SingleStore vs Redis: 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 Redis, 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 los 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 para un propósito específico 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 distribuido, relacional, y Redis es una base de datos en memoria, y ambos tienen 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 limitando 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 el índice vectorial, y producto punto y 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, simplemente puedes agregar 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 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 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 ideal 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 mientras mantienen el rendimiento y la escala.
Redis: Descripción general y tecnología principal
Redis era originalmente conocido por su almacenamiento de datos en memoria y ha añadido capacidades de búsqueda vectorial mediante Redis Vector Library, que ahora forma parte de Redis Stack. Esto permite a Redis realizar búsquedas de similitud vectorial manteniendo su velocidad y rendimiento.
La búsqueda vectorial en Redis está construida sobre su infraestructura existente, utilizando procesamiento en memoria para una ejecución rápida de consultas. Redis utiliza los algoritmos FLAT y HNSW (Hierarchical Navigable Small World) para la búsqueda aproximada de vecinos más cercanos, lo que permite búsquedas rápidas y precisas en espacios vectoriales de alta dimensionalidad.
Una de las principales fortalezas de la búsqueda vectorial de Redis es que puede combinar la búsqueda de similitud vectorial con el filtrado tradicional sobre otros atributos. Esta búsqueda híbrida permite a los desarrolladores crear consultas complejas que consideran tanto la similitud semántica como criterios específicos de metadatos, por lo que es versátil para muchas aplicaciones impulsadas por IA.
Redis Vector Library proporciona una interfaz sencilla para que los desarrolladores trabajen con datos vectoriales en Redis. Tiene funciones como diseño de esquemas flexible, consultas vectoriales personalizadas y extensiones para tareas relacionadas con LLM, como almacenamiento en caché semántico y gestión de sesiones. Esto facilita a los ingenieros de IA/ML y a los científicos de datos integrar Redis en su flujo de trabajo de IA, especialmente para el procesamiento y la recuperación de datos en tiempo real.
Diferencias clave
Metodología de búsqueda y algoritmos
SingleStore ofrece a los usuarios múltiples opciones de algoritmos de búsqueda, lo que lo hace adaptable a distintos casos de uso. El sistema implementa tanto métodos de búsqueda exacta de k vecinos más cercanos (kNN) como de vecinos más cercanos aproximados (ANN). Para ANN específicamente, SingleStore admite los métodos de indexación FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT y HNSW_PQ. Esta variedad permite a los desarrolladores equilibrar la precisión y la velocidad de búsqueda según sus necesidades específicas.
Redis adopta un enfoque más simplificado para los algoritmos de búsqueda vectorial. Se centra en dos implementaciones principales: FLAT y HNSW (Hierarchical Navigable Small World). Ambos sistemas admiten métricas de similitud comunes como el producto punto y la distancia euclidiana, lo que proporciona a los usuarios las herramientas estándar necesarias para los cálculos de similitud vectorial.
Gestión de datos y arquitectura
SingleStore destaca por integrar la búsqueda vectorial directamente en su sistema de base de datos SQL. Esta integración significa que los desarrolladores pueden almacenar vectores en tablas de base de datos estándar y combinar búsquedas vectoriales con operaciones SQL habituales. El sistema permite a los usuarios ejecutar consultas complejas sin cambiar entre diferentes bases de datos, y pueden filtrar los resultados de búsqueda vectorial utilizando condiciones SQL estándar. Este enfoque unificado simplifica la arquitectura y reduce la complejidad de gestionar múltiples sistemas.
Redis desarrolla sus capacidades de búsqueda vectorial sobre su arquitectura en memoria existente a través de Redis Stack. Esta decisión de diseño mantiene la velocidad característica de Redis mientras añade funcionalidad vectorial. El sistema ofrece capacidades de búsqueda híbrida que combinan la similitud vectorial con el filtrado de metadatos, todo mientras mantiene la arquitectura sencilla y centrada en el rendimiento.
Enfoques de escalabilidad
SingleStore utiliza una arquitectura distribuida para manejar operaciones vectoriales a gran escala. El sistema distribuye los datos entre múltiples nodos, lo que permite a los usuarios escalar añadiendo más nodos a medida que crecen sus datos. Este enfoque distribuido significa que SingleStore puede manejar volúmenes de datos crecientes mientras mantiene el rendimiento, lo que lo hace adecuado para aplicaciones en crecimiento.
Redis aprovecha su modelo probado de procesamiento en memoria para las operaciones de búsqueda vectorial. Aunque la documentación proporcionada no detalla sus mecanismos exactos de escalado para la búsqueda vectorial, el sistema mantiene la velocidad característica de Redis para las operaciones vectoriales, lo que lo hace eficiente para muchos casos de uso.
Integración y uso
SingleStore proporciona una interfaz basada en SQL para operaciones vectoriales, lo que la hace familiar para equipos que ya trabajan con bases de datos SQL. El sistema tiene requisitos técnicos específicos: los índices vectoriales solo funcionan en tablas columnstore, deben crearse en una sola columna de datos vectoriales y actualmente admiten el formato Vector Type(dimensions[, F32]), con F32 como el único tipo de elemento admitido. Estos requisitos crean un marco estructurado para las operaciones vectoriales.
Redis ofrece integración a través de su Vector Library, que proporciona una variedad de funciones diseñadas para aplicaciones modernas de IA. El sistema incluye capacidades de diseño de esquemas flexibles, consultas vectoriales personalizadas y extensiones específicas para tareas de modelos de lenguaje. También proporciona herramientas para caché semántica y gestión de sesiones, lo que lo hace particularmente adecuado para aplicaciones impulsadas por IA.
Cuándo elegir SingleStore
SingleStore para aplicaciones que necesitan una base de datos SQL completa con búsqueda vectorial, especialmente para procesamiento distribuido de datos a gran escala, SQL complejo con búsqueda vectorial, o cuando se trabaja con equipos que ya están familiarizados con sistemas SQL, especialmente para aplicaciones empresariales que necesitan mantener la consistencia de los datos mientras realizan operaciones vectoriales.
Cuándo elegir Redis
Redis para aplicaciones que necesitan velocidad y simplicidad, especialmente para procesamiento vectorial rápido en memoria, diseño de esquemas flexible o integración con modelos de lenguaje, especialmente para aplicaciones en tiempo real, sistemas impulsados por IA que necesitan búsqueda rápida de similitud vectorial o proyectos en los que el rendimiento en memoria es clave.
Resumen
Es SingleStore o Redis: tu elección depende de tu caso de uso. SingleStore es una base de datos SQL completa con capacidades vectoriales, excelente para aplicaciones distribuidas complejas, y Redis es una solución de búsqueda vectorial de alto rendimiento construida sobre su arquitectura en memoria. Tu elección debe basarse en el tamaño de los datos, la complejidad de las consultas, las necesidades de rendimiento y si necesitas una base de datos completa o una solución de búsqueda vectorial.
Lee esto para obtener una visión general de SingleStore y Redis, 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 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 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 convencionales en el VectorDBBench Leaderboard.
Lee los siguientes blogs para obtener más información sobre la evaluación de bases de datos vectoriales.
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