SingleStore vs MyScale: scegliere il database vettoriale giusto per le tue app di IA
Che cos'è un database vettoriale?
Prima di confrontare SingleStore e MyScale, 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 anche 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.
Sul mercato sono disponibili molti tipi di database vettoriali, 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, relazionale e distribuito, mentre MyScale è un database basato su ClickHouse che combina ricerca vettoriale e analisi SQL. Entrambi dispongono di capacità di 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 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 di IA, dove il matching di similarità è veloce.
Alla base, SingleStore è costruito 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 altri 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 esclusivamente vettoriali, SingleStore ti offre queste capacità come parte di un database completo, così puoi creare funzionalità di IA senza gestire più sistemi o occuparti di complessi trasferimenti di dati.
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, 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 eccellente per applicazioni come la ricerca semantica usando vettori provenienti da grandi modelli linguistici, la generazione aumentata dal recupero (RAG) per la generazione di testo mirata 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 contempo prestazioni e scalabilità.
Cos’è MyScale? Panoramica e tecnologia principale
MyScale è un database basato su cloud costruito sopra il database open source ClickHouse, progettato per carichi di lavoro di AI e machine learning. Può gestire dati strutturati e vettoriali, oltre ad analisi in tempo reale e machine learning. MyScale si concentra su serie temporali, ricerca vettoriale e ricerca full-text, quindi è adatto all’elaborazione in tempo reale e agli insight guidati dall’AI. Utilizzando l’architettura di ClickHouse, MyScale è ad alte prestazioni e scalabile per l’AI.
Una delle caratteristiche principali di MyScale è il supporto SQL nativo, che semplifica le query guidate dall’AI integrando ricerca vettoriale, ricerca full-text e query SQL tradizionali in un unico sistema. Questo riduce la necessità di più strumenti e lo rende scalabile per l’AI. MyScale supporta e gestisce l’elaborazione analitica sia di dati strutturati sia di dati vettorializzati su un’unica piattaforma, usando un’architettura di database OLAP per operare su dati vettorializzati. Gli sviluppatori possono interagire con MyScale usando SQL, quindi è accessibile a tutti i programmatori che hanno familiarità con i database relazionali.
MyScale dispone di più tipi di indici vettoriali e metriche di similarità per supportare diversi casi d’uso. Supporta metriche di distanza comuni come distanza euclidea (L2), prodotto interno (IP) e similarità coseno. Il database dispone di più algoritmi di indicizzazione: MSTG (Multi-Scale Tree Graph), ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ e HNSW, ciascuno con il proprio insieme di parametri da regolare. Il motore vettoriale proprietario MSTG di MyScale utilizza SSD NVMe per aumentare la densità dei dati, quindi supera i database vettoriali specializzati sia in termini di prestazioni sia di costi.
Combinando la funzionalità di un database SQL, di un database vettoriale e di un motore di ricerca full-text in un unico sistema, MyScale riduce i costi di infrastruttura e manutenzione. Questa unificazione consente query e analisi congiunte sui dati e una base dati unica per applicazioni AI. MyScale offre anche MyScale Telemetry per la piena osservabilità dei sistemi LLM, così puoi monitorare ed eseguire il debug in modo efficiente. Man mano che i dati diventano più complessi, MyScale è una soluzione a prova di futuro in grado di gestire nuove modalità di dati e dimensioni di database crescenti, mantenendo le prestazioni di calcolo e l’integrazione tra diversi tipi di dati.
Differenze chiave
Metodologia di ricerca
SingleStore: ricerca dei k vicini più prossimi (kNN) e Approximate Nearest Neighbor (ANN). ANN è ottimizzata per dataset di grandi dimensioni con compromessi tra velocità e precisione, adatta a sistemi di raccomandazione e ricerca semantica.
MyScale: Più algoritmi di indicizzazione (MSTG, ScaNN, IVFFLAT, HNSW). Il motore vettoriale MSTG utilizza SSD NVMe per prestazioni elevate ed efficienza di archiviazione. Supportate più metriche di distanza (euclidea, prodotto interno, similarità del coseno).
Verdetto: Se ti servono diversità di algoritmi e personalizzazione, MyScale vince. Per ANN e kNN semplificati con SQL, SingleStore è una buona scelta.
Gestione dei dati
SingleStore: Dati strutturati e semi-strutturati, vettori archiviati in tabelle columnstore. Le query vettoriali si integrano con SQL, quindi puoi eseguire operazioni ibride come filtrare embedding con dati relazionali.
MyScale: Dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati. L’architettura OLAP (Online Analytical Processing) consente l’elaborazione analitica sia di dati vettoriali sia di tipi di dati tradizionali, ideale per carichi di lavoro misti.
Verdetto: La capacità di MyScale di gestire dati non strutturati lo rende più versatile per diversi carichi di lavoro AI. SingleStore è efficace nelle query vettoriali e SQL per dati strutturati e semi-strutturati.
Scalabilità e prestazioni
SingleStore: Archiviazione dei dati e elaborazione delle query distribuite. La scalabilità è semplice: aggiungi nodi e ottieni più capacità e prestazioni.
MyScale: Condivide la linea evolutiva di ClickHouse, scalabilità per analisi in tempo reale e carichi di lavoro AI. Il motore MSTG utilizza NVMe per dataset su larga scala con efficienza dei costi.
Verdetto: Entrambi scalano bene, ma l’approccio NVMe di MyScale potrebbe essere migliore per il rapporto costo-prestazioni nei casi d’uso AI su larga scala.
Flessibilità e personalizzazione
SingleStore: Strutturato e incentrato su SQL, adatto ad applicazioni che richiedono una stretta integrazione con database tradizionali.
MyScale: Più algoritmi di indicizzazione e metriche di distanza, più opzioni per ottimizzare le prestazioni.
Verdetto: MyScale vince per la personalizzazione, SingleStore per semplicità e workflow basato su SQL.
Integrazione ed ecosistema
SingleStore: Ricerca vettoriale integrata con database relazionale, gli sviluppatori possono creare applicazioni complete senza strumenti aggiuntivi.
MyScale: Ricerca vettoriale, full-text e SQL, meno sistemi da gestire. MyScale Telemetry per monitorare e fare debug dei sistemi LLM.
Verdetto: MyScale è a prova di futuro, SingleStore semplifica l’integrazione con l’ecosistema dei database tradizionali.
Facilità d’uso
SingleStore: Sintassi SQL e documentazione completa, curva di apprendimento più bassa per gli sviluppatori che hanno familiarità con i database relazionali.
MyScale: SQL per le interazioni, ma l’insieme di funzionalità più ampio può richiedere una curva di apprendimento leggermente più ripida.
Verdetto: SingleStore è leggermente più facile per iniziare, con approccio SQL-first e configurazione più semplice.
Costi
SingleStore: La ricerca vettoriale fa parte del database, quindi se lo usi già come database principale potresti risparmiare sui costi infrastrutturali.
MyScale: Utilizza archiviazione efficiente (ad es. SSD NVMe) e unifica le funzioni, quindi non servono strumenti separati.
Verdetto: MyScale potrebbe essere migliore nel lungo periodo per carichi di lavoro intensivi di AI, SingleStore se vuoi semplicità e integrazione con sistemi esistenti.
Sicurezza
SingleStore: Crittografia, autenticazione e controlli di accesso di livello enterprise.
MyScale: Eredita le funzionalità di sicurezza di ClickHouse e aggiunge strumenti di osservabilità, ma i livelli di crittografia devono essere verificati.
Verdetto: Entrambi sono sicuri, SingleStore ha un leggero vantaggio sulle funzionalità di livello enterprise.
Quando scegliere SingleStore
SingleStore è ottimo quando vuoi combinare la ricerca vettoriale con dati relazionali in un unico workflow basato su SQL. È adatto ad applicazioni in cui devi analizzare dati strutturati o semi-strutturati con embedding vettoriali, come sistemi di raccomandazione, business intelligence basata su AI o RAG (retrieval-augmented generation). La sua architettura distribuita significa scalabilità, e la sua ricerca ANN offre risultati rapidi su dataset di grandi dimensioni. Se vuoi semplicità, il design basato su SQL di SingleStore significa che non hai bisogno di più strumenti o sistemi.
Quando scegliere MyScale
MyScale è migliore per carichi di lavoro con più tipi di dati e applicazioni AI che necessitano di flessibilità. La sua ricerca vettoriale, la ricerca full-text e l’analisi in tempo reale lo rendono ideale per monitorare grandi sistemi AI, elaborare dati non strutturati o effettuare analisi di serie temporali. La gamma più ampia di algoritmi di indicizzazione e metriche di MyScale consente agli sviluppatori di ottimizzare le prestazioni, e la sua architettura basata su NVMe offre un modo conveniente per gestire grandi dataset. Se vuoi una piattaforma a prova di futuro che offra scalabilità, osservabilità e indicizzazione avanzata, MyScale è una buona scelta.
Conclusione
SingleStore e MyScale sono entrambi validi in ambiti diversi. SingleStore è ottimo per semplificare la ricerca vettoriale con dati strutturati usando SQL, e offre facilità d’uso e scalabilità per casi d’uso tradizionali incentrati sui database. MyScale è valido per versatilità, indicizzazione avanzata e gestione di più tipi di dati per casi d’uso ad alta intensità di AI e analisi in tempo reale. La scelta dipende in ultima analisi dai tuoi casi d’uso, dai dati con cui lavori e dai tuoi requisiti di prestazioni. Scegli la tecnologia che si adatta al tuo carico di lavoro e ai tuoi obiettivi di sviluppo.
Leggi questo per avere una panoramica di SingleStore e MyScale, 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 di 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 i database vettoriali autonomamente
VectorDBBench è uno strumento di benchmarking open-source per 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) usando i propri dataset e trovare quello che si adatta 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 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 sulle prestazioni con i tuoi dataset.
Dai una rapida occhiata alle prestazioni dei database vettoriali mainstream nella Leaderboard di VectorDBBench.
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