SingleStore vs Milvus: 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 Milvus, 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, posibilitando 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 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 administrado)
- 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, con búsqueda vectorial como complemento. Faiss son bibliotecas ligeras de código abierto creadas para una búsqueda vectorial eficiente. Esta publicación compara sus capacidades de búsqueda vectorial.
SingleStore: Descripción general y tecnología principal
SingleStore ha hecho posible la búsqueda vectorial al integrarla 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 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 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 diseñado para el rendimiento y la escalabilidad. La base de datos distribuye los datos entre varios nodos para que puedas gestionar operaciones de datos vectoriales a gran escala. A medida que tus datos crecen, puedes simplemente añadir más nodos y listo. El procesador de consultas puede combinar la búsqueda vectorial con operaciones SQL, por lo que no necesitas realizar varias 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 los 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 los 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 modelos de lenguaje grandes, la generación aumentada por recuperación (RAG) para generación de texto enfocada y la coincidencia de imágenes basada en embeddings vectoriales. Al combinar esto con características tradicionales de bases de datos, SingleStore permite a los desarrolladores crear aplicaciones de IA complejas usando sintaxis SQL mientras mantiene el rendimiento y la escala.
Descripción general de la base de datos vectorial Milvus
Milvus es una base de datos vectorial de código abierto diseñada desde cero para la búsqueda vectorial y la búsqueda por similitud como núcleo. Es altamente eficiente y escalable horizontalmente a escala de miles de millones, y puede ejecutarse de manera eficiente en una amplia gama de entornos, desde laptops hasta sistemas distribuidos a gran escala. Milvus está disponible tanto como software de código abierto como servicio en la nube (Zilliz Cloud).
Milvus admite al menos 11 métodos de indexación, incluidos HNSW (Hierarchical Navigable Small World), IVF (Inverted File), DiskANN, y CAGRA, lo que le permite buscar rápidamente en grandes volúmenes de datos. A diferencia de Cassandra, Milvus no es una base de datos de propósito general, sino una herramienta enfocada en datos no estructurados y búsqueda por similitud vectorial, lo que la convierte en una solución más especializada.
Milvus forma parte de la LF AI & Data Foundation y está licenciado bajo Apache 2.0. Muchos colaboradores son expertos en computación de alto rendimiento (HPC), con experiencia en la creación y optimización de sistemas a gran escala. Entre los colaboradores clave se incluyen profesionales de empresas como Zilliz, ARM, NVIDIA, AMD, Intel, Meta, IBM, Salesforce y Microsoft.
Milvus ofrece tres opciones de implementación: Milvus Lite, Standalone y Distributed.
- Milvus Lite es una biblioteca de Python y una versión ultraligera de Milvus. Es perfecta para la creación rápida de prototipos en Python o entornos de notebooks y para experimentos locales a pequeña escala.
- Milvus Standalone es la opción de implementación de nodo único para Milvus, que utiliza un modelo cliente-servidor. Puedes considerarla como el equivalente de Milvus a MySQL, mientras que Milvus Lite es como SQLite.
- Milvus Distributed es el modo distribuido de Milvus, ideal para usuarios empresariales que construyen sistemas de bases de datos vectoriales a gran escala o plataformas de datos vectoriales.
Diferencias clave
Metodología de búsqueda
SingleStore: Ofrece búsqueda exacta de k vecinos más cercanos (kNN) y búsqueda aproximada de vecinos más cercanos (ANN). Mientras que kNN exacto garantiza mayor precisión, ANN proporciona consultas más rápidas para grandes conjuntos de datos, sacrificando algo de precisión a cambio de velocidad. El soporte de SingleStore para múltiples métodos ANN (p. ej., IVF_FLAT, IVF_PQ, HNSW_PQ) lo hace versátil para cargas de trabajo híbridas que combinan consultas SQL tradicionales con búsqueda vectorial.
Milvus: Se especializa en la búsqueda por similitud vectorial con amplio soporte para más de 11 métodos de indexación, incluidos HNSW, IVF, DiskANN y CAGRA. Estos índices están optimizados para rendimiento y flexibilidad, lo que permite a Milvus manejar diversos escenarios de búsqueda vectorial a escala. Sus opciones de indexación lo convierten en una mejor opción para tareas de búsqueda vectorial pura que requieren alta configurabilidad. Milvus también admite kNN, ANN, búsqueda por rango, búsqueda de texto completo y búsqueda híbrida para un conjunto más diverso de consultas de búsqueda que ayuda a encontrar los resultados más relevantes.
Manejo de datos
SingleStore: Integra datos vectoriales en una base de datos relacional de propósito general, almacenando vectores en tablas columnstore junto con datos estructurados y semiestructurados. Esta configuración permite filtrado y agregación sin problemas con consultas SQL estándar, lo que la hace ideal para aplicaciones que combinan metadatos estructurados con datos vectoriales no estructurados.
Milvus: Se centra exclusivamente en datos no estructurados, lo que lo hace diseñado específicamente para casos de uso como reconocimiento de imágenes, recuperación de documentos y sistemas de recomendación. Si trabajas con conjuntos de datos que son principalmente vectores sin una fuerte dependencia de datos estructurados, Milvus proporciona una solución más adaptada.
Escalabilidad y rendimiento
SingleStore: Escala horizontalmente distribuyendo datos entre múltiples nodos. A medida que tus datos crecen, agregar nodos es sencillo, y su procesador de consultas SQL combina eficientemente la búsqueda vectorial con operaciones estándar de base de datos. Sin embargo, sus capacidades vectoriales forman parte de un sistema de base de datos más amplio, lo que puede introducir sobrecarga para cargas de trabajo puramente vectoriales.
Milvus: Diseñado para búsqueda vectorial a escala de miles de millones con escalabilidad horizontal como característica central. Su modo distribuido garantiza alto rendimiento para implementaciones a gran escala. La arquitectura de Milvus está optimizada para escenarios donde la búsqueda vectorial es la carga de trabajo principal, ofreciendo menor latencia y mejor eficiencia para esos casos de uso.
Flexibilidad y personalización
SingleStore: Proporciona flexibilidad al combinar búsqueda vectorial con operaciones SQL. Sin embargo, la indexación vectorial está limitada a configuraciones específicas (p. ej., tipo de elemento F32, vectores de una sola columna en tablas columnstore). Este enfoque estructurado se adapta a aplicaciones que requieren una integración estrecha con funcionalidades tradicionales de bases de datos.
Milvus: Ofrece amplia personalización para indexación, parámetros de búsqueda y modos de implementación. Con opciones como Milvus Lite para entornos integrados, Milvus Standalone para experimentos locales y Distributed Milvus para entornos a gran escala, se adapta a una amplia variedad de flujos de trabajo.
Integración y ecosistema
SingleStore: Destaca por su integración con herramientas y flujos de trabajo estándar basados en SQL, lo que permite a los desarrolladores usar tecnologías conocidas sin curvas de aprendizaje pronunciadas. Su compatibilidad con herramientas de IA y análisis mejora su utilidad en aplicaciones híbridas.
Milvus: Se centra en integraciones con ecosistemas de IA y aprendizaje automático. Admite modelos de embeddings y funciona bien en pipelines de generación aumentada por recuperación (RAG) y aplicaciones que requieren procesamiento de vectores densos. Su naturaleza de código abierto también permite a los desarrolladores ampliarlo y adaptarlo a necesidades específicas.
Facilidad de uso
SingleStore: Combina la simplicidad de SQL con capacidades vectoriales, haciéndolo accesible para desarrolladores familiarizados con bases de datos relacionales. Sin embargo, el enfoque estructurado para el manejo de vectores puede requerir ajustes para cargas de trabajo con gran cantidad de datos no estructurados.
Milvus: Diseñado para la búsqueda vectorial desde cero, ofrece una experiencia más especializada. Si bien su modo distribuido puede introducir complejidad, sus versiones standalone y lite simplifican la experimentación y las implementaciones a menor escala.
Consideraciones de costo
SingleStore: Al integrar la búsqueda vectorial en una base de datos completa, SingleStore reduce la necesidad de múltiples sistemas, lo que potencialmente disminuye los costos operativos. Sin embargo, su precio como base de datos de propósito general puede incluir funciones que no necesitas para cargas de trabajo específicas de vectores.
Milvus: Milvus de código abierto proporciona un punto de entrada rentable, con la flexibilidad de escalar a servicios gestionados como Zilliz Cloud. Su enfoque en la búsqueda vectorial garantiza que solo pagues por las funciones que necesitas.
Funciones de seguridad
SingleStore: Ofrece sólidas funciones de seguridad de nivel empresarial, incluidas encriptación, autenticación y controles de acceso. Su funcionalidad integral de base de datos lo convierte en una opción sólida para aplicaciones que requieren un cumplimiento estricto.
Milvus: Si bien hay funciones de seguridad disponibles, los detalles dependen del modelo de implementación (p. ej., standalone vs. cloud). Para casos de uso empresariales, Zilliz Cloud proporciona capacidades de seguridad mejoradas.
Conclusión
Elige uno según tu caso de uso y ecosistema:
SingleStore si quieres una solución híbrida que combine el procesamiento de datos estructurados con la búsqueda vectorial. Bueno para e-commerce o analítica empresarial donde las consultas SQL y vectoriales deben convivir.
Milvus si necesitas una base de datos vectorial optimizada para datos no estructurados a gran escala y cargas de trabajo de IA. Bueno para proyectos que dependen en gran medida de la búsqueda por similitud, como motores de recomendación o sistemas de generación aumentada por recuperación.
Milvus para un enfoque centrado en vectores, amigable para desarrolladores y escalable. SingleStore para datos estructurados y vectores en un solo sistema.
Lee esto para obtener una visión general de SingleStore y Milvus, 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 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 funciones y rendimiento.
Descarga VectorDBBench desde su repositorio de GitHub para reproducir nuestros resultados de benchmark u obtener resultados de rendimiento en tus propios datasets.
Echa un vistazo rápido al rendimiento de las bases de datos vectoriales principales en el Leaderboard de VectorDBBench.
Lee los siguientes blogs para aprender más sobre la evaluación de bases de datos vectoriales.
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