SingleStore vs Zilliz Cloud: Die richtige Vektordatenbank für Ihre KI-Apps auswählen
Was ist eine Vektordatenbank?
Bevor wir SingleStore und Zilliz Cloud vergleichen, wollen wir zunächst das Konzept von Vektordatenbanken betrachten.
Eine Vektordatenbank ist speziell dafür konzipiert, hochdimensionale Vektoren zu speichern und abzufragen, die numerische Darstellungen von unstrukturierten Daten sind. Diese Vektoren kodieren komplexe Informationen, 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 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 Zilliz Cloud ist eine speziell entwickelte Vektordatenbank. Dieser Beitrag vergleicht ihre Vektorsuchfunktionen.
SingleStore: Überblick und Kerntechnologie
SingleStore hat Vektorsuche ermöglicht, 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. Sie können beispielsweise nach ähnlichen Produktbildern suchen und dabei nach Preisbereich 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 sowie 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 Skalierbarkeit 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 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 Zielkonflikt 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 Large Language Models, 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 Performance und Skalierbarkeit beizubehalten.
Zilliz Cloud: Überblick und Kerntechnologie
Zilliz Cloud ist ein vollständig verwalteter Vektordatenbankdienst, der auf der Open-Source-Engine Milvus aufbaut. Er hilft Entwicklern und Organisationen, groß angelegte KI-Anwendungen zu handhaben, indem Vektoreinbettungen effizient gespeichert, verwaltet und durchsucht werden. Er kümmert sich für Sie um die Infrastruktur, sodass Sie sich auf den Aufbau von KI-Funktionen konzentrieren können, anstatt Datenbanken zu verwalten.
Einer der wichtigsten Vorteile von Zilliz Cloud ist die automatische Performance-Optimierung. Das System verfügt über AutoIndex-Technologie, die die beste Indizierungsmethode für Ihre Daten und Ihren Anwendungsfall auswählt. Sie müssen also keine Zeit damit verbringen, Parameter zu optimieren oder verschiedene Indextypen zu vergleichen. Die Plattform verwendet außerdem IVF-(Inverted File)- und graphbasierte Techniken, um die Ähnlichkeitssuche über große Datensätze hinweg zu beschleunigen.
Die Plattform verfügt über Enterprise-Funktionen. Sie können Ihre Vektordatenbanken über AWS, Azure oder Google Cloud bereitstellen, mit Optionen, den vollständig verwalteten Dienst von Zilliz zu nutzen oder Ihr eigenes Cloud-Konto (BYOC) mitzubringen. Für Organisationen, die sensible Daten verarbeiten, bietet Zilliz Cloud Sicherheitskontrollen wie Verschlüsselung, Zugriffsverwaltung und Compliance-Tools. Das System unterstützt außerdem verschiedene Konsistenzstufen, sodass Sie je nach Ihren Anforderungen zwischen schnellen Updates und starker Datenkonsistenz abwägen können.
Kostenmanagement ist ein weiterer wichtiger Aspekt von Zilliz Cloud. Die Plattform verwendet mehrstufigen Speicher, um weniger häufig abgerufene Daten automatisch auf günstigere Speicheroptionen zu verschieben, sodass Sie Kosten senken können, ohne die Performance zu beeinträchtigen. Sie können auch Rechenressourcen auswählen, die zu Ihrer Workload passen – zum Beispiel leistungsstärkere Instanzen für rechenintensive Verarbeitungsaufgaben und leichtere für einfache Abfragen. Diese Flexibilität hilft Ihnen, Ihre Ausgaben zu optimieren und gleichzeitig eine gute Performance aufrechtzuerhalten.
Für KI-Anwendungen, die verschiedene Datentypen gemeinsam durchsuchen müssen, unterstützt Zilliz Cloud die Hybridsuche. Sie können Texteinbettungen, Bildvektoren und andere Datentypen in einer einzigen Abfrage durchsuchen. Die Plattform unterstützt außerdem verschiedene Ähnlichkeitsmetriken wie Cosine, Euclidean und Inner Product, sodass sie für unterschiedliche Machine-Learning-Modelle und Anwendungsfälle geeignet ist. Wenn Ihre Daten wachsen, kann das System horizontal skalieren, indem automatisch weitere Ressourcen hinzugefügt werden, sodass Sie auch bei hoher Workload eine gute Performance aufrechterhalten können.
Wichtige Unterschiede
Suchmethodik
SingleStore verfügt über eine in seine SQL-Datenbank integrierte Vektorsuche und unterstützt mehrere Suchalgorithmen: FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT, HNSW_PQ. Es bietet sowohl exakte k-Nearest-Neighbors-Suche (kNN) als auch Approximate-Nearest-Neighbor-Suche (ANN). Die Wahl zwischen diesen hängt von Ihren Genauigkeitsanforderungen ab – exaktes kNN ist perfekt, aber langsamer, ANN ist schneller, aber weniger genau.
Zilliz Cloud, basierend auf Milvus, verwendet AutoIndex, um automatisch die beste Indexierungsstrategie für Ihre Daten auszuwählen. Es verwendet IVF und graphbasierte Verfahren für die Ähnlichkeitssuche und nimmt Ihnen die Indexauswahl ab.
Daten
SingleStore ist einzigartig darin, Vektorsuche mit traditionellem SQL zu kombinieren. Das bedeutet, dass Sie eine Vektorähnlichkeitssuche durchführen und gleichzeitig SQL-Filter anwenden können. Zum Beispiel das Finden ähnlicher Produkte innerhalb bestimmter Preisbereiche. Vektoren müssen in Columnstore-Tabellen gespeichert werden und derzeit wird nur das Format Vector Type(dimensions[, F32]) unterstützt.
Zilliz Cloud bietet mehr Flexibilität bei Datentypen und unterstützt hybride Suche über Texteinbettungen, Bildvektoren und andere Datentypen in einer einzigen Abfrage. Es unterstützt mehrere Ähnlichkeitsmetriken: Kosinus, euklidische Distanz, inneres Produkt, kompatibel mit verschiedenen Machine-Learning-Modellen.
Skalierbarkeit und Leistung
SingleStore verfügt über eine verteilte Architektur, bei der Daten über mehrere Knoten hinweg partitioniert werden. Wenn Ihre Daten wachsen, können Sie weitere Knoten hinzufügen, um die Leistung aufrechtzuerhalten. Das System kombiniert Vektorsuche mit SQL in einer einzigen Abfrage und reduziert so den Overhead.
Zilliz Cloud bewältigt Skalierbarkeit durch automatische horizontale Skalierung und fügt bei Bedarf Ressourcen hinzu. Es verwendet gestuften Speicher, um Kosten zu optimieren, indem weniger häufig abgerufene Daten auf günstigeren Speicher verschoben werden, während die Leistung erhalten bleibt.
Integration und Verwaltung
SingleStore hat Vektorsuche in sein Datenbanksystem integriert. Es ist keine separate Vektordatenbank erforderlich. Dies vereinfacht den Tech-Stack und reduziert die Komplexität der Datenübertragung.
Zilliz Cloud ist auf AWS, Azure, Google Cloud verfügbar, sowohl als Managed Service als auch mit Bring-your-own-cloud (BYOC)-Optionen. Dies gibt Ihnen Flexibilität beim Cloud-Anbieter und beim Verwaltungsansatz.
Sicherheit und Unternehmensfunktionen
SingleStore verfügt über standardmäßige Datenbanksicherheitsfunktionen.
Zilliz Cloud verfügt über umfassende Sicherheitskontrollen: Verschlüsselung, Zugriffsverwaltung, Compliance-Tools. Es bietet außerdem verschiedene Konsistenzstufen, um zwischen Aktualisierungsgeschwindigkeit und Datenkonsistenz abzuwägen.
Kosten
Die Kosten von SingleStore basieren auf der gesamten Datenbanknutzung; Vektorsuche ist Teil des Hauptsystems.
Zilliz Cloud bietet Kostenoptimierung durch gestuften Speicher und flexible Auswahl von Compute-Ressourcen. Sie können je nach Workload verschiedene Instanztypen auswählen, was kosteneffizienter sein kann.
Wann welche Technologie gewählt werden sollte
SingleStore ist die optimale Wahl für Organisationen, die traditionelle SQL-Operationen mit Vektorsuche in einem einheitlichen System kombinieren möchten. Es überzeugt in Szenarien, in denen Sie komplexe Abfragen durchführen müssen, die Vektorähnlichkeitssuche mit Filterung strukturierter Daten kombinieren, wie etwa E-Commerce-Plattformen, die ähnliche Produkte abgleichen und dabei nach Preis oder Kategorie filtern, Empfehlungsmaschinen, die sowohl Benutzerpräferenzen als auch Geschäftsregeln berücksichtigen müssen, oder Content-Management-Systeme, die eine präzise Kontrolle über Suchergebnisse durch SQL-Operationen erfordern.
Zilliz Cloud glänzt in rein KI-gesteuerten Anwendungen, die flexible Vektorsuchfunktionen ohne umfangreiche SQL-Integration erfordern. Es eignet sich besonders gut für Anwendungen wie Bildähnlichkeitssuche, semantisches Dokumentenretrieval oder KI-Chatbots, bei denen automatische Indexoptimierung und hybride Suchfunktionen über verschiedene Datentypen hinweg entscheidend sind. Der Managed-Service-Ansatz der Plattform mit automatischer Skalierung und gestuftem Speicher macht sie ideal für Teams, die sich auf den Aufbau von KI-Funktionen konzentrieren möchten, ohne Infrastrukturdetails verwalten zu müssen.
Fazit
Die Wahl zwischen SingleStore und Zilliz Cloud hängt grundlegend von der Architektur und den Anforderungen Ihrer Anwendung ab. Die Stärke von SingleStore liegt in seiner SQL-Integration und der Fähigkeit, Vektorsuche mit traditionellen Datenbankoperationen zu kombinieren, was es zu einer leistungsstarken Wahl für Anwendungen macht, die beide Fähigkeiten benötigen. Zilliz Cloud hingegen bietet überlegene Automatisierung, flexible Bereitstellungsoptionen und spezialisierte Funktionen für die Vektorsuche, wodurch es ideal für reine KI-Anwendungen ist. Ihre Entscheidung sollte von Faktoren wie Ihrem bestehenden Technologie-Stack, der Bedeutung der SQL-Integration, dem Bedarf an automatisierter Verwaltung und den spezifischen Leistungsanforderungen für Ihren Anwendungsfall geleitet werden.
Lesen Sie dies, um einen Überblick über SingleStore und Zilliz Cloud 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 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 der Grundlage der tatsächlichen Leistung von Vektordatenbanken treffen, statt auf Marketingaussagen oder Hörensagen zu vertrauen.
VectorDBBench ist in Python geschrieben und unter der MIT-Open-Source-Lizenz lizenziert, was bedeutet, dass es jeder frei nutzen, 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 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.
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