SingleStore vs Apache Cassandra: cómo elegir la base de datos vectorial adecuada para tus aplicaciones de IA
¿Qué es una base de datos vectorial?
Antes de comparar SingleStore y Apache Cassandra, 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 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 grandes modelos de lenguaje (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 creadas 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 Apache Cassandra es una base de datos NoSQL. Ambos tienen búsqueda vectorial como complemento. Esta publicación compara sus capacidades de búsqueda vectorial.
SingleStore: descripción general y tecnología principal
SingleStore ha integrado la búsqueda vectorial en la propia base de datos, por lo que no tienes que añadir una base de datos vectorial separada a tu stack tecnológico. La búsqueda vectorial en SingleStore funciona junto con las operaciones habituales de la base de datos, almacenando vectores en tablas de base de datos normales. Puedes combinar la búsqueda vectorial con consultas SQL habituales: buscar entre vectores y, al mismo tiempo, filtrar por fechas, categorías o cualquier otro campo de datos. Por ejemplo, puedes encontrar imágenes de productos similares mientras filtras por rango de precios o buscar entre embeddings de documentos limitando los resultados a departamentos específicos.
La funcionalidad vectorial de SingleStore admite búsqueda semántica y consultas de vecino más cercano. El sistema puede procesar la similitud vectorial utilizando tanto cálculos de producto punto como de distancia euclidiana, que son necesarios para emparejar elementos similares en aplicaciones de IA. Esto es útil para aplicaciones como sistemas de recomendación, reconocimiento de imágenes y chatbots de IA, donde encontrar elementos similares rápidamente es importante.
El rendimiento y la escalabilidad están en el centro del diseño de SingleStore. La base de datos distribuye los datos entre múltiples nodos para poder manejar grandes cantidades de datos vectoriales. Esto significa que puedes añadir más nodos a medida que tus datos crecen. El procesador de consultas de SingleStore también puede combinar la búsqueda vectorial con operaciones SQL: no tienes que hacer varias consultas separadas para obtener lo que quieres.
A diferencia de las bases de datos que solo se centran en operaciones vectoriales, SingleStore te ofrece estas capacidades como parte de la base de datos completa. Así puedes crear funciones de IA sin gestionar múltiples bases de datos ni mover datos entre sistemas. La base de datos maneja tanto vectores como tipos de datos regulares, consultas complejas que combinan ambos y escala a medida que tu aplicación crece, todo en SQL familiar que ya conoces.
Apache Cassandra: Descripción general y tecnología principal
Apache Cassandra es una base de datos NoSQL distribuida y de código abierto, conocida por su escalabilidad y disponibilidad. Las características de Cassandra incluyen una arquitectura sin maestro para disponibilidad, escalabilidad, consistencia ajustable y un modelo de datos flexible. Con el lanzamiento de Cassandra 5.0, ahora admite embeddings vectoriales y búsqueda por similitud vectorial mediante su función Storage-Attached Indexes (SAI). Aunque esta integración permite a Cassandra manejar datos vectoriales, es importante señalar que la búsqueda vectorial se implementa como una extensión de la arquitectura existente de Cassandra, en lugar de como una función nativa.
La funcionalidad de búsqueda vectorial de Cassandra se basa en su arquitectura existente. Permite a los usuarios almacenar embeddings vectoriales junto con otros datos y realizar búsquedas por similitud. Esta integración permite a Cassandra admitir aplicaciones impulsadas por IA, al tiempo que mantiene sus fortalezas en el manejo de datos distribuidos a gran escala.
Un componente clave de la búsqueda vectorial de Cassandra es el uso de Storage-Attached Indexes (SAI). SAI es un índice altamente escalable y distribuido globalmente que añade índices a nivel de columna a cualquier columna de tipo de datos vectoriales. Proporciona un alto rendimiento de E/S para que las bases de datos usen Vector Search, así como otros índices de búsqueda. SAI ofrece una amplia funcionalidad de indexación, capaz de indexar tanto consultas como contenido (incluidas entradas grandes como documentos, palabras e imágenes) para capturar semántica.
Vector Search es la primera instancia de validación de la extensibilidad de SAI, aprovechando su nueva modularidad. Esta combinación de Vector Search y SAI mejora las capacidades de Cassandra para manejar cargas de trabajo de IA y aprendizaje automático, lo que la convierte en una fuerte competidora en el espacio de las bases de datos vectoriales.
Diferencias clave
Metodología de búsqueda
SingleStore tiene la búsqueda vectorial como una función nativa de la base de datos y admite tanto producto punto como distancia euclidiana para la coincidencia por similitud. Puedes escribir consultas SQL que combinen operaciones vectoriales con filtros regulares de bases de datos.
Cassandra tiene búsqueda vectorial mediante su función Storage-Attached Indexes (SAI). Esto añade capacidades vectoriales a la arquitectura existente de Cassandra para que puedas realizar operaciones vectoriales junto con su funcionalidad NoSQL regular.
Datos
SingleStore almacena vectores en tablas de base de datos como cualquier otro tipo de dato. Esto significa que puedes realizar búsquedas vectoriales mientras filtras por columnas regulares. Por ejemplo, encontrar productos similares dentro de un determinado rango de precios.
Cassandra almacena datos vectoriales mediante su modelo de almacenamiento columnar. Puede almacenar e indexar embeddings vectoriales, pero la integración es más reciente y está construida como una extensión en lugar de una función principal.
Escalabilidad y rendimiento
Ambas tienen funciones sólidas de escalabilidad, pero enfoques diferentes:
SingleStore distribuye datos entre nodos y puede escalar horizontalmente añadiendo más nodos a medida que tus datos crecen. Su procesador de consultas optimiza las operaciones combinadas de vectores y SQL en una sola pasada.
La arquitectura sin maestro de Cassandra es excelente para el escalado horizontal y la alta disponibilidad. SAI está diseñado para un alto rendimiento de E/S, lo cual es bueno para la búsqueda vectorial en entornos distribuidos.
Integración y ecosistema
SingleStore integra la búsqueda vectorial con SQL estándar. Si tu equipo ya conoce SQL, no necesitarás aprender nuevos lenguajes de consulta ni gestionar sistemas separados para datos vectoriales y regulares.
Las capacidades vectoriales de Cassandra están dentro de su ecosistema NoSQL. Si bien esto significa que tendrás que aprender CQL, te brinda flexibilidad en el modelado de datos y en las opciones de consistencia.
Facilidad de uso
SingleStore resulta más familiar para equipos con experiencia en SQL. Las operaciones vectoriales usan sintaxis SQL estándar, por lo que hay una curva de aprendizaje menor para los desarrolladores que ya conocen las bases de datos relacionales.
Cassandra tiene una curva de aprendizaje más pronunciada si vienes de un entorno SQL, ya que tiene su propio lenguaje de consulta y conceptos de modelado de datos. Pero su documentación y el soporte de la comunidad son extensos.
Costo
Los precios de SingleStore se basan en tu volumen de datos, requisitos de cómputo y si eliges cloud o self-hosted.
Cassandra es open-source y gratuito, pero tendrás que tener en cuenta los costos de infraestructura y, potencialmente, la contratación de experiencia especializada para el mantenimiento.
Funciones de seguridad
Ambos tienen opciones de seguridad robustas: SingleStore tiene funciones estándar de seguridad de bases de datos, como control de acceso basado en roles, cifrado en reposo y en tránsito, y registro de auditoría.
Cassandra tiene capacidades de seguridad similares mediante autenticación, autorización y cifrado, y más a través de diversas distribuciones.
Cuándo elegir SingleStore
SingleStore es para empresas que necesitan combinar SQL con búsqueda vectorial en un solo sistema. Es ideal para empresas que tienen datos estructurados y embeddings vectoriales, como sitios de e-commerce que necesitan recomendaciones de productos en tiempo real mientras hacen seguimiento del inventario, o sistemas de gestión de contenido que necesitan buscar en documentos mientras gestionan permisos de usuario y metadatos. Es para escenarios en los que necesitas cumplimiento ACID con operaciones vectoriales, por lo que es perfecto para aplicaciones donde la integridad de los datos es clave.
Cuándo elegir Apache Cassandra
Apache Cassandra es para empresas que necesitan escalabilidad horizontal y alta disponibilidad para su búsqueda vectorial. Es ideal para casos de uso con cantidades masivas de datos no estructurados o semiestructurados, como plataformas de análisis de redes sociales, aplicaciones IoT que procesan datos de sensores con representaciones vectoriales, o sistemas de logging a gran escala que necesitan buscar en conjuntos de datos distribuidos. La arquitectura open source y sin maestro lo hace perfecto para empresas con experiencia en NoSQL y para aquellas que buscan minimizar los costos de licencias.
Conclusión
Tu elección entre SingleStore y Apache Cassandra depende de tus requisitos y restricciones técnicas. SingleStore está más integrado con la sintaxis SQL y el cumplimiento ACID, por lo que es ideal para empresas con experiencia en SQL y aplicaciones que necesitan consistencia sólida. Cassandra ofrece mejor escalabilidad horizontal y alta disponibilidad con su arquitectura distribuida, por lo que es perfecto para empresas con conjuntos de datos masivos en múltiples regiones. Considera la experiencia de tu equipo, la infraestructura existente, las necesidades de escalabilidad y las restricciones presupuestarias al tomar esta decisión, ya que ambos tienen ventajas diferentes que pueden ser más o menos valiosas según tu caso de uso.
Lee esto para obtener una visión general de SingleStore y Apache Cassandra, 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 open-source para comparar bases de datos vectoriales. Al final, realizar un 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 open-source 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 datasets 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 cuenta con 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 benchmarking u obtener resultados de rendimiento en tus propios datasets.
Echa un vistazo rápido al rendimiento de las bases de datos vectoriales más populares en la clasificación de VectorDBBench.
Lee los siguientes blogs para obtener más información sobre la evaluación de bases de datos vectoriales.
Recursos adicionales sobre VectorDB, GenAI y ML
Sigue leyendo
Why Not All VectorDBs Are Agent-Ready
Explore why choosing the right vector database is critical for scaling AI agents, and why traditional solutions fall short in production.
Vector Databases vs. Document Databases
Use a vector database for similarity search and AI-powered applications; use a document database for flexible schema and JSON-like data storage.
OpenAI o1: What Developers Need to Know
In this article, we will talk about the o1 series from a developer's perspective, exploring how these models can be implemented for sophisticated use cases.
The Definitive Guide to Choosing a Vector Database
Overwhelmed by all the options? Learn key features to look for & how to evaluate with your own data. Choose with confidence.