SingleStore vs Rockset: 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 Rockset, exploremos primero el concepto de las bases de datos vectoriales.
Una base de datos vectorial está específicamente diseñada 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, permitiendo 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 grandes modelos de lenguaje (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 distribuido, relacional, y Rockset es una base de datos de búsqueda y análisis con capacidades de búsqueda vectorial como complemento. Ambos 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 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 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 escala. 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 para que no necesites 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 rápido, 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 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 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.
Rockset: Descripción general y tecnología central
Rockset es una base de datos de búsqueda y análisis en tiempo real para datos estructurados y no estructurados, incluidos embeddings vectoriales. Su punto fuerte es ingerir, indexar y consultar datos en tiempo real, por lo que es excelente para aplicaciones que necesitan información actualizada al segundo. Rockset admite tanto la ingesta de datos en streaming como en lote, puede procesar flujos de eventos de alta velocidad y feeds de captura de datos modificados (CDC) en 1-2 segundos.
Una de las características clave de Rockset es Converged Indexing, construido sobre RocksDB mutable. Esto permite actualizaciones in-place de vectores y metadatos, por lo que es súper eficiente para escenarios donde los datos cambian con frecuencia. Rockset puede manejar documentos de hasta 40MB y admite dimensionalidad vectorial de hasta 200,000, por lo que es adecuado para una amplia gama de casos de uso de embeddings vectoriales.
Rockset tiene la búsqueda vectorial integrada en el núcleo. Admite métodos de búsqueda de K vecinos más cercanos (KNN) y Vecinos Más Cercanos Aproximados (ANN), y utiliza un índice FAISS distribuido para la escalabilidad. Rockset es agnóstico respecto al algoritmo, por lo que puedes elegir tu propia implementación de búsqueda. El optimizador basado en costos puede elegir dinámicamente entre métodos de búsqueda KNN y ANN para lograr un rendimiento óptimo.
Lo que hace único a Rockset para la búsqueda vectorial es el Converged Index, que combina índices de búsqueda, ANN, columnar y de filas en uno solo. Esto significa que puedes manejar una amplia gama de patrones de consulta desde el primer momento. Rockset también admite filtrado de metadatos y búsqueda híbrida. El optimizador elegirá la ruta de consulta más eficiente. Puede buscar en múltiples campos ANN, admite modelos multimodales y tiene APIs SQL y REST para la interfaz de consulta.
Diferencias clave
Metodología de búsqueda
SingleStore tiene una variedad de opciones de búsqueda vectorial. En su núcleo, cuenta con búsqueda exacta de k vecinos más cercanos (kNN) para situaciones en las que la precisión es clave. Para conjuntos de datos más grandes donde la velocidad es importante, SingleStore tiene búsqueda de Vecinos Más Cercanos Aproximados (ANN) con varios tipos de índices, incluidos FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT y HNSW_PQ. Admite tanto producto punto como coincidencia de similitud por distancia euclidiana, por lo que los desarrolladores tienen flexibilidad en la forma de medir la similitud vectorial.
Rockset adopta un enfoque diferente con su tecnología Converged Index, que combina índices de búsqueda, ANN, columnares y de filas en un solo sistema. Esto permite un procesamiento eficiente de consultas en distintos tipos de datos y patrones de búsqueda. Rockset admite métodos de búsqueda tanto KNN como ANN mediante un índice FAISS distribuido para lograr escalabilidad. Una de las características clave es su diseño agnóstico al algoritmo, que permite a los equipos implementar sus propios métodos de búsqueda si es necesario.
Manejo de datos
SingleStore tiene la búsqueda vectorial integrada en su base de datos, por lo que los índices vectoriales deben crearse en tablas columnstore. El sistema utiliza un formato específico Vector Type(dimensions[, F32]) con F32 como el único tipo de elemento admitido. Este enfoque estructurado hace que SingleStore sea excelente para aplicaciones que necesitan combinar operaciones tradicionales de bases de datos con capacidades de búsqueda vectorial, como sistemas de recomendación de productos o aplicaciones de búsqueda semántica.
Rockset es excelente para manejar diferentes tipos y formatos de datos. Puede procesar datos estructurados y no estructurados, documentos de hasta 40 MB y dimensionalidad vectorial de hasta 200.000. Construido sobre RocksDB mutable, Rockset es bueno para el procesamiento de datos en tiempo real, puede ingerir y procesar datos en streaming en 1-2 segundos. Por lo tanto, es excelente para aplicaciones que requieren analítica en tiempo real y actualizaciones frecuentes de datos.
Escalabilidad y rendimiento
SingleStore escala distribuyendo los datos entre varios nodos. A medida que los datos crecen, los usuarios pueden añadir más nodos para mantener el rendimiento. El procesador de consultas combina la búsqueda vectorial con operaciones SQL, por lo que no se necesitan consultas separadas. Esto es especialmente útil para aplicaciones a gran escala que necesitan realizar operaciones complejas que involucran tanto datos tradicionales como búsqueda vectorial.
Rockset se centra en el rendimiento de búsqueda y analítica en tiempo real. Su arquitectura está diseñada para manejar flujos de eventos de alta velocidad. Tiene un optimizador basado en costes que elige entre métodos de búsqueda KNN y ANN según los requisitos de la consulta. Esta optimización, junto con su arquitectura distribuida, garantiza que el rendimiento sea constante a medida que crecen los datos y aumenta la complejidad de las consultas.
Flexibilidad e integración
SingleStore tiene una interfaz basada en SQL para operaciones vectoriales, por lo que es accesible para equipos que ya están familiarizados con SQL. Es excelente para aplicaciones que combinan funciones tradicionales de base de datos con capacidades de búsqueda vectorial, como búsqueda semántica y generación aumentada por recuperación (RAG). Aunque está limitado al tipo de vector F32, esta estandarización facilita el desarrollo y la optimización.
Rockset tiene más flexibilidad en sus opciones de integración, cuenta con APIs SQL y REST. Admite modelos multimodales y puede buscar en múltiples campos ANN. Su filtrado flexible de metadatos y sus capacidades de búsqueda híbrida permiten consultas complejas que combinan similitud vectorial con criterios de búsqueda tradicionales. Por lo tanto, es excelente para aplicaciones que requieren diferentes capacidades de búsqueda y analítica.
Cuándo elegir SingleStore
SingleStore es la mejor opción para aplicaciones a gran escala que necesitan capacidades tradicionales de base de datos y búsqueda vectorial en un solo sistema. Es excelente para empresas que ejecutan motores de recomendación, aplicaciones de búsqueda semántica o aplicaciones impulsadas por IA donde la compatibilidad con SQL es importante y se necesita combinar operaciones vectoriales con consultas regulares de base de datos. La tecnología sobresale en la búsqueda kNN exacta, por lo que es perfecta para aplicaciones donde no se puede comprometer la precisión de la búsqueda, como servicios financieros, recomendaciones de productos de comercio electrónico o análisis de datos médicos donde la precisión importa.
Cuándo elegir Rockset
Rockset es la mejor opción para aplicaciones que necesitan búsqueda y análisis en tiempo real, especialmente cuando se trabaja con datos cambiantes o escenarios de streaming. Es excelente para empresas que manejan múltiples tipos y formatos de datos o que necesitan búsqueda flexible en vectores de alta dimensionalidad. La tecnología es perfecta para casos de uso como paneles de análisis en tiempo real, análisis de registros con búsqueda vectorial o aplicaciones que necesitan actualizar índices de búsqueda rápidamente, por lo que es excelente para escenarios donde la frescura de los datos importa y necesitas combinar búsqueda de texto completo con operaciones vectoriales.
Conclusión
La elección entre SingleStore y Rockset depende en última instancia de tus necesidades técnicas específicas y casos de uso. SingleStore es excelente para una base de datos unificada con búsqueda vectorial, por lo que es adecuado para aplicaciones que necesitan combinar operaciones de datos tradicionales con búsqueda vectorial a escala. Rockset es excelente para búsqueda y análisis en tiempo real, por lo que es adecuado para aplicaciones que necesitan manejar múltiples tipos de datos y actualizaciones rápidas. Al tomar tu decisión, considera la frecuencia de actualización de tus datos, la precisión de búsqueda, las necesidades de dimensionalidad vectorial y los requisitos de procesamiento en tiempo real. Ambas son soluciones robustas, pero sus fortalezas son diferentes, por lo que son adecuadas para distintos casos de uso.
Lee esto para obtener una visión general de SingleStore y Rockset, 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 características 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 aprender más sobre la evaluación de bases de datos vectoriales.
Recursos adicionales sobre VectorDB, GenAI y ML
Sigue leyendo
Zilliz Named "Highest Performer" and "Easiest to Use" in G2's Summer 2025 Grid® Report for Vector Databases
Zilliz shines in G2's Summer 2025 Grid® Report as both "Highest Performer" and "Easiest to Use," solving the performance-usability dilemma.
VidTok: Rethinking Video Processing with Compact Tokenization
VidTok tokenizes videos to reduce redundancy while preserving spatial and temporal details for efficient processing.
DeepSeek Always Busy? Deploy It Locally with Milvus in Just 10 Minutes—No More Waiting!
Learn how to set up DeepSeek-R1 on your local machine using Ollama, AnythingLLM, and Milvus in just 10 minutes. Bypass busy servers and enhance AI responses with custom data.
The Definitive Guide to Choosing a Vector Database
Overwhelmed by all the options? Learn key features to look for & how to evaluate with your own data. Choose with confidence.