SingleStore vs Vearch: 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 Vearch, exploremos primero el concepto de bases de datos vectoriales.
Una base de datos vectorial está diseñada específicamente 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, 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 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 completamente 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, con búsqueda vectorial como complemento, y Vearch es una base de datos vectorial diseñada específicamente. 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 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, como 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 ofrecer rendimiento y escala. 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 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 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 un equilibrio 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. El sistema actualmente 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 grandes modelos de lenguaje, la generación aumentada por recuperación (RAG) para generación de texto enfocada y la coincidencia de imágenes basada en incrustaciones 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.
¿Qué es Vearch? Descripción general y tecnología central
Vearch es una herramienta para desarrolladores que crean aplicaciones de IA que necesitan búsquedas de similitud rápidas y eficientes. Es como una base de datos superpotenciada, pero en lugar de almacenar datos normales, está diseñada para manejar esas complejas incrustaciones vectoriales que impulsan gran parte de la tecnología de IA moderna.
Una de las cosas más interesantes de Vearch es su búsqueda híbrida. Puedes buscar por vectores (piensa en encontrar imágenes o texto similares) y también filtrar por datos normales como números o texto. Así puedes hacer búsquedas complejas como “encontrar productos como este, pero solo en la categoría de electrónica y por menos de $500”. También es rápida: estamos hablando de buscar en un corpus de millones de vectores en milisegundos.
Vearch está diseñado para crecer con tus necesidades. Utiliza una configuración de clúster, como un equipo de computadoras trabajando juntas. Tienes diferentes tipos de nodos (maestro, router y servidor de particiones) que manejan diferentes trabajos, desde gestionar metadatos hasta almacenar y computar datos. Esto permite que Vearch escale horizontalmente y sea confiable a medida que tus datos crecen. Puedes añadir más máquinas para manejar más datos o tráfico sin complicaciones.
Para los desarrolladores, Vearch tiene algunas funciones útiles que facilitan la vida. Puedes añadir datos a tu índice en tiempo real para que tus resultados de búsqueda estén siempre actualizados. Admite múltiples campos vectoriales en un solo documento, lo cual es práctico para datos complejos. También hay un SDK de Python para desarrollo y pruebas rápidos. Vearch es flexible con los métodos de indexación (IVFPQ y HNSW) y admite versiones tanto de CPU como de GPU, para que puedas optimizar según tu hardware específico y caso de uso. Ya sea que estés creando un sistema de recomendaciones, búsqueda de imágenes similares o cualquier aplicación de IA que necesite coincidencia de similitud rápida, Vearch te da las herramientas para hacerlo de manera eficiente.
Diferencias clave
Metodología de búsqueda
SingleStore integra la búsqueda vectorial en su base de datos basada en SQL para que puedas almacenar y consultar vectores junto con tus datos estructurados. Admitimos la búsqueda exacta de k vecinos más cercanos (kNN) para resultados exactos y la búsqueda de vecinos más cercanos aproximados (ANN) para un rendimiento rápido en grandes conjuntos de datos. ANN utiliza métodos de indexación como IVF_FLAT y HNSW, por lo que es ideal para aplicaciones donde el tiempo es esencial, aunque eso implique sacrificar precisión absoluta. Esto le da a SingleStore la capacidad de manejar una variedad de casos de uso de búsqueda, desde consultas precisas hasta grandes operaciones.
Vearch está diseñado para la búsqueda de similitud vectorial y es excelente para consultas híbridas que combinan coincidencia vectorial con filtrado de datos estructurados. Por ejemplo, puede realizar búsquedas complejas como encontrar productos similares en categorías o rangos de precios específicos. Admite indexación IVFPQ y HNSW, así como optimizaciones de CPU y GPU, por lo que puedes ajustar el rendimiento a tu hardware y caso de uso. Vearch es perfecto para búsquedas de similitud ultrarrápidas en conjuntos de datos masivos.
Datos
SingleStore almacena y gestiona datos vectoriales en tablas columnstore, por lo que es compatible con datos estructurados. Su enfoque estructurado simplifica las cosas, pero tiene limitaciones; por ejemplo, solo admite el formato Vector Type(dimensions[, F32]). Esto hace que SingleStore sea excelente para aplicaciones donde coexisten datos estructurados y no estructurados, pero menos flexible para aquellas que necesitan diferentes formatos o configuraciones vectoriales.
Vearch es más flexible con los datos. Puede almacenar múltiples campos vectoriales en un solo documento, lo cual es útil para gestionar relaciones de datos complejas. Y su indexación en tiempo real significa que los resultados de búsqueda reflejan las actualizaciones de datos más recientes. Este enfoque en la flexibilidad y el tiempo real hace de Vearch una buena opción para desarrolladores que crean sistemas impulsados por IA que dependen en gran medida de datos no estructurados o semiestructurados.
Escalabilidad y rendimiento
SingleStore escala horizontalmente distribuyendo datos entre múltiples nodos. Esto significa que puedes manejar operaciones vectoriales a gran escala simplemente añadiendo más nodos al clúster. Su procesador de consultas también ayuda con el rendimiento al combinar búsqueda vectorial y SQL en una sola consulta, de modo que minimizas la sobrecarga y maximizas la eficiencia para cargas de trabajo mixtas.
Vearch también escala bien; tiene una arquitectura de clúster en la que diferentes nodos manejan diferentes tareas, como la gestión de metadatos, el almacenamiento de datos y el enrutamiento. Esto garantiza el rendimiento a medida que crecen los conjuntos de datos. Puede procesar millones de vectores en milisegundos, por lo que puede manejar cargas de trabajo pesadas. Es una excelente opción para aplicaciones con cargas de trabajo intensivas de búsqueda vectorial.
Flexibilidad y personalización
SingleStore se centra en la simplicidad y la integración; tiene una interfaz SQL para que puedas combinar la búsqueda vectorial con operaciones tradicionales de bases de datos. Si bien esto simplifica las cosas, también limita la personalización. SingleStore es excelente para escenarios en los que las operaciones vectoriales estándar dentro de un contexto de base de datos estructurada son suficientes.
Vearch, por otro lado, ofrece muchas opciones de personalización; puedes definir múltiples campos vectoriales y ajustar con precisión los métodos de indexación según tu caso de uso. También admite CPU y GPU, por lo que puedes optimizar en función del costo o del rendimiento según tu hardware. Esta flexibilidad hace que Vearch sea una mejor opción para proyectos que requieren configuraciones únicas o estrategias de indexación avanzadas.
Integración y ecosistema
SingleStore se integra bien en ecosistemas empresariales, especialmente aquellos construidos en torno a SQL. Puede gestionar datos estructurados y vectoriales en un solo sistema, por lo que simplifica la arquitectura y reduce la necesidad de herramientas adicionales. Esto hace que SingleStore sea una buena opción para empresas que quieren consolidar sus operaciones de datos.
El ecosistema de Vearch está pensado para desarrolladores que crean aplicaciones de IA. Tiene un SDK de Python para facilitar el desarrollo y las pruebas, por lo que puedes integrarlo fácilmente en tus proyectos existentes. Aunque no tiene tantas integraciones como SingleStore, se centra en flujos de trabajo de IA y centrados en vectores, por lo que satisface bien las necesidades de su público objetivo.
Facilidad de uso
La interfaz SQL de SingleStore resulta familiar para desarrolladores y administradores de bases de datos que están acostumbrados a las bases de datos relacionales. Su documentación y diseño son claros, por lo que la curva de aprendizaje es mínima y los equipos pueden usar las capacidades de búsqueda vectorial sin una amplia recapacitación.
Vearch es amigable para desarrolladores, pero puede tener una curva de aprendizaje más pronunciada para quienes no están acostumbrados a sistemas centrados primero en vectores. Pero sus APIs, indexación en tiempo real y SDK de Python lo hacen accesible para desarrolladores que ya se sienten cómodos con frameworks de IA y aprendizaje automático. Así que sigue siendo una herramienta práctica a pesar de ser especializada.
Consideraciones de Coste
SingleStore puede combinar operaciones de datos vectoriales y estructurados en un solo sistema, por lo que puede ahorrar costes al eliminar la necesidad de bases de datos vectoriales separadas. Pero el coste operativo puede aumentar a medida que escalas cargas de trabajo combinadas de SQL y vectores, especialmente para aplicaciones de alta concurrencia.
Vearch se centra en la búsqueda vectorial eficiente, por lo que es una opción rentable para casos de uso centrados en IA. Pero si tienes requisitos significativos de datos estructurados, puedes incurrir en costes adicionales si necesitas usar herramientas adicionales para manejar datos no vectoriales. Comprender tu arquitectura de datos y la distribución de la carga de trabajo es clave para gestionar los costes con cualquiera de las dos soluciones.
Funciones de Seguridad
SingleStore tiene funciones de seguridad de nivel empresarial como cifrado, autenticación y control de acceso. Así que es bueno para aplicaciones que requieren cumplimiento estricto y protección de datos.
Vearch tiene las funciones de seguridad esenciales, pero está más centrado en casos de uso de IA y búsqueda vectorial. Para aplicaciones que manejan datos sensibles, puede que necesites medidas adicionales para lograr el mismo nivel de seguridad que SingleStore. Deberías evaluar tus necesidades específicas de seguridad al considerar cualquiera de las dos herramientas.
Cuándo Elegir SingleStore
SingleStore es para empresas que necesitan manejar tanto datos estructurados como vectoriales a escala. La interfaz SQL y la búsqueda vectorial integradas en una base de datos relacional lo hacen perfecto para casos de uso como sistemas de recomendación, analítica impulsada por IA y generación aumentada por recuperación (RAG). Si tu aplicación necesita combinar búsqueda de similitud vectorial con operaciones tradicionales de base de datos como filtrar por precio o categoría, SingleStore es la forma más sencilla.
Cuándo Elegir Vearch
Vearch es para aplicaciones centradas en IA que necesitan una búsqueda de similitud vectorial rápida y flexible. Consultas híbridas complejas, indexación en tiempo real y soporte para múltiples campos vectoriales en un solo documento lo hacen perfecto para motores de recomendación, búsqueda de similitud de imágenes o texto y otros flujos de trabajo impulsados por aprendizaje automático. Si estás centrado en IA y necesitas un vector escalable, el primer sistema optimizado para rendimiento, Vearch es el camino.
Conclusión
SingleStore y Vearch tienen búsqueda vectorial, pero para diferentes casos de uso. La fortaleza de SingleStore está en integrar la búsqueda vectorial con una base de datos relacional tradicional, por lo que es excelente para aplicaciones que tienen tanto datos estructurados como vectoriales a escala. Vearch es flexible y está centrado en casos de uso impulsados por IA con funciones para desarrolladores que construyen aplicaciones avanzadas de aprendizaje automático. La elección depende en última instancia de tu caso de uso, el tipo de datos que tienes y tus requisitos de rendimiento. Conocer esto te guiará hacia la tecnología adecuada para ti.
Lee esto para obtener una visión general de SingleStore y Vearch, 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) utilizando 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 con 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.
Más recursos sobre VectorDB, GenAI y ML
Sigue leyendo
Zilliz Skills Breakdown: How AI Agents Master Vector Databases
Zilliz's Milvus Skill (pymilvus, 7 files) and Zilliz Cloud Skill (zilliz-cli, 14 modules) bring vector-DB dev and ops into one Claude Code session.
Announcing the General Availability of Single Sign-On (SSO) on Zilliz Cloud
SSO is GA on Zilliz Cloud, delivering the enterprise-grade identity management capabilities your teams need to deploy vectorDB with confidence.
Zilliz Cloud Delivers Better Performance and Lower Costs with Arm Neoverse-based AWS Graviton
Zilliz Cloud adopts Arm-based AWS Graviton3 CPUs to cut costs, speed up AI vector search, and power billion-scale RAG and semantic search workloads.
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.