SingleStore vs KDB : choisir la bonne base de données vectorielle pour vos applications d’IA
SingleStore vs KDB : 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 KDB, explorons d’abord le concept des bases de données vectorielles.
Une base de données vectorielle est spécialement 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 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 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 des 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 extensions de recherche vectorielle capables d’effectuer des recherches vectorielles à petite échelle.
SingleStore est un système de gestion de base de données SQL relationnelle distribuée, et KDB est une base de données de séries temporelles spécialisée. Les deux disposent de la recherche vectorielle sous forme d’extension. Cet article compare leurs capacités de recherche vectorielle.
SingleStore : aperçu et technologie de base
SingleStore a rendu la recherche vectorielle possible en l’intégrant directement à la base de données, de sorte que vous n’avez pas besoin de bases de données vectorielles séparées dans votre pile technologique. Les vecteurs peuvent être stockés dans des tables de base de données classiques et recherchés avec des requêtes SQL standard. Par exemple, vous pouvez rechercher des images de produits similaires tout en filtrant par fourchette de prix, ou explorer des embeddings de documents tout en limitant les résultats à des services spécifiques. Le système prend en charge à la fois la recherche sémantique utilisant FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT et HNSW_PQ pour l’index vectoriel, ainsi que le produit scalaire et la distance euclidienne pour la mise en correspondance par similarité. C’est très utile pour des applications comme les systèmes de recommandation, la reconnaissance d’images et les chatbots d’IA, où la mise en correspondance par similarité est rapide.
À la base, SingleStore est conçu pour la performance et le passage à l’échelle. La base de données distribue les données sur plusieurs nœuds afin que vous puissiez gérer des opérations sur des données vectorielles à grande échelle. À mesure que vos données augmentent, vous pouvez simplement ajouter davantage de nœuds et tout est prêt. Le processeur de requêtes peut combiner la recherche vectorielle avec des opérations SQL, vous n’avez donc pas besoin d’effectuer plusieurs requêtes séparées. Contrairement aux bases de données uniquement vectorielles, SingleStore vous offre ces capacités dans le cadre d’une base de données complète, afin que vous puissiez créer des fonctionnalités d’IA sans gérer plusieurs systèmes ni faire face à des transferts de données complexes.
Pour l’indexation vectorielle, SingleStore propose deux options. La première est la recherche exacte des k plus proches voisins (kNN), qui trouve l’ensemble exact des k plus proches voisins pour un vecteur de requête. Mais pour les très grands ensembles de données ou une forte concurrence, SingleStore prend également en charge la recherche Approximate Nearest Neighbor (ANN) à l’aide de l’indexation vectorielle. La recherche ANN peut trouver k voisins proches beaucoup plus rapidement que la recherche kNN exacte, parfois de plusieurs ordres de grandeur. Il existe un compromis entre vitesse et précision : ANN est plus rapide, mais peut ne pas renvoyer l’ensemble exact des k plus proches voisins. Pour les applications avec des milliards de vecteurs qui nécessitent des temps de réponse interactifs et n’ont pas besoin d’une précision absolue, la recherche ANN est la voie à suivre.
La mise en œuvre technique des indices vectoriels dans SingleStore comporte des exigences spécifiques. Ces indices ne peuvent être créés que sur des tables columnstore et doivent être créés sur une seule colonne qui stocke les données vectorielles. Le système prend actuellement en charge le format Vector Type(dimensions[, F32]), F32 étant le seul type d’élément pris en charge. Cette approche structurée rend SingleStore idéal pour des applications comme la recherche sémantique utilisant des vecteurs issus de grands modèles de langage, la génération augmentée par récupération (RAG) pour une génération de texte ciblée et la correspondance d’images basée sur des embeddings vectoriels. En les combinant avec des fonctionnalités de base de données traditionnelles, SingleStore permet aux développeurs de créer des applications d’IA complexes à l’aide de la syntaxe SQL tout en maintenant les performances et la scalabilité.
Kdb : Vue d’ensemble et technologie de base
KDB est une base de données haute performance qui excelle dans le traitement des données en temps réel sans avoir besoin de GPU. Elle est capable de gérer des données brutes, de générer des embeddings vectoriels, de les stocker et d’exécuter des recherches de similarité, le tout en temps réel. L’un des principaux atouts de KDB est sa performance multimodale, prenant en charge une variété de types de données et de cas d’usage. Son approche intègre le streaming, la génération d’embeddings, la base de données vectorielle, la gestion des données brutes, les séries temporelles et l’analytique dans une solution unique et unifiée, simplifiant considérablement la pile technologique pour les développeurs et la rendant adaptable à diverses applications.
KDB intègre l’indexation dynamique, qui permet aux développeurs de sélectionner dynamiquement des embeddings vectoriels pour la recherche de similarité sans restrictions d’index rigides. Cela conduit à des capacités de recherche plus rapides et plus flexibles. KDB prend en charge le réencodage entre ensembles de données, permettant des recherches de similarité inter-ensembles de données en réencodant et en stockant des données brutes avec différentes dimensions. Pour les données de séries temporelles, KDB offre des capacités uniques de recherche de similarité même sans génération d’embeddings, offrant davantage de polyvalence aux utilisateurs travaillant avec des ensembles de données à évolution rapide comme lente.
En matière de performance, KDB se distingue en surpassant des méthodes populaires comme HNSW. Elle effectue des recherches 17 fois plus rapidement et utilise 12 fois moins de mémoire que HNSW, en particulier pour les données temporelles à évolution rapide. Pour les ensembles de données temporels à évolution lente, KDB réduit la mémoire et le stockage disque de 100x tout en accélérant les recherches de 10x. La capacité à combiner des recherches par similarité, exactes et littérales dans une seule requête garantit la pertinence des requêtes même lorsque le contenu évolue, faisant de KDB une solution efficace pour les données en temps réel et évolutives.
KDB.AI améliore ses capacités de recherche vectorielle en permettant aux développeurs de combiner les recherches de similarité vectorielle avec des requêtes de base de données traditionnelles. Cela est réalisé grâce à l’utilisation de filtres, qui appliquent des contraintes personnalisées basées sur les paramètres de recherche. KDB prend en charge plusieurs méthodes de recherche, notamment Flat et qFlat (toutes deux des recherches exhaustives pour les plus proches voisins exacts), HNSW (un index basé sur un graphe pour une traversée efficace), IVF (des recherches basées sur des clusters pour des résultats plus rapides, mais moins précis) et IVFPQ (une version compressée d’IVF pour une meilleure efficacité mémoire et une vitesse accrue). Chaque méthode offre des compromis uniques, permettant aux développeurs de choisir la meilleure approche pour leur cas d’usage spécifique.
Principales différences
Méthodes de recherche
SingleStore : SingleStore dispose à la fois de méthodes de recherche exactes des k plus proches voisins (kNN) et de recherche approximative des plus proches voisins (ANN). ANN utilise l’indexation IVF et HNSW pour une recherche plus rapide au prix d’une certaine perte de précision, ce qui convient aux applications à grande échelle et à forte concurrence. Il intègre la recherche vectorielle directement aux requêtes SQL afin que vous puissiez combiner la recherche par similarité avec des filtres traditionnels (par exemple, par prix ou catégorie).
KDB : KDB dispose de plusieurs méthodes de recherche : Flat, qFlat, HNSW, IVF, IVFPQ avec indexation dynamique. Il est flexible pour la recherche inter-jeux de données et l’adaptabilité des requêtes en temps réel. Les méthodes d’indexation de KDB sont optimisées pour la vitesse et l’utilisation de la mémoire, surpassant les méthodes populaires basées sur des graphes comme HNSW, tant en temps qu’en ressources.
Données
SingleStore : Données structurées et semi-structurées, tables columnstore pour les indices vectoriels. Convient bien à la combinaison de la recherche vectorielle avec des workflows SQL traditionnels, mais suppose un schéma structuré. Cas d’utilisation : reconnaissance d’images, systèmes de recommandation, tâches de génération augmentée par récupération (RAG).
KDB : Données multimodales, streaming, génération d’embeddings, gestion de données brutes dans un seul environnement. Convient bien aux données de séries temporelles et en temps réel ; vous pouvez rechercher sans génération d’embeddings.
Évolutivité
SingleStore : L’architecture distribuée évolue linéairement à mesure que les données augmentent. Combine les requêtes vectorielles et SQL en une seule opération, ce qui réduit la surcharge liée à la gestion de plusieurs systèmes.
KDB : KDB est optimisé pour les jeux de données en temps réel et à évolution rapide. Réduit l’utilisation de la mémoire de 100x et le temps de recherche de 10x pour les données de séries temporelles. Convient bien aux scénarios comportant à la fois des données temporelles et statiques.
Flexibilité
KDB : Indexation dynamique et ré-encodage entre jeux de données, recherche de similarité inter-jeux de données. Les développeurs peuvent ajuster les paramètres d’indexation et de requête en fonction de leurs besoins.
Intégration et écosystème
SingleStore : S’intègre aux outils basés sur SQL, convient bien aux développeurs familiers des bases de données traditionnelles. Intègre la recherche vectorielle aux opérations de base de données existantes.
KDB : Architecture unifiée pour le streaming, les séries temporelles et les données vectorielles. Convient à diverses applications. Écosystème pour les cas d’utilisation intensifs en données : finance, IoT, machine learning.
Facilité d’utilisation
SingleStore : L’approche centrée sur SQL abaisse la barrière pour les utilisateurs de bases de données. La documentation s’adresse aux développeurs familiers des bases de données relationnelles.
KDB : Puissant, mais nécessite une familiarité avec le langage q. Les développeurs peuvent faire face à une courbe d’apprentissage plus raide lors de l’intégration de KDB dans des workflows existants.
Coût
KDB : Les optimisations de mémoire et de stockage de KDB peuvent vous faire économiser beaucoup d’argent, en particulier pour les applications d’analyse en temps réel et de recherche vectorielle intensive.
Sécurité
SingleStore : Sécurité de niveau entreprise : chiffrement, authentification, contrôle d’accès basé sur les rôles (RBAC). Convient bien aux charges de travail sensibles.
KDB : Même niveau de sécurité, mais avec des fonctionnalités supplémentaires pour la finance et l’IoT, où la conformité et la protection en temps réel sont essentielles.
Quand choisir SingleStore
SingleStore est destiné aux applications qui doivent combiner la recherche vectorielle avec des données structurées ou semi-structurées dans un univers SQL. Son architecture distribuée peut gérer facilement de lourdes charges de travail, ce qui le rend idéal pour des cas d’utilisation comme les systèmes de recommandation, les moteurs de recherche alimentés par l’IA et les pipelines de génération augmentée par récupération (RAG). Il peut effectuer à la fois une recherche exacte et approximative des plus proches voisins, afin que vous puissiez équilibrer performance et précision selon vos besoins. C’est un bon choix pour les entreprises qui font évoluer la recherche vectorielle parallèlement aux opérations de base de données traditionnelles.
Quand choisir KDB
KDB est conçu pour les scénarios qui nécessitent un traitement des données en temps réel, comme les séries temporelles ou les données qui changent rapidement. Ses capacités multimodales en font un excellent choix pour des secteurs comme la finance, l’IoT ou l’énergie, où les données en streaming et l’analyse rapide sont essentielles. Les développeurs qui ont besoin d’une recherche de similarité haute performance avec une indexation dynamique et une flexibilité de requête avancée apprécieront l’approche tout-en-un de KDB. De plus, KDB est extrêmement efficace en matière de mémoire et de stockage, ce qui le rend très rentable pour les applications exigeantes et gourmandes en données.
Résumé
SingleStore et KDB conviennent à des cas d’utilisation différents. SingleStore est excellent pour les environnements où vous devez combiner la recherche vectorielle avec des fonctionnalités de base de données traditionnelles, l’évolutivité et la facilité d’utilisation. KDB est adapté aux charges de travail en temps réel et dynamiques, aux performances, à la flexibilité et à la gestion de plusieurs types de données. Choisissez entre eux en fonction de vos besoins, du type de données dont vous disposez, des performances dont vous avez besoin et de la complexité de vos cas d’utilisation.
Lisez ceci pour obtenir une vue d’ensemble de SingleStore et de KDB, 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 de 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 vous-même les bases de données vectorielles
VectorDBBench est un outil de benchmarking open-source destiné aux utilisateurs qui ont besoin de systèmes de stockage et de récupération de données haute performance, en particulier des 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 rumeurs.
VectorDBBench est écrit en Python et distribué sous licence open-source MIT, ce qui signifie que tout le monde peut l’utiliser, le modifier et le distribuer librement. L’outil est activement maintenu par une communauté de développeurs engagés dans l’amélioration de ses fonctionnalités et de ses performances.
Téléchargez VectorDBBench depuis son GitHub repository 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 bases de données vectorielles grand public sur le VectorDBBench Leaderboard.
Lisez les blogs suivants pour en savoir plus sur l’évaluation des bases de données vectorielles.
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