SingleStore vs Deep Lake: 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 Deep Lake, exploremos primero el concepto de bases de datos vectoriales.
Una base de datos vectorial está diseñada específicamente para almacenar y consultar vectores de alta dimensión, 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, permitiendo un análisis y una recuperación de datos más avanzados.
Los casos de uso comunes de 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 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, 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, relacional y distribuido con búsqueda vectorial como complemento, y Deep Lake es un lago de datos optimizado para embeddings vectoriales. Esta publicación compara sus capacidades de búsqueda vectorial.
SingleStore: descripción general y tecnología central
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 base 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 limitando 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 el índice vectorial, 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 diseñado 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 exclusivamente vectoriales, SingleStore te ofrece estas capacidades como parte de una base de datos completa, de modo que puedes 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 el camino a seguir.
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 modelos de lenguaje grandes, 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, manteniendo al mismo tiempo el rendimiento y la escala.
DeepLake: Descripción general y tecnología principal
Deep Lake es una base de datos especializada creada para manejar datos vectoriales y multimedia—como imágenes, audio, video y otros tipos no estructurados—ampliamente utilizada en IA y aprendizaje automático. Funciona tanto como un data lake como un almacén vectorial:
- Como Data Lake: Deep Lake admite el almacenamiento y la organización de datos no estructurados (imágenes, audio, videos, texto y formatos como NIfTI para imágenes médicas) en un formato con control de versiones. Esta configuración mejora el rendimiento en tareas de deep learning. Permite consultas y visualización rápidas de conjuntos de datos, facilitando la creación de conjuntos de entrenamiento de alta calidad para modelos de IA.
- Como almacén vectorial: Deep Lake está diseñado para almacenar y buscar embeddings vectoriales y metadatos relacionados (p. ej., texto, JSON, imágenes). Los datos pueden almacenarse localmente, en tu entorno cloud o en el almacenamiento gestionado de Deep Lake. Se integra sin problemas con herramientas como LangChain y LlamaIndex, simplificando el desarrollo de aplicaciones de generación aumentada por recuperación (RAG).
Deep Lake utiliza el índice Hierarchical Navigable Small World (HNSW), basado en el paquete Hnswlib con optimizaciones adicionales, para la búsqueda de vecinos más cercanos aproximados (ANN). Esto permite consultar más de 35 millones de embeddings en menos de 1 segundo. Entre sus características únicas se incluyen el multithreading para una creación de índices más rápida y la gestión eficiente de memoria para reducir el uso de RAM.
De forma predeterminada, Deep Lake utiliza búsqueda lineal de embeddings para conjuntos de datos con hasta 100.000 filas. Para conjuntos de datos más grandes, cambia a ANN para equilibrar precisión y rendimiento. La API permite a los usuarios ajustar este umbral según sea necesario.
Aunque el índice de Deep Lake no se usa para búsquedas combinadas de atributos y vectores (que actualmente dependen de la búsqueda lineal), próximas actualizaciones abordarán esta limitación para mejorar aún más su funcionalidad.
Deep Lake como almacén vectorial: Deep Lake proporciona una solución robusta para almacenar y buscar incrustaciones vectoriales y sus metadatos asociados, incluidos archivos de texto, JSON, imágenes, audio y video. Puedes almacenar datos localmente, en tu entorno de nube preferido o en el almacenamiento gestionado de Deep Lake. Deep Lake también ofrece una integración fluida con herramientas como LangChain y LlamaIndex, lo que permite a los desarrolladores crear fácilmente aplicaciones de generación aumentada por recuperación (RAG).
Diferencias clave
Metodología de búsqueda
Ambas herramientas admiten la búsqueda de vecinos más cercanos aproximados (ANN) para consultas vectoriales rápidas y a gran escala.
- SingleStore: Ofrece tanto búsqueda exacta de k vecinos más cercanos (kNN) para precisión como búsqueda ANN para escala, y admite múltiples índices vectoriales (p. ej., HNSW_FLAT, IVF_PQ). Combina la búsqueda vectorial con operaciones SQL, lo cual es útil si necesitas filtrar vectores usando atributos (como precio o etiquetas) junto con puntuaciones de similitud.
- Deep Lake: Usa un índice HNSW optimizado para la búsqueda ANN, logrando un rendimiento impresionante (consulta de más de 35 millones de incrustaciones en menos de un segundo). Por defecto, usa búsqueda lineal para conjuntos de datos más pequeños (<100k filas) y cambia a ANN a medida que los datos crecen. Sin embargo, las búsquedas combinadas de atributos y vectores actualmente dependen de la búsqueda lineal, un área con margen de mejora.
Si trabajas con datos mixtos, como filtrar incrustaciones junto con datos estructurados, el soporte SQL integrado de SingleStore le da una ventaja.
Gestión de datos
Los dos sistemas adoptan enfoques diferentes para gestionar tipos de datos:
- SingleStore: Diseñado como una base de datos relacional con todas las funciones que admite vectores de forma nativa dentro de tablas columnstore. Es ideal para datos estructurados o semiestructurados combinados con operaciones vectoriales, como recomendaciones de productos o búsqueda semántica con filtros adicionales.
- Deep Lake: Se especializa en gestionar datos no estructurados —imágenes, audio, video y texto— junto con incrustaciones vectoriales. Actúa tanto como lago de datos como almacén vectorial, lo que lo convierte en una opción sólida para flujos de trabajo de IA/ML que necesitan conjuntos de datos multimedia y versionados.
Elige SingleStore para aplicaciones que requieran datos estructurados con operaciones SQL. Opta por Deep Lake si tu caso de uso se centra en tareas de IA/ML con datos no estructurados o multimedia.
Escalabilidad y rendimiento
- SingleStore: Diseñado para la escalabilidad mediante nodos distribuidos, maneja miles de millones de vectores y crece linealmente a medida que agregas más nodos. La indexación ANN permite tiempos de respuesta casi instantáneos a escala, equilibrando velocidad y precisión.
- Deep Lake: Maneja conjuntos de datos vectoriales masivos de manera eficiente al optimizar el uso de memoria durante la indexación (p. ej., multithreading para la creación de índices HNSW). Sin embargo, el rendimiento puede disminuir en consultas combinadas que involucran metadatos.
Para un rendimiento altamente escalable y multinodo con operaciones estructuradas, SingleStore destaca. Deep Lake funciona mejor para conjuntos de datos de IA no estructurados donde las búsquedas vectoriales son el enfoque principal.
Flexibilidad y personalización
- SingleStore: Ofrece flexibilidad mediante consultas SQL, admitiendo una combinación de estrategias de búsqueda vectorial exactas y aproximadas. Los desarrolladores pueden aprovechar todo el poder de SQL para operaciones complejas.
- Deep Lake: Permite flexibilidad en el almacenamiento de incrustaciones (local, en la nube o almacenamiento gestionado) y se integra sin problemas con LangChain, LlamaIndex y herramientas de deep learning.
Si los flujos de trabajo basados en SQL son centrales, SingleStore proporciona un enfoque familiar y robusto. Para desarrolladores que crean aplicaciones RAG o pipelines de deep learning, la flexibilidad de Deep Lake destaca.
Integración y ecosistema
- SingleStore: Se integra bien en ecosistemas tradicionales basados en bases de datos. Puedes combinar la búsqueda vectorial con flujos de trabajo de datos relacionales existentes, lo que permite aplicaciones como la búsqueda híbrida (vectores + atributos).
- Deep Lake: Adaptado a ecosistemas de IA/ML. Sus integraciones con LangChain, LlamaIndex y pipelines de entrenamiento de modelos lo hacen ideal para desarrolladores que crean aplicaciones de IA como Retrieval-Augmented Generation (RAG).
Elige SingleStore si tu proyecto requiere una base de datos de propósito general con capacidades vectoriales. Deep Lake encaja mejor en ecosistemas especializados de IA/ML.
Facilidad de uso
- SingleStore: Configurar índices vectoriales requiere cierta familiaridad con esquemas de bases de datos (por ejemplo, tablas columnstore) y sintaxis específica de vectores. Sin embargo, los desarrolladores cómodos con SQL lo encontrarán intuitivo.
- Deep Lake: Ofrece una experiencia de incorporación más sencilla para desarrolladores de IA, especialmente para quienes usan herramientas basadas en Python. La API es directa, pero combinar filtros de metadatos con búsqueda vectorial requiere esfuerzo adicional.
Consideraciones de coste
- SingleStore: Los costes operativos dependen del tamaño de la base de datos, la complejidad de las consultas y el escalado de nodos. El valor de SingleStore proviene de su doble función como almacén vectorial y base de datos relacional.
- Deep Lake: Ofrece precios flexibles para su almacenamiento gestionado. Los costes varían según dónde almacenes tus datos (local, nube o el servicio de Deep Lake).
Funciones de seguridad
- SingleStore: Incluye funciones de seguridad robustas como cifrado, autenticación y control de acceso basado en roles, estándar para bases de datos empresariales.
- Deep Lake: Proporciona funciones de seguridad esenciales, pero se centra más en la flexibilidad para desarrolladores y el rendimiento.
Cuándo elegir SingleStore
SingleStore es la mejor opción cuando tienes grandes datos distribuidos y búsqueda vectorial, especialmente cuando necesitas mezclar consultas de datos estructurados con búsquedas de similitud vectorial. Su integración con SQL te permite realizar consultas híbridas: filtrar embeddings vectoriales por atributos como precio, categoría o etiquetas, sin añadir complejidad al stack. Aplicaciones como sistemas de recomendación, búsqueda semántica y sistemas de chat impulsados por IA se benefician de la capacidad de SingleStore para realizar búsquedas kNN exactas y ANN aproximadas a escala. Si el rendimiento, la escalabilidad y la consolidación de la búsqueda vectorial en una base de datos relacional completa son clave, SingleStore es el camino a seguir.
Cuándo elegir Deep Lake
Deep Lake es mejor para flujos de trabajo de IA/ML donde los datos no estructurados —imágenes, audio, vídeo, texto— desempeñan un papel importante. Su capacidad para ser tanto un lago de datos como un almacén vectorial lo hace excelente para crear y gestionar conjuntos de datos de alta calidad y con control de versiones para entrenar modelos de machine learning. Los desarrolladores que trabajen en aplicaciones de Retrieval-Augmented Generation (RAG), búsqueda de embeddings para datos multimedia o proyectos de deep learning a gran escala se beneficiarán de la integración de Deep Lake con herramientas como LangChain y LlamaIndex. Para proyectos donde la búsqueda vectorial se centra en casos de uso de IA en lugar de operaciones SQL híbridas, Deep Lake es una solución más optimizada y flexible.
Conclusión
SingleStore y Deep Lake tienen ambos búsqueda vectorial, pero sirven a propósitos diferentes. SingleStore es excelente para aplicaciones de datos estructurados o híbridos donde necesitas combinar operaciones basadas en SQL con búsqueda vectorial escalable. Deep Lake destaca en entornos de IA/ML donde los datos no estructurados y los embeddings multimedia son el foco, con rendimiento optimizado e integraciones para pipelines modernos de deep learning. La elección es tuya: para datos estructurados y distribuidos con soporte SQL, elige SingleStore. Para tareas impulsadas por IA con datos no estructurados, Deep Lake es el ganador.
Lee esto para obtener una visión general de SingleStore y Deep Lake, pero para evaluarlos necesitas hacerlo según 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 benchmarks exhaustivos con tus propios datasets 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 datasets y encontrar el que se adapte 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 funciones y rendimiento.
Descarga VectorDBBench desde su repositorio de GitHub para reproducir nuestros resultados de benchmark u obtener resultados de rendimiento con tus propios datasets.
Echa un vistazo rápido al rendimiento de las principales bases de datos vectoriales en el VectorDBBench Leaderboard.
Lee los siguientes blogs para obtener más información sobre la evaluación de bases de datos vectoriales.
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