SingleStore vs Vespa: Die richtige Vektordatenbank für Ihre KI-Apps auswählen
Was ist eine Vektordatenbank?
Bevor wir SingleStore und Vespa vergleichen, betrachten wir zunächst das Konzept von Vektordatenbanken.
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 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 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 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:
- 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 Vespa 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 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 ähnliche Produktbilder suchen und dabei nach Preisspanne filtern oder Dokument-Embeddings durchsuchen 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. Dies ist äußerst nützlich für Anwendungen wie Empfehlungssysteme, Bilderkennung und KI-Chatbots, bei denen Ähnlichkeitsabgleich schnell sein muss.
Im Kern ist SingleStore auf Leistung und Skalierung ausgelegt. Die Datenbank verteilt die Daten über mehrere Knoten, sodass Sie großskalige 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 erstellen müssen. Im Gegensatz zu reinen Vektordatenbanken bietet SingleStore Ihnen diese Fähigkeiten 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 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 Suche nach approximativen nächsten Nachbarn (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, 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 Vektor-Embeddings. 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.
Vespa: Überblick und Kerntechnologie
Vespa ist eine leistungsstarke Suchmaschine und Vektordatenbank, die mehrere Arten von Suchen gleichzeitig verarbeiten kann. Es ist hervorragend bei der Vektorsuche, Textsuche und der Suche in strukturierten Daten. Das bedeutet, dass Sie es verwenden können, um ähnliche Elemente zu finden (wie Bilder oder Produkte), nach bestimmten Wörtern in Texten zu suchen und Ergebnisse basierend auf Dingen wie Daten oder Zahlen zu filtern – alles in einem Durchgang. Vespa ist flexibel und kann mit verschiedenen Datentypen arbeiten, von einfachen Zahlen bis hin zu komplexen Strukturen.
Eine der herausragenden Funktionen von Vespa ist seine Fähigkeit zur Vektorsuche. Sie können Ihren Dokumenten beliebig viele Vektorfelder hinzufügen, und Vespa durchsucht sie schnell. Es kann sogar spezielle Arten von Vektoren verarbeiten, die Tensoren genannt werden und nützlich sind, um Dinge wie mehrteilige Dokument-Embeddings darzustellen. Vespa ist intelligent darin, wie es diese Vektoren speichert und durchsucht, sodass es wirklich große Datenmengen verarbeiten kann, ohne langsamer zu werden.
Vespa ist darauf ausgelegt, extrem schnell und effizient zu sein. Es verwendet eine eigene spezielle Engine, die in C++ geschrieben ist, um Speicher zu verwalten und Suchen durchzuführen, was ihm hilft, auch bei komplexen Abfragen und großen Datenmengen eine gute Leistung zu erbringen. Es ist so konzipiert, dass es reibungslos weiterarbeitet, selbst wenn Sie neue Daten hinzufügen oder gleichzeitig viele Suchen verarbeiten. Das macht es hervorragend für große, reale Anwendungen, die viel Traffic und viele Daten bewältigen müssen.
Eine weitere interessante Eigenschaft von Vespa ist, dass es automatisch skalieren kann, um mehr Daten oder Traffic zu verarbeiten. Sie können Ihrem Vespa-Setup weitere Computer hinzufügen, und es verteilt die Arbeit automatisch auf sie. Das bedeutet, dass Ihr Suchsystem mit Ihren Anforderungen wachsen kann, ohne dass Sie viel komplizierte Einrichtung vornehmen müssen. Vespa kann sich sogar automatisch anpassen, um Änderungen in der Daten- oder Traffic-Menge zu bewältigen, was helfen kann, Kosten zu sparen. Das macht es zu einer guten Wahl für Unternehmen, die ein Suchsystem benötigen, das im Laufe der Zeit mit ihnen wachsen kann.
Wichtige Unterschiede
Suchmethodik und Fähigkeiten
SingleStore führt die Vektorsuche direkt in der Datenbank-Engine durch und bietet sowohl exakte k-nearest-neighbors-Suche (kNN) als auch Approximate-Nearest-Neighbor-Suche (ANN). Es unterstützt mehrere Indextypen: FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT, HNSW_PQ sowie Skalarprodukt und euklidische Distanz für Ähnlichkeitsabgleiche.
Vespa führt Vektorsuche + Textsuche + Abfragen strukturierter Daten in einer einzigen Engine durch. Diese vereinheitlichte Suche ermöglicht es Entwicklern, mehrere Arten von Suchen gleichzeitig durchzuführen, was für komplexe Anwendungen sehr nützlich sein kann.
Datenverarbeitung und Speicherung
SingleStore ist ein vollständiges Datenbanksystem, Vektoren werden in regulären Datenbanktabellen gespeichert. Derzeit unterstützt es das Format Vector Type(dimensions[, F32]), F32 ist der einzige unterstützte Elementtyp. Vektoren müssen in Columnstore-Tabellen gespeichert werden, wobei Indizes auf einzelnen Spalten erstellt werden, die Vektordaten enthalten.
Vespa bietet mehr Flexibilität bei der Datenrepräsentation, Sie können eine beliebige Anzahl von Vektorfeldern pro Dokument haben. Es kann Tensoren verarbeiten und eignet sich daher für komplexe Datenstrukturen wie mehrteilige Dokument-Embeddings. Diese Flexibilität erstreckt sich auch auf die Verarbeitung von Datentypen über reine Vektoren hinaus.
Skalierbarkeit und Performance
Beide Systeme gehen Skalierbarkeit unterschiedlich an:
SingleStore hat eine verteilte Architektur, bei der Daten über mehrere Knoten verteilt werden. Wenn die Datenmenge wächst, fügen Sie weitere Knoten hinzu und die Kapazität steigt. Der Query-Prozessor kombiniert Vektorsuche mit SQL-Operationen, separate Abfragen sind nicht erforderlich.
Vespa verfügt über eine C++-Engine für Speicherverwaltung und Suchoperationen. Es verteilt Workloads über Knoten und passt sich an veränderte Datenvolumen oder Traffic-Muster an. Dieses Auto-Scaling hilft dabei, die Ressourcennutzung zu optimieren und potenziell Kosten zu senken.
Integration und Nutzung
SingleStore führt Vektorsuche in standardmäßiger SQL-Syntax aus, sodass Entwickler, die mit SQL vertraut sind, es nutzen können. Sie können Vektoroperationen mit traditionellen Datenbankabfragen über standardmäßige SQL-Befehle kombinieren. Es ist sehr nützlich für Anwendungen wie Empfehlungssysteme, Bilderkennung und AI-Chatbots.
Vespa verfügt über eine Suchmaschine, die mehrere Suchtypen gleichzeitig ausführen kann. Obwohl die Dokumentation die Abfragesyntax nicht spezifiziert, kann es verschiedene Suchtypen in einer Abfrage ausführen, daher muss es eine einheitliche Abfrageschnittstelle haben.
Performance-Kompromisse
Die ANN-Suche von SingleStore kann deutlich schneller sein als die exakte kNN-Suche, manchmal um Größenordnungen. Dies geht jedoch mit geringerer Präzision einher – ein Kompromiss, der sich für Anwendungen lohnt, die interaktive Antwortzeiten mit Milliarden von Vektoren benötigen.
Die C++-Engine von Vespa optimiert die Performance bei komplexen Abfragen und hohem Datenvolumen. Die Performance bleibt bei gleichzeitigen Operationen wie Datenaktualisierungen und Suchen erhalten, daher eignet es sich gut für Anwendungen mit hohem Traffic.
Wann Sie SingleStore wählen sollten
SingleStore ist am besten geeignet, wenn SQL-Kompatibilität und exakte Vektorsuche am wichtigsten sind. Es ist perfekt für Unternehmen, die AI-gestützte Anwendungen entwickeln, die sich in bestehende SQL-Datenbanken integrieren müssen, insbesondere beim Aufbau von Empfehlungs-Engines, Bilderkennungssystemen oder AI-Chatbots, die exaktes Vektor-Matching erfordern. Es ist für Teams gedacht, die ihre SQL-Workflows beibehalten und Vektorsuche hinzufügen möchten, sowie für Anwendungen, die sowohl exakte als auch approximative Suche nach nächsten Nachbarn benötigen.
Wann Sie Vespa wählen sollten
Vespa ist am besten geeignet, wenn Sie verschiedene Suchtypen kombinieren müssen. Es ist für Projekte gedacht, die eine einheitliche Vektor-, Text- und strukturierte Datensuche benötigen, insbesondere beim Umgang mit komplexen Datenstrukturen wie mehrteiligen Dokument-Embeddings. Unternehmen, die ein System wünschen, das skalieren und Ressourcen ohne menschliches Eingreifen optimieren kann, werden Vespas selbstanpassende Infrastruktur lieben, daher ist es perfekt für Anwendungen, die mit variierendem Traffic wachsen.
Abschließende Gedanken
Letztlich kommt es auf Ihre technischen Anforderungen und Ihre Organisation an. SingleStore eignet sich hervorragend für SQL-Integration und exakte Vektorsuche, eine vertraute Umgebung für Teams mit SQL-Expertise. Vespa ist hervorragend für einheitliche Suche und Auto-Scaling geeignet, perfekt für komplexe multimodale Suchanwendungen. Berücksichtigen Sie bei Ihrer Entscheidung die Expertise Ihres Teams, die bestehende Infrastruktur, Skalierungsanforderungen und Anwendungsfälle. Beide bieten robuste Vektorsuche, aber unterschiedliche Implementierungs- und Skalierungsansätze, sodass jeweils eines für bestimmte Projekttypen besser geeignet ist.
Lesen Sie dies, um einen Überblick über SingleStore und Vespa zu erhalten, aber um diese zu bewerten, müssen Sie sie anhand Ihres Anwendungsfalls beurteilen. Ein Tool, das dabei helfen kann, ist VectorDBBench, ein Open-Source-Benchmarking-Tool zum Vergleich von Vektordatenbanken. Letztendlich wird ein 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 eigenständigen Bewertung und zum Vergleich von Vektordatenbanken
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, verändern und verbreiten kann. Das Tool wird aktiv von einer Entwicklergemeinschaft gepflegt, die sich der Verbesserung seiner Funktionen und Leistung verschrieben hat.
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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