Couchbase vs Aerospike: scegliere il database vettoriale giusto per le tue app di IA
Che cos'è un database vettoriale?
Prima di confrontare Couchbase e Aerospike, esploriamo innanzitutto il concetto di database vettoriali.
Un database vettoriale è progettato specificamente per archiviare e interrogare vettori ad alta dimensionalità, che sono rappresentazioni numeriche di dati non strutturati. Questi vettori codificano informazioni complesse, come il significato semantico del testo, le caratteristiche visive delle immagini o gli attributi dei prodotti. Consentendo efficienti ricerche di similarità, i database vettoriali svolgono un ruolo fondamentale nelle applicazioni di IA, permettendo analisi e recupero dei dati più avanzati.
I casi d'uso comuni per i database vettoriali includono raccomandazioni di prodotti e-commerce, piattaforme di scoperta dei contenuti, rilevamento di anomalie nella cybersecurity, analisi di immagini mediche e attività di elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Svolgono inoltre un ruolo cruciale nella Retrieval Augmented Generation (RAG), una tecnica che migliora le prestazioni dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) fornendo conoscenza esterna per ridurre problemi come le allucinazioni dell'IA.
Esistono molti tipi di database vettoriali disponibili sul mercato, tra cui:
- Database vettoriali appositamente progettati come Milvus, Zilliz Cloud (Milvus completamente gestito)
- Librerie di ricerca vettoriale come Faiss e Annoy.
- Database vettoriali leggeri come Chroma e Milvus Lite.
- Database tradizionali con componenti aggiuntivi per la ricerca vettoriale in grado di eseguire ricerche vettoriali su piccola scala.
Couchbase è un database distribuito multi-modello NoSQL orientato ai documenti con funzionalità di ricerca vettoriale come componente aggiuntivo. Anche Aerospike è un database NoSQL distribuito e scalabile con ricerca vettoriale aggiunta. Questo post confronta le loro funzionalità di ricerca vettoriale.
Che cos'è Couchbase? Una panoramica
Couchbase è un database NoSQL distribuito e open source per cloud, mobile, IA ed edge computing. Combina il meglio dei database relazionali con la flessibilità di JSON. Couchbase consente inoltre di eseguire ricerche vettoriali anche se non dispone di indici vettoriali nativi. Gli sviluppatori possono archiviare embedding vettoriali—rappresentazioni numeriche generate da modelli di machine learning—nei documenti Couchbase come parte della loro struttura JSON. Questi vettori possono essere utilizzati in casi d'uso di ricerca per similarità, come sistemi di raccomandazione o generazione aumentata tramite recupero, entrambi basati sulla ricerca semantica, dove è importante trovare punti dati vicini tra loro in uno spazio ad alta dimensionalità.
Un modo per eseguire la ricerca vettoriale in Couchbase consiste nell'usare Full Text Search (FTS). FTS è progettata per la ricerca testuale, ma può essere usata per la ricerca vettoriale convertendo i dati vettoriali in campi ricercabili. Ad esempio, i vettori possono essere tokenizzati in dati simili al testo e FTS può indicizzare ed effettuare ricerche in base a quei token. Questo fornirà una ricerca vettoriale approssimativa e un modo per interrogare documenti con vettori che sono simili tra loro.
In alternativa, gli sviluppatori possono archiviare gli embedding vettoriali grezzi in Couchbase ed eseguire i calcoli di similarità vettoriale a livello applicativo. Ciò significa recuperare documenti e calcolare metriche come la similarità del coseno o la distanza euclidea tra vettori per trovare le corrispondenze più vicine. In questo modo Couchbase verrà usato come archiviazione per i vettori e l'applicazione gestirà la matematica.
Per casi d'uso più avanzati alcuni sviluppatori integrano Couchbase con librerie o algoritmi specializzati che abilitano la ricerca vettoriale. Queste integrazioni consentono a Couchbase di gestire l'archivio documenti e alle librerie esterne di eseguire i confronti vettoriali effettivi. In questo modo Couchbase può comunque far parte di una soluzione che esegue la ricerca vettoriale.
Utilizzando questi approcci Couchbase può essere usato per funzionalità di ricerca vettoriale ed essere un'opzione flessibile per vari casi d'uso di AI e machine learning che richiedono ricerca per similarità.
Che cos'è Aerospike? Una panoramica
Aerospike è un database NoSQL per applicazioni in tempo reale ad alte prestazioni. Ha aggiunto il supporto per l'indicizzazione e la ricerca vettoriale, quindi è adatto a casi d'uso di database vettoriali. La funzionalità vettoriale si chiama Aerospike Vector Search (AVS) ed è in Preview. Puoi richiedere l'accesso anticipato ad Aerospike.
AVS supporta solo indici Hierarchical Navigable Small World (HNSW) per la ricerca vettoriale. Quando in AVS vengono effettuati aggiornamenti o inserimenti, i dati del record, incluso il vettore, vengono scritti nell'Aerospike Database (ASDB) e sono immediatamente visibili. Per l'indicizzazione, ogni record deve avere almeno un vettore nel campo vettoriale specificato di un indice. Puoi avere più vettori e indici per un singolo record, così puoi cercare sugli stessi dati in modi diversi. Aerospike consiglia di assegnare i record inseriti o aggiornati tramite upsert a un set specifico, così puoi monitorarli e operare su di essi.
AVS ha un modo unico di costruire l'indice, è concorrente su tutti i nodi AVS. Mentre gli aggiornamenti dei record vettoriali vengono scritti direttamente su ASDB, i record dell'indice vengono elaborati in modo asincrono da una coda di indicizzazione. Questo avviene in batch ed è distribuito su tutti i nodi AVS, quindi utilizza tutti i core CPU nel cluster AVS ed è scalabile. Le prestazioni di ingestione dipendono fortemente dalla memoria dell'host e dalla configurazione del livello di storage.
Per ogni elemento nella coda di indicizzazione, AVS elabora il vettore per l'indicizzazione, costruisce i cluster per ogni vettore e li registra su ASDB. Un record di indice contiene una copia del vettore stesso e i cluster per quel vettore a un determinato livello del grafo HNSW. L'indicizzazione utilizza estensioni vettoriali (AVX) per l'elaborazione parallela single instruction, multiple data.
AVS esegue query durante l'ingestione per “pre-idratare” la cache dell'indice perché i record nei cluster sono interconnessi. Queste query non vengono conteggiate come richieste di query ma appaiono come letture rispetto al livello di storage. In questo modo la cache viene popolata con dati pertinenti e può migliorare le prestazioni delle query. Questo mostra come AVS gestisce i dati vettoriali e costruisce indici per la ricerca per similarità, così può scalare per ricerche vettoriali ad alta dimensionalità.
Differenze chiave
Quando si sceglie tra Couchbase e Aerospike per la ricerca vettoriale, ci sono diversi fattori da considerare. Analizziamoli per aiutarti a decidere.
In termini di metodologia di ricerca, Couchbase non dispone di indici vettoriali nativi ma offre soluzioni alternative per la ricerca vettoriale. Utilizza Full Text Search (FTS) convertendo i dati vettoriali in campi ricercabili. Gli sviluppatori possono anche archiviare embedding vettoriali grezzi ed eseguire calcoli di similarità a livello applicativo. Aerospike dispone di funzionalità dedicate di ricerca vettoriale. Ha indici Hierarchical Navigable Small World (HNSW) per la ricerca vettoriale. La funzionalità Aerospike Vector Search (AVS) è pensata per ricerche vettoriali ad alta dimensionalità.
Per la gestione dei dati, Couchbase combina le funzionalità dei database relazionali con la flessibilità di JSON. Consente di archiviare embedding vettoriali in documenti JSON. Aerospike è pensato per applicazioni in tempo reale ad alte prestazioni. Supporta più vettori e indici per record, così puoi avere più approcci di ricerca.
Scalabilità e prestazioni sono fondamentali. In quanto database NoSQL distribuito, Couchbase è progettato per la scalabilità. Ma le prestazioni per la ricerca vettoriale dipendono dall’implementazione. Aerospike esegue l’indicizzazione concorrente su tutti i nodi AVS, quindi utilizza tutti i core CPU del cluster. Le prestazioni di ingestione dipendono dalla memoria dell’host e dalla configurazione del livello di storage.
Le opzioni di flessibilità e personalizzazione sono diverse. Couchbase offre flessibilità nell’implementazione della ricerca vettoriale, così puoi scegliere tra funzionalità integrate e soluzioni personalizzate. Supporta l’integrazione con librerie specializzate per capacità di ricerca vettoriale più avanzate. Aerospike dispone di una soluzione dedicata per la ricerca vettoriale con AVS e consente più vettori e indici per record per configurazioni di ricerca flessibili.
Anche l’integrazione e il supporto dell’ecosistema sono importanti. Couchbase supporta scenari cloud, mobile, AI ed edge computing. Può essere integrato con librerie esterne per maggiori funzionalità di ricerca vettoriale. Aerospike è pensato per applicazioni ad alte prestazioni e in tempo reale, e AVS si integra direttamente con il database Aerospike principale.
La facilità d’uso è diversa. Couchbase richiede un’implementazione personalizzata per la ricerca vettoriale, il che aggiunge complessità. Gli sviluppatori devono eseguire calcoli di similarità vettoriale se utilizzano l’approccio di storage grezzo. Aerospike ha una soluzione dedicata per la ricerca vettoriale che semplifica l’implementazione. Ma AVS è attualmente in Preview e richiede una richiesta di accesso anticipato.
Ulteriori considerazioni: Couchbase è adatto per sistemi di raccomandazione e generazione aumentata dal recupero. Consente agli sviluppatori di implementare la ricerca vettoriale utilizzando concetti di database con cui hanno familiarità. Aerospike offre visibilità immediata dei dati vettoriali dopo scritture o aggiornamenti. Utilizza estensioni vettoriali (AVX) per l’elaborazione parallela durante l’indicizzazione e una strategia di pre-hydration per popolare la cache dell’indice, il che può migliorare le prestazioni delle query.
Quando usare ciascuno
Couchbase è indicato per situazioni in cui la flessibilità e la versatilità dei dati sono fondamentali. È adatto a progetti che richiedono una combinazione di funzionalità di database tradizionali e ricerca vettoriale, soprattutto quando si lavora con documenti JSON. Couchbase è ottimo per situazioni in cui devi aggiungere la ricerca vettoriale ad applicazioni esistenti che utilizzano già strutture di dati basate su JSON. È perfetto per sistemi di raccomandazione, recupero di contenuti e applicazioni che possono archiviare e interrogare sia dati strutturati sia non strutturati insieme a embedding vettoriali. Scegli Couchbase quando hai bisogno di un database in grado di gestire molti tipi di dati e metodi di interrogazione e sei disposto a implementare una ricerca vettoriale personalizzata o a integrarti con librerie esterne per operazioni vettoriali più avanzate.
Aerospike è indicato quando hai bisogno di una soluzione dedicata di ricerca vettoriale ad alte prestazioni per applicazioni in tempo reale. È adatto a casi d’uso che richiedono un’elaborazione rapida ed efficiente di dati vettoriali ad alta dimensionalità su larga scala. La funzionalità Vector Search (AVS) di Aerospike è ottima per machine learning, intelligenza artificiale e analytics avanzati, dove le ricerche per similarità sono critiche. Scegli Aerospike quando la ricerca vettoriale è il tuo obiettivo principale e devi gestire grandi volumi di dati vettoriali con bassa latenza. È perfetto per progetti che richiedono indicizzazione concorrente su più nodi e possono beneficiare dell’accelerazione hardware per l’elaborazione vettoriale.
Riepilogo
I punti di forza di Couchbase sono la sua flessibilità, il supporto JSON e la capacità di aggiungere la ricerca vettoriale a un database NoSQL. Offre agli sviluppatori la libertà di implementare una ricerca vettoriale personalizzata all’interno di un ambiente di database familiare. Aerospike eccelle con la sua funzionalità dedicata di ricerca vettoriale, ottimizzata per applicazioni in tempo reale ad alte prestazioni. Dispone di indicizzazione e ricerca vettoriale integrate, il che lo rende un’ottima scelta per la ricerca vettoriale specializzata.
Scegli tra Couchbase e Aerospike in base ai tuoi casi d'uso, ai tipi di dati e ai requisiti di prestazioni. Se hai bisogno di un database flessibile in grado di gestire molti tipi di dati e la ricerca vettoriale insieme ad altre operazioni di database, Couchbase potrebbe essere la strada giusta. Se la ricerca vettoriale ad alte prestazioni in applicazioni in tempo reale è il tuo obiettivo principale, Aerospike potrebbe essere più adatto. Considera la tua infrastruttura esistente, le competenze del tuo team di sviluppo e i requisiti della tua applicazione quando prendi la decisione. Ricorda che la scelta migliore sarà quella che si adatta alle esigenze del tuo progetto e agli obiettivi a lungo termine.
Sebbene questo articolo fornisca una panoramica di Couchbase e Aerospike, è fondamentale valutare questi database in base al tuo caso d'uso specifico. Uno strumento che può aiutare in questo processo è VectorDBBench, uno strumento di benchmarking open-source progettato per confrontare le prestazioni dei database vettoriali. In definitiva, un benchmarking approfondito con dataset e pattern di query specifici sarà essenziale per prendere una decisione informata tra questi due approcci potenti, ma distinti, alla ricerca vettoriale nei sistemi di database distribuiti.
Usare VectorDBBench open-source per valutare e confrontare autonomamente i database vettoriali
VectorDBBench è uno strumento di benchmarking open-source progettato per gli utenti che richiedono sistemi di archiviazione e recupero dei dati ad alte prestazioni, in particolare database vettoriali. Questo strumento consente agli utenti di testare e confrontare le prestazioni di diversi sistemi di database vettoriali come Milvus e Zilliz Cloud (il Milvus gestito) utilizzando i propri dataset e determinare quello più adatto ai loro casi d'uso. Utilizzando VectorDBBench, gli utenti possono prendere decisioni informate basate sulle prestazioni effettive dei database vettoriali, anziché fare affidamento su affermazioni di marketing o prove aneddotiche.
VectorDBBench è scritto in Python e distribuito con licenza open-source MIT, il che significa che chiunque può usarlo, modificarlo e distribuirlo liberamente. Lo strumento è mantenuto attivamente da una community di sviluppatori impegnati a migliorarne funzionalità e prestazioni.
Scarica VectorDBBench dal suo repository GitHub per riprodurre i nostri risultati di benchmark o ottenere risultati di prestazioni sui tuoi dataset.
Dai una rapida occhiata alle prestazioni dei principali database vettoriali nella classifica VectorDBBench.
Leggi i seguenti blog per saperne di più sulla valutazione dei database vettoriali.
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