Zilliz Cloud vs. MyScale: Die richtige Vektordatenbank für Ihre KI-Apps auswählen
Was ist eine Vektordatenbank?
Bevor wir Zilliz Cloud und MyScale vergleichen, betrachten wir zunächst das Konzept von Vektordatenbanken.
Eine Vektordatenbank ist speziell dafür entwickelt, hochdimensionale Vektoren zu speichern und abzufragen, die numerische Repräsentationen von unstrukturierten Daten sind. Diese Vektoren codieren 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 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 externes Wissen bereitgestellt wird, 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-Erweiterungen, die Vektorsuchen in kleinem Maßstab durchführen können.
Zilliz Cloud ist eine speziell entwickelte Vektordatenbank. MyScale ist eine auf ClickHouse aufgebaute Datenbank, die Vektorsuche und SQL-Analysen mit Vektorsuchfunktionen als Erweiterung kombiniert. Dieser Beitrag vergleicht ihre Vektorsuchfunktionen.
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 dabei, KI-Anwendungen in großem Maßstab zu handhaben, indem Vektoreinbettungen effizient gespeichert, verwaltet und durchsucht werden. Er kümmert sich für Sie um die Infrastruktur, sodass Sie sich auf die Entwicklung von KI-Funktionen konzentrieren können, anstatt Datenbanken zu verwalten.
Einer der wichtigsten Vorteile von Zilliz Cloud ist die automatische Leistungsoptimierung. Das System verfügt über AutoIndex-Technologie, die die beste Indexierungsmethode für Ihre Daten und Ihren Anwendungsfall auswählt. Sie müssen also keine Zeit damit verbringen, Parameter abzustimmen 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 Unternehmensfunktionen. Sie können Ihre Vektordatenbanken über AWS, Azure oder Google Cloud bereitstellen, mit Optionen zur Nutzung des vollständig verwalteten Dienstes von Zilliz oder zur Verwendung Ihres eigenen Cloud-Kontos (BYOC). 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 Aktualisierungen und starker Datenkonsistenz abwägen können.
Kostenmanagement ist ein weiterer wichtiger Aspekt von Zilliz Cloud. Die Plattform nutzt gestaffelten Speicher, um weniger häufig abgerufene Daten automatisch auf günstigere Speicheroptionen zu verschieben, sodass Sie Kosten senken können, ohne die Leistung zu beeinträchtigen. Sie können auch Rechenressourcen auswählen, die zu Ihrer Arbeitslast 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 Leistung aufrechtzuerhalten.
Für KI-Anwendungen, die verschiedene Datentypen gemeinsam durchsuchen müssen, unterstützt Zilliz Cloud die hybride Suche. Sie können Text-Embeddings, 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 mehr Ressourcen hinzugefügt werden, sodass Sie auch bei hoher Arbeitslast eine gute Leistung aufrechterhalten können.
Was ist MyScale? Überblick und Kerntechnologie
MyScale ist eine cloudbasierte Datenbank, die auf der Open-Source-Datenbank ClickHouse aufbaut und für KI- und Machine-Learning-Workloads entwickelt wurde. Sie kann strukturierte und Vektordaten sowie Echtzeitanalysen und Machine Learning verarbeiten. MyScale konzentriert sich auf Zeitreihen, Vektorsuche und Volltextsuche und eignet sich daher gut für Echtzeitverarbeitung und KI-gestützte Erkenntnisse. Durch die Verwendung der ClickHouse-Architektur ist MyScale leistungsstark und skalierbar für KI.
Eine der Hauptfunktionen von MyScale ist die native SQL-Unterstützung, die KI-gestützte Abfragen vereinfacht, indem Vektorsuche, Volltextsuche und traditionelle SQL-Abfragen in einem System integriert werden. Dies reduziert den Bedarf an mehreren Tools und macht es skalierbar für KI. MyScale unterstützt und verwaltet die analytische Verarbeitung sowohl strukturierter als auch vektorisierter Daten auf einer Plattform und nutzt dabei eine OLAP-Datenbankarchitektur, um mit vektorisierten Daten zu arbeiten. Entwickler können mit MyScale über SQL interagieren, sodass es für alle Programmierer zugänglich ist, die mit relationalen Datenbanken vertraut sind.
MyScale verfügt über mehrere Vektorindextypen und Ähnlichkeitsmetriken, um unterschiedliche Anwendungsfälle zu unterstützen. Es unterstützt gängige Distanzmetriken wie euklidische Distanz (L2), Inner Product (IP) und Kosinusähnlichkeit. Die Datenbank verfügt über mehrere Indexierungsalgorithmen: MSTG (Multi-Scale Tree Graph), ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ und HNSW, jeweils mit eigenen Parametern zur Feinabstimmung. Die proprietäre MSTG-Vektor-Engine von MyScale nutzt NVMe-SSDs, um die Datendichte zu erhöhen, sodass sie spezialisierte Vektordatenbanken sowohl in Bezug auf Leistung als auch Kosten übertrifft.
Durch die Kombination der Funktionalität einer SQL-Datenbank, einer Vektordatenbank und einer Volltextsuchmaschine in einem System reduziert MyScale Infrastruktur- und Wartungskosten. Diese Vereinheitlichung ermöglicht gemeinsame Datenabfragen und Analysen sowie eine einheitliche Datengrundlage für KI-Anwendungen. MyScale bietet außerdem MyScale Telemetry für vollständige Beobachtbarkeit von LLM-Systemen, sodass Sie effizient überwachen und debuggen können. Da Daten immer komplexer werden, ist MyScale eine zukunftssichere Lösung, die neuere Datenmodalitäten und Datenbankgrößen bewältigen kann und dabei Rechenleistung sowie Integration zwischen verschiedenen Datentypen beibehält.
Hauptunterschiede
Wenn es um Vektordatenbanken für KI-Anwendungen geht, verfolgen Zilliz Cloud und MyScale zwei unterschiedliche Ansätze für die Vektorsuche. Jede Plattform basiert auf einer anderen Grundlage – Zilliz Cloud baut auf der Open-Source-Engine Milvus auf, während MyScale auf der ClickHouse-Architektur basiert. Dieser grundlegende Unterschied beeinflusst, wie jede Plattform Daten verarbeitet und durchsucht.
Zilliz Cloud konzentriert sich auf spezialisierte Vektoroperationen mit integrierten Optimierungen. AutoIndex beseitigt die Komplexität bei der Auswahl und Feinabstimmung von Indextypen, indem automatisch der passende für Ihre Daten und Ihren Anwendungsfall ausgewählt wird. IVF und graphbasierte Methoden für die Ähnlichkeitssuche unterstützen Standardmetriken wie Kosinusähnlichkeit, euklidische Distanz und Inner Product.
MyScale verfolgt einen anderen Ansatz, indem es SQL, Vektorsuche und Volltextsuche in einem System integriert. Diese einheitliche Plattform ermöglicht es Entwicklern, SQL-Syntax sowohl für traditionelle Abfragen als auch für Vektoroperationen zu verwenden. MyScale bietet mehrere Indexierungsoptionen, darunter die proprietäre MSTG-Vektor-Engine, die NVMe-SSDs für eine höhere Datendichte nutzt. Weitere Optionen sind ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ und HNSW, sodass Entwickler die Flexibilität haben, ihre Suche zu optimieren.
Wenn es um Datenmanagement geht, hat jede Plattform ihre Vorteile. Zilliz Cloud ist stark bei reinen Vektoroperationen und unterstützt hybride Suche über verschiedene Datentypen hinweg. Sie können Text-Embeddings und Bildvektoren in einer einzigen Abfrage durchsuchen. Die Plattform übernimmt die horizontale Skalierung automatisch und bietet Bereitstellungsoptionen auf AWS, Azure oder Google Cloud, mit Auswahlmöglichkeiten zwischen vollständig verwalteten Diensten oder der Nutzung Ihres eigenen Cloud-Kontos.
Der einheitliche Ansatz von MyScale für strukturierte und Vektordaten ist einzigartig. Durch die Verwendung von SQL-Syntax können Entwickler traditionelle Abfragen nahtlos mit Vektoroperationen kombinieren. Dies ist besonders nützlich für Anwendungen, die sowohl Analysefunktionen als auch Vektorsuche benötigen. Die ClickHouse-Grundlage bietet starke Unterstützung für Echtzeitverarbeitung und Analysen.
Kostenmanagement-Funktionen unterscheiden sich zwischen den Plattformen. Zilliz Cloud nutzt gestuften Speicher und verschiebt weniger häufig abgerufene Daten automatisch in günstigeren Speicher. Benutzer können außerdem Rechenressourcen wählen, die zu ihrer Arbeitslast passen, leistungsstärkere Instanzen für intensive Verarbeitung und leichtere für einfache Abfragen nutzen. MyScale erreicht Kosteneffizienz durch Infrastrukturkonsolidierung und senkt Kosten, indem mehrere Datenbankfunktionalitäten in einem System kombiniert werden. Die MSTG-Vektor-Engine hilft ebenfalls, Speicherkosten zu optimieren.
Beide Plattformen verfügen über umfassende Sicherheitsfunktionen. Zilliz Cloud bietet Verschlüsselung, Zugriffsverwaltung und Compliance-Tools, mit unterschiedlichen Konsistenzstufen, um zwischen Aktualisierungsgeschwindigkeit und Datenkonsistenz abzuwägen. MyScale verfügt über standardmäßige Datenbanksicherheitsfunktionen und MyScale Telemetry zur Systemüberwachung.
Wann welche Lösung gewählt werden sollte
Zilliz Cloud eignet sich, wenn Sie reine Vektorsuche mit minimalem Konfigurationsaufwand benötigen. Es ist die richtige Wahl für Unternehmen, die Empfehlungssysteme, Bildähnlichkeitssuche oder groß angelegte KI-Anwendungen entwickeln, die automatische Leistungsoptimierung erfordern. Es eignet sich hervorragend für Teams, die sich auf den Aufbau von KI-Funktionen konzentrieren möchten, ohne komplexe Infrastruktur zu verwalten, insbesondere wenn sie mit mehreren Vektortypen oder hybrider Suche über verschiedene Datenmodalitäten hinweg arbeiten.
MyScale eignet sich, wenn Ihre Anwendung SQL-Operationen mit Vektorsuche kombinieren muss. Es ist die richtige Wahl für Unternehmen, die Zeitreihendaten mit Vektoroperationen verarbeiten, Echtzeitanalysen benötigen oder ein System sowohl für strukturierte als auch für Vektordaten haben möchten. Es eignet sich hervorragend für Teams mit SQL-Expertise, die Anwendungen entwickeln, die komplexe Abfragen erfordern, welche traditionelle Datenbankoperationen mit Vektorähnlichkeitssuche kombinieren.
Fazit
Die Wahl zwischen Zilliz Cloud und MyScale dreht sich um unterschiedliche Ansätze zur Vektorsuche. Zilliz Cloud eignet sich hervorragend für spezialisierte Vektoroperationen, automatische Optimierung und verwaltete Infrastruktur, für Teams, die eine dedizierte Vektorsuchlösung wünschen. MyScale überzeugt durch seinen einheitlichen Ansatz, der SQL mit Vektoroperationen kombiniert, für Anwendungen, die sowohl traditionelle Datenbankfunktionen als auch Vektorsuche benötigen. Ihre Entscheidung sollte auf Ihren Anforderungen basieren: Berücksichtigen Sie Ihre Datentypen (reine Vektoren vs. gemischte Daten), Abfragemuster (spezialisierte Vektorsuche vs. kombinierte SQL- und Vektoroperationen), Team-Expertise (Infrastrukturmanagement vs. SQL-Entwicklung) und Skalierungsanforderungen (automatische vs. manuelle Optimierung). Die richtige Wahl hängt von diesen Faktoren ab und davon, wie sie zu den Zielen Ihrer Anwendung und den Fähigkeiten Ihres Teams passen.
Lesen Sie dies, um einen Überblick über Zilliz Cloud und MyScale zu erhalten. Um diese zu bewerten, müssen Sie sie jedoch 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 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 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 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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