatenbanken erkunden.
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 erlauben eine fortschrittlichere Datenanalyse und -abfrage.
Häufige Anwendungsfälle für Vektordatenbanken umfassen Produktempfehlungen im E-Commerce, Plattformen zur Content-Entdeckung, 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.
Es gibt viele Arten von Vektordatenbanken auf dem Markt, darunter:
- Zweckgebundene 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 pgvector ist eine traditionelle Datenbank. Beide mit Vektorsuche als Add-on. Dieser Beitrag vergleicht ihre Vektorsuchfunktionen.
SingleStore: Überblick und Kerntechnologie
SingleStore hat Vektorsuche möglich gemacht, indem sie 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. Du kannst zum Beispiel 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 Vektorindex sowie Skalarprodukt und euklidische Distanz für Ähnlichkeitsabgleich. Das ist äußerst nützlich für Anwendungen wie Empfehlungssysteme, Bilderkennung und KI-Chatbots, bei denen Ähnlichkeitsabgleich schnell ist.
Im Kern ist SingleStore auf Leistung und Skalierung 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 startklar. Der Abfrageprozessor kann Vektorsuche mit SQL-Operationen kombinieren, sodass du nicht mehrere separate Abfragen stellen musst. Anders als reine Vektordatenbanken bietet dir SingleStore diese Funktionen als Teil einer vollständigen Datenbank, sodass du KI-Funktionen entwickeln kannst, ohne mehrere Systeme zu verwalten oder komplexe Datenübertragungen zu handhaben.
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 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 ideal für Anwendungen wie semantische Suche mithilfe von Vektoren aus großen Sprachmodellen, Retrieval-Augmented Generation (RAG) für fokussierte Texterzeugung 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.
pgvector: Überblick und Kernfunktionen
pgvector ist eine PostgreSQL-Erweiterung, mit der Sie Vektoroperationen direkt in Ihrer PostgreSQL-Datenbank durchführen können. Das bedeutet, dass Sie Vektor-Embeddings speichern und abfragen können, ohne eine separate Vektordatenbank zu benötigen.
pgvector verfügt über umfassende Fähigkeiten für Vektoroperationen: native Vektorähnlichkeitssuche, exakte und approximative Nearest-Neighbor-Suche sowie Integration mit der Indizierung von PostgreSQL. Es unterstützt Vektorarithmetik: Addition und Subtraktion sowie mehrere Distanzmetriken: euklidisch, Kosinus, Skalarprodukt.
Suchmechanismen & Indextypen
Standardmäßig verwendet pgvector die exakte Nearest-Neighbor-Suche, die perfekte Recall-Werte liefert, bei großen Datensätzen jedoch langsam sein kann. Für bessere Performance bietet pgvector eine approximative Nearest-Neighbor-Suche durch Indizierung, die etwas Genauigkeit gegen deutlich höhere Geschwindigkeit eintauscht.
HNSW (Hierarchical Navigable Small World): Eingeführt in pgvector 0.5.0, erstellt HNSW eine mehrschichtige Graphstruktur für schnelle Suchdurchläufe. Es ist für hervorragende Performance und gute Ergebnisse bekannt, benötigt jedoch mehr Speicher als IVFFlat. Dieser Index eignet sich für Anwendungen, die schnelle und genaue Suche benötigen.
IVFFlat (Inverted File Flat): Die IVFFlat-Methode clustert Vektoren im Vektorraum und verwendet einen zweistufigen Suchprozess. Zuerst findet sie relevante Cluster, dann führt sie eine exakte Suche innerhalb ausgewählter Cluster durch. Sie ist speichereffizienter als HNSW, kann aber in manchen Fällen etwas langsamer oder weniger genau sein.
Technische Einschränkungen
Eine technische Einschränkung von pgvector ist seine Dimensionsgrenze. Bei einer Standardseitengröße von 8 KiB kann die Erweiterung Vektordaten mit voller Präzision (32 Bit/4 Byte) bis zu 2000 Dimensionen speichern, da dies 7,8125 KiB pro Vektor verwendet. Mit skalarer Quantisierung (halfvec/16 Bit/2 Byte) steigen die maximalen Dimensionen auf 4000, wobei weiterhin 7,8125 KiB pro Vektor verwendet werden.
Auswirkungen auf moderne Sprachmodelle
Dies schränkt RAG-Anwendungen (Retrieval-Augmented Generation) ein. Die meisten leistungsstarken Embedding-Modelle auf dem MTEB-Leaderboard von HuggingFace überschreiten diese Dimensionsgrenzen. Selbst mit halfvec-Skalarquantisierung sind nur drei Modelle kompatibel: gte-qwen2-7B-instruct, gte-qwen2-7B-instruct-fp16, bge-multilingual-gemma2.
Implementierungstipps
Bei der Verwendung von pgvector sollten Sie sowohl mit HNSW- als auch mit IVFFlat-Indizes experimentieren, um den besten für Ihren Anwendungsfall zu finden. Ihre Entscheidung hängt von mehreren Faktoren ab: Datensatzgröße, Anforderungen an die Abfragegeschwindigkeit, akzeptable Genauigkeitskompromisse, Speicherbeschränkungen. Stimmen Sie Indexparameter fein ab und benchmarken Sie verschiedene Konfigurationen, um den optimalen Punkt für Ihren Anwendungsfall zu finden.
Leistung
Beachten Sie bei der Verwendung von pgvector, dass das Hinzufügen approximativer Indizes die Abfrageergebnisse verändert, anders als bei traditionellen Datenbankindizes. Dies sollte in der Entwicklungs- und Testphase berücksichtigt werden, um sicherzustellen, dass der Kompromiss zwischen Genauigkeit und Leistung zu den Anforderungen Ihrer Anwendung passt. Überwachen Sie Ihre Konfiguration und passen Sie sie an, wenn sich Ihre Daten und Nutzungsmuster ändern.
Wichtige Unterschiede
Suchmethodik
SingleStore: SingleStore bietet sowohl exakte als auch approximative Nearest-Neighbor-Suchen (ANN). Seine Vektorindizierung unterstützt FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, HNSW_FLAT und HNSW_PQ. Dadurch erhalten Sie hochperformante Ähnlichkeitssuchen mit Skalarprodukt oder euklidischer Distanz. ANN eignet sich hervorragend für große Datensätze mit niedriger Latenz, bei denen Sie gewisse Genauigkeitskompromisse tolerieren können.
pgvector: pgvector bietet native Vektoroperationen in PostgreSQL, einschließlich exakter und ANN-Suchen. Es verwendet HNSW und IVFFlat für ANN; HNSW ist schneller, benötigt aber mehr Speicher, und IVFFlat bietet ein Gleichgewicht zwischen Speicherbedarf und Geschwindigkeit. Obwohl pgvector sehr flexibel ist, wird seine standardmäßige exakte Suche bei großen Datensätzen an ihre Grenzen stoßen, sofern Sie nicht mit diesen Indizes optimieren.
Datenverarbeitung
SingleStore: SingleStore legt Vektordaten in Columnstore-Tabellen ab, sodass Sie strukturierte und unstrukturierte Daten nahtlos abfragen können. Sein SQL-getriebener Ansatz kombiniert Vektorsuche mit standardmäßigen Datenbankabfragen und eignet sich daher hervorragend für hybride Anwendungsfälle, wie die Suche nach Produkt-Embeddings, die nach Preis oder Kategorie gefiltert werden.
pgvector: Als Erweiterung von PostgreSQL ist pgvector eng mit der Verarbeitung relationaler Daten gekoppelt. Es ermöglicht Ihnen, Vektor-Embeddings zusammen mit traditionellen relationalen Daten zu speichern, sodass Sie Ihr Schema einfach für Anwendungen entwerfen können, die beide Datentypen benötigen. Allerdings können Begrenzungen der Vektordimensionalität (2000–4000 je nach Präzision) einige moderne LLM-Anwendungen einschränken.
Skalierbarkeit und Leistung
SingleStore: SingleStore skaliert horizontal, indem Daten über Knoten verteilt werden; die Leistung bleibt auch bei wachsender Datenmenge gleich. Seine verteilte Architektur und der Abfrageprozessor können Vektor- und SQL-Operationen parallel ausführen, wodurch der Abfrage-Overhead reduziert wird. ANN-Indizierung macht Abfragen für große Datensätze schneller.
pgvector: Die Skalierbarkeit von pgvector basiert auf den Stärken von PostgreSQL. Es kann moderate Datensätze gut verarbeiten, kann jedoch bei großen Datensätzen oder Workloads mit hoher Parallelität an Grenzen stoßen. Index-Tuning und Clustering können helfen, aber horizontale Skalierung kann zusätzliche Workarounds wie Partitionierung erfordern.
Flexibilität und Anpassung
SingleStore: SingleStore ist einfach; Sie können Vektorsuche mit Standard-SQL durchführen. Dies erleichtert zwar die Implementierung, die Optionen für die Vektorindizierung sind jedoch auf bestimmte Konfigurationen wie Columnstore-Tabellen beschränkt, was die Flexibilität für benutzerdefinierte Setups einschränken kann.
pgvector: pgvector ist flexibler, unterstützt Vektorarithmetik und mehrere Ähnlichkeitsmetriken (euklidisch, Kosinus, inneres Produkt). Es ist besser für Entwickler geeignet, die mit benutzerdefinierter Indizierung experimentieren, Parameter feinabstimmen oder sich in das PostgreSQL-Ökosystem integrieren möchten.
Integration und Ökosystem
SingleStore: Als eigenständige Datenbank ist SingleStore eine All-in-One-Lösung und reduziert den Bedarf an separaten Systemen. Dieser All-in-One-Ansatz minimiert die Integrationskomplexität, bietet jedoch möglicherweise nicht das Ökosystem von PostgreSQL-basierten Tools.
pgvector: pgvector profitiert vom PostgreSQL-Ökosystem, einschließlich der Kompatibilität mit beliebten Frameworks, Tools und Erweiterungen. Es ist eine starke Wahl, wenn Ihr Stack bereits auf PostgreSQL aufbaut.
Benutzerfreundlichkeit
SingleStore: Das SQL-First-Design macht Einrichtung und Abfragen einfach, ideal für Teams, die schnell bereitstellen möchten und eine minimale Lernkurve wünschen. Die Anpassung an die Einschränkungen der Vektorindizierung kann jedoch einige Umstellungen erfordern.
pgvector: Entwickler, die mit PostgreSQL vertraut sind, werden pgvector einfach finden. Index-Experimente und Tuning bringen etwas Komplexität mit sich, bieten aber auch Möglichkeiten zur Optimierung speziell für Ihren Anwendungsfall.
Kosten
SingleStore: Als leistungsstarke Enterprise-Datenbank kann SingleStore höhere Betriebskosten verursachen, insbesondere bei Managed Services oder groß angelegten Bereitstellungen. Die Konsolidierung von Systemen kann die Kosten für Organisationen mit vielfältigen Datenanforderungen ausgleichen.
pgvector: Die Open-Source-Natur von pgvector macht es für kleinere Projekte kosteneffektiv. Die Verwaltung der PostgreSQL-Infrastruktur in großem Maßstab kann jedoch versteckte Kosten verursachen, wie zusätzliche Hardware oder Wartung.
Sicherheit
SingleStore: SingleStore verfügt über Enterprise-Sicherheitsfunktionen wie Datenverschlüsselung, rollenbasierte Zugriffskontrolle und Audit-Logs. Diese sind für Anwendungsfälle mit hohen Compliance-Anforderungen gedacht.
pgvector: pgvector übernimmt die Sicherheitsfunktionen von PostgreSQL.
Wann SingleStore verwendet werden sollte
SingleStore ist für große verteilte Datensysteme gedacht, die hohe Leistung und Skalierbarkeit benötigen. Es kann Vektorsuche mit SQL-Abfragen kombinieren, um strukturierte und unstrukturierte Daten in Anwendungen wie KI-gestützten Empfehlungssystemen, Produktsuche mit Filtern und semantischer Suche für Enterprise-Workloads zusammenzuführen. Die verteilte Architektur von SingleStore, ANN-Indexierungsoptionen und das All-in-One-Design machen es perfekt für Szenarien, in denen Milliarden von Vektoren mit interaktiven Antwortzeiten verarbeitet werden müssen.
Wann pgvector verwendet werden sollte
pgvector ist für Umgebungen gedacht, die bereits PostgreSQL nutzen, oder für solche, in denen Einfachheit und Kosten wichtig sind. Es eignet sich für kleinere Vektorsuchanwendungen oder Projekte, die Volltextsuche, traditionelle relationale Abfragen und Vektoroperationen in derselben Datenbank kombinieren müssen. Es ist flexibel bei Distanzmetriken und Indexierungsoptionen und lässt sich gut in das umfangreiche PostgreSQL-Ökosystem integrieren, für Entwickler, die mit Embedding-Modellen experimentieren oder Vektorsuche zu bestehender PostgreSQL-Infrastruktur hinzufügen.
Fazit
Sowohl SingleStore als auch pgvector haben ihre eigenen Stärken in der Vektorsuche. SingleStore eignet sich hervorragend für groß angelegte verteilte Datensätze mit SQL-Integration und hoher Leistung, während pgvector durch Flexibilität, einfache Nutzung mit PostgreSQL und Kosteneffizienz überzeugt. Die Wahl hängt von Ihrem Anwendungsfall ab – benötigen Sie Enterprise-Skalierbarkeit oder eine leichtgewichtige Lösung innerhalb einer bestehenden PostgreSQL-Umgebung. Durch die Bewertung Ihrer Datentypen, Leistungsanforderungen und Ökosystemanforderungen können Sie das Tool auswählen, das zu Ihrem Projekt passt.
Lesen Sie dies, um einen Überblick über SingleStore und pgvector zu erhalten, aber um diese zu bewerten, müssen Sie sie auf Grundlage Ihres Anwendungsfalls evaluieren. Ein Tool, das dabei helfen kann, ist VectorDBBench, ein Open-Source-Benchmarking-Tool zum 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 Bewertung und zum Vergleich von Vektordatenbanken auf eigene Faust
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 Grundlage der tatsächlichen Leistung 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, 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 Performance-Ergebnisse auf Ihren eigenen Datensätzen zu erhalten.
Werfen Sie einen kurzen Blick auf die Performance gängiger Vektordatenbanken auf dem VectorDBBench Leaderboard.
Lesen Sie die folgenden Blogs, um mehr über die Bewertung von Vektordatenbanken zu erfahren.
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