SingleStore vs Apache Cassandra: scegliere il database vettoriale giusto per le tue app di IA
Cos'è un database vettoriale?
Prima di confrontare SingleStore e Apache Cassandra, 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 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 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 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 capaci di eseguire ricerche vettoriali su piccola scala.
SingleStore è un sistema di gestione di database SQL distribuito, relazionale, e Apache Cassandra è un database NoSQL. Entrambi dispongono della ricerca vettoriale come componente aggiuntivo. Questo post confronta le loro capacità di ricerca vettoriale.
SingleStore: Panoramica e tecnologia di base
SingleStore ha integrato la ricerca vettoriale nel database stesso, quindi non devi aggiungere un database vettoriale separato al tuo stack tecnologico. La ricerca vettoriale in SingleStore funziona insieme alle normali operazioni del database, archiviando i vettori in normali tabelle del database. Puoi combinare la ricerca vettoriale con le normali query SQL: cercare tra i vettori filtrando anche per date, categorie o qualsiasi altro campo dati. Ad esempio, puoi trovare immagini di prodotti simili filtrando per fascia di prezzo oppure cercare tra gli embedding dei documenti limitando i risultati a reparti specifici.
La funzionalità vettoriale di SingleStore supporta la ricerca semantica e le query sui vicini più prossimi. Il sistema può elaborare la similarità vettoriale utilizzando sia calcoli del prodotto scalare sia della distanza euclidea, necessari per abbinare elementi simili nelle applicazioni di IA. Questo è utile per applicazioni come sistemi di raccomandazione, riconoscimento delle immagini e chatbot di IA, in cui trovare rapidamente elementi simili è importante.
Prestazioni e scalabilità sono al centro della progettazione di SingleStore. Il database distribuisce i dati su più nodi, così può gestire grandi quantità di dati vettoriali. Ciò significa che puoi aggiungere più nodi man mano che i tuoi dati crescono. Il processore di query di SingleStore può anche combinare la ricerca vettoriale con operazioni SQL: non devi eseguire più query separate per ottenere ciò che desideri.
A differenza dei database che si concentrano solo sulle operazioni vettoriali, SingleStore offre queste funzionalità come parte del database completo. Così puoi creare funzionalità di IA senza gestire più database o spostare dati tra sistemi. Il database gestisce sia i vettori sia i tipi di dati regolari, query complesse che combinano entrambi e scala man mano che la tua applicazione cresce - tutto in SQL familiare che già conosci.
Apache Cassandra: panoramica e tecnologia di base
Apache Cassandra è un database NoSQL open-source e distribuito, noto per la sua scalabilità e disponibilità. Le funzionalità di Cassandra includono un'architettura senza master per disponibilità, scalabilità, coerenza configurabile e un modello di dati flessibile. Con il rilascio di Cassandra 5.0, ora supporta gli embedding vettoriali e la ricerca di similarità vettoriale tramite la sua funzionalità Storage-Attached Indexes (SAI). Sebbene questa integrazione consenta a Cassandra di gestire dati vettoriali, è importante notare che la ricerca vettoriale è implementata come un'estensione dell'architettura esistente di Cassandra piuttosto che come una funzionalità nativa.
La funzionalità di ricerca vettoriale di Cassandra è costruita sulla sua architettura esistente. Consente agli utenti di memorizzare embedding vettoriali insieme ad altri dati ed eseguire ricerche di similarità. Questa integrazione permette a Cassandra di supportare applicazioni basate sull'IA mantenendo i suoi punti di forza nella gestione di dati distribuiti su larga scala.
Un componente chiave della ricerca vettoriale di Cassandra è l'uso di Storage-Attached Indexes (SAI). SAI è un indice altamente scalabile e distribuito globalmente che aggiunge indici a livello di colonna a qualsiasi colonna di tipo dati vettoriale. Offre un'elevata velocità di I/O per consentire ai database di usare Vector Search e altri tipi di indicizzazione per la ricerca. SAI offre funzionalità di indicizzazione estese, in grado di indicizzare sia query sia contenuti (inclusi input di grandi dimensioni come documenti, parole e immagini) per catturare la semantica.
Vector Search è la prima istanza di convalida dell'estensibilità di SAI, sfruttandone la nuova modularità. Questa combinazione di Vector Search e SAI migliora le capacità di Cassandra nella gestione dei carichi di lavoro di IA e machine learning, rendendolo un forte concorrente nello spazio dei database vettoriali.
Differenze principali
Metodologia di ricerca
SingleStore dispone della ricerca vettoriale come funzionalità nativa del database e supporta sia il prodotto scalare sia la distanza euclidea per la corrispondenza di similarità. Puoi scrivere query SQL che combinano operazioni vettoriali con filtri di database regolari.
Cassandra dispone della ricerca vettoriale tramite la sua funzionalità Storage-Attached Indexes (SAI). Questa aggiunge capacità vettoriali all'architettura esistente di Cassandra, così puoi eseguire operazioni vettoriali insieme alla sua normale funzionalità NoSQL.
Dati
SingleStore memorizza i vettori nelle tabelle del database come qualsiasi altro tipo di dato. Ciò significa che puoi eseguire ricerche vettoriali filtrando al contempo per colonne regolari. Ad esempio, trovare prodotti simili entro una certa fascia di prezzo.
Cassandra memorizza i dati vettoriali tramite il suo modello di archiviazione colonnare. Può memorizzare e indicizzare embedding vettoriali, ma l'integrazione è più recente e costruita come un'estensione piuttosto che come una funzionalità di base.
Scalabilità e prestazioni
Entrambi hanno forti funzionalità di scalabilità ma approcci diversi:
SingleStore distribuisce i dati tra i nodi e può scalare orizzontalmente aggiungendo più nodi man mano che i tuoi dati crescono. Il suo processore di query ottimizza le operazioni vettoriali e SQL combinate in un'unica passata.
L'architettura senza master di Cassandra è eccellente per la scalabilità orizzontale e l'alta disponibilità. SAI è progettato per un'elevata velocità di I/O, il che è utile per la ricerca vettoriale in ambienti distribuiti.
Integrazione ed ecosistema
SingleStore integra la ricerca vettoriale con SQL standard. Se il tuo team conosce già SQL, non dovrai imparare nuovi linguaggi di query né gestire sistemi separati per dati vettoriali e regolari.
Le funzionalità vettoriali di Cassandra rientrano nel suo ecosistema NoSQL. Sebbene questo significhi che dovrai imparare CQL, ti offre flessibilità nella modellazione dei dati e nelle opzioni di consistenza.
Facilità d’uso
SingleStore è più familiare ai team con esperienza in SQL. Le operazioni vettoriali utilizzano la sintassi SQL standard, quindi c’è una curva di apprendimento minore per gli sviluppatori che conoscono già i database relazionali.
Cassandra ha una curva di apprendimento più ripida se provieni da un background SQL, poiché ha un proprio linguaggio di query e concetti di modellazione dei dati. Ma la sua documentazione e il supporto della community sono estesi.
Costo
I prezzi di SingleStore si basano sul volume dei dati, sui requisiti di calcolo e sul fatto che tu scelga il cloud o il self-hosted.
Cassandra è open-source e gratuito da usare, ma dovrai tenere conto dei costi dell’infrastruttura e potenzialmente dell’assunzione di competenze specializzate per la manutenzione.
Funzionalità di sicurezza
Entrambi hanno solide opzioni di sicurezza: SingleStore dispone di funzionalità di sicurezza standard per database, come controllo degli accessi basato sui ruoli, crittografia a riposo e in transito e registrazione degli audit.
Cassandra ha capacità di sicurezza simili attraverso autenticazione, autorizzazione e crittografia, e altro ancora tramite varie distribuzioni.
Quando scegliere SingleStore
SingleStore è pensato per le aziende che hanno bisogno di combinare SQL con la ricerca vettoriale in un unico sistema. È ottimo per le aziende che hanno dati strutturati ed embedding vettoriali, come siti di e-commerce che necessitano di raccomandazioni di prodotti in tempo reale mentre tracciano l’inventario, o sistemi di gestione dei contenuti che devono cercare tra documenti mentre gestiscono permessi utente e metadati. È adatto agli scenari in cui serve conformità ACID con operazioni vettoriali, quindi è perfetto per applicazioni in cui l’integrità dei dati è fondamentale.
Quando scegliere Apache Cassandra
Apache Cassandra è pensato per le aziende che necessitano di scalabilità orizzontale e alta disponibilità per la loro ricerca vettoriale. È ottimo per casi d’uso con enormi quantità di dati non strutturati o semi-strutturati, come piattaforme di analisi dei social media, applicazioni IoT che elaborano dati dei sensori con rappresentazioni vettoriali, o sistemi di logging su larga scala che devono cercare in dataset distribuiti. L’architettura open source e masterless lo rende perfetto per le aziende con competenze NoSQL e per quelle che cercano di minimizzare i costi di licenza.
Conclusione
La scelta tra SingleStore e Apache Cassandra dipende dai tuoi requisiti tecnici e vincoli. SingleStore è più integrato con la sintassi SQL e la conformità ACID, quindi è ottimo per aziende con competenze SQL e applicazioni che richiedono una forte consistenza. Cassandra offre una migliore scalabilità orizzontale e alta disponibilità grazie alla sua architettura distribuita, quindi è perfetto per aziende con dataset enormi distribuiti su più regioni. Considera le competenze del tuo team, l’infrastruttura esistente, le esigenze di scalabilità e i vincoli di budget quando prendi questa decisione, poiché entrambi hanno vantaggi diversi che possono essere più o meno preziosi a seconda del tuo caso d’uso.
Leggi questo per avere una panoramica di SingleStore e Apache Cassandra, 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 dei 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 per il tuo caso d’uso
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 più 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 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 database vettoriali mainstream nella classifica VectorDBBench.
Leggi i seguenti blog per saperne di più sulla valutazione dei database vettoriali.
Ulteriori risorse su VectorDB, GenAI e ML
Continua a leggere
Top 10 Context Engineering Techniques You Should Know for Production RAG
A practical guide to context engineering for production LLM systems, covering RAG, context processing, memory, agents, and multimodal context.
Why I’m Against Claude Code’s Grep-Only Retrieval? It Just Burns Too Many Tokens
Learn how vector-based code retrieval cuts Claude Code token consumption by 40%. Open-source solution with easy MCP integration. Try claude-context today.
DeepSeek Always Busy? Deploy It Locally with Milvus in Just 10 Minutes—No More Waiting!
Learn how to set up DeepSeek-R1 on your local machine using Ollama, AnythingLLM, and Milvus in just 10 minutes. Bypass busy servers and enhance AI responses with custom data.
The Definitive Guide to Choosing a Vector Database
Overwhelmed by all the options? Learn key features to look for & how to evaluate with your own data. Choose with confidence.