SingleStore vs KDB: scegliere il database vettoriale giusto per le tue app di IA
SingleStore vs KDB: scegliere il database vettoriale giusto per le tue app AI
Che cos'è un database vettoriale?
Prima di confrontare SingleStore e KDB, 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 AI, permettendo analisi e recupero dei dati più avanzati.
I casi d'uso comuni per i database vettoriali includono raccomandazioni di prodotti per l'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 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 distribuito, relazionale, e KDB è un database di serie temporali appositamente progettato. Entrambi con 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 inserendola 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 al contempo 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 prodotto scalare e 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 veloce.
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 a posto. Il processore di query può combinare la ricerca vettoriale con operazioni SQL, quindi non devi 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 ha 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 un'elevata 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, 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 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 ideale per applicazioni come la ricerca semantica usando vettori provenienti da modelli linguistici di grandi dimensioni, la retrieval-augmented generation (RAG) per la generazione di testo focalizzata e il matching di immagini basato su embedding vettoriali. Combinando queste capacità con le funzionalità tradizionali dei database, SingleStore consente agli sviluppatori di creare applicazioni AI complesse usando la sintassi SQL mantenendo al tempo stesso prestazioni e scalabilità.
Kdb: Panoramica e tecnologia di base
KDB è un database ad alte prestazioni che eccelle nell'elaborazione dei dati in tempo reale senza la necessità di GPU. È in grado di gestire dati grezzi, generare embedding vettoriali, memorizzarli ed eseguire ricerche di similarità, tutto in tempo reale. Uno dei principali punti di forza di KDB è la sua performance multi-modale, che supporta una varietà di tipi di dati e casi d'uso. Il suo approccio integra streaming, generazione di embedding, database vettoriale, gestione dei dati grezzi, serie temporali e analytics in un'unica soluzione unificata, semplificando notevolmente lo stack tecnologico per gli sviluppatori e rendendolo adattabile a diverse applicazioni.
KDB incorpora l'indicizzazione dinamica, che consente agli sviluppatori di selezionare dinamicamente gli embedding vettoriali per la ricerca di similarità senza rigide restrizioni sugli indici. Questo porta a capacità di ricerca più rapide e flessibili. KDB supporta la ricodifica tra dataset, consentendo ricerche di similarità cross-dataset ricodificando e memorizzando dati grezzi con dimensioni diverse. Per i dati di serie temporali, KDB offre capacità uniche di ricerca di similarità anche senza generazione di embedding, offrendo maggiore versatilità agli utenti che gestiscono dataset sia a variazione rapida sia a variazione lenta.
Quando si tratta di prestazioni, KDB si distingue superando metodi popolari come HNSW. Esegue ricerche 17 volte più velocemente e utilizza 12 volte meno memoria rispetto a HNSW, in particolare per dati temporali a variazione rapida. Per dataset temporali a variazione lenta, KDB riduce memoria e archiviazione su disco di 100x accelerando al contempo le ricerche di 10x. La capacità di combinare ricerche di similarità, esatte e letterali in un'unica query garantisce la rilevanza delle query anche con l'evoluzione dei contenuti, rendendo KDB una soluzione efficiente per dati in tempo reale e in evoluzione.
KDB.AI potenzia le sue capacità di ricerca vettoriale consentendo agli sviluppatori di combinare ricerche di similarità vettoriale con query tradizionali di database. Ciò si ottiene tramite l'uso di filtri, che applicano vincoli personalizzati basati sui parametri di ricerca. KDB supporta diversi metodi di ricerca, tra cui Flat e qFlat (entrambe ricerche esaustive per vicini più prossimi esatti), HNSW (un indice basato su grafi per un attraversamento efficiente), IVF (ricerche basate su cluster per risultati più rapidi, ma meno precisi) e IVFPQ (una versione compressa di IVF per una migliore efficienza della memoria e velocità). Ogni metodo offre compromessi unici, consentendo agli sviluppatori di scegliere l'approccio migliore per il proprio caso d'uso specifico.
Differenze chiave
Metodi di ricerca
SingleStore: SingleStore dispone sia di metodi di ricerca dei k-nearest neighbors (kNN) esatti sia di Approximate Nearest Neighbor (ANN). ANN utilizza l’indicizzazione IVF e HNSW per una ricerca più rapida al costo di una certa perdita di accuratezza, adatta ad applicazioni su larga scala e ad alta concorrenza. Integra la ricerca vettoriale direttamente con le query SQL, così puoi combinare la ricerca per similarità con filtri tradizionali (ad es. per prezzo o categoria).
KDB: KDB dispone di molteplici metodi di ricerca: Flat, qFlat, HNSW, IVF, IVFPQ con indicizzazione dinamica. È flessibile per la ricerca cross-dataset e l’adattabilità delle query in tempo reale. I metodi di indicizzazione di KDB sono ottimizzati per velocità e utilizzo della memoria, superano i metodi popolari basati su grafi come HNSW sia in termini di tempo sia di risorse.
Dati
SingleStore: Dati strutturati e semi-strutturati, tabelle columnstore per indici vettoriali. Adatto a combinare la ricerca vettoriale con workflow SQL tradizionali, ma presuppone uno schema strutturato. Casi d’uso: riconoscimento immagini, sistemi di raccomandazione, attività di retrieval-augmented generation (RAG).
KDB: Dati multimodali, streaming, generazione di embedding, gestione dei dati grezzi in un unico ambiente. Adatto a dati time-series e in tempo reale, puoi effettuare ricerche senza generazione di embedding.
Scalabilità
SingleStore: L’architettura distribuita scala linearmente con la crescita dei dati. Combina query vettoriali e SQL in un’unica operazione, riducendo così l’overhead di gestione di più sistemi.
KDB: KDB è ottimizzato per dataset in tempo reale e in rapida evoluzione. Riduce l’utilizzo della memoria di 100 volte e il tempo di ricerca di 10 volte per i dati time-series. Adatto a scenari con dati sia temporali sia statici.
Flessibilità
KDB: Indicizzazione dinamica e ricodifica tra dataset, ricerca per similarità cross-dataset. Gli sviluppatori possono regolare i parametri di indicizzazione e query in base alle proprie esigenze.
Integrazione ed ecosistema
SingleStore: Si integra con strumenti basati su SQL, adatto agli sviluppatori che conoscono i database tradizionali. Incorpora la ricerca vettoriale nelle operazioni di database esistenti.
KDB: Architettura unificata per streaming, time-series, dati vettoriali. Adatto a varie applicazioni. Ecosistema per casi d’uso ad alta intensità di dati: finanza, IoT, machine learning.
Usabilità
SingleStore: L’approccio SQL-first abbassa la barriera per gli utenti dei database. La documentazione è pensata per sviluppatori che conoscono i database relazionali.
KDB: Potente ma richiede familiarità con il linguaggio q. Gli sviluppatori possono incontrare una curva di apprendimento più ripida quando integrano KDB nei workflow esistenti.
Costo
KDB: Le ottimizzazioni di memoria e storage di KDB possono farti risparmiare molto denaro, soprattutto per analytics in tempo reale e applicazioni con forte utilizzo della ricerca vettoriale.
Sicurezza
SingleStore: Sicurezza di livello enterprise: crittografia, autenticazione, controllo degli accessi basato sui ruoli (RBAC). Adatto a workload sensibili.
KDB: Lo stesso vale per la sicurezza, ma con funzionalità aggiuntive per finanza e IoT, dove conformità e protezione in tempo reale sono fondamentali.
Quando scegliere SingleStore
SingleStore è indicato per applicazioni che devono combinare la ricerca vettoriale con dati strutturati o semi-strutturati in un mondo SQL. La sua architettura distribuita può gestire facilmente workload grandi, quindi è ottimo per casi d’uso come sistemi di raccomandazione, motori di ricerca basati su IA e pipeline di retrieval-augmented generation (RAG). Può eseguire sia la ricerca esatta sia quella approssimativa dei nearest neighbor, così puoi bilanciare prestazioni e precisione in base alle tue esigenze. È una buona scelta per le aziende che scalano la ricerca vettoriale insieme alle operazioni di database tradizionali.
Quando scegliere KDB
KDB è pensato per scenari che richiedono l’elaborazione dei dati in tempo reale, come serie temporali o dati in rapida evoluzione. Le sue capacità multimodali lo rendono ideale per settori come finanza, IoT o energia, dove i dati in streaming e le analisi rapide sono fondamentali. Gli sviluppatori che hanno bisogno di una ricerca di similarità ad alte prestazioni con indicizzazione dinamica e flessibilità avanzata delle query apprezzeranno la soluzione completa di KDB. Inoltre, KDB è estremamente efficiente in termini di memoria e storage, quindi è molto conveniente per applicazioni impegnative e ad alta intensità di dati.
Riepilogo
SingleStore e KDB sono adatti a casi d’uso diversi. SingleStore è ideale per ambienti in cui è necessario combinare la ricerca vettoriale con funzionalità di database tradizionali, scalabilità e facilità d’uso. KDB è adatto a carichi di lavoro in tempo reale e dinamici, prestazioni, flessibilità e gestione di più tipi di dati. Scegli tra i due in base alle tue esigenze, al tipo di dati che hai, alle prestazioni di cui hai bisogno e alla complessità dei tuoi casi d’uso.
Leggi questo articolo per ottenere una panoramica di SingleStore e KDB, 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 dei database vettoriali. In definitiva, 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 autonomamente i database vettoriali
VectorDBBench è uno strumento di benchmarking open-source per 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 (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 ed è concesso in licenza sotto la licenza open-source MIT, il che significa che chiunque può usarlo, modificarlo e distribuirlo liberamente. Lo strumento è mantenuto attivamente da una community di sviluppatori impegnati a migliorarne funzionalità e prestazioni.
Scarica VectorDBBench dal suo repository GitHub per riprodurre i nostri risultati di benchmark o ottenere risultati prestazionali 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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