SingleStore vs Aerospike: scegliere il database vettoriale giusto per le tue app di IA
Che cos'è un database vettoriale?
Prima di confrontare SingleStore 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 AI, permettendo un'analisi e un 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 anche un ruolo cruciale nella Retrieval Augmented Generation (RAG), una tecnica che migliora le prestazioni dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLMs) fornendo conoscenza esterna per ridurre problemi come le allucinazioni dell'AI.
Sul mercato sono disponibili molti tipi di database vettoriali, 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.
SingleStore è un sistema di gestione di database SQL relazionale e distribuito, e Aerospike è anch'esso un database NoSQL distribuito e scalabile. Entrambi hanno la ricerca vettoriale come componente aggiuntivo. Questo post confronta le loro capacità di ricerca vettoriale.
SingleStore: Panoramica e tecnologia di base
SingleStore ha reso possibile la ricerca vettoriale integrandola nel database stesso, quindi non hai bisogno di database vettoriali separati nel tuo stack tecnologico. I vettori possono essere archiviati in normali tabelle di database e cercati con query SQL standard. Ad esempio, puoi cercare immagini di prodotti simili filtrando per fascia di prezzo o esplorare embedding di documenti limitando i risultati a reparti specifici. Il sistema supporta sia la ricerca semantica utilizzando FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT e HNSW_PQ per l'indice vettoriale, sia il prodotto scalare e la distanza euclidea per il matching di similarità. Questo è estremamente utile per applicazioni come sistemi di raccomandazione, riconoscimento delle immagini e chatbot AI, dove il matching di similarità è rapido.
Alla base, SingleStore è progettato per prestazioni e scalabilità. Il database distribuisce i dati su più nodi, così puoi gestire operazioni su dati vettoriali su larga scala. Man mano che i tuoi dati crescono, puoi semplicemente aggiungere più nodi e sei pronto. Il processore di query può combinare la ricerca vettoriale con operazioni SQL, quindi non hai bisogno di effettuare più query separate. A differenza dei database solo vettoriali, SingleStore ti offre queste capacità come parte di un database completo, così puoi creare funzionalità AI senza gestire più sistemi o affrontare trasferimenti di dati complessi.
Per l’indicizzazione vettoriale SingleStore offre due opzioni. La prima è la ricerca esatta dei k vicini più prossimi (kNN), che trova l’insieme esatto dei k vicini più prossimi per un vettore di query. Ma per dataset molto grandi o alta concorrenza SingleStore supporta anche la ricerca Approximate Nearest Neighbor (ANN) tramite indicizzazione vettoriale. La ricerca ANN può trovare k vicini prossimi molto più rapidamente della ricerca kNN esatta, a volte di ordini di grandezza. C’è un compromesso tra velocità e accuratezza: ANN è più veloce ma potrebbe non restituire l’insieme esatto dei k vicini più prossimi. Per applicazioni con miliardi di vettori che richiedono tempi di risposta interattivi e non necessitano di precisione assoluta, la ricerca ANN è la strada da seguire.
L’implementazione tecnica degli indici vettoriali in SingleStore ha requisiti specifici. Questi indici possono essere creati solo su tabelle columnstore e devono essere creati su una singola colonna che memorizza i dati vettoriali. Il sistema attualmente supporta il formato Vector Type(dimensions[, F32]), F32 è l’unico tipo di elemento supportato. Questo approccio strutturato rende SingleStore ideale per applicazioni come la ricerca semantica usando vettori da modelli linguistici di grandi dimensioni, la generazione aumentata da recupero (RAG) per la generazione di testo mirata e il matching di immagini basato su embedding vettoriali. Combinando queste funzionalità con le caratteristiche tradizionali dei database, SingleStore consente agli sviluppatori di creare applicazioni di IA complesse usando la sintassi SQL mantenendo al contempo prestazioni e scalabilità.
Aerospike: Panoramica e tecnologia di base
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, quindi puoi cercare gli 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 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 committa 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 compaiono 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, così da poter scalare per ricerche vettoriali ad alta dimensionalità.
Differenze chiave
Metodologia di ricerca
SingleStore ha diverse opzioni di indice vettoriale: FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT, HNSW_PQ. Questo ti offre opzioni per diversi casi d’uso, dalle corrispondenze esatte ai vicini più prossimi approssimati. Aerospike Vector Search (AVS) supporta solo indici HNSW. HNSW è valido per molti casi, ma la gamma più ampia di opzioni di indicizzazione di SingleStore ti dà maggiore controllo sul compromesso tra velocità e accuratezza nelle tue ricerche.
Dati e integrazione
SingleStore ha la ricerca vettoriale integrata nel suo database SQL. Puoi combinare ricerche vettoriali con query SQL standard, così puoi filtrare i risultati in base a campi dati regolari come prezzi o categorie. Un unico database gestisce sia le tue esigenze di dati vettoriali sia quelle di dati tradizionali. Aerospike adotta un approccio NoSQL, focalizzato su applicazioni real-time ad alte prestazioni. La sua capacità di ricerca vettoriale (AVS) è più recente e attualmente in Preview, richiede accesso anticipato da Aerospike.
Scalabilità e prestazioni
Entrambi i database scalano in modo diverso. SingleStore ha un’architettura distribuita in cui puoi aggiungere nodi man mano che i tuoi dati crescono. Il suo processore di query combina operazioni vettoriali e SQL in una singola query. AVS di Aerospike elabora la costruzione degli indici in modo concorrente su tutti i nodi, utilizza estensioni vettoriali per l’elaborazione parallela. Inoltre pre-idrata la cache degli indici per migliorare le prestazioni delle query. Le prestazioni di ingestione dipendono fortemente dalla memoria dell’host e dalla configurazione dello storage.
Flessibilità nell’implementazione
SingleStore richiede che gli indici vettoriali siano creati su tabelle columnstore e su singole colonne che memorizzano dati vettoriali, attualmente supporta solo il tipo di elemento F32. Aerospike consente più vettori e indici per singoli record, dandoti maggiore flessibilità nel modo in cui cerchi nei tuoi dati. Ma Aerospike raccomanda pratiche specifiche come assegnare i record sottoposti a upsert a set specifici per il monitoraggio.
Facilità d’uso e integrazione
SingleStore può risultare più interessante per i team che hanno familiarità con SQL, poiché utilizza la sintassi SQL standard sia per le query vettoriali sia per quelle tradizionali. Questo potrebbe ridurre la curva di apprendimento per sviluppatori esperti in SQL. L’approccio NoSQL di Aerospike potrebbe richiedere più apprendimento per i team abituati ai database SQL tradizionali, ma potrebbe essere un vantaggio per i team che già lavorano con sistemi NoSQL.
Da usare quando
SingleStore per applicazioni che necessitano sia di operazioni di database tradizionali sia di ricerca vettoriale in un unico sistema. È perfetto per progetti che hanno dati strutturati insieme a vettori, come piattaforme e-commerce che necessitano di ricerca per similarità dei prodotti con filtro per prezzo, o sistemi di raccomandazione di contenuti che combinano le preferenze degli utenti con i metadati dei contenuti. Puoi usare la sintassi SQL familiare per le operazioni vettoriali, quindi è un’ottima scelta per team con competenze SQL che vogliono aggiungere funzionalità di IA senza gestire database vettoriali separati.
Aerospike è ideale per applicazioni real-time ad alte prestazioni in cui la velocità è importante. La sua costruzione concorrente degli indici e la cache pre-idratata lo rendono ottimo per casi d’uso come motori di raccomandazione in tempo reale o ricerca live di similarità tra immagini. Avere più vettori per record è utile per applicazioni che necessitano di diverse rappresentazioni vettoriali degli stessi dati, come sistemi di IA multimodali che elaborano sia testo sia immagini, o sistemi che utilizzano diversi modelli di embedding per lo stesso contenuto.
Conclusione
La scelta tra SingleStore e Aerospike dipende dalle tue esigenze. SingleStore è ottimo per combinare operazioni di database tradizionali con la ricerca vettoriale, ha più tipi di indice e integrazione SQL. Aerospike è pensato per operazioni real-time ad alte prestazioni con la sua implementazione HNSW e l’elaborazione concorrente. La tua decisione dovrebbe basarsi sul tuo stack tecnologico esistente, sulle competenze del team (SQL vs NoSQL), sui requisiti real-time e sul fatto che tu abbia bisogno di query combinate con tipi di dati tradizionali. Tieni anche presente che la ricerca vettoriale di Aerospike è più recente e in preview, mentre SingleStore ha una soluzione di ricerca vettoriale più matura.
Leggi questo per avere una panoramica di SingleStore e Aerospike, ma per valutarli devi basarti sul 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 i tuoi pattern di query sarà fondamentale per prendere una decisione tra questi due approcci potenti ma diversi alla ricerca vettoriale nei sistemi di database distribuiti.
Utilizzare VectorDBBench open-source per valutare e confrontare i database vettoriali autonomamente
VectorDBBench è uno strumento di benchmarking open-source per gli utenti che necessitano di sistemi di archiviazione e recupero 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 adatto 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 con 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 impegnata 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 database vettoriali più diffusi nella classifica VectorDBBench.
Leggi i seguenti blog per saperne di più sulla valutazione dei database vettoriali.
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