SingleStore vs Elasticsearch: scegliere il database vettoriale giusto per le tue app AI
Che cos'è un database vettoriale?
Prima di confrontare SingleStore ed Elasticsearch, 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 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 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 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 distribuito, relazionale, ed Elasticsearch è un motore di ricerca basato su Apache Lucene. 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 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 ricercati 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 la corrispondenza di similarità. Questo è estremamente utile per applicazioni come sistemi di raccomandazione, riconoscimento delle immagini e chatbot IA in cui la corrispondenza di similarità è rapida.
Nel suo nucleo, SingleStore è progettato per prestazioni e scalabilità. Il database distribuisce i dati su più nodi, così puoi gestire operazioni sui dati vettoriali su larga scala. Man mano che i tuoi dati crescono, puoi semplicemente aggiungere altri nodi e sei a posto. Il processore di query può combinare la ricerca vettoriale con le operazioni SQL, quindi non devi eseguire più query separate. A differenza dei database solo vettoriali, SingleStore ti offre queste funzionalità come parte di un database completo, così puoi creare funzionalità di IA senza gestire più sistemi o occuparti di 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) usando l'indicizzazione vettoriale. La ricerca ANN può trovare k vicini prossimi molto più velocemente della ricerca kNN esatta, talvolta 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 scelta giusta.
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 eccellente per applicazioni come la ricerca semantica usando vettori provenienti da grandi modelli linguistici, la retrieval-augmented generation (RAG) per la generazione di testo focalizzata e l'abbinamento di immagini basato su embedding vettoriali. Combinando questi elementi con le funzionalità tradizionali dei database, SingleStore consente agli sviluppatori di creare applicazioni AI complesse usando la sintassi SQL, mantenendo al contempo prestazioni e scalabilità.
Elasticsearch: Panoramica e tecnologia di base
Elasticsearch è un motore di ricerca open source costruito sopra la libreria Apache Lucene. È noto per l'indicizzazione in tempo reale e la ricerca full text, quindi è una scelta di riferimento per applicazioni intensive e analisi dei log. Elasticsearch consente di cercare e analizzare grandi quantità di dati in modo rapido ed efficiente.
Elasticsearch è stato progettato per la ricerca e l'analisi, con funzionalità come la ricerca fuzzy, il phrase matching e il relevance ranking. È eccellente per scenari in cui sono richieste query di ricerca complesse e recupero dei dati in tempo reale. Con l'ascesa delle applicazioni AI, Elasticsearch ha aggiunto capacità di ricerca vettoriale, così può eseguire ricerca per similarità e ricerca semantica, necessarie per casi d'uso AI come il riconoscimento delle immagini, il recupero di documenti e la Generative AI.
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 connessi tra loro. Questo viene scelto per la sua semplicità, le solide prestazioni nei benchmark e la capacità di gestire aggiornamenti incrementali senza richiedere il completo riaddestramento 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 senza lock anche durante l'indicizzazione concorrente e mantiene una rigorosa coerenza tra campi diversi durante l'aggiornamento dei documenti. Quindi, se aggiorni sia campi vettoriali sia campi keyword, le ricerche vedranno o tutti i vecchi valori o tutti i nuovi valori, 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 offre pratiche funzionalità di integrazione che lo rendono estremamente prezioso. Le ricerche vettoriali possono essere combinate con i filtri tradizionali di Elasticsearch, così puoi effettuare 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.
Differenze chiave
Tecnologia di ricerca e implementazione
SingleStore offre diverse opzioni di indice vettoriale: FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT, HNSW_PQ. Supporta i metodi di ricerca exact k-nearest neighbors (kNN) e Approximate Nearest Neighbor (ANN) con prodotto scalare e distanza euclidea per il matching di similarità.
Elasticsearch utilizza l’algoritmo HNSW per la ricerca vettoriale, implementato tramite Apache Lucene. Questo crea un grafo in cui vettori simili si connettono tra loro, quindi le ricerche vengono solitamente eseguite in millisecondi.
Gestione e archiviazione dei dati
SingleStore integra la ricerca vettoriale nel suo database SQL. Puoi archiviare vettori in tabelle normali e interrogarli con SQL standard, combinando ricerche vettoriali con operazioni di database regolari in una singola query. Ma puoi creare indici vettoriali solo su tabelle columnstore e devi usare il formato Vector Type(dimensions[, F32]).
Elasticsearch gestisce i vettori tramite l’architettura basata su segmenti di Lucene. I vettori vengono bufferizzati in memoria durante l’indicizzazione e poi serializzati in segmenti. Il sistema mantiene la coerenza tra campi diversi durante gli aggiornamenti, quindi le ricerche vedono o tutti i valori vecchi o tutti i valori nuovi.
Scalabilità
SingleStore distribuisce i dati su più nodi per operazioni vettoriali su larga scala. Puoi aggiungere altri nodi man mano che i tuoi dati crescono. Eccelle quando combina la ricerca vettoriale con operazioni SQL.
Elasticsearch dispone di un’architettura distribuita per la scalabilità tramite sharding e replica. Sebbene offra le migliori prestazioni quando i dati vettoriali entrano in memoria, può scalare oltre la RAM disponibile. L’architettura basata su segmenti aiuta a gestire grandi dataset.
Funzionalità
Il principale vantaggio di SingleStore è la sua integrazione con SQL, quindi è ottimo per applicazioni che devono combinare la ricerca vettoriale con operazioni di database regolari. È adatto a sistemi di raccomandazione e chatbot AI che necessitano sia di matching di similarità vettoriale sia di query su dati strutturati.
Elasticsearch è eccellente nel combinare la ricerca vettoriale con la sua ricerca esistente. Puoi combinare la similarità vettoriale con i risultati della ricerca full-text e usare i normali filtri di Elasticsearch. Si integra bene anche con le sue funzionalità di sicurezza, le aggregazioni e l’ordinamento degli indici.
Quando usare ciascuno
SingleStore: per SQL e vettori insieme
SingleStore è la scelta migliore quando devi creare applicazioni che combinano operazioni SQL e vettoriali. Se stai lavorando a sistemi di raccomandazione che devono considerare sia le preferenze degli utenti (come vettori) sia le regole di business (come vincoli SQL), o se stai sviluppando applicazioni AI che devono combinare la similarità vettoriale con query su dati strutturati. Funziona bene quando devi scalare orizzontalmente e continuare a eseguire SQL complesso insieme alla ricerca vettoriale.
Elasticsearch: per app orientate alla ricerca
Elasticsearch è la scelta migliore quando la ricerca è il focus principale e le funzionalità vettoriali sono un’aggiunta alla ricerca esistente. È la scelta giusta per app che necessitano di una potente ricerca full text insieme alla similarità semantica, come sistemi di raccomandazione di contenuti o piattaforme di recupero documenti. Funziona bene quando devi combinare ricerca per parole chiave, filtri e similarità vettoriale in una singola query, quindi è ottimo per app che devono unire la ricerca tradizionale con la comprensione semantica basata sull’AI.
Riepilogo
La scelta tra SingleStore ed Elasticsearch dipende dal tuo caso d'uso: SingleStore offre un SQL potente con funzionalità vettoriali ed Elasticsearch offre una ricerca robusta con supporto vettoriale. La tua decisione dovrebbe basarsi sul fatto che tu abbia bisogno di un database primario con funzionalità vettoriali (SingleStore) o di un motore di ricerca con ricerca vettoriale (Elasticsearch). Considera il tuo stack tecnologico esistente, i tipi di query che eseguirai più spesso e se hai bisogno di operazioni di database più tradizionali o di funzionalità di ricerca. Entrambi possono eseguire la ricerca vettoriale, ma sono forti in aree diverse, quindi sono adatti a casi d'uso differenti.
Continua a leggere
VDBBench Adds Cost-Aware Benchmarking for Vector Databases
Compare Zilliz Cloud, Pinecone, and turbopuffer with VDBBench cost-aware vector database benchmarks across latency, freshness, multitenancy, and cold starts.
How to Install and Run OpenClaw (Previously Clawdbot/Moltbot) on Mac
Turn your Mac into an AI gateway for WhatsApp, Telegram, Discord, iMessage, and more — in under 5 minutes.
How Zilliz Saw the Future of Vector Databases—and Built for Production
An inside look at how Zilliz built vector databases for real-world use, focusing on scalability, stability, and running them reliably at scale.
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.