SingleStore vs. Vald: Die richtige Vektordatenbank für Ihre KI-Apps auswählen
Was ist eine Vektordatenbank?
Bevor wir SingleStore und Vald vergleichen, betrachten wir zunächst das Konzept von Vektordatenbanken.
Eine Vektordatenbank ist speziell dafür ausgelegt, 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. 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 sie externes Wissen bereitstellt, um Probleme wie KI-Halluzinationen zu reduzieren.
Auf dem Markt sind viele Arten von Vektordatenbanken verfügbar, 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 mit Vektorsuche als Add-on, und Vald ist eine speziell entwickelte Vektordatenbank. Dieser Beitrag vergleicht ihre Vektorsuchfunktionen.
SingleStore: Überblick und Kerntechnologie
SingleStore hat Vektorsuche ermöglicht, indem es sie in die Datenbank selbst 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. 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 den Vektorindex als auch Skalarprodukt und euklidische Distanz für den 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 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 stellen 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 Approximate-Nearest-Neighbor-(ANN)-Suche mithilfe von Vektorindizierung. 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 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 großartig für Anwendungen wie semantische Suche mithilfe von Vektoren aus großen Sprachmodellen, Retrieval-Augmented Generation (RAG) für fokussierte Texterzeugung und Bildabgleich basierend auf 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.
Vald: Überblick und Kerntechnologie
Vald ist ein leistungsstarkes Tool, um riesige Mengen an Vektordaten wirklich schnell zu durchsuchen. Es wurde entwickelt, um Milliarden von Vektoren zu verarbeiten, und kann problemlos mit wachsenden Anforderungen skalieren. Das Coole an Vald ist, dass es einen superschnellen Algorithmus namens NGT verwendet, um ähnliche Vektoren zu finden.
Eine der besten Funktionen von Vald ist die Art, wie es die Indizierung handhabt. Normalerweise muss beim Aufbau eines Index alles anhalten. Aber Vald ist intelligent - es verteilt den Index auf verschiedene Maschinen, sodass Suchen weiterhin stattfinden können, selbst während der Index aktualisiert wird. Außerdem sichert Vald deine Indexdaten automatisch, sodass du dir keine Sorgen machen musst, alles zu verlieren, wenn etwas schiefgeht.
Vald lässt sich hervorragend in verschiedene Setups einfügen. Du kannst anpassen, wie Daten hinein- und hinausgehen, sodass es gut mit gRPC funktioniert. Es ist außerdem darauf ausgelegt, reibungslos in der Cloud zu laufen, sodass du bei Bedarf einfach mehr Rechenleistung oder Arbeitsspeicher hinzufügen kannst. Vald verteilt deine Daten auf mehrere Maschinen, was ihm hilft, riesige Informationsmengen zu verarbeiten.
Ein weiterer raffinierter Trick von Vald ist die Indexreplikation. Es speichert Kopien jedes Index auf verschiedenen Maschinen. Das bedeutet, wenn eine Maschine ein Problem hat, können deine Suchen weiterhin problemlos funktionieren. Vald balanciert diese Kopien automatisch aus, sodass du dir darüber keine Sorgen machen musst. All das macht Vald zu einer soliden Wahl für Entwickler, die große Mengen an Vektordaten schnell und zuverlässig durchsuchen müssen.
Wichtige Unterschiede
Suchmethodik
SingleStore bietet mehrere Suchansätze: exakte k-Nearest-Neighbors-(kNN)-Suche und Approximate-Nearest-Neighbor-(ANN)-Suche. Das System unterstützt mehrere Vektorindextypen: FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT, HNSW_PQ. Du kannst zwischen Skalarprodukt und euklidischer Distanz für das Ähnlichkeitsmatching wählen. Vald verfolgt einen fokussierten Ansatz und verwendet den NGT-(Neighborhood Graph and Tree)-Algorithmus als seinen zentralen Suchmechanismus. Dieser Algorithmus ist für Hochgeschwindigkeits-Ähnlichkeitssuche über große Vektordatensätze hinweg konzipiert und ist besonders effizient für reine Vektorsuche.
Datenverarbeitung und Integration
SingleStore ist insofern einzigartig, als es die Vektorsuche in eine SQL-Datenbank einbettet. Das bedeutet, dass Sie Vektorsuche mit SQL-Abfragen kombinieren, Vektoren in regulären Datenbanktabellen speichern und SQL-Filter auf Ergebnisse der Vektorsuche anwenden können. Dieser einheitliche Ansatz reduziert den Tech-Stack, indem die Notwendigkeit einer separaten Vektordatenbank entfällt. Vald verarbeitet Daten anders; es konzentriert sich ausschließlich auf Vektoroperationen. Es bietet benutzerdefinierte Handler für Datenein- und -ausgabe sowie Unterstützung für gRPC-Integration und eignet sich daher für Anwendungen, die hauptsächlich mit Vektordaten arbeiten und spezialisierte Vektorsuchfunktionen benötigen.
Skalierbarkeit und Leistung
Beide Systeme verfügen über Skalierbarkeitsfunktionen, gehen dabei jedoch unterschiedlich vor. SingleStore verteilt Daten über mehrere Knoten hinweg; Sie können Knoten hinzufügen, um die Kapazität zu skalieren. Das System kombiniert Vektor- und SQL-Operationen in verteilten Abfragen, erfordert jedoch eine spezifische Konfiguration von Columnstore-Tabellen. Valds Skalierbarkeitsarchitektur umfasst den verteilten Indexaufbau über mehrere Maschinen hinweg, automatische Sicherung von Indexdaten und Indexreplikation. Es kann Suchanfragen während Indexaktualisierungen weiterverarbeiten und verfügt über automatisches Load Balancing, um die Leistung beim Wachstum aufrechtzuerhalten. Das cloudfähige Design erleichtert die Skalierung von Rechenleistung und Speicher nach Bedarf.
Praktische Anwendungen
SingleStore eignet sich gut für Anwendungen, die sowohl traditionelle Datenbankoperationen als auch Vektorsuche benötigen. Es ist hervorragend für Empfehlungssysteme, Bilderkennung und KI-Chatbots geeignet, die strukturierte Daten zusammen mit Vektoroperationen benötigen. Häufige Anwendungsfälle sind semantische Suche unter Verwendung von Vektoren aus großen Sprachmodellen und Retrieval-Augmented Generation für fokussierte Textgenerierung. Vald eignet sich gut für reine Vektorsuche in großem Maßstab. Seine Architektur ist besonders geeignet für Anwendungen, die kontinuierliche Indizierung ohne Ausfallzeiten und integriertes Failover durch Indexreplikation benötigen.
Überlegungen zur Implementierung
Die Wahl zwischen SingleStore und Vald hängt oft von den Anforderungen Ihres Projekts ab. SingleStore könnte die bessere Wahl sein, wenn Sie bereits mit SQL vertraut sind und traditionelle Datenbankoperationen mit Vektorsuche kombinieren müssen. Der SQL-basierte Ansatz reduziert die Lernkurve und vereinfacht die Gesamtarchitektur. Vald könnte besser für Projekte geeignet sein, die sich ausschließlich auf Vektorsuche konzentrieren, insbesondere solche, die hohe Verfügbarkeit und automatisches Failover erfordern. Sein spezialisierter Fokus auf Vektoroperationen bietet eine bessere Leistung für reine Vektorsuch-Anwendungsfälle.
Wann Sie SingleStore wählen sollten
Wählen Sie SingleStore, wenn Sie traditionelle Datenbankoperationen mit Vektorsuche kombinieren müssen, SQL-Syntax wünschen und Anwendungen möchten, die sowohl strukturierte Daten als auch Vektoroperationen in einem System verarbeiten.
Wann Sie Vald wählen sollten
Wählen Sie Vald, wenn Ihr Hauptfokus auf reinen Vektorsuchoperationen liegt, Sie kontinuierliche Indizierung ohne Ausfallzeiten benötigen, integriertes Failover durch Indexreplikation benötigen oder ein spezialisiertes Tool für Vektoroperationen wünschen.
Fazit
SingleStore eignet sich hervorragend für SQL sowie kombinierte vektorbasierte und traditionelle Datenbankoperationen für komplexe Anwendungen, die beides benötigen. Vald eignet sich hervorragend für reine Vektorsuchszenarien mit seinem spezialisierten Fokus und hoher Verfügbarkeit. Ihre Wahl sollte davon abhängen, ob Sie eine integrierte Datenbank mit Vektorfunktionen (SingleStore) oder ein dediziertes Vektorsuchsystem (Vald) benötigen, sowie von der Expertise Ihres Teams und Ihrem bestehenden Tech-Stack.
Lesen Sie dies, um einen Überblick über SingleStore und Vald zu erhalten, aber um diese zu bewerten, müssen Sie anhand 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 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, 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 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.
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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