SingleStore vs. Vearch: Die richtige Vektordatenbank für Ihre KI-Apps
Was ist eine Vektordatenbank?
Bevor wir SingleStore und Vearch vergleichen, betrachten wir zunächst das Konzept von Vektordatenbanken.
Eine Vektordatenbank ist speziell dafür konzipiert, hochdimensionale Vektoren zu speichern und abzufragen, bei denen es sich um numerische Darstellungen von unstrukturierten Daten handelt. 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 sind Produktempfehlungen im E-Commerce, Plattformen zur Inhaltsentdeckung, 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.
Auf dem Markt gibt es viele Arten von Vektordatenbanken, 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-Erweiterungen, die in der Lage sind, Vektorsuchen im kleinen Maßstab durchzuführen.
SingleStore ist ein verteiltes, relationales SQL-Datenbankmanagementsystem mit Vektorsuche als Erweiterung, und Vearch ist eine speziell entwickelte Vektordatenbank. Dieser Beitrag vergleicht ihre Vektorsuchfunktionen.
SingleStore: Überblick und Kerntechnologie
SingleStore hat Vektorsuche möglich gemacht, indem sie direkt in die Datenbank 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. Beispielsweise können Sie nach ähnlichen Produktbildern suchen und gleichzeitig 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 erfolgen muss.
Im Kern ist SingleStore auf Leistung und Skalierbarkeit ausgelegt. Die Datenbank verteilt die Daten über mehrere Knoten, sodass Sie Vektordatenoperationen in großem Maßstab 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 erstellen können, ohne mehrere Systeme zu verwalten oder sich mit komplexen Datenübertragungen auseinanderzusetzen.
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 Approximate-Nearest-Neighbor-Suche (ANN) mittels 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 Performance und Skalierbarkeit beizubehalten.
Was ist Vearch? Überblick und Kerntechnologie
Vearch ist ein Tool für Entwickler, die KI-Anwendungen erstellen, die schnelle und effiziente Ähnlichkeitssuchen benötigen. Es ist wie eine leistungsstarke Datenbank, aber statt regulärer Daten zu speichern, ist es darauf ausgelegt, jene anspruchsvollen Vektor-Embeddings zu verarbeiten, die einen Großteil moderner KI-Technologie antreiben.
Eines der coolsten Dinge an Vearch ist seine hybride Suche. Sie können nach Vektoren suchen (denken Sie an das Finden ähnlicher Bilder oder Texte) und außerdem nach regulären Daten wie Zahlen oder Text filtern. So können Sie komplexe Suchen durchführen wie „finde Produkte wie dieses, aber nur in der Kategorie Elektronik und unter 500 $“. Es ist auch schnell – wir sprechen von der Suche in einem Korpus von Millionen von Vektoren in Millisekunden.
Vearch ist darauf ausgelegt, mit Ihren Anforderungen zu wachsen. Es verwendet ein Cluster-Setup, wie ein Team von Computern, die zusammenarbeiten. Es gibt verschiedene Arten von Knoten (Master, Router und Partition-Server), die unterschiedliche Aufgaben übernehmen, von der Verwaltung von Metadaten bis hin zum Speichern und Berechnen von Daten. Dadurch kann Vearch horizontal skalieren und zuverlässig bleiben, während Ihre Daten wachsen. Sie können weitere Maschinen hinzufügen, um mehr Daten oder Traffic zu bewältigen, ohne ins Schwitzen zu geraten.
Für Entwickler bietet Vearch einige nützliche Funktionen, die das Leben erleichtern. Sie können Daten in Echtzeit zu Ihrem Index hinzufügen, sodass Ihre Suchergebnisse immer aktuell sind. Es unterstützt mehrere Vektorfelder in einem einzelnen Dokument, was für komplexe Daten praktisch ist. Außerdem gibt es ein Python-SDK für schnelle Entwicklung und Tests. Vearch ist flexibel bei den Indizierungsmethoden (IVFPQ und HNSW) und unterstützt sowohl CPU- als auch GPU-Versionen, sodass Sie für Ihre spezifische Hardware und Ihren Anwendungsfall optimieren können. Ob Sie ein Empfehlungssystem, eine Suche nach ähnlichen Bildern oder eine KI-App entwickeln, die schnellen Ähnlichkeitsabgleich benötigt – Vearch gibt Ihnen die Werkzeuge, um dies effizient umzusetzen.
Wesentliche Unterschiede
Suchmethodik
SingleStore bettet die Vektorsuche in seine SQL-basierte Datenbank ein, sodass Sie Vektoren zusammen mit Ihren strukturierten Daten speichern und abfragen können. Wir unterstützen die exakte k-Nearest-Neighbors-Suche (kNN) für exakte Ergebnisse und die Approximate-Nearest-Neighbor-Suche (ANN) für schnelle Performance auf großen Datensätzen. ANN verwendet Indizierungsmethoden wie IVF_FLAT und HNSW, sodass es sich hervorragend für Anwendungen eignet, bei denen Zeit entscheidend ist, auch wenn dies bedeutet, absolute Genauigkeit zu opfern. Dies gibt SingleStore die Fähigkeit, eine Reihe von Suchanwendungsfällen zu bewältigen, von präzisen Abfragen bis hin zu großen Operationen.
Vearch ist für die Vektorähnlichkeitssuche konzipiert und eignet sich hervorragend für hybride Abfragen, die Vektor-Matching mit strukturierter Datenfilterung kombinieren. Zum Beispiel kann es komplexe Suchen durchführen, etwa ähnliche Produkte in bestimmten Kategorien oder Preisspannen finden. Es unterstützt IVFPQ- und HNSW-Indizierung sowie CPU- und GPU-Optimierungen, sodass du die Leistung auf deine Hardware und deinen Anwendungsfall abstimmen kannst. Vearch ist perfekt für ultraschnelle Ähnlichkeitssuche auf riesigen Datensätzen.
Daten
SingleStore speichert und verwaltet Vektordaten in Columnstore-Tabellen, sodass es mit strukturierten Daten kompatibel ist. Sein strukturierter Ansatz vereinfacht vieles, bringt aber Einschränkungen mit sich, zum Beispiel unterstützt es nur das Format Vector Type(dimensions[, F32]). Dadurch eignet sich SingleStore hervorragend für Anwendungen, in denen strukturierte und unstrukturierte Daten nebeneinander existieren, ist aber weniger flexibel für solche, die unterschiedliche Vektorformate oder Konfigurationen benötigen.
Vearch ist bei Daten flexibler. Es kann mehrere Vektorfelder in einem einzigen Dokument speichern, was für die Verwaltung komplexer Datenbeziehungen nützlich ist. Und seine Echtzeit-Indizierung bedeutet, dass Suchergebnisse die neuesten Datenaktualisierungen widerspiegeln. Dieser Fokus auf Flexibilität und Echtzeit macht Vearch zu einer guten Wahl für Entwickler, die KI-gesteuerte Systeme erstellen, die stark auf unstrukturierte oder halbstrukturierte Daten angewiesen sind.
Skalierbarkeit und Leistung
SingleStore skaliert horizontal, indem es Daten über mehrere Knoten verteilt. Das bedeutet, dass du groß angelegte Vektoroperationen bewältigen kannst, indem du einfach mehr Knoten zum Cluster hinzufügst. Sein Query Processor hilft außerdem bei der Leistung, indem er Vektorsuche und SQL in einer einzigen Abfrage kombiniert, sodass du Overhead minimierst und die Effizienz für gemischte Workloads maximierst.
Vearch skaliert ebenfalls gut, es verfügt über eine Cluster-Architektur, in der unterschiedliche Knoten unterschiedliche Aufgaben wie Metadatenverwaltung, Datenspeicherung und Routing übernehmen. Dies stellt die Leistung sicher, wenn Datensätze wachsen. Es kann Millionen von Vektoren in Millisekunden verarbeiten, sodass es hohe Workloads bewältigen kann. Es ist eine hervorragende Wahl für Anwendungen mit intensiven Vektorsuch-Workloads.
Flexibilität und Anpassung
SingleStore setzt ganz auf Einfachheit und Integration, es verfügt über eine SQL-Schnittstelle, sodass du Vektorsuche mit traditionellen Datenbankoperationen kombinieren kannst. Während dies vieles vereinfacht, begrenzt es auch die Anpassungsmöglichkeiten. SingleStore eignet sich hervorragend für Szenarien, in denen standardmäßige Vektoroperationen innerhalb eines strukturierten Datenbankkontexts ausreichen.
Vearch bietet hingegen viele Anpassungsoptionen, du kannst mehrere Vektorfelder definieren und Indizierungsmethoden auf Basis deines Anwendungsfalls feinabstimmen. Es unterstützt außerdem CPU und GPU, sodass du je nach Hardware auf Kosten oder Leistung optimieren kannst. Diese Flexibilität macht Vearch zur besseren Wahl für Projekte, die einzigartige Konfigurationen oder fortgeschrittene Indizierungsstrategien erfordern.
Integration und Ökosystem
SingleStore lässt sich gut in Unternehmensökosysteme integrieren, insbesondere in solche, die rund um SQL aufgebaut sind. Es kann sowohl strukturierte als auch Vektordaten in einem System verwalten, wodurch es die Architektur vereinfacht und den Bedarf an zusätzlichen Tools reduziert. Das macht SingleStore zu einer guten Wahl für Unternehmen, die ihre Datenoperationen konsolidieren möchten.
Das Ökosystem von Vearch richtet sich an Entwickler, die KI-Anwendungen erstellen. Es verfügt über ein Python SDK für einfache Entwicklung und Tests, sodass du es leicht in deine bestehenden Projekte integrieren kannst. Auch wenn es nicht so viele Integrationen wie SingleStore hat, ist es auf KI- und vektorzentrierte Workflows fokussiert und erfüllt daher die Anforderungen seiner Zielgruppe gut.
Benutzerfreundlichkeit
Die SQL-Schnittstelle von SingleStore ist Entwicklern und Datenbankadministratoren vertraut, die relationale Datenbanken gewohnt sind. Seine Dokumentation und sein Design sind klar, sodass die Lernkurve minimal ist und Teams die Vektorsuchfunktionen ohne umfangreiche Umschulung nutzen können.
Vearch ist entwicklerfreundlich, kann aber für diejenigen, die nicht an Vector-First-Systeme gewöhnt sind, eine steilere Lernkurve haben. Aber seine APIs, Echtzeit-Indexierung und das Python SDK machen es für Entwickler zugänglich, die bereits mit KI- und Machine-Learning-Frameworks vertraut sind. Daher ist es trotz seiner Spezialisierung weiterhin ein praktisches Tool.
Kostenüberlegungen
SingleStore kann Vektor- und strukturierte Datenoperationen in einem System kombinieren, sodass es Kosten sparen kann, indem es die Notwendigkeit separater Vektordatenbanken eliminiert. Aber die Betriebskosten können steigen, wenn Sie kombinierte SQL- und Vektor-Workloads skalieren, insbesondere bei Anwendungen mit hoher Parallelität.
Vearch konzentriert sich auf effiziente Vektorsuche und ist daher eine kostengünstige Wahl für KI-zentrierte Anwendungsfälle. Wenn Sie jedoch erhebliche Anforderungen an strukturierte Daten haben, können zusätzliche Kosten entstehen, wenn Sie zusätzliche Tools zur Verarbeitung von Nicht-Vektordaten verwenden müssen. Das Verständnis Ihrer Datenarchitektur und Workload-Verteilung ist entscheidend, um die Kosten mit beiden Lösungen zu verwalten.
Sicherheitsfunktionen
SingleStore verfügt über Sicherheitsfunktionen auf Enterprise-Niveau wie Verschlüsselung, Authentifizierung und Zugriffskontrolle. Daher eignet es sich gut für Anwendungen, die strenge Compliance und Datenschutz erfordern.
Vearch verfügt über die wesentlichen Sicherheitsfunktionen, konzentriert sich jedoch stärker auf KI- und Vektorsuch-Anwendungsfälle. Für Anwendungen, die sensible Daten verarbeiten, benötigen Sie möglicherweise zusätzliche Maßnahmen, um dasselbe Sicherheitsniveau wie SingleStore zu erreichen. Sie sollten Ihre spezifischen Sicherheitsanforderungen bewerten, wenn Sie eines der beiden Tools in Betracht ziehen.
Wann Sie SingleStore wählen sollten
SingleStore ist für Unternehmen gedacht, die sowohl strukturierte als auch Vektordaten in großem Maßstab verarbeiten müssen. Die SQL-Schnittstelle und die in eine relationale Datenbank integrierte Vektorsuche machen es perfekt für Anwendungsfälle wie Empfehlungssysteme, KI-gestützte Analysen und Retrieval-augmented generation (RAG). Wenn Ihre Anwendung Vektorähnlichkeitssuche mit traditionellen Datenbankoperationen wie Filtern nach Preis oder Kategorie kombinieren muss, ist SingleStore der einfachste Weg.
Wann Sie Vearch wählen sollten
Vearch ist für KI-zentrierte Anwendungen gedacht, die schnelle und flexible Vektorähnlichkeitssuche benötigen. Komplexe Hybridabfragen, Echtzeit-Indexierung und Unterstützung für mehrere Vektorfelder in einem einzigen Dokument machen es perfekt für Empfehlungs-Engines, Bild- oder Textähnlichkeitssuche und andere Machine-Learning-gestützte Workflows. Wenn Sie sich auf KI konzentrieren und einen skalierbaren Vektor benötigen, ist Vearch als erstes auf Performance optimiertes System der richtige Weg.
Fazit
SingleStore und Vearch bieten beide Vektorsuche, aber für unterschiedliche Anwendungsfälle. Die Stärke von SingleStore liegt in der Integration von Vektorsuche mit einer traditionellen relationalen Datenbank, sodass es hervorragend für Anwendungen geeignet ist, die sowohl strukturierte als auch Vektordaten in großem Maßstab haben. Vearch ist flexibel und auf KI-gestützte Anwendungsfälle ausgerichtet, mit Funktionen für Entwickler, die fortgeschrittene Machine-Learning-Anwendungen erstellen. Die Wahl hängt letztendlich von Ihrem Anwendungsfall, der Art Ihrer Daten und Ihren Performance-Anforderungen ab. Diese zu kennen, wird Sie zur richtigen Technologie für Sie führen.
Lesen Sie dies, um einen Überblick über SingleStore und Vearch zu erhalten, aber um diese zu bewerten, müssen Sie sie basierend auf Ihrem Anwendungsfall bewerten. Ein Tool, das dabei helfen kann, ist VectorDBBench, ein Open-Source-Benchmarking-Tool für den Vergleich von Vektordatenbanken. Am Ende wird 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 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, statt 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 für Ihre eigenen Datensätze 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.
Weitere Ressourcen zu VectorDB, GenAI und ML
Weiterlesen
Zilliz Cloud On-Demand Compute: Pay Only for What You Use
The customer case behind Zilliz Cloud On-Demand: how a $10K vector search bill came down to under $500, and the engineering changes that made it possible.
Vector Lakebase: End the AI Data Silo
Learn how Vector Lakebase unifies vector search, data lakes, and AI data operations so teams can serve RAG and agents without copy-and-sync pipelines.
DeepRAG: Thinking to Retrieval Step by Step for Large Language Models
Discover DeepRAG, an advanced retrieval-augmented generation (RAG) model that improves LLM accuracy by retrieving only essential data through step-by-step reasoning.
The Definitive Guide to Choosing a Vector Database
Overwhelmed by all the options? Learn key features to look for & how to evaluate with your own data. Choose with confidence.