Elasticsearch vs Aerospike: scegliere il database giusto per le applicazioni GenAI
Con l'evoluzione delle applicazioni guidate dall'IA, l'importanza delle capacità di ricerca vettoriale nel supportare questi progressi non può essere sottovalutata. Questo post del blog discuterà due database importanti con capacità di ricerca vettoriale: Elasticsearch e Aerospike. Ciascuno offre capacità solide per gestire la ricerca vettoriale, una funzionalità essenziale per applicazioni come motori di raccomandazione, recupero di immagini e ricerca semantica. Il nostro obiettivo è fornire a sviluppatori e ingegneri un confronto chiaro, aiutandoli a decidere quale database si allinei meglio ai loro requisiti specifici.
Cos'è un database vettoriale?
Prima di confrontare Elasticsearch vs 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 ricerche di similarità efficienti, 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 nell'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 anche un ruolo cruciale nella Retrieval Augmented Generation (RAG), una tecnica che migliora le prestazioni dei large language models (LLM) fornendo conoscenze esterne per ridurre problemi come le allucinazioni dell'IA.
Sono disponibili sul mercato molti tipi di database vettoriali, tra cui:
- Database vettoriali purpose-built 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.
Elasticsearch è un motore di ricerca basato su Apache Lucene e Aerospike è un database NoSQL distribuito e scalabile. Entrambi hanno capacità di ricerca vettoriale come componente aggiuntivo. Questo post confronta le loro capacità di ricerca vettoriale.
Elasticsearch: panoramica e tecnologia di base
Elasticsearch è un motore di ricerca open source costruito sulla libreria Apache Lucene. È noto per l'indicizzazione in tempo reale e la ricerca full text, quindi è una soluzione di riferimento per applicazioni pesanti e analisi dei log. Elasticsearch consente di cercare e analizzare grandi quantità di dati in modo rapido ed efficiente.
Elasticsearch è stato creato per la ricerca e l'analisi, con funzionalità come ricerca fuzzy, corrispondenza di frasi e ranking di rilevanza. È ideale per scenari in cui sono richieste query di ricerca complesse e recupero dei dati in tempo reale. Con l'ascesa delle applicazioni di IA, Elasticsearch ha aggiunto capacità di ricerca vettoriale, così può eseguire ricerca di similarità e ricerca semantica, necessarie per casi d'uso di IA come riconoscimento delle immagini, recupero di documenti e IA generativa.
Ricerca vettoriale
La ricerca vettoriale è integrata in Elasticsearch tramite Apache Lucene. Lucene organizza i dati in segmenti immutabili che vengono uniti periodicamente; i vettori vengono aggiunti ai segmenti allo stesso modo delle altre strutture dati. Il processo prevede il buffering dei vettori in memoria al momento dell’indicizzazione, quindi la serializzazione di questi buffer come parte dei segmenti quando necessario. I segmenti vengono uniti periodicamente per l’ottimizzazione, e le ricerche combinano i risultati vettoriali su tutti i segmenti.
Per l’indicizzazione vettoriale, Elasticsearch utilizza l’algoritmo HNSW (Hierarchical Navigable Small World), che crea un grafo in cui vettori simili sono collegati tra loro. Questa scelta è dovuta alla sua semplicità, alle solide prestazioni nei benchmark e alla capacità di gestire aggiornamenti incrementali senza richiedere un riaddestramento completo dell’indice. Il sistema esegue ricerche vettoriali tipicamente in decine o centinaia di millisecondi, molto più velocemente degli approcci brute force.
L’architettura tecnica di Elasticsearch è uno dei suoi maggiori punti di forza. Il sistema supporta ricerche lock free anche durante l’indicizzazione concorrente e mantiene una rigorosa coerenza tra campi diversi durante l’aggiornamento dei documenti. Quindi, se aggiorni sia i campi vettoriali sia quelli keyword, le ricerche vedranno o tutti i valori vecchi o tutti i valori nuovi: la coerenza dei dati è garantita. Sebbene il sistema possa scalare oltre la RAM disponibile, le prestazioni sono ottimizzate quando i dati vettoriali risiedono in memoria.
Oltre alle funzionalità principali di ricerca vettoriale, Elasticsearch fornisce funzionalità di integrazione pratiche che lo rendono estremamente prezioso. Le ricerche vettoriali possono essere combinate con i filtri tradizionali di Elasticsearch, quindi puoi eseguire una ricerca ibrida che combina la similarità vettoriale con i risultati della ricerca full text. La ricerca vettoriale è pienamente compatibile con le funzionalità di sicurezza, le aggregazioni e l’ordinamento degli indici di Elasticsearch, quindi è una soluzione completa per i casi d’uso di ricerca moderni.
Aerospike: Panoramica e tecnologia di base
Aerospike è un database NoSQL per applicazioni real-time ad alte prestazioni. Ha aggiunto il supporto per l’indicizzazione e la ricerca vettoriale, quindi è adatto ai casi d’uso dei 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 vengono effettuati aggiornamenti o inserimenti in AVS, 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, quindi puoi cercare gli stessi dati in modi diversi. Aerospike consiglia di assegnare i record sottoposti a upsert a un set specifico in modo da poterli monitorare e gestire.
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 in 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 ciascun vettore e li conferma in 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 sul livello di storage. In questo modo, la cache viene popolata con dati rilevanti e può migliorare le prestazioni delle query. Questo mostra come AVS gestisce i dati vettoriali e costruisce indici per la ricerca di similarità in modo da poter scalare per ricerche vettoriali ad alta dimensionalità.
Differenze chiave
La ricerca vettoriale è indispensabile per le applicazioni moderne, dal riconoscimento delle immagini al recupero di documenti basato sull’AI. Se stai scegliendo tra Elasticsearch e Aerospike per le tue esigenze di ricerca vettoriale, questo post ti aiuterà a prendere una decisione informata.
Architettura e implementazione della ricerca
Elasticsearch è costruito sopra Apache Lucene, organizza i dati vettoriali in segmenti immutabili che vengono uniti periodicamente. Il sistema utilizza l’algoritmo HNSW (Hierarchical Navigable Small World) per creare un grafo in cui vettori simili si connettono. Questo consente alle ricerche di completarsi in decine o centinaia di millisecondi.
La capacità di ricerca vettoriale di Aerospike, chiamata Aerospike Vector Search (AVS), è in Preview. Come Elasticsearch, utilizza indici HNSW ma indicizza in modo diverso. AVS elabora i vettori in modo asincrono su tutti i nodi del cluster, utilizza estensioni vettoriali (AVX) per l’elaborazione parallela.
Gestione dei dati e coerenza
Elasticsearch impone una coerenza rigorosa su tutti i campi durante l’aggiornamento dei documenti. Quando aggiorni sia i campi vettoriali sia quelli keyword, le ricerche vedranno o tutti i valori vecchi o tutti i valori nuovi, mai un mix. Il sistema consente ricerche senza lock durante l’indicizzazione concorrente.
Aerospike gestisce gli aggiornamenti dei dati in modo diverso. Quando i record vengono aggiornati o inseriti, i dati vettoriali vengono scritti immediatamente nell’Aerospike Database (ASDB). Tuttavia, i record dell’indice vengono elaborati in modo asincrono da una coda di indicizzazione, distribuiti in batch tra i nodi AVS.
Prestazioni e scalabilità
Elasticsearch offre le migliori prestazioni quando i dati vettoriali rientrano in memoria, ma può scalare oltre la RAM disponibile. La sua architettura consente indicizzazione in tempo reale e ricerca full-text.
Le prestazioni di Aerospike dipendono dalla memoria dell’host e dalla configurazione del livello di storage. La sua indicizzazione distribuita utilizza tutti i core CPU nel cluster AVS. Il sistema pre-idrata la cache dell’indice tramite query in background, il che può migliorare le prestazioni delle query.
Integrazione e funzionalità aggiuntive
Elasticsearch è forte nelle sue integrazioni. Puoi combinare le ricerche vettoriali con filtri tradizionali per eseguire una ricerca ibrida che unisce la similarità vettoriale con i risultati della ricerca full-text. La ricerca vettoriale funziona perfettamente con le funzionalità di sicurezza, le aggregazioni e l’ordinamento degli indici di Elasticsearch.
Aerospike consente più vettori e indici per record, offrendoti flessibilità nel modo in cui cerchi nei tuoi dati. Il sistema consiglia di assegnare i record sottoposti a upsert a set specifici per semplificare monitoraggio e operazioni.
Limitazioni e considerazioni
La ricerca vettoriale di Elasticsearch è una funzionalità matura integrata nel core. Tuttavia, le prestazioni richiedono un’attenta gestione della memoria e configurazione del sistema.
AVS è in Preview, contatta Aerospike per ottenere l’accesso anticipato. L’indicizzazione distribuita offre scalabilità, ma lo stato di preview significa che potrebbero esserci limitazioni e modifiche nelle versioni future.
Quando usare ciascuno
Usa Elasticsearch quando hai bisogno di una soluzione di ricerca vettoriale pronta per la produzione che si combini con la ricerca full-text. È perfetta per applicazioni che necessitano di funzionalità di ricerca ibrida, ad esempio piattaforme e-commerce che usano sia ricerca per parole chiave sia ricerca per similarità, sistemi di raccomandazione dei contenuti o sistemi di recupero documenti basati sull’AI in cui la coerenza dei dati e funzionalità di sicurezza mature sono importanti. È particolarmente indicata quando hai memoria sufficiente per ottimizzare le prestazioni e devi integrarti con un’infrastruttura di ricerca esistente.
Usa Aerospike quando stai costruendo un sistema che richiede potenza di elaborazione distribuita e può gestire un’implementazione di ricerca vettoriale in stato di preview. È adatto per applicazioni che beneficiano dell’indicizzazione asincrona e dell’elaborazione parallela tra nodi, ad esempio sistemi di ingestione dati ad alta produttività o applicazioni in cui servono opzioni flessibili di indicizzazione vettoriale. È la scelta migliore quando puoi usare la sua architettura distribuita e non hai bisogno di distribuire immediatamente la ricerca vettoriale in produzione.
Conclusione
La scelta tra Elasticsearch e Aerospike dipende dai tuoi requisiti tecnici e dalla timeline del progetto. Elasticsearch dispone di una soluzione di ricerca vettoriale matura e ben integrata, con comprovate capacità di ricerca ibrida e un ecosistema solido, quindi è la scelta più sicura per esigenze immediate di produzione. Aerospike offre una potente elaborazione distribuita e opzioni flessibili di indicizzazione vettoriale, ma è in preview, quindi dovrai considerare le limitazioni e le modifiche nelle versioni future. La tua decisione dovrebbe soppesare l’infrastruttura esistente, i requisiti di consistenza dei dati, le esigenze di elaborazione e se hai bisogno di distribuire immediatamente in produzione o puoi lavorare con funzionalità in preview mentre costruisci il tuo sistema.
Leggi questo per ottenere una panoramica di Elasticsearch e Aerospike, ma per valutarli devi farlo in base al tuo caso d’uso. Uno strumento che può aiutare in questo è VectorDBBench, uno strumento di benchmarking open-source per il confronto di database vettoriali. Alla fine, un benchmarking approfondito con i tuoi dataset e pattern di query sarà fondamentale per prendere una decisione tra questi due approcci potenti ma diversi alla ricerca vettoriale nei sistemi di database distribuiti.
Usare VectorDBBench open-source per valutare e confrontare i database vettoriali in autonomia
VectorDBBench è uno strumento di benchmarking open-source per utenti che hanno bisogno di sistemi di archiviazione e recupero dei dati ad alte prestazioni, in particolare database vettoriali. Questo strumento consente agli utenti di testare e confrontare diversi sistemi di database vettoriali come Milvus e Zilliz Cloud (il Milvus gestito) usando i propri dataset e trovare quello che si adatta ai loro casi d’uso. Con VectorDBBench, gli utenti possono prendere decisioni basate sulle prestazioni effettive dei database vettoriali anziché su affermazioni di marketing o voci di corridoio.
VectorDBBench è scritto in Python e concesso in licenza sotto la licenza open-source MIT, il che significa che chiunque può usarlo, modificarlo e distribuirlo liberamente. Lo strumento è mantenuto attivamente da una comunità di sviluppatori impegnati a migliorarne le funzionalità e le prestazioni.
Scarica VectorDBBench dal suo repository GitHub per riprodurre i nostri risultati di benchmark o ottenere risultati sulle prestazioni sui tuoi dataset.
Dai una rapida occhiata alle prestazioni dei principali database vettoriali nella VectorDBBench Leaderboard.
Leggi i seguenti blog per saperne di più sulla valutazione dei database vettoriali.
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