Apache Cassandra vs Elasticsearch : choisir une base de données vectorielle pour vos besoins
Aujourd’hui, les technologies de données et de recherche sont devenues essentielles pour les applications modernes, alimentant tout, des systèmes de recommandation aux véhicules autonomes. L’essor des technologies axées sur les données a conduit à l’adoption croissante des bases de données vectorielles, conçues pour stocker et récupérer des vecteurs de grande dimension.
Deux choix majeurs pour les recherches vectorielles sont Apache Cassandra et Elasticsearch. Ces deux systèmes ont évolué pour prendre en charge la recherche vectorielle, essentielle pour gérer des tâches complexes pilotées par l’IA. Cependant, chacun possède ses propres forces, faiblesses et cas d’utilisation idéaux. Dans cet article, nous explorerons leurs différences afin de vous aider à prendre une décision éclairée en fonction de vos besoins en matière de base de données vectorielle.
Qu’est-ce qu’une base de données vectorielle ?
Avant de comparer Apache Cassandra et Elasticsearch, explorons d’abord le concept de bases de données vectorielles.
Une base de données vectorielle est spécifiquement conçue pour stocker et interroger des vecteurs de grande dimension, qui sont des représentations numériques de données non structurées. Ces vecteurs encodent des informations complexes, telles que la signification sémantique d’un texte, les caractéristiques visuelles d’images ou les attributs de produits. En permettant des recherches de similarité efficaces, les bases de données vectorielles jouent un rôle central dans les applications d’IA, permettant une analyse et une récupération de données plus avancées.
Les cas d’utilisation courants des bases de données vectorielles incluent les recommandations de produits en e-commerce, les plateformes de découverte de contenu, la détection d’anomalies en cybersécurité, l’analyse d’images médicales et les tâches de traitement du langage naturel (NLP). Elles jouent également un rôle crucial dans la génération augmentée par récupération (RAG), une technique qui améliore les performances des grands modèles de langage (LLMs) en fournissant des connaissances externes afin de réduire les problèmes tels que les hallucinations de l’IA.
Il existe de nombreux types de bases de données vectorielles disponibles sur le marché, notamment :
Bases de données vectorielles spécialement conçues telles que Milvus, Zilliz Cloud (Milvus entièrement géré)
Bibliothèques de recherche vectorielle telles que Faiss et Annoy.
Bases de données vectorielles légères telles que Chroma et Milvus Lite.
Bases de données traditionnelles avec extensions de recherche vectorielle capables d’effectuer des recherches vectorielles à petite échelle.
Apache Cassandra et Elasticsearch sont toutes deux des bases de données traditionnelles qui ont évolué pour inclure des capacités de recherche vectorielle en tant qu’extension.
Qu’est-ce qu’Apache Cassandra ?
Apache Cassandra est une base de données NoSQL distribuée et open source qui excelle dans la gestion de grands volumes de données structurées et de données non structurées avec une haute disponibilité et une tolérance aux pannes. Développée à l’origine par Facebook pour gérer des charges de travail massives, Cassandra est connue pour sa capacité à évoluer horizontalement sur plusieurs serveurs, sans point de défaillance unique.
L’architecture de Cassandra est décentralisée, ce qui signifie que tous les nœuds du cluster de base de données sont égaux, et que les données sont distribuées entre ces nœuds à l’aide d’un modèle de partitionnement. Cela permet à Cassandra de stocker d’immenses volumes de données et de les récupérer avec une faible latence. Bien que Cassandra ait traditionnellement été axé sur la gestion des opérations d’écriture à grande échelle, il prend désormais en charge les vector embeddings et la recherche par similarité vectorielle avec la sortie de Cassandra 5.0.
En intégrant la recherche vectorielle, Cassandra a élargi son utilité, ce qui en fait une option adaptée aux applications impliquant des tâches pilotées par l’IA, telles que les systèmes de recommandation, la reconnaissance et la recherche d’images, ainsi que le traitement du langage naturel.
Qu’est-ce qu’Elasticsearch ?
Elasticsearch est un moteur de recherche open-source basé sur la bibliothèque Apache Lucene. Il est largement connu pour ses capacités d’indexation en temps réel et de recherche en texte intégral, ce qui en fait un choix populaire pour les applications fortement axées sur la recherche et l’analyse de journaux. Elasticsearch permet aux utilisateurs de rechercher et d’analyser rapidement et efficacement de grands volumes de données.
Elasticsearch a été conçu spécifiquement pour la recherche et l’analyse, offrant des fonctionnalités de recherche avancées comme la recherche approximative, la correspondance d’expressions et le classement par pertinence. Il excelle dans les scénarios où des requêtes de recherche complexes et une récupération de données en temps réel sont nécessaires.
Avec la demande croissante pour les applications d’IA, Elasticsearch a étendu ses capacités afin d’inclure les recherches vectorielles, lui permettant de traiter les recherches de similarité et la recherche sémantique, qui sont essentielles pour les tâches d’IA telles que la reconnaissance d’images, la récupération de documents et l’IA générative.
Apache Cassandra vs. Elasticsearch : différences clés
Bien qu’Apache Cassandra et Elasticsearch prennent désormais tous deux en charge la recherche vectorielle, ils diffèrent considérablement dans leur manière de gérer les données, d’évoluer et de fonctionner. Explorons ces différences clés pour vous aider à faire le bon choix.
Méthodologie de recherche
Dans Apache Cassandra, l’accent principal est mis sur des opérations d’écriture rapides et évolutives. Il s’agit d’abord d’une base de données NoSQL, et ses capacités de recherche vectorielle sont relativement nouvelles, ciblant les applications qui nécessitent une récupération efficace de données de grande dimension basée sur la similarité.
En revanche, Elasticsearch est fondamentalement un moteur de recherche, et sa méthodologie de recherche repose sur l’indexation et la récupération en temps réel de grands ensembles de données. Ses capacités de recherche en texte intégral sont inégalées, et son implémentation de la recherche vectorielle est plus mature, ce qui en fait une solution mieux adaptée aux tâches fortement axées sur la recherche.
Gestion des données
Apache Cassandra est optimisé pour la gestion des données structurées et semi-structurées, avec un fort accent sur la prise en charge des charges de travail intensives en écriture. Il utilise un schéma de partitionnement qui distribue les données uniformément entre les nœuds, garantissant des temps de récupération rapides, en particulier dans les applications qui exigent une haute disponibilité et un débit élevé.
En revanche, Elasticsearch excelle dans la gestion des données non structurées et semi-structurées, en particulier dans les scénarios où l’indexation et la récupération en temps réel sont nécessaires. Il est optimisé pour les applications intensives en lecture, telles que les moteurs de recherche, l’analyse de journaux et les systèmes de surveillance.
Évolutivité et performances
En matière d’évolutivité, Apache Cassandra se distingue par sa capacité à gérer d’énormes volumes de données distribuées sur de nombreux nœuds. Ses performances en écriture sont excellentes, et il peut évoluer horizontalement en ajoutant davantage de nœuds, sans nécessiter de configurations compliquées ni de nœuds maîtres.
Elasticsearch évolue également horizontalement, mais il est davantage axé sur les performances de recherche en temps réel. Il peut gérer efficacement de grands jeux de données, en particulier lorsque le besoin porte sur une recherche et une analyse rapides, bien que ses performances puissent être davantage optimisées pour la lecture.
Flexibilité et personnalisation
Cassandra offre une grande flexibilité en matière de modélisation des données, permettant aux utilisateurs de concevoir des schémas adaptés aux exigences spécifiques de leur application. Cependant, cette flexibilité s’accompagne d’un besoin de planification minutieuse, car des schémas mal conçus peuvent avoir un impact sur les performances.
Elasticsearch, en revanche, offre de vastes options de personnalisation pour les requêtes de recherche. Sa flexibilité se distingue dans les fonctionnalités de recherche, permettant aux utilisateurs d’effectuer des requêtes complexes, allant des recherches en texte intégral aux recherches de similarité basées sur des vecteurs.
Intégration, écosystème et soutien de la communauté
Apache Cassandra et Elasticsearch disposent tous deux de communautés et d’écosystèmes solides.
Cassandra est soutenu par une forte communauté open source et offre des intégrations avec des outils de big data tels qu’Apache Spark et Hadoop. Le support commercial, tel que celui fourni par DataStax, ajoute des fonctionnalités supplémentaires de niveau entreprise.
Elasticsearch est soutenu par Elastic, l’entreprise qui développe et maintient le projet. Il dispose d’un vaste écosystème avec des outils comme Kibana pour la visualisation et Logstash pour le traitement des journaux. Ses intégrations avec des outils et plateformes populaires en font un choix polyvalent pour la recherche, l’analyse et la journalisation.
Facilité d’utilisation
Cassandra présente une courbe d’apprentissage plus abrupte, notamment pour concevoir des modèles de données efficaces et gérer de grands clusters. Sa complexité opérationnelle peut représenter un défi pour les équipes peu familières avec les bases de données distribuées.
En revanche, Elasticsearch est généralement considéré comme plus facile à configurer et à utiliser. Son API RESTful le rend accessible aux développeurs familiers avec le développement web moderne, et il dispose d’un large éventail d’outils pour surveiller et gérer les clusters.
Considérations relatives aux coûts
Les deux technologies sont open source, mais les coûts opérationnels diffèrent.
Avec Cassandra, les coûts peuvent augmenter en raison de la nécessité de grands clusters et d’une maintenance complexe. Les services gérés comme DataStax fournissent un support de niveau entreprise, mais à un coût plus élevé.
Elasticsearch propose une version open source, mais Elastic fournit des licences commerciales pour des fonctionnalités avancées telles que la sécurité et la gestion des clusters. Les services gérés via Elastic ou des fournisseurs cloud peuvent simplifier les opérations, mais peuvent également accroître les coûts.
Fonctionnalités de sécurité
Cassandra et Elasticsearch fournissent tous deux de solides fonctionnalités de sécurité, notamment le chiffrement et le contrôle d’accès basé sur les rôles.
Cassandra prend en charge le chiffrement à la fois au repos et en transit, avec des options personnalisables pour l’authentification et l’autorisation, ce qui le rend adapté à une utilisation dans des environnements où la sécurité est une priorité.
De même, Elasticsearch offre le chiffrement au repos et en transit. Des fonctionnalités de sécurité supplémentaires telles que le contrôle d’accès basé sur les rôles (RBAC) et la journalisation d’audit sont disponibles via les licences entreprise d’Elastic.
Confidentialité des données et conformité
En matière de confidentialité des données, Cassandra excelle grâce à sa capacité à répliquer les données dans plusieurs centres de données, garantissant à la fois la disponibilité et la conformité aux réglementations régionales sur les données.
Elasticsearch offre également des fonctionnalités de conformité des données, mais les options avancées permettant de répondre à des exigences de conformité strictes peuvent nécessiter des licences de niveau entreprise.
Quand choisir Apache Cassandra et Elasticsearch
Apache Cassandra est un meilleur choix lorsque votre priorité principale est de gérer des données distribuées à grande échelle, avec un besoin de débit d’écriture élevé et de tolérance aux pannes. Si votre application implique une ingestion continue de données, comme des systèmes IoT, le traitement de données en temps réel ou des plateformes mondiales nécessitant une réplication dans plusieurs régions, l’architecture décentralisée de Cassandra en fait un choix idéal.
Sa prise en charge récente de la recherche vectorielle fonctionne bien pour les applications qui privilégient le stockage et la récupération des données parallèlement aux requêtes basées sur la similarité, en particulier dans les environnements où la cohérence et la disponibilité des données sont essentielles. Pour les applications à forte intensité d’écriture où la disponibilité et la scalabilité sont primordiales, comme les transactions financières ou les systèmes de journalisation, Cassandra excelle à garantir des performances à faible latence sur des nœuds distribués.
En revanche, Elasticsearch est la solution de référence lorsque votre priorité est la recherche et l’analytique en temps réel, en particulier lorsqu’il s’agit de traiter des données non structurées ou des requêtes complexes. Elasticsearch brille dans les scénarios qui exigent une récupération rapide, comme les applications pilotées par l’IA telles que les moteurs de recommandation, le traitement du langage naturel et l’analyse des journaux, où des capacités avancées de recherche plein texte ou de recherche de similarité vectorielle sont essentielles. Sa prise en charge mature de la recherche vectorielle et son vaste écosystème, comprenant des outils de surveillance et de visualisation des données, en font une solution mieux adaptée aux cas d’utilisation fortement axés sur la recherche, tels que les plateformes de commerce électronique ou les systèmes nécessitant un accès immédiat aux données et à l’analytique. Si votre application nécessite des requêtes flexibles et des temps de réponse rapides pour l’exploration des données ou l’obtention d’insights, Elasticsearch offre une solution plus intuitive et plus puissante.
Quand choisir une base de données vectorielle spécialisée ?
Bien que Cassandra et Elasticsearch offrent des capacités de recherche vectorielle, ils ne sont pas optimisés pour les tâches de recherche vectorielle à grande échelle et hautes performances. Si votre application repose sur des recherches de similarité rapides et précises sur des millions ou des milliards de vecteurs à haute dimension, comme dans la reconnaissance d’images, les recommandations e-commerce ou les tâches de NLP, les bases de données vectorielles spécialisées comme Milvus et Zilliz Cloud (le Milvus managé) conviennent mieux. Ces bases de données sont conçues pour gérer les données vectorielles à grande échelle, en utilisant des algorithmes avancés de Approximate Nearest Neighbor (ANN) (p. ex., HNSW, IVF ) et en offrant des fonctionnalités avancées comme la recherche hybride (y compris la recherche hybride sparse and dense, la recherche multimodale, la recherche vectorielle avec filtrage des métadonnées, et la recherche hybride dense et plein texte), l’ingestion en temps réel et la scalabilité distribuée pour des performances élevées dans des environnements dynamiques.
D’autre part, les systèmes généralistes comme Cassandra ou Elasticsearch conviennent lorsque la recherche vectorielle n’est pas l’objectif principal, et que vous traitez des données structurées ou semi-structurées avec des ensembles de données vectorielles plus petits ou des exigences de performance modérées. Si vous utilisez déjà ces systèmes et souhaitez éviter la surcharge liée à l’introduction d’une nouvelle infrastructure, les plugins de recherche vectorielle peuvent étendre leurs capacités et offrir une solution rentable pour des tâches de recherche vectorielle plus simples et à plus petite échelle.
Utiliser VectorDBBench open-source pour évaluer et comparer vous-même les bases de données vectorielles
VectorDBBench est un outil d’analyse comparative open source conçu pour les utilisateurs qui ont besoin de systèmes de stockage et de récupération de données hautes performances, en particulier de bases de données vectorielles. Cet outil permet aux utilisateurs de tester et de comparer les performances de différents systèmes de bases de données vectorielles tels que Milvus et Zilliz Cloud (le Milvus géré) en utilisant leurs propres jeux de données, et de déterminer celui qui convient le mieux à leurs cas d’utilisation. Avec VectorDBBench, les utilisateurs peuvent prendre des décisions éclairées basées sur les performances réelles des bases de données vectorielles plutôt que de s’appuyer sur des affirmations marketing ou des preuves anecdotiques.
VectorDBBench est écrit en Python et sous licence open source MIT, ce qui signifie que chacun peut l’utiliser, le modifier et le distribuer librement. L’outil est activement maintenu par une communauté de développeurs déterminés à améliorer ses fonctionnalités et ses performances.
Téléchargez VectorDBBench depuis son dépôt GitHub pour reproduire nos résultats de benchmark ou obtenir des résultats de performance sur vos propres jeux de données.
Jetez un rapide coup d’œil aux performances des principales bases de données vectorielles sur le classement VectorDBBench.
Lisez les blogs suivants pour en savoir plus sur l’évaluation des bases de données vectorielles.
- Évaluer les performances des bases de données vectorielles : techniques et perspectives
- VectorDBBench : outil open source de benchmark des bases de données vectorielles
- Comparer n’importe quelle base de données vectorielle à une alternative
Ressources supplémentaires sur VectorDB, GenAI et ML
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