SingleStore vs Aerospike: elegir la base de datos vectorial adecuada para tus aplicaciones de IA
¿Qué es una base de datos vectorial?
Antes de comparar SingleStore y 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 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 para las bases de datos vectoriales incluyen recomendaciones de productos en 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 Retrieval Augmented Generation (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 la IA.
Hay muchos tipos de bases de datos vectoriales disponibles en el mercado, entre ellos:
- Bases de datos vectoriales diseñadas específicamente como Milvus, Zilliz Cloud (Milvus totalmente 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.
SingleStore es un sistema de gestión de bases de datos SQL distribuido, relacional, y Aerospike también es una base de datos NoSQL distribuida y escalable. Ambos tienen la búsqueda vectorial como complemento. Esta publicación compara sus capacidades de búsqueda vectorial.
SingleStore: Descripción general y tecnología principal
SingleStore ha hecho posible la búsqueda vectorial al incorporarla en la propia base de datos, por lo que no necesitas bases de datos vectoriales separadas en tu stack tecnológico. Los vectores pueden almacenarse en tablas de bases de datos normales y buscarse con consultas SQL estándar. Por ejemplo, puedes buscar imágenes de productos similares mientras filtras por rango de precios o explorar embeddings de documentos mientras limitas los resultados a departamentos específicos. El sistema admite tanto la búsqueda semántica usando FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT y HNSW_PQ para índices vectoriales como el producto punto y la distancia euclidiana para la coincidencia por similitud. Esto es muy útil para aplicaciones como sistemas de recomendación, reconocimiento de imágenes y chatbots de IA donde la coincidencia por similitud es rápida.
En esencia, SingleStore está construido para el rendimiento y la escala. La base de datos distribuye los datos entre múltiples nodos para que puedas gestionar operaciones de datos vectoriales a gran escala. A medida que tus datos crecen, simplemente puedes añadir más nodos y listo. El procesador de consultas puede combinar la búsqueda vectorial con operaciones SQL, por lo que no necesitas realizar múltiples consultas separadas. A diferencia de las bases de datos solo vectoriales, SingleStore te ofrece estas capacidades como parte de una base de datos completa para que puedas crear funciones de IA sin gestionar múltiples sistemas ni lidiar con transferencias de datos complejas.
Para la indexación vectorial, SingleStore tiene dos opciones. La primera es la búsqueda exacta de k vecinos más cercanos (kNN), que encuentra el conjunto exacto de k vecinos más cercanos para un vector de consulta. Pero para conjuntos de datos muy grandes o alta concurrencia, SingleStore también admite la búsqueda de vecinos más cercanos aproximados (ANN) mediante indexación vectorial. La búsqueda ANN puede encontrar k vecinos cercanos mucho más rápido que la búsqueda kNN exacta, a veces por órdenes de magnitud. Hay una compensación entre velocidad y precisión: ANN es más rápida, pero puede no devolver el conjunto exacto de k vecinos más cercanos. Para aplicaciones con miles de millones de vectores que necesitan tiempos de respuesta interactivos y no requieren precisión absoluta, la búsqueda ANN es la opción adecuada.
La implementación técnica de los índices vectoriales en SingleStore tiene requisitos específicos. Estos índices solo pueden crearse en tablas columnstore y deben crearse en una sola columna que almacene los datos vectoriales. Actualmente, el sistema admite el formato Vector Type(dimensions[, F32]); F32 es el único tipo de elemento admitido. Este enfoque estructurado hace que SingleStore sea excelente para aplicaciones como la búsqueda semántica usando vectores de grandes modelos de lenguaje, la generación aumentada por recuperación (RAG) para la generación de texto enfocada y la coincidencia de imágenes basada en embeddings vectoriales. Al combinar esto con funciones tradicionales de bases de datos, SingleStore permite a los desarrolladores crear aplicaciones de IA complejas usando sintaxis SQL mientras mantienen el rendimiento y la escala.
Aerospike: Descripción general y tecnología principal
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 vista previa. Puedes solicitar acceso anticipado a Aerospike.
AVS solo admite índices Hierarchical Navigable Small World (HNSW) para la 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, de modo que puedes buscar los mismos datos de diferentes maneras. Aerospike recomienda asignar los registros actualizados mediante upsert a un conjunto específico para que puedas supervisarlos 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 por 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 de la cola de indexación, AVS procesa el vector para la indexación, 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 usa extensiones vectoriales (AVX) para el procesamiento paralelo de una sola instrucción y 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 contabilizan 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 la búsqueda por similitud, de modo que pueda escalar para búsquedas vectoriales de alta dimensionalidad.
Diferencias clave
Metodología de búsqueda
SingleStore tiene múltiples opciones de índices vectoriales: FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT, HNSW_PQ. Esto te da opciones para diferentes casos de uso: desde coincidencias exactas hasta vecinos más cercanos aproximados. Aerospike Vector Search (AVS) solo admite índices HNSW. HNSW es bueno para muchos casos, pero la gama más amplia de opciones de indexación de SingleStore te da más control sobre el equilibrio entre velocidad y precisión en tus búsquedas.
Datos e integración
SingleStore tiene búsqueda vectorial integrada en su base de datos SQL. Puedes combinar búsquedas vectoriales con consultas SQL estándar para filtrar resultados por campos de datos habituales como precios o categorías. Una sola base de datos gestiona tanto tus necesidades de datos vectoriales como tradicionales. Aerospike adopta un enfoque NoSQL, centrado en aplicaciones en tiempo real de alto rendimiento. Su capacidad de búsqueda vectorial (AVS) es más nueva y actualmente está en Preview, requiere acceso anticipado de Aerospike.
Escalabilidad y rendimiento
Ambas bases de datos escalan de manera diferente. SingleStore tiene una arquitectura distribuida en la que puedes añadir nodos a medida que crecen tus datos. Su procesador de consultas combina operaciones vectoriales y SQL en una sola consulta. AVS de Aerospike procesa la creación de índices de forma concurrente en todos los nodos, usa extensiones vectoriales para el procesamiento paralelo. También prehidrata la caché de índices para mejorar el rendimiento de las consultas. El rendimiento de ingesta depende en gran medida de la memoria del host y la configuración de almacenamiento.
Flexibilidad en la implementación
SingleStore requiere que los índices vectoriales se creen en tablas columnstore y en columnas individuales que almacenan datos vectoriales, actualmente solo admite el tipo de elemento F32. Aerospike permite múltiples vectores e índices para registros individuales, lo que te da más flexibilidad en cómo buscas tus datos. Pero Aerospike recomienda prácticas específicas como asignar registros actualizados mediante upsert a conjuntos específicos para su monitoreo.
Facilidad de uso e integración
SingleStore puede resultar más atractivo para equipos que están familiarizados con SQL, ya que utiliza sintaxis SQL estándar tanto para consultas vectoriales como tradicionales. Esto podría reducir la curva de aprendizaje para desarrolladores con dominio de SQL. El enfoque NoSQL de Aerospike puede requerir más aprendizaje para equipos acostumbrados a bases de datos SQL tradicionales, pero podría ser una ventaja para equipos que ya trabajan con sistemas NoSQL.
Usar cuando
SingleStore para aplicaciones que necesitan tanto operaciones de base de datos tradicionales como búsqueda vectorial en un solo sistema. Es perfecto para proyectos que tienen datos estructurados junto con vectores, como plataformas de comercio electrónico que necesitan búsqueda de similitud de productos con filtrado por precio, o sistemas de recomendación de contenido que combinan preferencias de usuario con metadatos de contenido. Puedes usar sintaxis SQL familiar para operaciones vectoriales, por lo que es una excelente opción para equipos con experiencia en SQL que quieren añadir funciones de IA sin gestionar bases de datos vectoriales separadas.
Aerospike es mejor para aplicaciones en tiempo real de alto rendimiento donde la velocidad importa. Su creación concurrente de índices y caché prehidratada lo hacen ideal para casos de uso como motores de recomendación en tiempo real o búsqueda de similitud de imágenes en vivo. Tener múltiples vectores por registro es útil para aplicaciones que necesitan diferentes representaciones vectoriales de los mismos datos, como sistemas de IA multimodal que procesan tanto texto como imágenes, o sistemas que usan diferentes modelos de embeddings para el mismo contenido.
Conclusión
La elección entre SingleStore y Aerospike depende de tus necesidades. SingleStore es excelente para combinar operaciones de base de datos tradicionales con búsqueda vectorial, tiene múltiples tipos de índices e integración con SQL. Aerospike está orientado a operaciones en tiempo real de alto rendimiento con su implementación de HNSW y procesamiento concurrente. Tu decisión debe basarse en tu stack tecnológico existente, la experiencia del equipo (SQL frente a NoSQL), los requisitos en tiempo real y si necesitas consultas combinadas con tipos de datos tradicionales. También ten en cuenta que la búsqueda vectorial de Aerospike es más nueva y está en preview, SingleStore tiene una solución de búsqueda vectorial más madura.
Lee esto para obtener una visión general de SingleStore 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 comparar bases de datos vectoriales. Al final, realizar benchmarks exhaustivos 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 distribuidos.
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 tiene licencia 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 más populares en la tabla de clasificación de VectorDBBench.
Lee los siguientes blogs para obtener más información sobre la evaluación de bases de datos vectoriales.
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