SingleStore vs Qdrant: Die richtige Vektordatenbank für Ihre KI-Apps auswählen
Was ist eine Vektordatenbank?
Bevor wir SingleStore und Qdrant vergleichen, wollen wir zunächst das Konzept von Vektordatenbanken untersuchen.
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 Inhaltserkennung, 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.
Es gibt viele Arten von Vektordatenbanken auf dem Markt, darunter:
- Spezialisierte 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, und Qdrant ist eine Vektordatenbank. 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. Du kannst zum Beispiel ähnliche Produktbilder suchen und dabei nach Preisbereich 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 besonders nützlich für Anwendungen wie Empfehlungssysteme, Bilderkennung und KI-Chatbots, bei denen Ähnlichkeitsabgleich schnell ist.
Im Kern ist SingleStore auf Leistung 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 Abfrageprozessor kann Vektorsuche mit SQL-Operationen kombinieren, sodass du nicht mehrere separate Abfragen durchführen musst. Im Gegensatz zu reinen Vektordatenbanken bietet SingleStore dir diese Funktionen als Teil einer vollständigen Datenbank, sodass du KI-Funktionen erstellen kannst, ohne mehrere Systeme zu verwalten oder dich mit komplexen Datenübertragungen auseinanderzusetzen.
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, gibt 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 großen Sprachmodellen, Retrieval-Augmented Generation (RAG) für fokussierte Texterzeugung 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 Performance und Skalierbarkeit beizubehalten.
Qdrant: Überblick und Kerntechnologie
Qdrant ist eine Vektordatenbank, die speziell für Ähnlichkeitssuche und Machine-Learning-Anwendungen entwickelt wurde. Sie ist von Grund auf darauf ausgelegt, Vektordaten effizient zu verarbeiten, was sie zu einer erstklassigen Wahl für Entwickler macht, die an KI-gesteuerten Projekten arbeiten. Qdrant zeichnet sich durch Performance-Optimierung aus und kann mit hochdimensionalen Vektordaten arbeiten, was für viele moderne Machine-Learning-Modelle entscheidend ist.
Eine der wichtigsten Stärken von Qdrant ist seine flexible Datenmodellierung. Es ermöglicht Ihnen, nicht nur Vektoren zu speichern und zu indizieren, sondern auch Payload-Daten, die mit jedem Vektor verknüpft sind. Das bedeutet, dass Sie komplexe Abfragen ausführen können, die Vektorähnlichkeit mit Filterung auf Basis von Metadaten kombinieren und so leistungsfähigere und nuanciertere Suchfunktionen ermöglichen. Qdrant gewährleistet Datenkonsistenz mit ACID-konformen Transaktionen, selbst bei gleichzeitigen Operationen.
Die Vektorsuchfunktionen von Qdrant sind ein zentraler Bestandteil seiner Architektur. Es verwendet eine benutzerdefinierte Version des HNSW-Algorithmus (Hierarchical Navigable Small World) für die Indizierung, der für seine Effizienz in hochdimensionalen Räumen bekannt ist. Dies ermöglicht eine schnelle Approximate-Nearest-Neighbor-Suche, die für viele KI-Anwendungen unerlässlich ist. Für Szenarien, in denen Präzision wichtiger ist als Geschwindigkeit, unterstützt Qdrant auch exakte Suchmethoden.
Was Qdrant auszeichnet, ist sein Abfragesprachen- und API-Design. Es bietet einen umfangreichen Satz an Filter- und Abfrageoptionen, die nahtlos mit der Vektorsuche zusammenarbeiten und komplexe, mehrstufige Abfragen ermöglichen. Dadurch eignet es sich besonders gut für Anwendungen, die semantische Suche neben traditioneller Filterung durchführen müssen. Qdrant enthält außerdem Funktionen wie automatisches Sharding und Replikation, die Ihnen helfen, zu skalieren, wenn Ihre Daten- und Abfragelast wächst. Es unterstützt eine Vielzahl von Datentypen und Abfragebedingungen, darunter String-Matching, numerische Bereiche und Geostandorte. Qdrants Funktionen für skalare, Produkt- und binäre Quantisierung können die Speichernutzung erheblich reduzieren und die Suchleistung steigern, insbesondere bei hochdimensionalen Vektoren.
Hauptunterschiede
Skalierbarkeit und Performance
Skalierbarkeit ist eine Stärke beider, aber sie gehen unterschiedlich damit um. SingleStore verwendet eine verteilte Architektur, um durch Hinzufügen von Knoten horizontal zu skalieren, was sich hervorragend für groß angelegte Workloads mit hoher Parallelität eignet. Sein verteilter Abfrageprozessor stellt Performance sicher, selbst wenn Milliarden von Vektoren oder komplexe Abfragen verarbeitet werden, die Vektor- und SQL-Operationen kombinieren.
Qdrant skaliert außerdem horizontal mithilfe von automatischem Sharding und Replikation, um wachsende Datenmengen und Abfragelasten zu bewältigen. Es ist für hochdimensionale Vektordaten optimiert und nutzt skalare und binäre Quantisierung, um den Speicherverbrauch zu reduzieren und gleichzeitig die Suchgeschwindigkeit hoch zu halten. Das macht Qdrant perfekt für Echtzeit-KI-Anwendungen, die große Vektordatensätze in Echtzeit verarbeiten müssen.
Flexibilität und Anpassung
SingleStore bietet eine SQL-gesteuerte Umgebung zur Anpassung, in der Sie Vektorsuche mit traditionellen relationalen Abfragen kombinieren können. Das ist zwar großartig, um Vektorsuche in umfassendere Daten-Workflows zu integrieren, aber weniger flexibel für spezialisierte Vektoroperationen. Die strukturierte Konfiguration des Systems kann die Anpassung für einige fortgeschrittene Anwendungsfälle einschränken.
Qdrant ist sehr flexibel und verfügt über eine umfangreiche API zum Erstellen komplexer Abfragen. Sie können mehrstufige Abfragen ausführen, die Vektorähnlichkeit mit Filtern auf Basis von Metadaten oder Payload-Attributen kombinieren. Diese Flexibilität erstreckt sich auf den Umgang mit verschiedenen Abfragebedingungen wie numerischen Bereichen, Textabgleich und Geostandorten. Die Anpassungsoptionen von Qdrant machen es perfekt für Anwendungsfälle, die nuancierte und stark angepasste Suchoperationen erfordern.
Integration und Ökosystem
SingleStore ist eine vollwertige Datenbankplattform und eignet sich daher hervorragend für Umgebungen, die Vektorsuche in umfassendere Datenbank-Workflows integrieren müssen. Es funktioniert gut mit Teams, die bereits mit relationalen Datenbanken vertraut sind, und bietet eine reibungslose Integration in bestehende SQL-basierte Systeme. Das erleichtert die Entwicklung von Anwendungen, die transaktionale und analytische Fähigkeiten mit Vektorsuche kombinieren.
Qdrant ist auf KI- und Machine-Learning-Ökosysteme zugeschnitten. Es lässt sich nahtlos in beliebte Frameworks wie PyTorch und TensorFlow integrieren und ist daher perfekt für Entwickler, die KI-Pipelines erstellen. Seine REST- und gRPC-APIs machen es mit modernen Anwendungen kompatibel, und Sie können Vektorsuche einfach in verschiedene Machine-Learning-Workflows einbetten. Für Teams, die KI-gesteuerte Anwendungen entwickeln, ist Qdrant die natürlichere Wahl.
Benutzerfreundlichkeit
SingleStore zeichnet sich dadurch aus, dass es Entwicklern vertraut ist, die an SQL gewöhnt sind. Seine SQL-gesteuerte Oberfläche erleichtert die Einführung für diejenigen, die von traditionellen relationalen Datenbanken wechseln. Die Dokumentation konzentriert sich darauf, Ihnen zu helfen, relationale und Vektorabfragen zu kombinieren, was das Onboarding für gemischte Workloads erleichtert.
Qdrant ist darauf ausgelegt, für KI-Entwickler intuitiv zu sein, verfügt über benutzerfreundliche APIs und klare Dokumentation. Die Plattform ist einfach zu implementieren, und Sie können Vektorähnlichkeitssuche im Handumdrehen einrichten und ausführen. Für Teams mit Machine-Learning-Fokus machen Qdrants API und die Unterstützung für fortgeschrittene Abfrageszenarien die Lernkurve deutlich kleiner.
Kosten
Die Kosten hängen von Ihrem Anwendungsfall ab. SingleStores umfassendere Fähigkeiten als vollwertige Datenbankplattform können mit höheren Betriebskosten verbunden sein. Wenn Sie jedoch eine einzige Lösung für relationale und Vektordaten benötigen, kann es die Notwendigkeit mehrerer Systeme beseitigen und potenziell die Gesamtkosten senken.
Qdrant ist speziell für Vektorsuche entwickelt und dürfte für spezialisierte Workloads kosteneffizienter sein. Seine Optimierungen wie skalare und binäre Quantisierung helfen, Speicher zu sparen, die Leistung zu verbessern und Hardwareanforderungen zu reduzieren. Für Anwendungen, bei denen es ausschließlich um Vektorähnlichkeitssuche geht, ist Qdrant kosteneffizienter.
Sicherheit
SingleStore bietet Sicherheitsfunktionen auf Enterprise-Niveau, einschließlich Verschlüsselung, rollenbasierter Zugriffskontrolle und Compliance mit verschiedenen regulatorischen Standards. Das macht es zu einer guten Wahl für Organisationen mit hohen Sicherheitsanforderungen.
Qdrant bietet robuste Sicherheitsfunktionen, einschließlich Verschlüsselung, Authentifizierung und Zugriffskontrolle. Auch wenn es möglicherweise nicht an SingleStores Enterprise-Angebote heranreicht, bietet es ausreichend Sicherheit für die meisten KI-gesteuerten Anwendungen. Für stark regulierte Branchen oder solche, die erweiterte Compliance-Funktionen benötigen, kann SingleStore einen Vorteil haben.
Wann SingleStore verwendet werden sollte
SingleStore eignet sich, wenn du die Vektorsuche in eine größere Datenbank einbetten musst. Sein SQL-Ansatz ist ideal für Anwendungen, die transaktionale und analytische Workloads mit Vektorähnlichkeit kombinieren, wie E-Commerce-Plattformen, die nach Preis filtern, oder KI-Dashboards mit semantischer Suche. Die verteilte Architektur von SingleStore bedeutet, dass es große Datensätze verarbeiten kann, sodass es eine gute Wahl für Unternehmen mit hoher Nebenläufigkeit und gemischten Datentypen ist.
Wann Qdrant verwendet werden sollte
Qdrant ist für Vektorsuche und Machine-Learning-Anwendungsfälle gedacht. Seine Fähigkeit, Ähnlichkeitssuche mit Metadatenfilterung zu kombinieren, macht es perfekt für KI-gestützte Workflows wie personalisierte Empfehlungen, semantische Suche oder Bild- und Dokumentenabruf. Entwickler, die mit hochdimensionalen Vektordaten aus großen Sprachmodellen oder Machine-Learning-Pipelines arbeiten, werden Qdrants spezialisiertes Design, die schnelle Abfrageverarbeitung und die starken Integrationen mit beliebten ML-Frameworks wie PyTorch und TensorFlow zu schätzen wissen.
Zusammenfassung
SingleStore und Qdrant sind grundverschieden. SingleStore ist eine All-in-one-Datenbank, die Vektorsuche mit SQL einbettet, perfekt für komplexe Unternehmens-Workloads. Qdrant ist mit seinem Fokus auf Vektorähnlichkeit und flexible Abfragen besser für KI-gestützte Anwendungsfälle geeignet, die leistungsstarke Suche und Filterung erfordern. Die Wahl zwischen den beiden hängt von deinem Anwendungsfall, deinen Datentypen und deinen Skalierbarkeitsanforderungen ab.
Lies dies, um einen Überblick über SingleStore und Pinecone zu erhalten, aber um diese zu bewerten, musst du sie basierend auf deinem Anwendungsfall bewerten. 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 beiden leistungsstarken, aber unterschiedlichen Ansätzen zur Vektorsuche in verteilten Datenbanksystemen zu treffen.
Open-Source-VectorDBBench verwenden, um Vektordatenbanken selbst zu bewerten und zu vergleichen
VectorDBBench ist ein Open-Source-Benchmarking-Tool für Benutzer, die leistungsstarke Systeme zur Datenspeicherung und zum Datenabruf 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 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 verbreiten 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 mit 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 Bewertung von Vektordatenbanken zu erfahren.
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