SingleStore vs Redis: Die richtige Vektordatenbank für Ihre KI-Apps auswählen
Was ist eine Vektordatenbank?
Bevor wir SingleStore und Redis vergleichen, betrachten wir zunächst das Konzept von Vektordatenbanken.
Eine Vektordatenbank ist speziell darauf ausgelegt, 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. Durch die Ermöglichung effizienter Ähnlichkeitssuchen spielen Vektordatenbanken eine zentrale Rolle in KI-Anwendungen und ermöglichen eine fortschrittlichere Datenanalyse und -abfrage.
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 auch 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:
- 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-Add-ons, die in der Lage sind, Vektorsuchen in kleinem Maßstab durchzuführen.
SingleStore ist ein verteiltes, relationales SQL-Datenbankmanagementsystem, und Redis ist eine In-Memory-Datenbank; 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 integriert wurde, sodass du keine separaten Vektordatenbanken in deinem Tech-Stack benötigst. Vektoren können in regulären Datenbanktabellen gespeichert und mit Standard-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 Ähnlichkeitsabgleich. Das ist äußerst nützlich für Anwendungen wie Empfehlungssysteme, Bilderkennung und KI-Chatbots, bei denen der Ähnlichkeitsabgleich schnell erfolgt.
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 startklar. Der Abfrageprozessor kann Vektorsuche mit SQL-Operationen kombinieren, sodass du nicht mehrere separate Abfragen durchführen musst. Im Gegensatz zu reinen Vektordatenbanken bietet dir SingleStore diese Funktionen als Teil einer vollständigen Datenbank, sodass du KI-Funktionen entwickeln 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-Suche (kNN), die für einen Abfragevektor die exakte Menge der k nächsten Nachbarn 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, 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 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 gleichzeitig Leistung und Skalierbarkeit beizubehalten.
Redis: Überblick und Kerntechnologie
Redis war ursprünglich für seine In-Memory-Datenspeicherung bekannt und hat durch die Redis Vector Library, die jetzt Teil von Redis Stack ist, Vektorsuchfunktionen hinzugefügt. Dadurch kann Redis Vektorähnlichkeitssuche durchführen und gleichzeitig seine Geschwindigkeit und Leistung beibehalten.
Die Vektorsuche in Redis basiert auf seiner bestehenden Infrastruktur und nutzt In-Memory-Verarbeitung für schnelle Abfrageausführung. Redis verwendet FLAT- und HNSW-Algorithmen (Hierarchical Navigable Small World) für die Approximate-Nearest-Neighbor-Suche, was eine schnelle und genaue Suche in hochdimensionalen Vektorräumen ermöglicht.
Eine der Hauptstärken der Redis-Vektorsuche ist, dass sie Vektorähnlichkeitssuche mit traditioneller Filterung nach anderen Attributen kombinieren kann. Diese hybride Suche ermöglicht es Entwicklern, komplexe Abfragen zu erstellen, die sowohl semantische Ähnlichkeit als auch spezifische Metadatenkriterien berücksichtigen, wodurch sie vielseitig für viele KI-gesteuerte Anwendungen ist.
Die Redis Vector Library bietet Entwicklern eine einfache Schnittstelle für die Arbeit mit Vektordaten in Redis. Sie verfügt über Funktionen wie flexibles Schemadesign, benutzerdefinierte Vektorabfragen und Erweiterungen für LLM-bezogene Aufgaben wie semantisches Caching und Sitzungsverwaltung. Dies erleichtert es KI/ML-Ingenieuren und Data Scientists, Redis in ihren KI-Workflow zu integrieren, insbesondere für Echtzeit-Datenverarbeitung und -Abruf.
Wichtige Unterschiede
Suchmethodik und Algorithmen
SingleStore bietet Benutzern mehrere Optionen für Suchalgorithmen und ist dadurch an verschiedene Anwendungsfälle anpassbar. Das System implementiert sowohl exakte k-Nearest-Neighbors-Suchmethoden (kNN) als auch Approximate-Nearest-Neighbor-Suchmethoden (ANN). Speziell für ANN unterstützt SingleStore die Indizierungsmethoden FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT und HNSW_PQ. Diese Vielfalt ermöglicht es Entwicklern, je nach ihren spezifischen Anforderungen zwischen Suchgenauigkeit und Geschwindigkeit abzuwägen.
Redis verfolgt einen schlankeren Ansatz bei Vektorsuchalgorithmen. Es konzentriert sich auf zwei Hauptimplementierungen: FLAT und HNSW (Hierarchical Navigable Small World). Beide Systeme unterstützen gängige Ähnlichkeitsmetriken wie Skalarprodukt und euklidische Distanz und bieten Benutzern damit die Standardwerkzeuge, die für Vektorähnlichkeitsberechnungen benötigt werden.
Datenmanagement und Architektur
SingleStore sticht hervor, indem es Vektorsuche direkt in sein SQL-Datenbanksystem integriert. Diese Integration bedeutet, dass Entwickler Vektoren in standardmäßigen Datenbanktabellen speichern und Vektorsuchen mit regulären SQL-Operationen kombinieren können. Das System ermöglicht es Benutzern, komplexe Abfragen auszuführen, ohne zwischen verschiedenen Datenbanken zu wechseln, und sie können Ergebnisse der Vektorsuche mithilfe standardmäßiger SQL-Bedingungen filtern. Dieser einheitliche Ansatz vereinfacht die Architektur und reduziert die Komplexität der Verwaltung mehrerer Systeme.
Redis baut seine Vektorsuchfunktionen über Redis Stack auf seiner bestehenden In-Memory-Architektur auf. Diese Designentscheidung erhält die charakteristische Geschwindigkeit von Redis und fügt gleichzeitig Vektorfunktionalität hinzu. Das System bietet hybride Suchfunktionen, die Vektorähnlichkeit mit Metadatenfilterung kombinieren, während die Architektur einfach und leistungsorientiert bleibt.
Skalierbarkeitsansätze
SingleStore verwendet eine verteilte Architektur zur Verarbeitung groß angelegter Vektoroperationen. Das System verteilt Daten über mehrere Knoten, sodass Benutzer skalieren können, indem sie weitere Knoten hinzufügen, wenn ihre Daten wachsen. Dieser verteilte Ansatz bedeutet, dass SingleStore zunehmende Datenmengen bewältigen und dabei die Leistung aufrechterhalten kann, was es für wachsende Anwendungen geeignet macht.
Redis nutzt sein bewährtes In-Memory-Verarbeitungsmodell für Vektorsuchoperationen. Während die bereitgestellte Dokumentation die genauen Skalierungsmechanismen für die Vektorsuche nicht detailliert beschreibt, behält das System die charakteristische Geschwindigkeit von Redis für Vektoroperationen bei, wodurch es für viele Anwendungsfälle effizient ist.
Integration und Nutzung
SingleStore bietet eine SQL-basierte Schnittstelle für Vektoroperationen und ist damit für Teams vertraut, die bereits mit SQL-Datenbanken arbeiten. Das System hat spezifische technische Anforderungen: Vektorindizes funktionieren nur auf Columnstore-Tabellen, müssen auf einer einzelnen Vektordatenspalte erstellt werden und unterstützen derzeit das Format Vector Type(dimensions[, F32]), wobei F32 der einzige unterstützte Elementtyp ist. Diese Anforderungen schaffen einen strukturierten Rahmen für Vektoroperationen.
Redis bietet Integration über seine Vector Library, die eine Reihe von Funktionen bereitstellt, die für moderne KI-Anwendungen entwickelt wurden. Das System umfasst flexible Schema-Design-Funktionen, benutzerdefinierte Vektorabfragen und spezifische Erweiterungen für Sprachmodellaufgaben. Es bietet außerdem Werkzeuge für semantisches Caching und Sitzungsverwaltung und ist damit besonders geeignet für KI-gesteuerte Anwendungen.
Wann SingleStore wählen
SingleStore für Anwendungen, die eine vollständige SQL-Datenbank mit Vektorsuche benötigen, insbesondere für groß angelegte verteilte Datenverarbeitung, komplexes SQL mit Vektorsuche oder wenn mit Teams gearbeitet wird, die bereits mit SQL-Systemen vertraut sind – insbesondere für Unternehmensanwendungen, die Datenkonsistenz aufrechterhalten müssen, während sie Vektoroperationen durchführen.
Wann Redis wählen
Redis für Anwendungen, die Geschwindigkeit und Einfachheit benötigen, insbesondere für schnelle In-Memory-Vektorverarbeitung, flexibles Schema-Design oder Sprachmodellintegration – insbesondere für Echtzeitanwendungen, KI-gesteuerte Systeme, die schnelle Vektorähnlichkeitssuche benötigen, oder Projekte, bei denen In-Memory-Leistung entscheidend ist.
Zusammenfassung
Es ist SingleStore oder Redis – Ihre Wahl hängt von Ihrem Anwendungsfall ab – SingleStore ist eine vollständige SQL-Datenbank mit Vektorfunktionen, ideal für komplexe verteilte Apps, und Redis ist eine leistungsstarke Vektorsuchlösung, die auf seiner In-Memory-Architektur basiert. Ihre Wahl sollte auf Datengröße, Abfragekomplexität, Leistungsanforderungen und darauf basieren, ob Sie eine vollständige Datenbank oder eine Vektorsuchlösung benötigen.
Lesen Sie dies, um einen Überblick über SingleStore und Redis zu erhalten, aber um diese zu bewerten, müssen Sie sie anhand Ihres Anwendungsfalls bewerten. Ein Tool, das dabei helfen kann, ist VectorDBBench, ein Open-Source-Benchmarking-Tool für den Vergleich von Vektordatenbanken. Letztendlich wird ein gründliches Benchmarking mit Ihren eigenen Datensätzen und Abfragemustern entscheidend sein, um eine Entscheidung zwischen diesen zwei leistungsstarken, aber unterschiedlichen Ansätzen zur Vektorsuche in verteilten Datenbanksystemen zu treffen.
Verwendung von Open-Source VectorDBBench zur eigenständigen Bewertung und zum Vergleich von Vektordatenbanken
VectorDBBench ist ein Open-Source-Benchmarking-Tool für Benutzer, die leistungsstarke Datenspeicher- und Abrufsysteme 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, anstatt sich auf Marketingaussagen oder Hörensagen zu verlassen.
VectorDBBench ist in Python geschrieben und unter der MIT-Open-Source-Lizenz lizenziert, was bedeutet, dass jeder es frei verwenden, ändern und verteilen 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 im VectorDBBench Leaderboard.
Lesen Sie die folgenden Blogs, um mehr über die Bewertung von Vektordatenbanken zu erfahren.
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