SingleStore vs pgvector: 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 pgvector, 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 para 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 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 pgvector es una base de datos tradicional. Ambas con 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 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 búsqueda semántica usando FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT y HNSW_PQ para índice vectorial, como producto punto y distancia euclidiana para coincidencia de similitud. Esto es muy útil para aplicaciones como sistemas de recomendación, reconocimiento de imágenes y chatbots de IA donde la coincidencia de similitud es rápida.
En esencia, SingleStore está creado para el rendimiento y la escala. La base de datos distribuye los datos entre varios nodos para que puedas manejar operaciones de datos vectoriales a gran escala. A medida que tus datos crecen, puedes simplemente agregar más nodos y listo. El procesador de consultas puede combinar la búsqueda vectorial con operaciones SQL, por lo que no necesitas hacer 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 varios 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 necesitan precisión absoluta, la búsqueda ANN es la opción adecuada.
La implementación técnica de los índices vectoriales en SingleStore tiene requisitos específicos. Estos índices solo se pueden crear 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 las 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.
pgvector: Descripción general y núcleo
pgvector es una extensión de PostgreSQL que te permite realizar operaciones vectoriales directamente en tu base de datos PostgreSQL. Esto significa que puedes almacenar y consultar embeddings vectoriales sin una base de datos vectorial separada.
pgvector tiene capacidades completas de operación vectorial: búsqueda nativa de similitud vectorial, búsqueda exacta y aproximada de vecinos más cercanos, e integración con la indexación de PostgreSQL. Admite aritmética vectorial: suma y resta, y múltiples métricas de distancia: euclidiana, coseno, producto interno.
Mecanismos de búsqueda y tipos de índice
De forma predeterminada, pgvector utiliza búsqueda exacta de vecinos más cercanos, lo que ofrece una recuperación perfecta pero puede ser lento con conjuntos de datos grandes. Para un mejor rendimiento, pgvector ofrece búsqueda aproximada de vecinos más cercanos mediante indexación, lo que intercambia algo de precisión por mucha más velocidad.
HNSW (Hierarchical Navigable Small World): Introducido en pgvector 0.5.0, HNSW crea una estructura de grafo multicapa para un recorrido de búsqueda rápido. Es conocido por su gran rendimiento y buenos resultados, pero requiere más memoria que IVFFlat. Este índice es adecuado para aplicaciones que necesitan una búsqueda rápida y precisa.
IVFFlat (Inverted File Flat): El método IVFFlat agrupa vectores en el espacio vectorial y utiliza un proceso de búsqueda de dos pasos. Primero, encuentra clústeres relevantes y luego realiza una búsqueda exacta dentro de los clústeres seleccionados. Es más eficiente en memoria que HNSW, pero puede ser ligeramente más lento o menos preciso en algunos casos.
Limitaciones técnicas
Una limitación técnica de pgvector es su límite dimensional. Con un tamaño de página predeterminado de 8 KiB, la extensión puede almacenar datos vectoriales de precisión completa (32 bits/4 bytes) de hasta 2000 dimensiones, ya que esto usa 7.8125 KiB por vector. Con cuantización escalar (halfvec/16 bits/2 bytes), las dimensiones máximas aumentan a 4000, usando aún 7.8125 KiB por vector.
Impacto en los modelos de lenguaje modernos
Esto limita las aplicaciones RAG (Retrieval-Augmented Generation). La mayoría de los modelos de embeddings de mejor rendimiento en la clasificación MTEB de HuggingFace superan estos límites dimensionales. Incluso con cuantización escalar halfvec, solo tres modelos son compatibles: gte-qwen2-7B-instruct, gte-qwen2-7B-instruct-fp16, bge-multilingual-gemma2.
Consejos de implementación
Al usar pgvector, debes experimentar tanto con índices HNSW como IVFFlat para encontrar el mejor para tu caso de uso. Tu decisión dependerá de varios factores: tamaño del conjunto de datos, requisitos de velocidad de consulta, compensaciones de precisión aceptables, restricciones de memoria. Ajusta con precisión los parámetros del índice y evalúa diferentes configuraciones para encontrar el punto óptimo para tu caso de uso.
Rendimiento
Al usar pgvector, ten en cuenta que agregar índices aproximados cambiará los resultados de las consultas, a diferencia de los índices tradicionales de bases de datos. Esto es algo que debes considerar durante la fase de desarrollo y pruebas para asegurarte de que el equilibrio entre precisión y rendimiento se ajuste a las necesidades de tu aplicación. Supervisa y ajusta tu configuración a medida que cambien tus datos y tu patrón de uso.
Diferencias clave
Metodología de búsqueda
SingleStore: SingleStore tiene búsquedas de vecinos más cercanos tanto exactas como aproximadas (ANN). Su indexación vectorial admite FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, HNSW_FLAT y HNSW_PQ. Esto te ofrece búsquedas de similitud de alto rendimiento con producto punto o distancia euclidiana. ANN es excelente para grandes conjuntos de datos con baja latencia donde puedes tolerar algunas compensaciones de precisión.
pgvector: pgvector tiene operaciones vectoriales nativas en PostgreSQL, incluidas búsquedas exactas y ANN. Usa HNSW e IVFFlat para ANN; HNSW es más rápido pero consume más memoria, e IVFFlat equilibra memoria y velocidad. Aunque pgvector es muy flexible, su búsqueda exacta predeterminada tendrá dificultades con grandes conjuntos de datos a menos que optimices con estos índices.
Manejo de datos
SingleStore: SingleStore coloca los datos vectoriales en tablas columnstore para que puedas consultar datos estructurados y no estructurados sin problemas. Su enfoque basado en SQL combina la búsqueda vectorial con consultas estándar de bases de datos, por lo que es excelente para casos de uso híbridos como buscar embeddings de productos filtrados por precio o categoría.
pgvector: Como extensión de PostgreSQL, pgvector está estrechamente acoplado con el manejo de datos relacionales. Te permite almacenar embeddings vectoriales junto con datos relacionales tradicionales, por lo que es fácil diseñar tu esquema para aplicaciones que necesitan ambos tipos de datos. Sin embargo, los límites de dimensionalidad vectorial (2000-4000 según la precisión) pueden limitar algunas aplicaciones modernas de LLM.
Escalabilidad y rendimiento
SingleStore: SingleStore escala horizontalmente distribuyendo datos entre nodos; el rendimiento se mantiene igual a medida que los datos crecen. Su arquitectura distribuida y su procesador de consultas pueden realizar operaciones vectoriales y SQL en paralelo, lo que reduce la sobrecarga de las consultas. La indexación ANN hace que las consultas sean más rápidas para grandes conjuntos de datos.
pgvector: La escalabilidad en pgvector depende de las fortalezas de PostgreSQL. Puede manejar bien conjuntos de datos moderados, pero puede tener dificultades con grandes conjuntos de datos o cargas de trabajo de alta concurrencia. El ajuste de índices y el clustering pueden ayudar, pero el escalado horizontal puede requerir soluciones adicionales como el particionamiento.
Flexibilidad y personalización
SingleStore: SingleStore es simple; puedes hacer búsqueda vectorial con SQL estándar. Aunque esto facilita la implementación, las opciones de indexación vectorial están limitadas a configuraciones específicas como tablas columnstore, lo que puede limitar la flexibilidad para configuraciones personalizadas.
pgvector: pgvector es más flexible, admite aritmética vectorial y múltiples métricas de similitud (euclidiana, coseno, producto interno). Es mejor para desarrolladores que quieren experimentar con indexación personalizada, ajustar parámetros con precisión o integrarse con el ecosistema de PostgreSQL.
Integración y ecosistema
SingleStore: Como base de datos independiente, SingleStore es todo en uno, lo que reduce la necesidad de sistemas separados. Este enfoque todo en uno minimiza la complejidad de integración, pero puede carecer del ecosistema de herramientas basadas en PostgreSQL.
pgvector: pgvector se beneficia del ecosistema de PostgreSQL, incluida la compatibilidad con frameworks, herramientas y extensiones populares. Es una opción sólida si tu stack ya está construido sobre PostgreSQL.
Facilidad de uso
SingleStore: El diseño centrado en SQL hace que la configuración y las consultas sean fáciles, ideal para equipos que quieren desplegar rápido y con una curva de aprendizaje mínima. Pero adaptarse a sus restricciones de indexación vectorial puede requerir algunos ajustes.
pgvector: Los desarrolladores familiarizados con PostgreSQL encontrarán pgvector fácil. La experimentación y el ajuste de índices añaden algo de complejidad, pero también oportunidades de optimización específicas para tu caso de uso.
Costo
SingleStore: Como base de datos de alto rendimiento de nivel empresarial, SingleStore puede tener costos operativos más altos, especialmente para servicios gestionados o implementaciones a gran escala. La consolidación de sistemas puede compensar los costos para organizaciones con necesidades de datos diversas.
pgvector: La naturaleza de código abierto de pgvector lo hace rentable para proyectos más pequeños. Pero gestionar la infraestructura de PostgreSQL a escala puede introducir costos ocultos, como hardware adicional o mantenimiento.
Seguridad
SingleStore: SingleStore cuenta con funciones de seguridad de nivel empresarial, como cifrado de datos, control de acceso basado en roles y registros de auditoría. Estas son para casos de uso con altos requisitos de cumplimiento.
pgvector: pgvector hereda las funciones de seguridad de PostgreSQL.
Cuándo usar SingleStore
SingleStore es para sistemas de datos distribuidos grandes que necesitan alto rendimiento y escala. Puede combinar la búsqueda vectorial con consultas SQL para reunir datos estructurados y no estructurados en aplicaciones como sistemas de recomendación impulsados por IA, búsqueda de productos con filtros y búsqueda semántica para cargas de trabajo empresariales. La arquitectura distribuida de SingleStore, las opciones de indexación ANN y el diseño todo en uno lo hacen perfecto para escenarios en los que necesitas manejar miles de millones de vectores con tiempos de respuesta interactivos.
Cuándo usar pgvector
pgvector es para entornos que ya usan PostgreSQL o donde la simplicidad y el costo importan. Es para aplicaciones de búsqueda vectorial a menor escala o proyectos que necesitan combinar búsqueda de texto completo, consultas relacionales tradicionales y operaciones vectoriales en la misma base de datos. Es flexible con métricas de distancia, opciones de indexación y se integra bien con el amplio ecosistema de PostgreSQL para desarrolladores que experimentan con modelos de embeddings o agregan búsqueda vectorial a una infraestructura PostgreSQL existente.
Conclusión
Tanto SingleStore como pgvector tienen sus propias fortalezas en la búsqueda vectorial. SingleStore es excelente para conjuntos de datos distribuidos a gran escala con integración SQL y alto rendimiento, mientras que pgvector es excelente por su flexibilidad, facilidad de uso con PostgreSQL y rentabilidad. La elección depende de tu caso de uso: si necesitas escalabilidad de nivel empresarial o una solución ligera dentro de un entorno PostgreSQL existente. Al evaluar tus tipos de datos, necesidades de rendimiento y requisitos del ecosistema, puedes elegir la herramienta que se ajuste a tu proyecto.
Lee esto para obtener una visión general de SingleStore y pgvector, 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 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 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 cuenta con 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 Leaderboard de VectorDBBench.
Lee los siguientes blogs para obtener más información sobre la evaluación de bases de datos vectoriales.
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