SingleStore vs Zilliz Cloud: 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 Zilliz Cloud, 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, 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 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 grandes modelos de lenguaje (LLMs) proporcionando conocimiento externo para reducir problemas como las alucinaciones de la IA.
Hay muchos tipos de bases de datos vectoriales disponibles en el mercado, entre ellas:
- 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 distribuido, relacional, con búsqueda vectorial como complemento, y Zilliz Cloud 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, de modo que no necesitas bases de datos vectoriales separadas en tu stack tecnológico. Los vectores se pueden almacenar en tablas de bases de datos regulares 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 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 construido para rendimiento y 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, puedes simplemente agregar 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 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. 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 mientras mantiene el rendimiento y la escala.
Zilliz Cloud: Descripción general y tecnología principal
Zilliz Cloud es un servicio de base de datos vectorial totalmente gestionado construido sobre el motor de código abierto Milvus. Ayuda a los desarrolladores y organizaciones a manejar aplicaciones de IA a gran escala almacenando, gestionando y buscando embeddings vectoriales de manera eficiente. Se encarga de la infraestructura por ti, para que puedas centrarte en crear funciones de IA en lugar de gestionar bases de datos.
Una de las ventajas clave de Zilliz Cloud es la optimización automática del rendimiento. El sistema tiene tecnología AutoIndex, que elegirá el mejor método de indexación para tus datos y caso de uso. Así no tienes que dedicar tiempo a ajustar parámetros ni comparar diferentes tipos de índices. La plataforma también usa IVF (Inverted File) y técnicas basadas en grafos para acelerar la búsqueda por similitud en grandes conjuntos de datos.
La plataforma tiene funciones empresariales. Puedes desplegar tus bases de datos vectoriales en AWS, Azure o Google Cloud, con opciones para usar el servicio totalmente gestionado de Zilliz o traer tu propia cuenta en la nube (BYOC). Para organizaciones que manejan datos sensibles, Zilliz Cloud tiene controles de seguridad como cifrado, gestión de acceso y herramientas de cumplimiento. El sistema también admite diferentes niveles de consistencia para que puedas equilibrar entre actualizaciones rápidas y una fuerte consistencia de datos según tus necesidades.
La gestión de costes es otro aspecto importante de Zilliz Cloud. La plataforma usa almacenamiento por niveles para mover automáticamente los datos a los que se accede con menos frecuencia a opciones de almacenamiento más económicas, de modo que puedas reducir costes sin afectar al rendimiento. También puedes elegir recursos de cómputo que coincidan con tu carga de trabajo; por ejemplo, usar instancias más potentes para tareas de procesamiento pesado y otras más ligeras para consultas simples. Esta flexibilidad te ayuda a optimizar tu gasto mientras mantienes un buen rendimiento.
Para aplicaciones de IA que necesitan buscar diferentes tipos de datos juntos, Zilliz Cloud admite búsqueda híbrida. Puedes buscar en embeddings de texto, vectores de imagen y otros tipos de datos en una sola consulta. La plataforma también admite varias métricas de similitud como Cosine, Euclidean e Inner Product, por lo que es adecuada para diferentes modelos de aprendizaje automático y casos de uso. A medida que tus datos crecen, el sistema puede escalar horizontalmente añadiendo más recursos automáticamente para que puedas mantener un buen rendimiento incluso bajo una carga de trabajo pesada.
Diferencias clave
Metodología de búsqueda
SingleStore tiene búsqueda vectorial integrada en su base de datos SQL, admite múltiples algoritmos de búsqueda: FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT, HNSW_PQ. Ofrece tanto búsqueda exacta de k vecinos más cercanos (kNN) como búsqueda de Vecinos Más Cercanos Aproximados (ANN). La elección entre estas depende de tus requisitos de precisión: kNN exacto es perfecto pero más lento, ANN es más rápido pero menos preciso.
Zilliz Cloud, construido sobre Milvus, utiliza AutoIndex para elegir automáticamente la mejor estrategia de indexación para tus datos. Utiliza IVF y enfoques basados en grafos para la búsqueda por similitud, quitando la selección del índice de tus manos.
Datos
SingleStore es único al combinar la búsqueda vectorial con SQL tradicional. Esto significa que puedes hacer búsqueda por similitud vectorial mientras aplicas filtros SQL. Por ejemplo, encontrar productos similares dentro de rangos de precios específicos. Los vectores deben almacenarse en tablas columnstore y actualmente solo admite el formato Vector Type(dimensions[, F32]).
Zilliz Cloud tiene más flexibilidad en tipos de datos, admite búsqueda híbrida en embeddings de texto, vectores de imágenes y otros tipos de datos en una sola consulta. Admite múltiples métricas de similitud: Coseno, Euclidiana, Producto Interno, compatible con diferentes modelos de aprendizaje automático.
Escalabilidad y rendimiento
SingleStore tiene una arquitectura distribuida donde los datos se particionan entre múltiples nodos. A medida que tus datos crecen, puedes agregar más nodos para mantener el rendimiento. El sistema combina la búsqueda vectorial con SQL en una sola consulta, lo que reduce la sobrecarga.
Zilliz Cloud gestiona la escalabilidad mediante escalado horizontal automático, agregando recursos según sea necesario. Utiliza almacenamiento por niveles para optimizar los costos moviendo los datos menos accedidos a almacenamiento más barato mientras mantiene el rendimiento.
Integración y gestión
SingleStore tiene búsqueda vectorial integrada en su sistema de base de datos. No hay necesidad de bases de datos vectoriales separadas. Simplifica la pila tecnológica y reduce la complejidad de transferencia de datos.
Zilliz Cloud está disponible en AWS, Azure, Google Cloud, con opciones tanto de servicio gestionado como de trae tu propia nube (BYOC). Esto te da flexibilidad en el proveedor de nube y el enfoque de gestión.
Seguridad y características empresariales
SingleStore tiene características estándar de seguridad de bases de datos.
Zilliz Cloud tiene controles de seguridad completos: cifrado, gestión de acceso, herramientas de cumplimiento. También tiene diferentes niveles de consistencia para equilibrar la velocidad de actualización y la consistencia de los datos.
Costo
El costo de SingleStore se basa en el uso general de la base de datos, la búsqueda vectorial es parte del sistema principal.
Zilliz Cloud tiene optimización de costos mediante almacenamiento por niveles y selección flexible de recursos de cómputo. Puedes elegir diferentes tipos de instancia según tu carga de trabajo, puede ser más rentable.
Cuándo elegir cada tecnología
SingleStore es la opción óptima para organizaciones que quieren combinar operaciones SQL tradicionales con búsqueda vectorial en un sistema unificado. Sobresale en escenarios donde necesitas realizar consultas complejas que mezclan búsqueda por similitud vectorial con filtrado de datos estructurados, como plataformas de comercio electrónico que emparejan productos similares mientras filtran por precio o categoría, motores de recomendación que necesitan considerar tanto las preferencias del usuario como las reglas de negocio, o sistemas de gestión de contenido que requieren control preciso sobre los resultados de búsqueda mediante operaciones SQL.
Zilliz Cloud destaca en aplicaciones puramente impulsadas por IA que requieren capacidades flexibles de búsqueda vectorial sin una integración extensa con SQL. Es particularmente adecuado para aplicaciones como búsqueda de similitud de imágenes, recuperación semántica de documentos o chatbots de IA donde la optimización automática de índices y las capacidades de búsqueda híbrida entre diferentes tipos de datos son cruciales. El enfoque de servicio gestionado de la plataforma, con su escalado automático y almacenamiento por niveles, la hace ideal para equipos que quieren centrarse en crear funciones de IA sin gestionar detalles de infraestructura.
Conclusión
La elección entre SingleStore y Zilliz Cloud depende fundamentalmente de la arquitectura y los requisitos de tu aplicación. La fortaleza de SingleStore reside en su integración con SQL y su capacidad para combinar la búsqueda vectorial con operaciones tradicionales de bases de datos, lo que lo convierte en una opción potente para aplicaciones que necesitan ambas capacidades. Zilliz Cloud, por otro lado, ofrece una automatización superior, opciones de implementación flexibles y funciones especializadas de búsqueda vectorial, lo que lo hace ideal para aplicaciones de IA puras. Tu decisión debe estar guiada por factores como tu stack tecnológico existente, la importancia de la integración con SQL, la necesidad de gestión automatizada y los requisitos específicos de rendimiento para tu caso de uso.
Lee esto para obtener una visión general de SingleStore y Zilliz Cloud, 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 comparar 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 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 con tus propios conjuntos de datos.
Echa un vistazo rápido al rendimiento de las bases de datos vectoriales más populares en el VectorDBBench Leaderboard.
Lee los siguientes blogs para obtener más información sobre la evaluación de bases de datos vectoriales.
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