MongoDB vs Aerospike: Seleccionar la base de datos adecuada para aplicaciones de GenAI
A medida que evolucionan las aplicaciones impulsadas por IA, no se puede subestimar la importancia de las capacidades de búsqueda vectorial para respaldar estos avances. Esta publicación del blog analizará dos bases de datos destacadas con capacidades de búsqueda vectorial: MongoDB y Aerospike. Cada una proporciona capacidades robustas para gestionar la búsqueda vectorial, una característica esencial para aplicaciones como motores de recomendación, recuperación de imágenes y búsqueda semántica. Nuestro objetivo es proporcionar a desarrolladores e ingenieros una comparación clara, que les ayude a decidir qué base de datos se alinea mejor con sus requisitos específicos.
¿Qué es una base de datos vectorial?
Antes de comparar MongoDB vs Aerospike, exploremos primero el concepto de bases de datos vectoriales.
Una base de datos vectorial está diseñada específicamente para almacenar y consultar vectores de alta dimensionalidad, que son representaciones numéricas de datos no estructurados. Estos vectores codifican información compleja, como el significado semántico del texto, las características visuales de las imágenes o los atributos de los productos. Al permitir búsquedas de similitud eficientes, las bases de datos vectoriales desempeñan un papel fundamental en las aplicaciones de IA, lo que permite un análisis y una recuperación de datos más avanzados.
Los casos de uso comunes de las bases de datos vectoriales incluyen recomendaciones de productos de comercio electrónico, plataformas de descubrimiento de contenido, detección de anomalías en ciberseguridad, análisis de imágenes médicas y tareas de procesamiento del lenguaje natural (NLP). También desempeñan un papel crucial en la generación aumentada por recuperación (RAG), una técnica que mejora el rendimiento de los modelos de lenguaje grandes (LLMs) al proporcionar conocimiento externo para reducir problemas como las alucinaciones de IA.
Hay muchos tipos de bases de datos vectoriales disponibles en el mercado, incluidos:
- Bases de datos vectoriales creadas específicamente como Milvus, Zilliz Cloud (Milvus completamente gestionado)
- Bibliotecas de búsqueda vectorial como Faiss y Annoy.
- Bases de datos vectoriales ligeras como Chroma y Milvus Lite.
- Bases de datos tradicionales con complementos de búsqueda vectorial capaces de realizar búsquedas vectoriales a pequeña escala.
MongoDB es una base de datos NoSQL que almacena datos en documentos similares a JSON ****y Aerospike es una base de datos NoSQL distribuida y escalable. Ambas tienen capacidades de búsqueda vectorial como complemento. Esta publicación compara sus capacidades de búsqueda vectorial.
MongoDB: conceptos básicos
MongoDB Atlas Vector Search es una función que te permite realizar búsquedas de similitud vectorial en datos almacenados en MongoDB Atlas. Puedes indexar y consultar embeddings vectoriales de alta dimensionalidad junto con los datos de tus documentos y realizar IA y aprendizaje automático directamente en la base de datos.
En esencia, Atlas Vector Search utiliza el algoritmo Hierarchical Navigable Small World (HNSW) para indexar y buscar datos vectoriales. Esto crea un grafo multinivel del espacio vectorial para que puedas realizar búsquedas de vecinos más cercanos aproximados (ANN). Es un equilibrio entre velocidad y precisión para la búsqueda vectorial a gran escala. Atlas Vector Search también admite búsquedas de vecinos más cercanos exactos (ENN), que priorizan la precisión sobre el rendimiento para consultas de hasta 10,000 documentos.
Una de las grandes ventajas de Atlas Vector Search es su integración con el modelo de documentos flexible de MongoDB. Puedes almacenar embeddings vectoriales junto con otros datos del documento para poder buscar de forma más contextual y precisa. Puedes consultar cualquier tipo de dato que pueda incrustarse hasta 4096 dimensiones. Atlas Vector Search te permite combinar búsquedas de similitud vectorial con filtrado de documentos tradicional. Por ejemplo, una búsqueda semántica de productos podría filtrarse por categoría, rango de precios o disponibilidad.
Atlas Vector Search también admite búsqueda híbrida, combinando búsqueda vectorial con búsqueda de texto completo para obtener resultados más granulares. Esto es diferente de Atlas Search, que se centra en la búsqueda basada en palabras clave. La plataforma se integra con servicios y herramientas de IA populares para que puedas usarla con modelos de embeddings de proveedores como OpenAI, VoyageAI y muchos otros listados en Hugging Face. También admite frameworks de código abierto como LangChain y LlamaIndex para crear aplicaciones que usan Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs).
Para garantizar la escalabilidad y el rendimiento, MongoDB Atlas proporciona Search Nodes, que ofrece infraestructura dedicada para cargas de trabajo de Atlas Search y Vector Search. Esto te permite tener recursos de cómputo optimizados y escalado independiente de las necesidades de búsqueda para que obtengas un mejor rendimiento a escala.
Al contar con estas capacidades en el ecosistema de MongoDB, Atlas Vector Search es una solución completa para desarrolladores que crean aplicaciones impulsadas por IA, sistemas de recomendación o funciones de búsqueda avanzadas. No hay necesidad de una base de datos vectorial separada; puedes usar la escalabilidad y las completas funcionalidades de MongoDB junto con la búsqueda vectorial.
Aerospike: Conceptos básicos
Aerospike es una base de datos NoSQL para aplicaciones en tiempo real de alto rendimiento. Ha añadido soporte para indexación y búsqueda vectorial, por lo que es adecuada para casos de uso de bases de datos vectoriales. La capacidad vectorial se llama Aerospike Vector Search (AVS) y está en Preview. Puedes solicitar acceso anticipado a Aerospike.
AVS solo admite índices Hierarchical Navigable Small World (HNSW) para búsqueda vectorial. Cuando se realizan actualizaciones o inserciones en AVS, los datos del registro, incluido el vector, se escriben en Aerospike Database (ASDB) y son visibles de inmediato. Para la indexación, cada registro debe tener al menos un vector en el campo vectorial especificado de un índice. Puedes tener múltiples vectores e índices para un solo registro, por lo que puedes buscar los mismos datos de diferentes maneras. Aerospike recomienda asignar los registros insertados o actualizados mediante upsert a un conjunto específico para que puedas monitorearlos y operar sobre ellos.
AVS tiene una forma única de construir el índice: es concurrente en todos los nodos AVS. Mientras que las actualizaciones de registros vectoriales se escriben directamente en ASDB, los registros de índice se procesan de forma asíncrona desde una cola de indexación. Esto se hace en lotes y se distribuye entre todos los nodos AVS, por lo que utiliza todos los núcleos de CPU del clúster AVS y es escalable. El rendimiento de ingesta depende en gran medida de la memoria del host y de la configuración de la capa de almacenamiento.
Para cada elemento en la cola de indexación, AVS procesa el vector para indexarlo, construye los clústeres para cada vector y los confirma en ASDB. Un registro de índice contiene una copia del propio vector y los clústeres de ese vector en una capa determinada del grafo HNSW. La indexación utiliza extensiones vectoriales (AVX) para procesamiento paralelo de instrucción única, múltiples datos.
AVS realiza consultas durante la ingesta para “prehidratar” la caché del índice porque los registros en los clústeres están interconectados. Estas consultas no se cuentan como solicitudes de consulta, pero aparecen como lecturas contra la capa de almacenamiento. De esta manera, la caché se llena con datos relevantes y puede mejorar el rendimiento de las consultas. Esto muestra cómo AVS maneja los datos vectoriales y construye índices para búsqueda por similitud, de modo que pueda escalar para búsquedas vectoriales de alta dimensionalidad.
Diferencias clave
Cuando se trata de búsqueda vectorial, tanto MongoDB como Aerospike tienen buenas opciones. Como desarrollador que busca añadir búsqueda vectorial a su aplicación, entender las diferencias entre ambas le ayudará a tomar una decisión. Comparemos MongoDB Atlas Vector Search y Aerospike Vector Search (AVS) en algunos puntos clave.
Metodología de búsqueda
Tanto MongoDB Atlas Vector Search como Aerospike Vector Search utilizan el algoritmo Hierarchical Navigable Small World (HNSW) para indexar y buscar datos vectoriales. Este algoritmo crea un grafo multinivel del espacio vectorial para que pueda realizar búsquedas de Approximate Nearest Neighbor (ANN). MongoDB Atlas también admite búsquedas de Exact Nearest Neighbors (ENN) para consultas de hasta 10,000 documentos. Esto ofrece a los usuarios de MongoDB más flexibilidad para equilibrar velocidad y precisión según su caso de uso.
Datos
El modelo de documentos flexible de MongoDB le permite almacenar embeddings vectoriales junto con otros datos del documento. Esto permite búsquedas más contextuales y precisas, ya que puede combinar búsquedas de similitud vectorial con filtrado tradicional de documentos. Por ejemplo, puede hacer una búsqueda semántica de productos y filtrar los resultados por categoría, rango de precios o disponibilidad.
Aerospike es principalmente un almacén clave-valor y ha añadido capacidades de indexación y búsqueda vectorial. Permite múltiples vectores e índices para un solo registro, por lo que tiene flexibilidad en cómo puede buscar sus datos. Pero su modelo de datos puede no ser tan flexible como el enfoque basado en documentos de MongoDB para manejar datos semiestructurados o no estructurados.
Escalabilidad y rendimiento
MongoDB Atlas tiene Search Nodes que proporcionan infraestructura dedicada para cargas de trabajo de Atlas Search y Vector Search. Esto permite recursos de cómputo optimizados y escalado independiente de las necesidades de búsqueda, para que obtenga un mejor rendimiento a escala.
El enfoque de Aerospike para construir el índice es diferente. Procesa registros de índice desde una cola de indexación de forma asíncrona en todos los nodos AVS. Esto utiliza todos los núcleos de CPU en el clúster AVS, por lo que podría ser más escalable para la construcción de índices. Aerospike también utiliza una técnica de “pre-hidratación” durante la ingesta para poblar la caché del índice con datos relevantes, lo que puede mejorar el rendimiento de las consultas.
Flexibilidad y personalización
MongoDB Atlas Vector Search admite múltiples métricas de distancia para cálculos de similitud y puede trabajar con embeddings de cualquier proveedor de hasta 4096 dimensiones. También admite búsqueda híbrida, combinando búsqueda vectorial con búsqueda de texto completo para obtener resultados más precisos.
Aerospike Vector Search, aunque limitado a la vista previa actual, permite múltiples vectores e índices por registro. Esto puede ser útil para buscar los mismos datos de diferentes maneras.
Integración y ecosistema
MongoDB Atlas se integra con servicios y herramientas de IA populares, funciona con modelos de embeddings de OpenAI, VoyageAI y muchos otros listados en Hugging Face. También admite integración con LangChain y LlamaIndex para crear aplicaciones impulsadas por IA.
Aerospike también se integra con frameworks populares como LangChain.
Facilidad de uso
MongoDB es conocido por ser amigable para los desarrolladores, con mucha documentación y una gran comunidad. Atlas como servicio gestionado puede simplificar la configuración y el mantenimiento.
Aerospike tiene una curva de aprendizaje más pronunciada si no está familiarizado con su arquitectura. Su búsqueda vectorial está en vista previa, por lo que puede tener menos documentación y soporte de la comunidad en comparación con opciones más establecidas.
Costo
MongoDB Atlas tiene un modelo de precios por niveles; los costos varían según su uso y las funciones. Debe ver si la búsqueda vectorial se ajusta a su presupuesto.
Los precios de Aerospike no están disponibles públicamente; debe contactarlos para obtener más información. Considere tanto los costos de software como los costos de infraestructura para ejecutar Aerospike.
Cuándo usar cada uno
MongoDB Atlas Vector Search es excelente para aplicaciones que necesitan un modelo de datos flexible y deben integrar la búsqueda vectorial con consultas de documentos regulares. Es perfecto para proyectos que involucran datos complejos y semiestructurados, y que necesitan realizar búsquedas híbridas que combinan la similitud vectorial con la búsqueda de texto completo. MongoDB es excelente cuando necesitas almacenar y consultar diferentes tipos de datos junto con embeddings vectoriales, como sistemas de recomendación de contenido, motores de búsqueda semántica o plataformas de análisis impulsadas por IA que usan grandes modelos de lenguaje. También es excelente para desarrolladores que crean aplicaciones de IA que necesitan trabajar tanto con datos estructurados como no estructurados e integrarse con servicios y herramientas de IA populares.
Aerospike Vector Search es excelente para aplicaciones de alto rendimiento y en tiempo real que son principalmente de clave-valor pero necesitan búsqueda vectorial. Es perfecto para casos de uso que requieren latencia extremadamente baja y alto rendimiento, como sistemas de pujas en tiempo real, motores de detección de fraude o redes de entrega de contenido personalizado. El enfoque de Aerospike para la creación de índices y la precarga de caché puede ofrecer beneficios de rendimiento significativos en escenarios donde la velocidad de ingesta de datos y la velocidad de consulta son críticas. Aunque su modelo de datos puede no ser tan flexible como el de MongoDB, Aerospike es la mejor opción para aplicaciones que priorizan el rendimiento bruto y la escala por encima de requisitos complejos de modelado de datos.
Resumen
MongoDB Atlas Vector Search es una solución completa que combina la flexibilidad de una base de datos de documentos con capacidades de búsqueda vectorial, ideal para aplicaciones complejas impulsadas por IA que necesitan manejar datos diversos. Su fortaleza está en la integración de la búsqueda vectorial con consultas regulares, búsquedas híbridas y un rico ecosistema de herramientas de IA. Aerospike Vector Search es más especializado y destaca en escenarios de alto rendimiento y en tiempo real donde la baja latencia y el alto rendimiento son clave. Su enfoque de indexación y su énfasis en el rendimiento lo convierten en una buena opción para casos de uso específicos que necesitan velocidad y escala. En última instancia, la elección entre MongoDB y Aerospike para la búsqueda vectorial debe estar guiada por los requisitos de tu aplicación, la complejidad de los datos, las necesidades de rendimiento y las demandas de escalabilidad. Considera tu infraestructura existente, la naturaleza de los datos, los patrones de consulta, el nivel de integración con herramientas y servicios de IA al tomar tu decisión.
Lee esto para obtener una visión general de MongoDB y Aerospike, pero para evaluarlos necesitas hacerlo en función de tu caso de uso. Una herramienta que puede ayudar con eso es VectorDBBench, una herramienta de benchmarking de código abierto para la comparación de bases de datos vectoriales. Al final, realizar benchmarking exhaustivo con tus propios conjuntos de datos y patrones de consulta será clave para tomar una decisión entre estos dos enfoques potentes pero diferentes para la búsqueda vectorial en sistemas de bases de datos distribuidas.
Uso de VectorDBBench de código abierto para evaluar y comparar bases de datos vectoriales por tu cuenta
VectorDBBench es una herramienta de benchmarking de código abierto para usuarios que necesitan sistemas de almacenamiento y recuperación de datos de alto rendimiento, especialmente bases de datos vectoriales. Esta herramienta permite a los usuarios probar y comparar diferentes sistemas de bases de datos vectoriales como Milvus y Zilliz Cloud (el Milvus gestionado) usando sus propios conjuntos de datos y encontrar el que se ajuste a sus casos de uso. Con VectorDBBench, los usuarios pueden tomar decisiones basadas en el rendimiento real de las bases de datos vectoriales en lugar de afirmaciones de marketing o rumores.
VectorDBBench está escrito en Python y licenciado bajo la licencia de código abierto MIT, lo que significa que cualquiera puede usarlo, modificarlo y distribuirlo libremente. La herramienta es mantenida activamente por una comunidad de desarrolladores comprometidos con mejorar sus características y rendimiento.
Descarga VectorDBBench desde su repositorio de GitHub para reproducir nuestros resultados de benchmark u obtener resultados de rendimiento en tus propios conjuntos de datos.
Echa un vistazo rápido al rendimiento de las bases de datos vectoriales principales en el VectorDBBench Leaderboard.
Lee los siguientes blogs para obtener más información sobre la evaluación de bases de datos vectoriales.
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