SingleStore vs MyScale : 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 MyScale, 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 du texte, les caractéristiques visuelles des images ou les attributs des 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 dédiées 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 relationnel distribué, et MyScale est une base de données construite sur ClickHouse qui combine recherche vectorielle et analyses SQL. Les deux disposent de capacités de 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 dans la base de données, de sorte que vous n’avez pas besoin de bases de données vectorielles séparées dans votre stack 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 départements 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 correspondance de similarité. C’est très utile pour des applications telles que les systèmes de recommandation, la reconnaissance d’images et les chatbots IA, où la correspondance de similarité est rapide.
Au cœur de SingleStore, tout 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 de données vectorielles à grande échelle. À mesure que vos données augmentent, vous pouvez simplement ajouter davantage de nœuds et le tour est joué. 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 exclusivement 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 traiter 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 retourner 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.
L’implémentation 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 excellent pour des applications comme la recherche sémantique utilisant des vecteurs issus de grands modèles de langage, la génération augmentée par récupération (RAG) pour la génération de texte ciblée et la correspondance d’images basée sur des plongements vectoriels. En combinant cela avec les fonctionnalités traditionnelles des bases de données, SingleStore permet aux développeurs de créer des applications d’IA complexes à l’aide de la syntaxe SQL tout en maintenant les performances et l’évolutivité.
Qu’est-ce que MyScale ? Présentation et technologie de base
MyScale est une base de données basée sur le cloud construite sur la base de données open source ClickHouse, conçue pour les charges de travail d’IA et d’apprentissage automatique. Elle peut gérer des données structurées et vectorielles, ainsi que l’analytique en temps réel et l’apprentissage automatique. MyScale se concentre sur les séries temporelles, la recherche vectorielle et la recherche plein texte, elle est donc adaptée au traitement en temps réel et aux insights pilotés par l’IA. En utilisant l’architecture ClickHouse, MyScale offre de hautes performances et une grande évolutivité pour l’IA.
L’une des fonctionnalités clés de MyScale est la prise en charge native de SQL, qui simplifie les requêtes pilotées par l’IA en intégrant la recherche vectorielle, la recherche plein texte et les requêtes SQL traditionnelles dans un seul système. Cela réduit le besoin de plusieurs outils et rend le système évolutif pour l’IA. MyScale prend en charge et gère le traitement analytique des données structurées comme des données vectorisées sur une seule plateforme, en utilisant une architecture de base de données OLAP pour opérer sur des données vectorisées. Les développeurs peuvent interagir avec MyScale à l’aide de SQL, ce qui la rend accessible à tous les programmeurs familiers avec les bases de données relationnelles.
MyScale dispose de plusieurs types d’indices vectoriels et métriques de similarité pour prendre en charge différents cas d’utilisation. Elle prend en charge des métriques de distance courantes comme la distance euclidienne (L2), le produit interne (IP) et la similarité cosinus. La base de données propose plusieurs algorithmes d’indexation : MSTG (Multi-Scale Tree Graph), ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ et HNSW, chacun avec son propre ensemble de paramètres à ajuster. Le moteur vectoriel propriétaire MSTG de MyScale utilise des SSD NVMe pour augmenter la densité des données, ce qui lui permet de surpasser les bases de données vectorielles spécialisées à la fois en performances et en coût.
En combinant les fonctionnalités d’une base de données SQL, d’une base de données vectorielle et d’un moteur de recherche plein texte dans un seul système, MyScale réduit les coûts d’infrastructure et de maintenance. Cette unification permet des requêtes et des analyses de données conjointes, ainsi qu’une base de données unique pour les applications d’IA. MyScale dispose également de MyScale Telemetry pour une observabilité complète des systèmes LLM, afin que vous puissiez surveiller et déboguer efficacement. À mesure que les données deviennent plus complexes, MyScale est une solution pérenne qui peut gérer de nouvelles modalités de données et des tailles de bases de données plus importantes tout en maintenant les performances de calcul et l’intégration entre différents types de données.
Différences clés
Méthodologie de recherche
SingleStore : recherche des k plus proches voisins (kNN) et Approximate Nearest Neighbor (ANN). ANN est optimisée pour les grands ensembles de données avec des compromis entre vitesse et précision, adaptée aux systèmes de recommandation et à la recherche sémantique.
MyScale : Davantage d’algorithmes d’indexation (MSTG, ScaNN, IVFFLAT, HNSW). Le moteur vectoriel MSTG utilise des SSD NVMe pour des performances élevées et une efficacité de stockage. Plusieurs métriques de distance (euclidienne, produit interne, similarité cosinus) sont prises en charge.
Verdict : Si vous avez besoin de diversité algorithmique et de personnalisation, MyScale l’emporte. Pour de l’ANN et du kNN simplifiés avec SQL, SingleStore est un bon choix.
Gestion des données
SingleStore : Données structurées et semi-structurées, vecteurs stockés dans des tables columnstore. Les requêtes vectorielles s’intègrent à SQL, ce qui vous permet d’effectuer des opérations hybrides comme le filtrage d’embeddings avec des données relationnelles.
MyScale : Données structurées, semi-structurées et non structurées. L’architecture OLAP (Online Analytical Processing) permet le traitement analytique des types de données vectorielles et traditionnelles, ce qui est adapté aux charges de travail mixtes.
Verdict : La capacité de MyScale à gérer les données non structurées le rend plus polyvalent pour différentes charges de travail d’IA. SingleStore est efficace pour les requêtes vectorielles et SQL sur des données structurées et semi-structurées.
Scalabilité et performances
SingleStore : Stockage distribué des données et traitement des requêtes. La scalabilité est simple : ajoutez des nœuds et vous obtenez davantage de capacité et de performances.
MyScale : Partage l’héritage de ClickHouse, avec une scalabilité pour l’analytique en temps réel et les charges de travail d’IA. Le moteur MSTG utilise NVMe pour les jeux de données à grande échelle avec une bonne efficacité des coûts.
Verdict : Les deux passent bien à l’échelle, mais l’approche NVMe de MyScale peut être meilleure en termes de rapport coût-performance pour les cas d’utilisation d’IA à grande échelle.
Flexibilité et personnalisation
SingleStore : Structuré et centré sur SQL, adapté aux applications qui nécessitent une intégration étroite avec les bases de données traditionnelles.
MyScale : Davantage d’algorithmes d’indexation et de métriques de distance, plus d’options pour ajuster les performances.
Verdict : MyScale l’emporte pour la personnalisation, SingleStore pour la simplicité et le flux de travail basé sur SQL.
Intégration et écosystème
SingleStore : Recherche vectorielle intégrée à la base de données relationnelle, les développeurs peuvent créer des applications complètes sans outils supplémentaires.
MyScale : Recherche vectorielle, plein texte et SQL, moins de systèmes à gérer. MyScale Telemetry pour la surveillance et le débogage des systèmes LLM.
Verdict : MyScale est pérenne, SingleStore simplifie l’intégration avec l’écosystème des bases de données traditionnelles.
Facilité d’utilisation
SingleStore : Syntaxe SQL et documentation complète, courbe d’apprentissage plus faible pour les développeurs familiarisés avec les bases de données relationnelles.
MyScale : SQL pour les interactions, mais un ensemble de fonctionnalités plus large peut nécessiter une courbe d’apprentissage légèrement plus élevée.
Verdict : SingleStore est légèrement plus facile à prendre en main, avec une approche SQL-first et une configuration plus simple.
Coût
SingleStore : La recherche vectorielle fait partie de la base de données, donc si vous l’utilisez déjà comme base de données principale, vous pouvez réduire les coûts d’infrastructure.
MyScale : Utilise un stockage efficace (par exemple des SSD NVMe) et unifie les fonctions, vous n’avez donc pas besoin d’outils séparés.
Verdict : MyScale peut être meilleur à long terme pour les charges de travail fortement axées sur l’IA, SingleStore si vous voulez la simplicité et l’intégration avec les systèmes existants.
Sécurité
SingleStore : Chiffrement, authentification et contrôles d’accès de niveau entreprise.
MyScale : Hérite des fonctionnalités de sécurité de ClickHouse et ajoute des outils d’observabilité, mais les niveaux de chiffrement doivent être vérifiés.
Verdict : Les deux sont sécurisés, SingleStore a un léger avantage sur les fonctionnalités de niveau entreprise.
Quand choisir SingleStore
SingleStore est excellent lorsque vous voulez combiner la recherche vectorielle avec des données relationnelles dans un flux de travail unique basé sur SQL. Il convient aux applications où vous devez analyser des données structurées ou semi-structurées avec des embeddings vectoriels, comme les systèmes de recommandation, la business intelligence alimentée par l’IA ou le RAG (retrieval-augmented generation). Son architecture distribuée offre la scalabilité, et sa recherche ANN fournit des résultats rapides sur de grands jeux de données. Si vous voulez la simplicité, la conception basée sur SQL de SingleStore signifie que vous n’avez pas besoin de plusieurs outils ou systèmes.
Quand choisir MyScale
MyScale est mieux adapté aux charges de travail avec plusieurs types de données et aux applications d’IA qui ont besoin de flexibilité. Sa recherche vectorielle, sa recherche en texte intégral et ses analyses en temps réel en font un excellent choix pour surveiller de grands systèmes d’IA, traiter des données non structurées ou réaliser des analyses de séries temporelles. La gamme plus large d’algorithmes d’indexation et de métriques de MyScale permet aux développeurs d’ajuster les performances, et son architecture adossée au NVMe offre un moyen rentable de gérer de grands ensembles de données. Si vous voulez une plateforme pérenne qui offre évolutivité, observabilité et indexation avancée, MyScale est un bon choix.
Conclusion
SingleStore et MyScale sont tous deux performants dans des domaines différents. SingleStore est excellent pour simplifier la recherche vectorielle avec des données structurées à l’aide de SQL, ainsi que pour sa facilité d’utilisation et son évolutivité dans les cas d’utilisation traditionnels centrés sur les bases de données. MyScale est performant en matière de polyvalence, d’indexation avancée et de gestion de plusieurs types de données pour les cas d’utilisation fortement axés sur l’IA et l’analyse en temps réel. Le choix dépend en fin de compte de vos cas d’utilisation, des données avec lesquelles vous travaillez et de vos exigences de performance. Choisissez la technologie qui correspond à votre charge de travail et à vos objectifs de développement.
Lisez ceci pour obtenir un aperçu de SingleStore et de MyScale, 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 comparer les bases de données vectorielles. Au final, un benchmarking approfondi avec vos propres ensembles 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 de benchmarking open source destiné aux utilisateurs qui ont besoin de systèmes de stockage et de récupération de données à hautes performances, 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 ensembles de données, afin de trouver celui qui correspond à leurs cas d’utilisation. Avec VectorDBBench, les utilisateurs peuvent prendre des décisions fondées 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 engagés dans l’amélioration de ses fonctionnalités et de ses performances.
Téléchargez VectorDBBench depuis son dépôt GitHub pour reproduire nos résultats de benchmark ou obtenir des résultats de performance sur vos propres ensembles 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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