SingleStore vs Apache Cassandra : choisir la bonne base de données vectorielle pour vos applications d’IA
Qu’est-ce qu’une base de données vectorielle ?
Avant de comparer SingleStore et Apache Cassandra, explorons d’abord le concept de bases de données vectorielles.
Une base de données vectorielle est spécialement conçue pour stocker et interroger des vecteurs de haute 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 essentiel dans les applications d’IA, permettant une analyse et une récupération des 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 spécialisées 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 modules complémentaires de recherche vectorielle capables d’effectuer des recherches vectorielles à petite échelle.
SingleStore est un système de gestion de base de données SQL relationnel et distribué, et Apache Cassandra est une base de données NoSQL. Tous deux disposent de la recherche vectorielle sous forme de module complémentaire. Cet article compare leurs capacités de recherche vectorielle.
SingleStore : présentation et technologie de base
SingleStore a intégré la recherche vectorielle directement dans la base de données, vous n’avez donc pas besoin d’ajouter une base de données vectorielle distincte à votre pile technologique. La recherche vectorielle dans SingleStore fonctionne parallèlement aux opérations de base de données classiques, en stockant les vecteurs dans des tables de base de données ordinaires. Vous pouvez combiner la recherche vectorielle avec des requêtes SQL classiques - rechercher parmi des vecteurs tout en filtrant également par dates, catégories ou tout autre champ de données. Par exemple, vous pouvez trouver des images de produits similaires tout en filtrant par fourchette de prix, ou rechercher parmi des embeddings de documents tout en limitant les résultats à des services spécifiques.
La fonctionnalité vectorielle de SingleStore prend en charge la recherche sémantique et les requêtes de plus proches voisins. Le système peut traiter la similarité vectorielle à l’aide de calculs de produit scalaire et de distance euclidienne, nécessaires pour faire correspondre des éléments similaires dans les applications d’IA. Cela est utile pour des applications comme les systèmes de recommandation, la reconnaissance d’images et les chatbots d’IA, où il est important de trouver rapidement des éléments similaires.
Les performances et l’évolutivité sont au cœur de la conception de SingleStore. La base de données distribue les données sur plusieurs nœuds afin de pouvoir gérer de grands volumes de données vectorielles. Cela signifie que vous pouvez ajouter davantage de nœuds à mesure que vos données augmentent. Le processeur de requêtes de SingleStore peut également combiner la recherche vectorielle avec des opérations SQL - vous n’avez pas à effectuer plusieurs requêtes distinctes pour obtenir ce que vous voulez.
Contrairement aux bases de données qui se concentrent uniquement sur les opérations vectorielles, SingleStore vous offre ces capacités dans le cadre d’une base de données complète. Vous pouvez donc créer des fonctionnalités d’IA sans gérer plusieurs bases de données ni déplacer des données entre systèmes. La base de données gère à la fois les vecteurs et les types de données classiques, les requêtes complexes qui combinent les deux, et évolue à mesure que votre application se développe, le tout dans le SQL familier que vous connaissez déjà.
Apache Cassandra : aperçu et technologie de base
Apache Cassandra est une base de données NoSQL distribuée open source, reconnue pour sa scalabilité et sa disponibilité. Les fonctionnalités de Cassandra incluent une architecture sans maître pour la disponibilité, la scalabilité, la cohérence réglable et un modèle de données flexible. Avec la sortie de Cassandra 5.0, elle prend désormais en charge les embeddings vectoriels et la recherche par similarité vectorielle grâce à sa fonctionnalité Storage-Attached Indexes (SAI). Bien que cette intégration permette à Cassandra de gérer des données vectorielles, il est important de noter que la recherche vectorielle est implémentée comme une extension de l’architecture existante de Cassandra plutôt que comme une fonctionnalité native.
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 par 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 de Storage-Attached Indexes (SAI). SAI est un index hautement scalable 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 une fonctionnalité d’indexation étendue, capable d’indexer à la fois les requêtes et le contenu (y compris de grandes entrées comme des documents, des mots et des images) afin de capturer la sémantique.
Vector Search est la première instance 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 solide dans l’espace des bases de données vectorielles.
Différences clés
Méthodologie de recherche
SingleStore dispose de la recherche vectorielle comme fonctionnalité native de base de données et prend en charge à la fois le produit scalaire et la distance euclidienne pour la correspondance par similarité. Vous pouvez écrire des requêtes SQL qui combinent des opérations vectorielles avec des filtres de base de données classiques.
Cassandra propose la recherche vectorielle grâce à sa fonctionnalité Storage-Attached Indexes (SAI). Cela ajoute des capacités vectorielles à l’architecture existante de Cassandra, afin que vous puissiez effectuer des opérations vectorielles en parallèle de ses fonctionnalités NoSQL classiques.
Données
SingleStore stocke les vecteurs dans des tables de base de données comme n’importe quel autre type de données. Cela signifie que vous pouvez effectuer des recherches vectorielles tout en filtrant sur des colonnes classiques. Par exemple, trouver des produits similaires dans une certaine fourchette de prix.
Cassandra stocke les données vectorielles via son modèle de stockage en colonnes. Elle peut stocker et indexer des embeddings vectoriels, mais l’intégration est plus récente et construite comme une extension plutôt que comme une fonctionnalité centrale.
Scalabilité et performances
Les deux offrent de solides fonctionnalités de scalabilité, mais avec des approches différentes :
SingleStore distribue les données entre les nœuds et peut évoluer horizontalement en ajoutant davantage de nœuds à mesure que vos données augmentent. Son processeur de requêtes optimise les opérations combinées vectorielles et SQL en une seule passe.
L’architecture sans maître de Cassandra est excellente pour la mise à l’échelle horizontale et la haute disponibilité. SAI est conçu pour un débit d’E/S élevé, ce qui est bénéfique pour la recherche vectorielle dans des environnements distribués.
Intégration et écosystème
SingleStore intègre la recherche vectorielle avec le SQL standard. Si votre équipe connaît déjà SQL, vous n’aurez pas besoin d’apprendre de nouveaux langages de requête ni de gérer des systèmes séparés pour les données vectorielles et classiques.
Les capacités vectorielles de Cassandra s’inscrivent dans son écosystème NoSQL. Bien que cela signifie que vous devrez apprendre CQL, cela vous offre de la flexibilité en matière de modélisation des données et d’options de cohérence.
Facilité d’utilisation
SingleStore est plus familier pour les équipes ayant des bases en SQL. Les opérations vectorielles utilisent la syntaxe SQL standard, il y a donc une courbe d’apprentissage moins importante pour les développeurs qui connaissent déjà les bases de données relationnelles.
Cassandra présente une courbe d’apprentissage plus abrupte si vous venez d’un environnement SQL, car il possède son propre langage de requête et ses propres concepts de modélisation des données. Mais sa documentation et le soutien de sa communauté sont étendus.
Coût
La tarification de SingleStore repose sur votre volume de données, vos besoins en calcul et le fait que vous choisissiez le cloud ou l’auto-hébergement.
Cassandra est open-source et gratuit à utiliser, mais vous devrez prendre en compte les coûts d’infrastructure et éventuellement le recrutement d’une expertise spécialisée pour la maintenance.
Fonctionnalités de sécurité
Les deux disposent d’options de sécurité robustes : SingleStore possède des fonctionnalités standard de sécurité des bases de données comme le contrôle d’accès basé sur les rôles, le chiffrement au repos et en transit, ainsi que la journalisation d’audit.
Cassandra dispose de capacités de sécurité similaires via l’authentification, l’autorisation et le chiffrement, et davantage encore grâce à diverses distributions.
Quand choisir SingleStore
SingleStore est destiné aux entreprises qui doivent combiner SQL et recherche vectorielle dans un seul système. Il est idéal pour les entreprises qui disposent de données structurées et d’embeddings vectoriels, comme les sites e-commerce qui ont besoin de recommandations de produits en temps réel tout en suivant les stocks, ou les systèmes de gestion de contenu qui doivent rechercher dans des documents tout en gérant les permissions des utilisateurs et les métadonnées. Il convient aux scénarios où vous avez besoin de la conformité ACID avec des opérations vectorielles, il est donc parfait pour les applications où l’intégrité des données est essentielle.
Quand choisir Apache Cassandra
Apache Cassandra est destiné aux entreprises qui ont besoin de scalabilité horizontale et de haute disponibilité pour leur recherche vectorielle. Il est idéal pour les cas d’utilisation avec d’énormes quantités de données non structurées ou semi-structurées, comme les plateformes d’analyse des réseaux sociaux, les applications IoT traitant des données de capteurs avec des représentations vectorielles, ou les systèmes de journalisation à grande échelle qui doivent rechercher dans des ensembles de données distribués. Son architecture open source et sans maître le rend parfait pour les entreprises disposant d’une expertise NoSQL et celles qui cherchent à minimiser les coûts de licence.
Conclusion
Votre choix entre SingleStore et Apache Cassandra dépend de vos exigences et contraintes techniques. SingleStore est davantage intégré à la syntaxe SQL et à la conformité ACID, il est donc idéal pour les entreprises disposant d’une expertise SQL et pour les applications qui nécessitent une forte cohérence. Cassandra offre une meilleure scalabilité horizontale et une haute disponibilité grâce à son architecture distribuée, il est donc parfait pour les entreprises ayant d’énormes jeux de données répartis sur plusieurs régions. Tenez compte de l’expertise de votre équipe, de votre infrastructure existante, de vos besoins en scalabilité et de vos contraintes budgétaires lorsque vous prenez cette décision, car les deux présentent des avantages différents qui peuvent être plus ou moins précieux selon votre cas d’utilisation.
Lisez ceci pour obtenir un aperçu de SingleStore et d’Apache Cassandra, mais pour les évaluer, vous devez le faire en fonction de votre cas d’utilisation. Un outil qui peut vous y aider est VectorDBBench, un outil de benchmarking open-source pour la comparaison des bases de données vectorielles. Au final, un benchmarking approfondi avec vos propres jeux de données et modèles de requêtes sera essentiel pour prendre une décision entre ces deux approches puissantes mais différentes de la recherche vectorielle dans les systèmes de bases de données distribuées.
Utiliser VectorDBBench open-source pour évaluer et comparer les bases de données vectorielles par vous-même
VectorDBBench est un outil d’analyse comparative open source destiné aux utilisateurs qui ont besoin de systèmes de stockage et de récupération de données hautes performances, en particulier les bases de données vectorielles. Cet outil permet aux utilisateurs de tester et de comparer différents systèmes de bases de données vectorielles comme Milvus et Zilliz Cloud (le Milvus managé) en utilisant leurs propres jeux de données et de trouver celui qui correspond à leurs cas d’utilisation. Avec VectorDBBench, les utilisateurs peuvent prendre des décisions basées sur les performances réelles des bases de données vectorielles plutôt que sur des affirmations marketing ou des ouï-dire.
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 d’analyse comparative ou obtenir des résultats de performance sur vos propres jeux de données.
Jetez un rapide coup d’œil aux performances des bases de données vectorielles grand public sur le classement VectorDBBench.
Lisez les blogs suivants pour en savoir plus sur l’évaluation des bases de données vectorielles.
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