pgvector vs Aerospike: scegliere il database vettoriale giusto per le tue app di IA
Che cos’è un database vettoriale?
Prima di confrontare pgvector 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 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 inoltre un ruolo cruciale nella Retrieval Augmented Generation (RAG), una tecnica che migliora le prestazioni dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) fornendo conoscenze esterne 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 capaci di eseguire ricerche vettoriali su piccola scala.
pgvector è un database tradizionale e Aerospike è un database NoSQL distribuito e scalabile. Entrambi dispongono di funzionalità di ricerca vettoriale come componente aggiuntivo. Questo post confronta le loro funzionalità di ricerca vettoriale.
pgvector: panoramica e tecnologia di base
pgvector è un’estensione per PostgreSQL che aggiunge il supporto per le operazioni vettoriali. Consente agli utenti di archiviare e interrogare embedding vettoriali direttamente all’interno del loro database PostgreSQL, fornendo funzionalità di ricerca di similarità vettoriale senza la necessità di un database vettoriale separato.
Le caratteristiche principali di pgvector includono:
- Supporto per la ricerca del vicino più prossimo esatta e approssimata
- Integrazione con i meccanismi di indicizzazione di PostgreSQL
- Capacità di eseguire operazioni vettoriali come addizione e sottrazione
- Supporto per varie metriche di distanza (euclidea, coseno, prodotto interno)
pgvector, per impostazione predefinita, utilizza la ricerca esatta del vicino più prossimo, che garantisce un richiamo perfetto ma può essere più lenta per set di dati di grandi dimensioni. Per ottimizzare le prestazioni, pgvector offre la possibilità di creare indici per la ricerca approssimata del vicino più prossimo. Questo approccio sacrifica una parte dell’accuratezza in cambio di una velocità significativamente migliorata, un compromesso spesso vantaggioso in molte applicazioni reali.
È importante notare che l’aggiunta di un indice approssimato può modificare i risultati delle query. Questo è diverso dagli indici di database tipici, che non influenzano i risultati effettivamente restituiti. I due tipi di indici approssimati supportati da pgvector sono:
- HNSW (Hierarchical Navigable Small World): Introdotto nella versione 0.5.0 di pgvector, HNSW è noto per le sue elevate prestazioni e la qualità dei risultati. Costruisce una struttura a grafo multilivello che consente un attraversamento rapido durante le ricerche.
- IVFFlat (Inverted File Flat): Questo metodo suddivide lo spazio vettoriale in cluster. Durante una ricerca, identifica prima i cluster più rilevanti e poi esegue una ricerca esatta all'interno di tali cluster. Questo può accelerare significativamente le ricerche in dataset di grandi dimensioni.
La scelta tra questi tipi di indice dipende dal tuo caso d'uso specifico, considerando fattori come la dimensione del dataset, la velocità di query richiesta e il compromesso accettabile in termini di accuratezza. HNSW offre generalmente prestazioni migliori ma può utilizzare più memoria, mentre IVFFlat può essere più efficiente in termini di memoria ma potrebbe essere leggermente più lento o meno accurato in alcuni casi.
Quando implementi pgvector nel tuo progetto, prova a sperimentare con entrambi i tipi di indice e i loro parametri per trovare la configurazione ottimale per le tue esigenze specifiche. Questo processo di messa a punto può influire sulle prestazioni e sull'accuratezza delle tue operazioni di ricerca vettoriale.
Vuoi imparare come iniziare a usare pgvector? Dai un'occhiata a questo tutorial!
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 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 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, 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 su ASDB, i record dell'indice vengono elaborati in modo asincrono da una coda di indicizzazione. Questo viene fatto in batch e 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 registra 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 rispetto al 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 per similarità, così da poter scalare per ricerche vettoriali ad alta dimensionalità.
Differenze principali
Quando si decide tra pgvector e Aerospike per la ricerca vettoriale, ecco i fattori chiave da considerare.
Metodologia di ricerca:
pgvector supporta la ricerca del vicino più prossimo esatta e approssimativa. Ha due tipi di indici approssimativi: HNSW (Hierarchical Navigable Small World) e IVFFlat (Inverted File Flat). HNSW costruisce un grafo multilivello per un attraversamento rapido, IVFFlat divide lo spazio vettoriale in cluster. Aerospike Vector Search (AVS) supporta solo indici HNSW per la ricerca vettoriale.
Gestione dei dati:
pgvector si integra con PostgreSQL, quindi puoi archiviare e interrogare embedding vettoriali insieme ai tuoi dati relazionali tradizionali. Se hai bisogno di combinare la ricerca vettoriale con operazioni su dati strutturati, questo può essere utile. Aerospike, essendo un database NoSQL, è progettato per applicazioni in tempo reale ad alte prestazioni e può essere più adatto per dati semi-strutturati o non strutturati su larga scala.
Scalabilità e prestazioni:
pgvector utilizza i meccanismi di indicizzazione di PostgreSQL, che possono andare bene per molti casi d’uso. Ma per dataset molto grandi potresti dover ottimizzare attentamente i tuoi indici e le tue query. Aerospike è progettato per un’elevata scalabilità e ha un processo unico di indicizzazione concorrente su tutti i nodi del cluster. Questo approccio distribuito può essere migliore per operazioni di ricerca vettoriale su larga scala.
Flessibilità e personalizzazione:
pgvector ti consente di eseguire varie operazioni vettoriali come addizione e sottrazione e supporta più metriche di distanza (euclidea, coseno, prodotto interno). Si integra perfettamente con il ricco insieme di funzionalità ed estensioni di PostgreSQL. Aerospike può avere meno flessibilità in termini di operazioni simili a SQL, ma più opzioni per l’ottimizzazione fine delle prestazioni su larga scala.
Integrazione ed ecosistema:
pgvector ha il vantaggio del vasto ecosistema di strumenti e integrazioni di PostgreSQL. Se il tuo stack esistente è fortemente basato su PostgreSQL, allora pgvector potrebbe essere una scelta naturale. Aerospike, pur essendo meno comune, può avere integrazioni specifiche preziose per applicazioni in tempo reale ad alte prestazioni.
Facilità d’uso:
pgvector può essere facile da configurare e usare se hai già familiarità con PostgreSQL. La curva di apprendimento può essere più ripida per Aerospike se sei nuovo ai database NoSQL. Tuttavia, entrambi richiedono un’attenta considerazione dei tipi di indice e dei parametri per ottimizzare le prestazioni.
Costo:
pgvector è un’estensione open-source per PostgreSQL, quindi potrebbe avere un costo inferiore. Aerospike offre sia edizioni open-source sia enterprise, AVS è attualmente in anteprima. Il costo totale dipenderà dalla tua distribuzione e scala specifiche.
Sicurezza:
Entrambi hanno funzionalità di sicurezza, ma i dettagli sono diversi. PostgreSQL ha un solido insieme di meccanismi di autenticazione e controllo degli accessi che pgvector può utilizzare. Aerospike ha funzionalità di sicurezza, ma dovresti consultare la loro documentazione per le informazioni più aggiornate su crittografia, autenticazione e controllo degli accessi per la loro ricerca vettoriale.
Quando scegliere ciascuna tecnologia
Usa pgvector:
pgvector è una buona scelta quando hai già PostgreSQL e vuoi aggiungere la ricerca vettoriale al tuo database relazionale esistente. È adatto a progetti che devono combinare operazioni vettoriali con query SQL o quando hai dati strutturati con una componente vettoriale. pgvector è adatto per la ricerca del vicino più prossimo esatta o per dataset di piccole e medie dimensioni in cui le prestazioni delle query non sono un collo di bottiglia.
Usa Aerospike:
Aerospike con Vector Search (AVS) è più adatto per applicazioni in tempo reale ad alte prestazioni che devono gestire la ricerca vettoriale su larga scala. È una buona opzione quando stai costruendo sistemi che richiedono una ricerca di similarità vettoriale a bassa latenza su enormi dataset. L’indicizzazione distribuita di Aerospike è particolarmente utile per applicazioni in aree come sistemi di raccomandazione, rilevamento delle frodi in tempo reale o ricerca di similarità su larga scala per immagini o testi, dove velocità e scalabilità sono fondamentali.
Conclusione:
pgvector si distingue per la sua integrazione con PostgreSQL, un ambiente familiare per gli sviluppatori che lavorano con database relazionali e la flessibilità di combinare la ricerca vettoriale con operazioni su dati strutturati. Aerospike è una ricerca vettoriale ad alte prestazioni e scalabile per grandi dataset, con indicizzazione distribuita potenzialmente migliore per una scala massiva. La scelta tra questi due dovrebbe basarsi sul tuo caso d'uso, sull'infrastruttura esistente, sul volume dei dati e sui requisiti di prestazioni. Considera le competenze del tuo team, la natura dei tuoi dati (strutturati vs semi-strutturati), la scala delle tue esigenze di ricerca vettoriale e le prestazioni in tempo reale della tua applicazione quando prendi la decisione.
Sebbene questo articolo fornisca una panoramica di pgvector e Aerospike, è fondamentale valutare questi database in base al tuo caso d'uso specifico. Uno strumento che può assistere 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 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, invece di affidarsi a dichiarazioni di marketing o prove aneddotiche.
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 community 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 di prestazioni sui tuoi dataset.
Dai una rapida occhiata alle prestazioni dei principali database vettoriali nella Leaderboard di VectorDBBench.
Leggi i seguenti blog per saperne di più sulla valutazione dei database vettoriali.
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