SingleStore vs MongoDB: 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 MongoDB, 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, 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 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 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 relacional y distribuido, y MongoDB es una base de datos NoSQL que almacena datos en documentos similares a JSON. Ambos cuentan con búsqueda vectorial como complemento. 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 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 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 escalabilidad. La base de datos distribuye los datos entre múltiples nodos para que puedas manejar 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 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 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 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 compatible. 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.
MongoDB: Descripción general y tecnología central
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 dimensión junto con tus datos de documentos y hacer 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 hacer 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 de documentos para poder buscar de forma más contextual y precisa. Puedes consultar cualquier tipo de dato que pueda embeberse hasta 4096 dimensiones. Atlas Vector Search te permite combinar búsquedas de similitud vectorial con filtrado tradicional de documentos. 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 tener 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 se necesita una base de datos vectorial separada; puedes usar la escalabilidad y las funciones enriquecidas de MongoDB junto con la búsqueda vectorial.
Diferencias clave
Metodología de búsqueda y algoritmos
SingleStore tiene múltiples opciones de búsqueda vectorial para adaptarse a diferentes casos de uso. Para resultados exactos, tiene búsqueda exacta de k vecinos más cercanos (kNN). Para priorizar la velocidad sobre la exactitud, SingleStore tiene búsqueda de vecinos más cercanos aproximados (ANN) con múltiples tipos de índice: FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT y HNSW_PQ. Admite tanto producto punto como distancia euclidiana para la coincidencia por similitud, por lo que los desarrolladores tienen flexibilidad en cómo miden la similitud vectorial.
MongoDB Atlas Vector Search adopta un enfoque más específico y utiliza HNSW (Hierarchical Navigable Small World) como su método de búsqueda principal. Para conjuntos de datos más pequeños de hasta 10,000 documentos, MongoDB tiene búsqueda de vecinos más cercanos exactos (ENN). Para mayor escala, cambia a búsqueda ANN para mantener el rendimiento. Esto simplifica la decisión para los desarrolladores sin dejar de proporcionar capacidad de búsqueda.
Manejo y estructura de datos
SingleStore utiliza un enfoque estructurado basado en tablas columnstore. Los datos vectoriales deben estar en el formato: Vector Type(dimensions[, F32]). Este enfoque estructurado permite a SingleStore combinar SQL tradicional con operaciones vectoriales de manera eficiente. Funciona bien para aplicaciones con un esquema de datos claro donde las operaciones SQL son el requisito principal.
MongoDB adopta un enfoque más flexible con su almacenamiento basado en documentos. Admite vectores de hasta 4096 dimensiones y puedes mezclar datos vectoriales con cualquier estructura de documento. Esta flexibilidad hace que MongoDB sea adecuado para aplicaciones con datos semiestructurados y no estructurados donde el esquema podría cambiar con el tiempo.
Escalabilidad y rendimiento
SingleStore escala mediante la distribución de datos en múltiples nodos. A medida que tus datos crecen, puedes agregar más nodos para mantener el rendimiento. Combina la búsqueda vectorial con SQL en una sola consulta, reduciendo la complejidad y mejorando el rendimiento. Esta arquitectura hace que SingleStore sea adecuado para operaciones vectoriales de alto rendimiento dentro de una base de datos tradicional.
MongoDB escala mediante Search Nodes dedicados para cargas de trabajo de búsqueda vectorial. Esta separación de la infraestructura de búsqueda de las operaciones principales de la base de datos permite escalar la búsqueda de forma independiente. Está optimizado para operaciones basadas en documentos con búsqueda vectorial integrada, por lo que es adecuado para aplicaciones que necesitan equilibrar el almacenamiento tradicional de documentos con funciones de búsqueda vectorial.
Integración y ecosistema
La fortaleza de SingleStore está en su enfoque basado en SQL. Funciona sin problemas con herramientas y flujos de trabajo SQL existentes, por lo que es una excelente opción para organizaciones con experiencia e infraestructura SQL existentes. Las aplicaciones que requieren una sólida integración con SQL pueden usar la capacidad vectorial de SingleStore sin cambios arquitectónicos significativos.
MongoDB tiene una amplia integración con servicios de IA populares como OpenAI y VoyageAI. Admite frameworks modernos de IA como LangChain y LlamaIndex y funciona con varios modelos de embeddings. También tiene soporte integrado para búsqueda híbrida que combina búsqueda vectorial y de texto completo. Este rico ecosistema hace que MongoDB sea una buena opción para aplicaciones impulsadas por IA.
Cuándo elegir SingleStore
SingleStore es para empresas que usan SQL y necesitan manejar datos estructurados a escala. Es perfecto para aplicaciones empresariales donde la coincidencia vectorial exacta importa, como plataformas de análisis financiero, motores de recomendación en tiempo real o grandes sistemas de búsqueda de similitud de imágenes que necesitan resultados precisos. Es para cuando necesitas combinar operaciones tradicionales de base de datos con búsqueda vectorial y tu equipo tiene experiencia en SQL y tu infraestructura está construida alrededor de bases de datos relacionales.
Cuándo elegir MongoDB
MongoDB es la opción obvia cuando tu aplicación necesita estructuras de datos flexibles e integración fluida con servicios modernos de IA. Es ideal para aplicaciones como sistemas de recomendación de contenido, búsqueda semántica de documentos o chatbots impulsados por IA que necesitan combinar búsqueda vectorial con datos no estructurados. Es para cuando necesitas crear prototipos rápidamente e iterar en tu implementación de búsqueda vectorial, necesitas búsqueda híbrida o planeas integrarte con muchos servicios de IA y modelos de embeddings.
Conclusión
Tanto SingleStore como MongoDB son excelentes para la búsqueda vectorial, pero satisfacen necesidades diferentes en el panorama de las aplicaciones modernas. La fortaleza de SingleStore es su enfoque centrado en SQL, operaciones vectoriales precisas y manejo de datos estructurados a escala, por lo que es excelente para entornos empresariales donde la experiencia en SQL es abundante. La flexibilidad de MongoDB, la integración con servicios de IA y el enfoque basado en documentos lo hacen perfecto para aplicaciones modernas que necesitan combinar búsqueda vectorial con múltiples tipos de datos y capacidades de IA. Tu elección debe basarse en tu caso de uso, stack tecnológico existente, experiencia del equipo y si necesitas operaciones precisas basadas en SQL o flexibilidad y facilidad de integración con IA.
Lee esto para obtener una visión general de SingleStore y MongoDB, pero para evaluarlas 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 conjuntos de datos y patrones de consulta será clave para tomar una decisión entre estos dos enfoques potentes pero diferentes de 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 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 funcionalidades y rendimiento.
Descarga VectorDBBench desde su repositorio de GitHub para reproducir nuestros resultados de benchmark u obtener resultados de rendimiento con tus propios conjuntos de datos.
Echa un vistazo rápido al rendimiento de las bases de datos vectoriales más usadas en el Leaderboard de VectorDBBench.
Lee los siguientes blogs para aprender más sobre la evaluación de bases de datos vectoriales.
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