SingleStore vs. Rockset: Die richtige Vektordatenbank für Ihre KI-Apps auswählen
Was ist eine Vektordatenbank?
Bevor wir SingleStore und Rockset vergleichen, lassen Sie uns 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 codieren komplexe Informationen, wie 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 eine fortschrittlichere Datenanalyse und -abfrage.
Häufige Anwendungsfälle für Vektordatenbanken umfassen Produktempfehlungen im E-Commerce, Content-Discovery-Plattformen, 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:
- 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 Rockset ist eine Such- und Analysedatenbank mit Vektorsuchfunktionen als Add-on. Beide verfügen über Vektorsuchfunktionen als Add-on. Dieser Beitrag vergleicht ihre Vektorsuchfunktionen.
SingleStore: Überblick und Kerntechnologie
SingleStore hat die Vektorsuche ermöglicht, indem sie in die Datenbank selbst integriert wurde, sodass Sie keine separaten Vektordatenbanken in Ihrem Tech-Stack benötigen. Vektoren können in regulären Datenbanktabellen gespeichert und mit standardmäßigen SQL-Abfragen durchsucht werden. Sie können beispielsweise nach ähnlichen Produktbildern suchen und dabei nach Preisspanne filtern oder Dokument-Embeddings untersuchen und dabei 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 der Ähnlichkeitsabgleich schnell ist.
Im Kern ist SingleStore auf Leistung 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 startklar. 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 Funktionen als Teil einer vollständigen Datenbank, sodass Sie KI-Funktionen entwickeln können, ohne mehrere Systeme zu verwalten oder sich mit komplexen Datentransfers auseinanderzusetzen.
Für die Vektorindizierung bietet SingleStore zwei Optionen. Die erste ist die exakte Suche nach k-nächsten Nachbarn (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 (ANN)-Suche mithilfe von Vektorindizierung. 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 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 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.
Rockset: Überblick und Kerntechnologie
Rockset ist eine Echtzeit-Such- und Analysedatenbank für strukturierte und unstrukturierte Daten, einschließlich Vektoreinbettungen. Seine Stärke liegt im Aufnehmen, Indizieren und Abfragen von Daten in Echtzeit, sodass es sich hervorragend für Anwendungen eignet, die sekundengenaue Erkenntnisse benötigen. Rockset unterstützt sowohl Streaming- als auch Bulk-Datenaufnahme, kann Ereignisströme mit hoher Geschwindigkeit und Change-Data-Capture-(CDC)-Feeds in 1–2 Sekunden verarbeiten.
Eine der wichtigsten Funktionen von Rockset ist Converged Indexing, aufgebaut auf mutable RocksDB. Dies ermöglicht In-Place-Aktualisierungen von Vektoren und Metadaten, sodass es für Szenarien, in denen sich Daten häufig ändern, äußerst effizient ist. Rockset kann Dokumente bis zu 40 MB verarbeiten und unterstützt Vektordimensionalität bis zu 200.000, sodass es für eine breite Palette von Anwendungsfällen mit Vektoreinbettungen geeignet ist.
Rockset verfügt über Vektorsuche, die in den Kern integriert ist. Es unterstützt K-Nearest Neighbors (KNN) und Approximate Nearest Neighbors (ANN)-Suchmethoden und verwendet einen verteilten FAISS-Index für Skalierbarkeit. Rockset ist algorithmusunabhängig, sodass Sie Ihre eigene Suchimplementierung wählen können. Der kostenbasierte Optimierer kann dynamisch zwischen KNN- und ANN-Suchmethoden wählen, um eine optimale Leistung zu erzielen.
Das Besondere an Rockset für die Vektorsuche ist der Converged Index, der Suche, ANN, spaltenorientierte und zeilenorientierte Indizes in einem kombiniert. Das bedeutet, dass Sie eine breite Palette von Abfragemustern sofort verarbeiten können. Rockset unterstützt außerdem Metadatenfilterung und hybride Suche. Der Optimierer wählt den effizientesten Abfragepfad. Es kann über mehrere ANN-Felder hinweg suchen, unterstützt multimodale Modelle und verfügt sowohl über SQL- als auch REST-APIs als Abfrageschnittstelle.
Wichtige Unterschiede
Suchmethodik
SingleStore bietet eine Reihe von Vektorsuchoptionen. Im Kern verfügt es über die exakte Suche nach k-nächsten Nachbarn (kNN) für Situationen, in denen Präzision entscheidend ist. Für größere Datensätze, bei denen Geschwindigkeit wichtig ist, bietet SingleStore Approximate Nearest Neighbor (ANN)-Suche mit verschiedenen Indextypen, darunter FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT und HNSW_PQ. Es unterstützt sowohl Skalarprodukt- als auch euklidische Distanz-Ähnlichkeitsabgleiche, sodass Entwickler flexibel darin sind, wie sie Vektorähnlichkeit messen.
Rockset verfolgt mit seiner Converged-Index-Technologie einen anderen Ansatz, der Suche, ANN-, Spalten- und Zeilenindizes in einem einzigen System kombiniert. Dies ermöglicht eine effiziente Abfrageverarbeitung über verschiedene Datentypen und Suchmuster hinweg. Rockset unterstützt sowohl KNN- als auch ANN-Suchmethoden über einen verteilten FAISS-Index für Skalierbarkeit. Eines der Hauptmerkmale ist sein algorithmusunabhängiges Design, das es Teams ermöglicht, bei Bedarf eigene Suchmethoden zu implementieren.
Datenverarbeitung
SingleStore hat die Vektorsuche in seine Datenbank integriert, sodass Vektorindizes auf Columnstore-Tabellen erstellt werden müssen. Das System verwendet ein spezifisches Format Vector Type(dimensions[, F32]) mit F32 als einzigem unterstützten Elementtyp. Dieser strukturierte Ansatz macht SingleStore ideal für Anwendungen, die traditionelle Datenbankoperationen mit Vektorsuchfunktionen kombinieren müssen, wie Produktempfehlungssysteme oder semantische Suchanwendungen.
Rockset ist hervorragend im Umgang mit verschiedenen Datentypen und Formaten. Es kann sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten verarbeiten, Dokumente bis zu 40 MB und Vektordimensionalitäten bis zu 200.000. Rockset basiert auf mutable RocksDB und eignet sich gut für die Echtzeit-Datenverarbeitung; es kann Streaming-Daten in 1–2 Sekunden aufnehmen und verarbeiten. Daher ist es ideal für Anwendungen, die Echtzeit-Analysen und häufige Datenaktualisierungen erfordern.
Skalierbarkeit und Leistung
SingleStore skaliert, indem es die Daten über mehrere Knoten verteilt. Wenn die Datenmenge wächst, können Benutzer weitere Knoten hinzufügen, um die Leistung aufrechtzuerhalten. Der Abfrageprozessor kombiniert Vektorsuche mit SQL-Operationen, sodass keine separaten Abfragen erforderlich sind. Dies ist besonders nützlich für groß angelegte Anwendungen, die komplexe Operationen mit sowohl traditionellen Daten als auch Vektorsuche durchführen müssen.
Rockset konzentriert sich auf Echtzeit-Such- und Analyseleistung. Seine Architektur ist darauf ausgelegt, Ereignisströme mit hoher Geschwindigkeit zu verarbeiten. Es verfügt über einen kostenbasierten Optimierer, der basierend auf den Abfrageanforderungen zwischen KNN- und ANN-Suchmethoden wählt. Diese Optimierung sorgt zusammen mit seiner verteilten Architektur dafür, dass die Leistung konsistent bleibt, wenn die Datenmenge wächst und die Abfragekomplexität zunimmt.
Flexibilität und Integration
SingleStore verfügt über eine SQL-basierte Schnittstelle für Vektoroperationen und ist daher für Teams zugänglich, die bereits mit SQL vertraut sind. Es eignet sich hervorragend für Anwendungen, die traditionelle Datenbankfunktionen mit Vektorsuchfunktionen kombinieren, wie semantische Suche und Retrieval-Augmented Generation (RAG). Obwohl es auf den Vektortyp F32 beschränkt ist, erleichtert diese Standardisierung Entwicklung und Optimierung.
Rockset bietet mehr Flexibilität bei seinen Integrationsoptionen; es verfügt sowohl über SQL- als auch REST-APIs. Es unterstützt multimodale Modelle und kann über mehrere ANN-Felder hinweg suchen. Seine flexible Metadatenfilterung und hybriden Suchfunktionen ermöglichen komplexe Abfragen, die Vektorähnlichkeit mit traditionellen Suchkriterien kombinieren. Daher ist es ideal für Anwendungen, die unterschiedliche Such- und Analysefunktionen erfordern.
Wann man SingleStore wählen sollte
SingleStore ist die beste Wahl für groß angelegte Anwendungen, die traditionelle Datenbankfunktionen und Vektorsuche in einem System benötigen. Es eignet sich hervorragend für Unternehmen, die Empfehlungsmaschinen, semantische Suchanwendungen oder KI-gestützte Anwendungen betreiben, bei denen SQL-Kompatibilität wichtig ist und Vektoroperationen mit regulären Datenbankabfragen kombiniert werden müssen. Die Technologie glänzt bei der exakten kNN-Suche und ist daher perfekt für Anwendungen, bei denen die Suchpräzision nicht beeinträchtigt werden darf, wie Finanzdienstleistungen, E-Commerce-Produktempfehlungen oder medizinische Datenanalysen, bei denen Genauigkeit zählt.
Wann man Rockset wählen sollte
Rockset ist die beste Wahl für Anwendungen, die Echtzeitsuche und -analysen benötigen, insbesondere beim Umgang mit sich ändernden Daten oder Streaming-Szenarien. Es eignet sich hervorragend für Unternehmen, die mehrere Datentypen und -formate verarbeiten oder eine flexible Suche über hochdimensionale Vektoren hinweg benötigen. Die Technologie ist perfekt für Anwendungsfälle wie Echtzeit-Analytics-Dashboards, Log-Analyse mit Vektorsuche oder Anwendungen, die Suchindizes schnell aktualisieren müssen. Daher eignet sie sich hervorragend für Szenarien, in denen Datenaktualität wichtig ist und Sie Volltextsuche mit Vektoroperationen kombinieren müssen.
Fazit
Die Wahl zwischen SingleStore und Rockset hängt letztendlich von Ihren spezifischen technischen Anforderungen und Anwendungsfällen ab. SingleStore eignet sich hervorragend als einheitliche Datenbank mit Vektorsuche und ist daher gut für Anwendungen, die traditionelle Datenoperationen mit Vektorsuche in großem Maßstab kombinieren müssen. Rockset eignet sich hervorragend für Echtzeitsuche und -analysen und ist daher gut für Anwendungen, die mehrere Datentypen und schnelle Aktualisierungen verarbeiten müssen. Berücksichtigen Sie bei Ihrer Entscheidung die Häufigkeit Ihrer Datenaktualisierungen, die Suchpräzision, die Anforderungen an die Vektordimensionalität und die Anforderungen an die Echtzeitverarbeitung. Beide sind robuste Lösungen, aber ihre Stärken unterscheiden sich, sodass sie für unterschiedliche Anwendungsfälle geeignet sind.
Lesen Sie dies, um einen Überblick über SingleStore und Rockset 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. Am Ende ist ein gründliches Benchmarking mit Ihren eigenen Datensätzen und Abfragemustern der Schlüssel, um eine Entscheidung zwischen diesen beiden leistungsstarken, aber unterschiedlichen Ansätzen für die 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 -abfrage 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 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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