LanceDB vs MyScale: scegliere il database vettoriale giusto per le tue app di IA
Cos'è un database vettoriale?
Prima di confrontare LanceDB e MyScale, 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 cybersicurezza, 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 (LLMs) fornendo conoscenza esterna per ridurre problemi come le allucinazioni dell'IA.
Esistono molti tipi di database vettoriali disponibili sul mercato, 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.
LanceDB è un database vettoriale serverless e MyScale è un database basato su ClickHouse che combina ricerca vettoriale e analisi SQL con la ricerca vettoriale come componente aggiuntivo. Questo post confronta le loro capacità di ricerca vettoriale.
LanceDB: Panoramica e tecnologia di base
LanceDB è un database vettoriale open-source per l'IA che archivia, gestisce, interroga e recupera embedding da dati multimodali su larga scala. Basato su Lance, un formato di dati colonnare open-source, LanceDB offre facile integrazione, scalabilità ed efficienza dei costi. Può essere eseguito integrato nei backend esistenti, direttamente nelle applicazioni client o come database serverless remoto, quindi è versatile per molti casi d'uso.
La ricerca vettoriale è al centro di LanceDB. Supporta sia la ricerca esaustiva dei k-nearest neighbors (kNN) sia la ricerca approximate nearest neighbor (ANN) utilizzando un indice IVF_PQ. Questo indice divide il dataset in partizioni e applica la quantizzazione del prodotto per una compressione vettoriale efficiente. LanceDB dispone anche di ricerca full-text e indici scalari per migliorare le prestazioni di ricerca su diversi tipi di dati.
LanceDB supporta varie metriche di distanza per la similarità vettoriale, tra cui distanza euclidea, similarità del coseno e prodotto scalare. Il database consente la ricerca ibrida combinando approcci semantici e basati su parole chiave e il filtraggio sui campi dei metadati. Ciò consente agli sviluppatori di creare sistemi complessi di ricerca e raccomandazione.
Il pubblico principale di LanceDB è costituito da sviluppatori e ingegneri che lavorano su applicazioni di IA, sistemi di raccomandazione o motori di ricerca. Il suo core basato su Rust e il supporto per più linguaggi di programmazione lo rendono accessibile a un’ampia gamma di utenti tecnici. L’attenzione di LanceDB alla facilità d’uso, alla scalabilità e alle prestazioni lo rende un ottimo strumento per chi gestisce dati vettoriali su larga scala e cerca soluzioni efficienti per la ricerca di similarità.
Cos’è MyScale? Panoramica e tecnologia di base
MyScale è un database basato sul cloud costruito sopra il database open source ClickHouse, progettato per carichi di lavoro di IA e machine learning. Può gestire dati strutturati e vettoriali, analytics in tempo reale e machine learning. MyScale si concentra su serie temporali, ricerca vettoriale e ricerca full-text, quindi è adatto all’elaborazione in tempo reale e agli insight guidati dall’IA. Utilizzando l’architettura di ClickHouse, MyScale è ad alte prestazioni e scalabile per l’IA.
Una delle funzionalità chiave di MyScale è il supporto SQL nativo, che semplifica le query guidate dall’IA integrando ricerca vettoriale, ricerca full-text e query SQL tradizionali in un unico sistema. Questo riduce la necessità di più strumenti e lo rende scalabile per l’IA. MyScale supporta e gestisce l’elaborazione analitica di dati sia strutturati sia vettorializzati su un’unica piattaforma, utilizzando un’architettura di database OLAP per operare su dati vettorializzati. Gli sviluppatori possono interagire con MyScale usando SQL, quindi è accessibile a tutti i programmatori che conoscono i database relazionali.
MyScale dispone di più tipi di indici vettoriali e metriche di similarità per supportare diversi casi d’uso. Supporta metriche di distanza comuni come distanza euclidea (L2), prodotto interno (IP) e similarità del coseno. Il database ha più algoritmi di indicizzazione: MSTG (Multi-Scale Tree Graph), ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ e HNSW, ciascuno con il proprio insieme di parametri da ottimizzare. Il motore vettoriale proprietario MSTG di MyScale utilizza SSD NVMe per aumentare la densità dei dati, quindi supera i database vettoriali specializzati sia in prestazioni sia in costi.
Combinando la funzionalità di un database SQL, un database vettoriale e un motore di ricerca full-text in un unico sistema, MyScale riduce i costi di infrastruttura e manutenzione. Questa unificazione consente query e analytics congiunti sui dati e una singola base dati per le applicazioni di IA. MyScale dispone anche di MyScale Telemetry per la piena osservabilità dei sistemi LLM, così puoi monitorare ed eseguire il debug in modo efficiente. Man mano che i dati diventano più complessi, MyScale è una soluzione a prova di futuro in grado di gestire nuove modalità di dati e dimensioni di database più grandi mantenendo le prestazioni di calcolo e l’integrazione tra diversi tipi di dati.
Differenze chiave
Metodologia di ricerca
LanceDB è ottimizzato per la ricerca di similarità vettoriale con algoritmi k-nearest neighbors (kNN) e approximate nearest neighbors (ANN). Usa un indice IVF_PQ, partiziona i dati e applica la quantizzazione del prodotto per l’efficienza. Questo consente più metriche di distanza (distanza euclidea, similarità del coseno, prodotto scalare) e ricerche ibride che combinano ricerche semantiche e basate su parole chiave.
MyScale’s metodologia di ricerca inserisce la ricerca vettoriale nella sua piattaforma basata su SQL. Dispone di più algoritmi di indicizzazione (MSTG, ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, HNSW). Il motore vettoriale MSTG di MyScale, usando SSD NVMe, aumenta la densità dei dati per prestazioni migliori. Come LanceDB, supporta distanza euclidea, prodotto interno e similarità del coseno, ma con un approccio di querying unificato che combina vettori, full-text e SQL tradizionale.
Dati
LanceDB è eccellente nella gestione di dati multimodali, embedding strutturati, semi-strutturati e non strutturati. È costruito su Lance, un formato dati colonnare open-source, quindi è efficiente da archiviare e recuperare. La ricerca ibrida consente di filtrare sui campi dei metadati.
MyScale è costruito sopra l’architettura di ClickHouse, quindi può gestire sia dati strutturati sia dati vettoriali. Il suo design di database OLAP è pensato per analytics ad alte prestazioni, quindi è perfetto per insight guidati dall’IA in tempo reale e dati di serie temporali.
Scalabilità e prestazioni
LanceDB è progettato per scalabilità e costi. Può funzionare in modalità embedded, come database remoto serverless o direttamente nelle applicazioni client, quindi hai più opzioni di deployment. La sua strategia di indicizzazione è progettata per dataset di grandi dimensioni.
MyScale utilizza l’architettura ad alte prestazioni di ClickHouse per scalare. Avendo elaborazione SQL e vettoriale su un’unica piattaforma, riduce la necessità di strumenti aggiuntivi e semplifica la gestione dell’infrastruttura. Il suo motore vettoriale MSTG è competitivo in termini di prestazioni a un costo inferiore rispetto ai database specializzati.
Flessibilità e personalizzazione
LanceDB è orientato agli sviluppatori, supporta più linguaggi e ha un core basato su Rust. La sua ricerca ibrida consente una modellazione dei dati flessibile e una configurazione di query complesse, perfetta per sistemi di raccomandazione e motori di ricerca.
MyScale è SQL-first, per sviluppatori che hanno familiarità con i database relazionali. La sua indicizzazione flessibile e il supporto per più tipi di query (vettoriali, full-text, SQL tradizionale) lo rendono una soluzione versatile per workload AI.
Integrazione ed ecosistema
LanceDB si integra bene con pipeline AI e ML, è compatibile con backend e framework esistenti. È leggero, quindi può essere incorporato nelle applicazioni.
L’ecosistema di MyScale beneficia degli strumenti e delle integrazioni di ClickHouse. Il suo approccio SQL unificato riduce l’attrito nella creazione e scalabilità di applicazioni guidate dall’AI.
Usabilità
LanceDB è facile da configurare e usare, per sviluppatori nuovi ai database vettoriali. La sua documentazione e le opzioni di deployment sono chiare.
Il design nativo SQL di MyScale riduce la curva di apprendimento per gli sviluppatori che hanno familiarità con i database relazionali. I suoi strumenti di telemetria integrati (MyScale Telemetry) rendono monitoraggio e debug ancora più semplici.
Costo
LanceDB è conveniente quando distribuito come database embedded o serverless. La sua natura open-source lo rende ancora più accessibile.
MyScale riduce i costi dell’infrastruttura avendo ricerca vettoriale, SQL e full-text in un unico sistema. La sua efficienza nell’uso delle risorse e la scalabilità ridurranno i costi operativi nel tempo.
Sicurezza
LanceDB dispone di crittografia, autenticazione e filtraggio dei metadati.
MyScale aggiunge crittografia, autenticazione e controllo degli accessi sopra la sicurezza di ClickHouse.
Quando scegliere ciascuno
LanceDB è per sviluppatori che lavorano con dati distribuiti su larga scala in cui la ricerca vettoriale è l’obiettivo principale. L’open source e la ricerca ibrida lo rendono un’ottima scelta per applicazioni che necessitano di ricerca semantica e basata su parole chiave. La possibilità di distribuirlo come database embedded o serverless lo rende adatto a molti casi d’uso.
MyScale è per scenari che richiedono un unico sistema che combini ricerca full-text, ricerca vettoriale e SQL. È ottimo per analisi in tempo reale e insight guidati dall’AI. Gli sviluppatori che cercano una soluzione nativa SQL con forte osservabilità apprezzeranno MyScale.
Riepilogo
LanceDB e MyScale sono entrambi ottimi per la ricerca vettoriale. LanceDB è ottimo per ricerca ibrida, flessibilità e costi. MyScale è ottimo per analisi in tempo reale e workload AI integrati. Sta a te decidere in base ai tuoi casi d’uso, tipi di dati e requisiti prestazionali.
Leggi questo per avere una panoramica di LanceDB e MyScale, 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 database vettoriali autonomamente
VectorDBBench è uno strumento di benchmarking open-source per gli 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) utilizzando i propri dataset e di trovare quello più adatto ai loro casi d'uso. Con VectorDBBench, gli utenti possono prendere decisioni basate sulle effettive prestazioni 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 utilizzarlo, modificarlo e distribuirlo liberamente. Lo strumento è mantenuto attivamente da una comunità di sviluppatori impegnata 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 classifica VectorDBBench.
Leggi i seguenti blog per saperne di più sulla valutazione dei database vettoriali.
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