Apache Cassandra vs pgvector : choisir la bonne base de données vectorielle pour vos besoins
À mesure que l’IA et les technologies fondées sur les données progressent, le choix d’une base de données vectorielle appropriée pour votre application devient de plus en plus important. Apache Cassandra et pgvector sont deux options dans ce domaine. Cet article compare ces technologies pour vous aider à prendre une décision éclairée pour votre projet.
Qu’est-ce qu’une base de données vectorielle ?
Avant de comparer Apache Cassandra et pgvector, explorons d’abord le concept de bases de données vectorielles.
Une base de données vectorielle est spécialement conçue pour stocker et interroger des vecteurs à haute dimension, qui sont des représentations numériques de données non structurées. Ces vecteurs encodent des informations complexes, telles que le sens 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 essentiel dans les applications d’IA, en permettant une analyse et une récupération des données plus avancées.
Les cas d’utilisation courants des bases de données vectorielles comprennent 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 des problèmes comme les hallucinations de l’IA.
Il existe de nombreux types de bases de données vectorielles disponibles sur le marché, notamment :
- Bases de données vectorielles conçues à cet effet telles que Milvus, Zilliz Cloud (Milvus entièrement géré) et Weaviate
- 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 des modules complémentaires de recherche vectorielle capables d’effectuer des recherches vectorielles à petite échelle.
Cassandra et pgvector représentent des approches similaires des bases de données vectorielles. Toutes deux sont des bases de données traditionnelles qui ont évolué pour inclure des capacités de recherche vectorielle.
Apache Cassandra : aperçu et technologie de base
Apache Cassandra est une base de données NoSQL distribuée et open source, connue pour son évolutivité et sa disponibilité. Les fonctionnalités de Cassandra comprennent une architecture sans maître pour la disponibilité, l’évolutivité, la cohérence ajustable et un modèle de données flexible. Avec la sortie de Cassandra 5.0, elle prend désormais en charge les embeddings vectoriels et la recherche de similarité.
La fonctionnalité de recherche vectorielle de Cassandra repose sur son architecture existante. Elle permet aux utilisateurs de stocker des embeddings vectoriels avec d’autres données et d’effectuer des recherches de similarité. Cette intégration permet à Cassandra de prendre en charge des applications pilotées par l’IA tout en conservant ses atouts dans la gestion de données distribuées à grande échelle.
Un composant clé de la recherche vectorielle de Cassandra est l’utilisation des Storage-Attached Indexes (SAI). SAI est un index hautement évolutif et distribué mondialement qui ajoute des index au niveau des colonnes à toute colonne de type de données vectorielles. Il fournit un débit d’E/S élevé permettant aux bases de données d’utiliser Vector Search ainsi que d’autres indexations de recherche. SAI offre des fonctionnalités d’indexation étendues, capables d’indexer à la fois les requêtes et le contenu (y compris des entrées volumineuses comme des documents, des mots et des images) afin de capturer la sémantique.
Vector Search est le premier exemple de validation de l’extensibilité de SAI, en tirant parti de sa nouvelle modularité. Cette combinaison de Vector Search et de SAI renforce les capacités de Cassandra dans la gestion des charges de travail d’IA et de machine learning, ce qui en fait un concurrent sérieux dans l’espace des bases de données vectorielles.
pgvector : présentation et technologie de base
pgvector est une extension pour PostgreSQL qui ajoute la prise en charge des opérations vectorielles. Elle permet aux utilisateurs de stocker et d’interroger des embeddings vectoriels directement dans leur base de données PostgreSQL, en offrant des capacités de recherche de similarité vectorielle sans avoir besoin d’une base de données vectorielle distincte.
Les principales fonctionnalités de pgvector comprennent :
- La prise en charge de la recherche exacte et approximative des plus proches voisins
- L’intégration avec les mécanismes d’indexation de PostgreSQL
- La capacité d’effectuer des opérations vectorielles comme l’addition et la soustraction
- La prise en charge de diverses métriques de distance (euclidienne, cosinus, produit scalaire)
pgvector, par défaut, utilise la recherche exacte des plus proches voisins, qui garantit un rappel parfait mais peut être plus lente pour les grands ensembles de données. Pour optimiser les performances, pgvector offre la possibilité de créer des index pour la recherche approximative des plus proches voisins. Cette approche échange une partie de la précision contre une vitesse nettement améliorée, ce qui constitue souvent un compromis intéressant dans de nombreuses applications réelles.
Il est important de noter que l’ajout d’un index approximatif peut modifier les résultats de vos requêtes. C’est différent des index de base de données typiques, qui n’affectent pas les résultats réellement renvoyés. Les deux types d’index approximatifs pris en charge par pgvector sont :
- HNSW (Hierarchical Navigable Small World) : introduit dans la version 0.5.0 de pgvector, HNSW est réputé pour ses hautes performances et la qualité de ses résultats. Il construit une structure de graphe multicouche qui permet un parcours rapide lors des recherches.
- IVFFlat (Inverted File Flat) : cette méthode divise l’espace vectoriel en clusters. Lors d’une recherche, elle identifie d’abord les clusters les plus pertinents, puis effectue une recherche exacte au sein de ces clusters. Cela peut accélérer considérablement les recherches dans de grands ensembles de données.
Le choix entre ces types d’index dépend de votre cas d’utilisation spécifique, en tenant compte de facteurs tels que la taille de l’ensemble de données, la vitesse de requête requise et le compromis acceptable en matière de précision. HNSW offre généralement de meilleures performances mais peut utiliser plus de mémoire, tandis qu’IVFFlat peut être plus économe en mémoire mais peut être légèrement plus lent ou moins précis dans certains cas.
Lorsque vous implémentez pgvector dans votre projet, essayez d’expérimenter avec les deux types d’index et leurs paramètres afin de trouver la configuration optimale pour vos besoins spécifiques. Ce processus d’ajustement fin peut avoir un impact sur les performances et la précision de vos opérations de recherche vectorielle.
Vous voulez apprendre à commencer à utiliser pgvector ? Consultez ce tutoriel !
Principales différences entre Apache Cassandra et pgvector
Méthodologie de recherche
La recherche vectorielle de Cassandra est conçue pour les recherches de similarité sur des données de grande dimension dans un système distribué. Elle convient aux applications qui nécessitent une compréhension sémantique et une pertinence contextuelle à grande échelle.
pgvector, en tant qu’extension de PostgreSQL, combine les capacités traditionnelles des bases de données relationnelles avec des opérations vectorielles. Cela permet des requêtes complexes qui peuvent impliquer à la fois des données structurées et des recherches de similarité vectorielle.
Gestion des données
Cassandra gère les données structurées et semi-structurées dans un environnement distribué. Son modèle de données permet le stockage et la récupération d’embeddings vectoriels aux côtés d’autres types de données sur plusieurs nœuds.
pgvector fonctionne au sein du modèle relationnel de PostgreSQL. Il peut stocker des données vectorielles comme un type de colonne, permettant une intégration transparente des données vectorielles avec les données structurées traditionnelles dans les tables.
Évolutivité et performances
Cassandra utilise une architecture sans maître qui permet une évolutivité linéaire. Cette conception lui permet de gérer de grandes quantités de données sur de nombreux nœuds avec des performances constantes. Sa fonctionnalité SAI améliore encore sa capacité à effectuer des recherches vectorielles efficaces à grande échelle.
pgvector exploite les capacités de mise à l’échelle de PostgreSQL. Bien que PostgreSQL puisse être mis à l’échelle horizontalement, il ne s’adapte généralement pas aussi facilement que Cassandra pour les très grands systèmes distribués. Cependant, pour de nombreuses applications, les performances de pgvector dans une configuration PostgreSQL bien optimisée peuvent être largement suffisantes.
Flexibilité et personnalisation
Cassandra offre de la flexibilité dans la modélisation des données et les niveaux de cohérence. Les utilisateurs peuvent ajuster ces aspects à leurs cas d’utilisation spécifiques. L’ajout de capacités de recherche vectorielle élargit ses cas d’utilisation aux domaines de l’IA et de l’apprentissage automatique.
pgvector bénéficie du riche écosystème d’extensions et d’outils de PostgreSQL. Il permet des requêtes complexes qui peuvent combiner des opérations SQL traditionnelles avec des recherches de similarité vectorielle, offrant une flexibilité unique pour les applications qui ont besoin à la fois de données relationnelles et d’opérations vectorielles.
Intégration et écosystème
Cassandra s’intègre bien avec d’autres outils de big data de l’écosystème Apache, tels que Spark et Hadoop. Ses capacités de recherche vectorielle lui permettent également de fonctionner avec des frameworks d’apprentissage automatique pour des applications pilotées par l’IA.
pgvector, étant une extension PostgreSQL, s’intègre parfaitement au vaste et très populaire écosystème PostgreSQL. Cela inclut divers ORM, poolers de connexions et autres outils de base de données qui prennent en charge PostgreSQL.
Facilité d’utilisation
Cassandra présente une courbe d’apprentissage, en particulier pour ceux qui découvrent les systèmes distribués. La mise en place et la maintenance d’un cluster Cassandra nécessitent de comprendre son architecture et son modèle de données. Cependant, pour les équipes déjà familières avec Cassandra, l’ajout de capacités de recherche vectorielle est relativement simple.
pgvector, en s’appuyant sur l’environnement PostgreSQL familier, peut présenter une courbe d’apprentissage plus douce pour les équipes déjà expérimentées avec les bases de données relationnelles. La mise en place de pgvector est généralement aussi simple que l’installation de l’extension sur une base de données PostgreSQL existante
Considérations relatives aux coûts
Cassandra et PostgreSQL (et par extension, pgvector) sont tous deux open source et gratuits à utiliser. Cependant, les coûts opérationnels peuvent varier.
Cassandra peut nécessiter davantage de ressources pour fonctionner efficacement, en particulier pour les grands clusters. Cependant, sa capacité à fonctionner sur du matériel standard peut aider à maîtriser les coûts pour les déploiements à grande échelle.
PostgreSQL avec pgvector peut souvent fonctionner sur du matériel plus modeste pour des ensembles de données de taille moyenne, ce qui peut entraîner des coûts d’infrastructure plus faibles pour les applications de petite à moyenne taille.
Fonctionnalités de sécurité
Cassandra offre des fonctionnalités telles que l’authentification, l’autorisation et le chiffrement. Sa nature distribuée nécessite une configuration minutieuse afin d’assurer la sécurité des données sur tous les nœuds.
PostgreSQL, et par extension pgvector, fournit un ensemble robuste de fonctionnalités de sécurité, notamment le contrôle d’accès basé sur les rôles, le chiffrement et la journalisation d’audit. En tant que base de données relationnelle mature, PostgreSQL possède une longue histoire de développement axé sur la sécurité.
Quand choisir Apache Cassandra ou pgvector
Envisagez Cassandra lorsque :
- Vous devez gérer de très grandes quantités de données dans un système distribué
- La haute disponibilité et la tolérance aux pannes sont cruciales
- Votre cas d’utilisation implique à la fois le stockage de données traditionnel et des recherches de similarité vectorielle à grande échelle
- Vous utilisez déjà ou prévoyez d’utiliser d’autres outils de l’écosystème Apache
Envisagez pgvector lorsque :
- Vous utilisez déjà PostgreSQL et souhaitez ajouter des capacités de recherche vectorielle
- Vous devez effectuer des requêtes complexes impliquant à la fois des données relationnelles et la similarité vectorielle
- La taille de vos données est modérée et peut être gérée par une configuration PostgreSQL bien optimisée
- Vous appréciez la facilité d’utilisation et l’environnement familier d’une base de données relationnelle
Conclusion
Apache Cassandra et pgvector offrent tous deux de puissantes capacités de recherche vectorielle, mais ils répondent à des cas d’utilisation et à des exigences de mise à l’échelle différents.
Cassandra, avec son architecture distribuée et ses capacités de recherche vectorielle récemment ajoutées, est bien adapté aux systèmes à grande échelle et hautement disponibles qui doivent effectuer des recherches de similarité vectorielle sur d’immenses ensembles de données. Son intégration avec l’écosystème Apache en fait un choix solide pour les organisations qui ont déjà investi dans ces technologies.
pgvector, en tant qu’extension de PostgreSQL, offre un point d’entrée plus accessible dans la recherche vectorielle pour les équipes déjà familiarisées avec les bases de données relationnelles. Il se distingue dans les scénarios où la recherche vectorielle doit être étroitement intégrée aux données relationnelles traditionnelles et où la flexibilité de SQL est appréciée.
Votre choix entre Cassandra et pgvector doit dépendre de votre cas d’utilisation spécifique, du volume de données, de votre pile technologique existante et de l’expertise de votre équipe. Les deux technologies continuent d’évoluer, il vaut donc la peine de suivre leurs progrès au moment de prendre votre décision.
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 nécessitent des systèmes de stockage et de récupération de données hautes performances, en particulier des 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 le plus adapté 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 publié 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 coup d’œil rapide 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.
Ressources supplémentaires sur VectorDB, GenAI et le ML
Continuer à lire
Zilliz Cloud Enterprise Vector Search Powers High-Performance AI on AWS
Zilliz Cloud on AWS powers secure, scalable, ultra-fast vector search for enterprise AI apps, with BYOC, sub-10ms latency, and zero-DevOps simplicity.
Expanding Our Global Reach: Zilliz Cloud Launches in Azure Central India
Zilliz Cloud expands to Azure Central India. This new region helps customers meet compliance, reduce latency, and optimize cloud costs when building AI applications.
Zilliz Cloud Introduces Advanced BYOC-I Solution for Ultimate Enterprise Data Sovereignty
Explore Zilliz Cloud BYOC-I, the solution that balances AI innovation with data control, enabling secure deployments in finance, healthcare, and education sectors.
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.