SingleStore vs MyScale: 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 MyScale, exploremos primero el concepto de las 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 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 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 MyScale es una base de datos creada sobre ClickHouse que combina búsqueda vectorial y análisis SQL. Ambas tienen capacidades de 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 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 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 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 hacer 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 los 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 Vecino Más Cercano Aproximado (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 un equilibrio 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 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 única 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 estas capacidades 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.
¿Qué es MyScale? Descripción general y tecnología central
MyScale es una base de datos basada en la nube construida sobre la base de datos de código abierto ClickHouse, diseñada para cargas de trabajo de IA y aprendizaje automático. Puede manejar datos estructurados y vectoriales, así como analítica en tiempo real y aprendizaje automático. MyScale se centra en series temporales, búsqueda vectorial y búsqueda de texto completo, por lo que es adecuada para el procesamiento en tiempo real y los insights impulsados por IA. Al usar la arquitectura de ClickHouse, MyScale ofrece alto rendimiento y escalabilidad para IA.
Una de las características clave de MyScale es el soporte nativo de SQL, que simplifica las consultas impulsadas por IA al integrar búsqueda vectorial, búsqueda de texto completo y consultas SQL tradicionales en un solo sistema. Esto reduce la necesidad de múltiples herramientas y lo hace escalable para IA. MyScale admite y gestiona el procesamiento analítico de datos tanto estructurados como vectorizados en una sola plataforma usando una arquitectura de base de datos OLAP para operar sobre datos vectorizados. Los desarrolladores pueden interactuar con MyScale usando SQL, por lo que es accesible para todos los programadores familiarizados con bases de datos relacionales.
MyScale tiene múltiples tipos de índices vectoriales y métricas de similitud para admitir diferentes casos de uso. Admite métricas de distancia comunes como la distancia euclidiana (L2), el producto interno (IP) y la similitud coseno. La base de datos tiene múltiples algoritmos de indexación: MSTG (Multi-Scale Tree Graph), ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ y HNSW, cada uno con su propio conjunto de parámetros para ajustar. El motor vectorial MSTG propietario de MyScale usa SSDs NVMe para aumentar la densidad de datos, por lo que supera a las bases de datos vectoriales especializadas tanto en rendimiento como en costo.
Al combinar la funcionalidad de una base de datos SQL, una base de datos vectorial y un motor de búsqueda de texto completo en un solo sistema, MyScale reduce los costos de infraestructura y mantenimiento. Esta unificación permite consultas y analítica conjuntas de datos y una base de datos única para aplicaciones de IA. MyScale también tiene MyScale Telemetry para una observabilidad completa de los sistemas LLM, de modo que puedes monitorear y depurar de manera eficiente. A medida que los datos se vuelven más complejos, MyScale es una solución preparada para el futuro que puede manejar nuevas modalidades de datos y tamaños de bases de datos, manteniendo al mismo tiempo el rendimiento de cómputo y la integración entre diferentes tipos de datos.
Diferencias clave
Metodología de búsqueda
SingleStore: búsqueda de k vecinos más cercanos (kNN) y de Vecino Más Cercano Aproximado (ANN). ANN está optimizada para conjuntos de datos grandes con compensaciones entre velocidad y precisión, adecuada para sistemas de recomendación y búsqueda semántica.
MyScale: Más algoritmos de indexación (MSTG, ScaNN, IVFFLAT, HNSW). El motor vectorial MSTG utiliza SSD NVMe para alto rendimiento y eficiencia de almacenamiento. Se admiten múltiples métricas de distancia (euclidiana, producto interno, similitud de coseno).
Veredicto: Si necesitas diversidad de algoritmos y personalización, MyScale gana. Para ANN y kNN optimizados con SQL, SingleStore es una buena opción.
Manejo de datos
SingleStore: Datos estructurados y semiestructurados, vectores almacenados en tablas columnstore. Las consultas vectoriales se integran con SQL, por lo que puedes realizar operaciones híbridas como filtrar embeddings con datos relacionales.
MyScale: Datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. La arquitectura OLAP (procesamiento analítico en línea) permite el procesamiento analítico de datos vectoriales y tipos de datos tradicionales, buena para cargas de trabajo mixtas.
Veredicto: La capacidad de MyScale para manejar datos no estructurados lo hace más versátil para diferentes cargas de trabajo de IA. SingleStore es bueno en consultas vectoriales y SQL para datos estructurados y semiestructurados.
Escalabilidad y rendimiento
SingleStore: Almacenamiento de datos y procesamiento de consultas distribuidos. La escalabilidad es sencilla: añade nodos y obtendrás más capacidad y rendimiento.
MyScale: Comparte el linaje de ClickHouse, escalabilidad para analítica en tiempo real y cargas de trabajo de IA. El motor MSTG utiliza NVMe para conjuntos de datos a gran escala con eficiencia de costes.
Veredicto: Ambos escalan bien, pero el enfoque NVMe de MyScale puede ser mejor en cuanto a coste-rendimiento para casos de uso de IA a gran escala.
Flexibilidad y personalización
SingleStore: Estructurado y centrado en SQL, bueno para aplicaciones que necesitan una integración estrecha con bases de datos tradicionales.
MyScale: Más algoritmos de indexación y métricas de distancia, más opciones para ajustar el rendimiento.
Veredicto: MyScale gana en personalización, SingleStore en simplicidad y flujo de trabajo basado en SQL.
Integración y ecosistema
SingleStore: Búsqueda vectorial integrada con base de datos relacional, los desarrolladores pueden crear aplicaciones completas sin herramientas adicionales.
MyScale: Búsqueda vectorial, de texto completo y SQL, menos sistemas que gestionar. MyScale Telemetry para monitorizar y depurar sistemas LLM.
Veredicto: MyScale está preparado para el futuro, SingleStore simplifica la integración con el ecosistema de bases de datos tradicionales.
Facilidad de uso
SingleStore: Sintaxis SQL y documentación completa, menor curva de aprendizaje para desarrolladores familiarizados con bases de datos relacionales.
MyScale: SQL para las interacciones, pero un conjunto de funciones más amplio puede requerir una curva de aprendizaje ligeramente más pronunciada.
Veredicto: SingleStore es ligeramente más fácil para empezar, con un enfoque SQL-first y una configuración más simple.
Coste
SingleStore: La búsqueda vectorial forma parte de la base de datos, por lo que si ya la usas como tu base de datos principal, puedes ahorrar costes de infraestructura.
MyScale: Utiliza almacenamiento eficiente (p. ej., SSD NVMe) y unifica funciones, por lo que no necesitas herramientas separadas.
Veredicto: MyScale puede ser mejor a largo plazo para cargas de trabajo intensivas en IA, SingleStore si quieres simplicidad e integración con sistemas existentes.
Seguridad
SingleStore: Cifrado, autenticación y controles de acceso de nivel empresarial.
MyScale: Hereda las funciones de seguridad de ClickHouse y añade herramientas de observabilidad, pero los niveles de cifrado deben verificarse.
Veredicto: Ambos son seguros, SingleStore tiene una ligera ventaja en funciones de nivel empresarial.
Cuándo elegir SingleStore
SingleStore es excelente cuando quieres combinar búsqueda vectorial con datos relacionales en un único flujo de trabajo basado en SQL. Es bueno para aplicaciones donde necesitas analizar datos estructurados o semiestructurados con embeddings vectoriales, como sistemas de recomendación, inteligencia empresarial impulsada por IA o RAG (generación aumentada por recuperación). Su arquitectura distribuida significa escalabilidad, y su búsqueda ANN te ofrece resultados rápidos en conjuntos de datos grandes. Si quieres simplicidad, el diseño basado en SQL de SingleStore significa que no necesitas múltiples herramientas o sistemas.
Cuándo elegir MyScale
MyScale es mejor para cargas de trabajo con múltiples tipos de datos y aplicaciones de IA que necesitan flexibilidad. Su búsqueda vectorial, búsqueda de texto completo y analítica en tiempo real lo hacen excelente para monitorizar grandes sistemas de IA, procesar datos no estructurados o realizar análisis de series temporales. La gama más amplia de algoritmos de indexación y métricas de MyScale significa que los desarrolladores pueden ajustar el rendimiento, y su arquitectura respaldada por NVMe implica una forma rentable de manejar grandes conjuntos de datos. Si quieres una plataforma preparada para el futuro que tenga escalabilidad, observabilidad e indexación avanzada, MyScale es una buena opción.
Conclusión
SingleStore y MyScale son buenos en cosas diferentes. SingleStore es excelente para simplificar la búsqueda vectorial con datos estructurados usando SQL, y ofrece facilidad de uso y escalabilidad para casos de uso tradicionales centrados en bases de datos. MyScale es bueno en versatilidad, indexación avanzada y manejo de múltiples tipos de datos para casos de uso con mucha IA y analítica en tiempo real. La elección, en última instancia, depende de tus casos de uso, los datos con los que trabajas y tus requisitos de rendimiento. Elige la tecnología que se ajuste a tu carga de trabajo y objetivos de desarrollo.
Lee esto para obtener una visión general de SingleStore y MyScale, 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 la comparación de bases de datos vectoriales. Al final, realizar 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 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 funciones 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 principales en el VectorDBBench Leaderboard.
Lee los siguientes blogs para obtener más información sobre la evaluación de bases de datos vectoriales.
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