SingleStore vs Neo4j: scegliere il database vettoriale giusto per le tue app di IA
Che cos'è un database vettoriale?
Prima di confrontare SingleStore e Neo4j, esploriamo innanzitutto il concetto di database vettoriali.
Un database vettoriale è progettato specificamente per archiviare ed eseguire query su 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. Abilitando ricerche di similarità efficienti, i database vettoriali svolgono un ruolo fondamentale nelle applicazioni di IA, consentendo 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 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 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 in grado di eseguire ricerche vettoriali su piccola scala.
SingleStore è un sistema di gestione di database SQL relazionale e distribuito e Neo4j è un database a grafo. 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 cercati con query SQL standard. Ad esempio, puoi cercare immagini di prodotti simili filtrando per fascia di prezzo oppure 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 IA in cui 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 altri nodi e sei a posto. 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 di IA 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-nearest neighbors (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) tramite 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 large language models, la retrieval-augmented generation (RAG) per la generazione di testo mirata e il matching di immagini basato su vector embeddings. Combinando queste funzionalità con le tradizionali caratteristiche dei database, SingleStore consente agli sviluppatori di creare applicazioni AI complesse usando la sintassi SQL mantenendo al contempo prestazioni e scalabilità.
Neo4j: Panoramica e tecnologia di base
La ricerca vettoriale di Neo4j consente agli sviluppatori di creare indici vettoriali per cercare dati simili all’interno del loro grafo. Questi indici funzionano con proprietà dei nodi che contengono vector embeddings: rappresentazioni numeriche di dati come testo, immagini o audio che catturano il significato dei dati. Il sistema supporta vettori fino a 4096 dimensioni e funzioni di similarità coseno ed euclidea.
L’implementazione utilizza grafi Hierarchical Navigable Small World (HNSW) per eseguire rapide ricerche approssimate dei k-nearest neighbor. Quando si interroga un indice vettoriale, si specifica quanti vicini si desidera recuperare e il sistema restituisce i nodi corrispondenti ordinati per punteggio di similarità. Questi punteggi vanno da 0 a 1, dove valori più alti indicano maggiore similarità. L’approccio HNSW funziona bene mantenendo connessioni tra vettori simili e consentendo al sistema di saltare rapidamente a diverse parti dello spazio vettoriale.
La creazione e l’uso degli indici vettoriali avvengono tramite il linguaggio di query. Puoi creare indici con il comando CREATE VECTOR INDEX e specificare parametri come dimensioni del vettore e funzione di similarità. Il sistema verificherà che vengano indicizzati solo vettori delle dimensioni configurate. L’interrogazione di questi indici viene eseguita con la procedura db.index.vector.queryNodes, che accetta come input il nome di un indice, il numero di risultati e il vettore di query.
L’indicizzazione vettoriale di Neo4j presenta ottimizzazioni delle prestazioni come la quantizzazione, che riduce l’uso della memoria comprimendo le rappresentazioni vettoriali. Puoi regolare il comportamento dell’indice con parametri come il numero massimo di connessioni per nodo (M) e il numero di vicini più prossimi tracciati durante l’inserimento (ef_construction). Sebbene questi parametri consentano di bilanciare accuratezza e prestazioni, le impostazioni predefinite funzionano bene per la maggior parte dei casi d’uso. Il sistema supporta anche indici vettoriali sulle relazioni dalla versione 5.18, quindi puoi cercare dati simili nelle proprietà delle relazioni.
Questo consente agli sviluppatori di creare applicazioni basate sull’AI. Combinando query su grafo con applicazioni di ricerca per similarità vettoriale, è possibile trovare dati correlati in base al significato semantico, non a corrispondenze esatte. Ad esempio, un sistema di raccomandazione di film potrebbe usare vettori di embedding della trama per trovare film simili, utilizzando al contempo la struttura del grafo per garantire che le raccomandazioni provengano dallo stesso genere o dalla stessa epoca preferiti dall’utente.
Differenze principali
Metodologia di ricerca
SingleStore: k-nearest neighbor (kNN) esatto per alta precisione e Approximate Nearest Neighbor (ANN) per velocità in dataset di grandi dimensioni. I metodi ANN usano algoritmi di indicizzazione vettoriale come le varianti HNSW e IVF. SingleStore li integra nel suo database basato su SQL così puoi cercare vettori insieme ai tuoi dati strutturati.
Neo4j: Usa grafi HNSW per ricerche ANN veloci. Questo metodo naviga negli spazi vettoriali usando connessioni basate su grafi. Gli indici vettoriali di Neo4j sono strettamente integrati con il suo modello a grafo così puoi cercare semanticamente all’interno di dati connessi tramite grafo.
Differenza chiave: SingleStore è migliore per query ibride (vettore + SQL relazionale), Neo4j è migliore per ricerche semantiche (vettore + entità)) dove le relazioni contano.
Dati
SingleStore: Strutturati, semi-strutturati, non strutturati. I vettori sono archiviati in tabelle columnstore, così puoi eseguire query analitiche ad alte prestazioni insieme a operazioni vettoriali.
Neo4j: Principalmente per dati a grafo. I vettori sono archiviati come proprietà di nodi o relazioni quindi è ottimo per applicazioni che richiedono sia similarità semantica sia contesto basato su grafo.
Differenza chiave: SingleStore è più flessibile per tipi di dati misti, Neo4j è graph-first.
Scalabilità e prestazioni
SingleStore: Progettato per scalabilità distribuita. Man mano che i dati crescono, aggiungere nodi significa prestazioni costanti. La sua ricerca vettoriale è integrata con un motore di query distribuito, così puoi eseguire operazioni vettoriali concorrenti su larga scala.
Neo4j: Scala bene per carichi di lavoro a grafo ma può avere difficoltà con dataset estremamente grandi a causa dell’overhead dell’attraversamento del grafo. La sua ricerca vettoriale richiede l’ottimizzazione dei parametri HNSW per bilanciare prestazioni e accuratezza.
Differenza chiave: SingleStore è scalabile linearmente per dataset enormi, Neo4j è migliore per applicazioni fortemente basate su grafi.
Flessibilità e personalizzazione
SingleStore: Può combinare la ricerca vettoriale con query SQL. Supporta più algoritmi di indicizzazione vettoriale e consente agli utenti di regolare parametri di indicizzazione e query.
Neo4j: Opzioni di personalizzazione per indici vettoriali (quantizzazione, regolazione fine dei parametri del grafo, ad es. connessioni massime). Gli indici vettoriali delle relazioni aggiungono un ulteriore livello di flessibilità per casi d’uso complessi basati su grafi.
Differenza chiave: Entrambi sono personalizzabili ma SingleStore è basato su SQL, Neo4j è guidato dal grafo.
Integrazione ed ecosistema
SingleStore: Piattaforma unificata così non hai bisogno di sistemi aggiuntivi. Si integra bene con pipeline di dati moderne e strumenti AI/ML tramite SQL e supporta modelli di embedding popolari.
Neo4j: Si integra bene con strumenti specifici per grafi come il linguaggio di query Cypher e supporta modelli di embedding. Si inserisce in ecosistemi fortemente basati su grafi.
Differenza chiave: SingleStore semplifica l’integrazione essendo un database all-in-one, Neo4j integra ecosistemi incentrati sui grafi.
Usabilità
SingleStore: Interfaccia nativa SQL, quindi gli sviluppatori familiari con database relazionali possono usarlo. Configurazione e manutenzione sono facili per professionisti dei database.
Neo4j: Richiede conoscenza dei concetti di database a grafo e del linguaggio di query Cypher, il che può introdurre una curva di apprendimento più ripida per i principianti.
Differenza chiave: SingleStore è più facile per chi conosce SQL, Neo4j richiede conoscenze sui grafi.
Costo
SingleStore: Un sistema per più funzionalità (ricerca relazionale e vettoriale) quindi potresti non dover gestire database separati. I servizi gestiti possono semplificare la gestione dei costi.
Neo4j: Il prezzo dipende dalle dimensioni del carico di lavoro e da funzionalità come i servizi gestiti. Per carichi di lavoro fortemente basati su grafi, le sue funzionalità specializzate possono giustificare il costo.
Differenza chiave: SingleStore è consolidato, Neo4j può costare di più per casi d’uso di nicchia basati su grafi.
Sicurezza
SingleStore: Crittografia, autenticazione, controllo degli accessi basato sui ruoli, conformità GDPR.
Neo4j: Comunicazioni crittografate, autorizzazioni basate sui ruoli, auditing.
Differenza chiave: Uguale, dipende dalla tua organizzazione.
Quando scegliere SingleStore
Scegli SingleStore quando hai grandi quantità di dati distribuiti e hai bisogno di una ricerca vettoriale strettamente integrata in un database relazionale. È ottimo per query ibride che combinano la similarità vettoriale con dati strutturati, come le app di e-commerce che filtrano raccomandazioni di prodotti simili per prezzo o categoria. Inoltre SingleStore può scalare orizzontalmente ed eseguire ricerche dei vicini più prossimi sia esatte sia approssimative, quindi è perfetto per carichi di lavoro ad alta concorrenza come motori di raccomandazione, chatbot AI e ricerca semantica su dataset enormi.
Quando scegliere Neo4j
Neo4j è più adatto quando il tuo caso d’uso coinvolge dati basati su grafi con relazioni semantiche e contestuali. La sua ricerca vettoriale è ottima per applicazioni che combinano attraversamenti di grafi con query di similarità, come l’analisi dei social network, il rilevamento delle frodi o sistemi di raccomandazione che usano sia la struttura del grafo sia la similarità basata su embedding. Se la tua applicazione richiede dati profondamente connessi e insight dalle relazioni tra entità—come trovare film dello stesso genere o della stessa epoca—il database a grafo nativo di Neo4j è la scelta giusta.
Riepilogo
SingleStore e Neo4j sono entrambi ottimi strumenti, ciascuno per casi d’uso diversi. SingleStore integra la ricerca vettoriale con dati relazionali e scala per i big data, Neo4j abbina la ricerca vettoriale semantica all’analisi dei grafi per insight basati sulle relazioni. Scegli lo strumento giusto per i tuoi dati, le tue query e i tuoi requisiti di prestazioni. Allinea la tua scelta al tuo caso d’uso—query ibride su dati strutturati o raccomandazioni contestuali basate su grafi—e otterrai i migliori risultati.
Leggi questo per ottenere una panoramica di SingleStore e Neo4j, 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 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.
Usare VectorDBBench open-source per valutare e confrontare database vettoriali da solo
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) utilizzando i propri dataset e trovare quello più adatto ai loro casi d’uso. Con VectorDBBench, gli utenti possono prendere decisioni basate sulle prestazioni reali dei database vettoriali anziché su affermazioni di marketing o voci di corridoio.
VectorDBBench è scritto in Python e 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 migliorare le sue 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 mainstream nella classifica VectorDBBench.
Leggi i seguenti blog per saperne di più sulla valutazione dei database vettoriali.
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