SingleStore vs pgvector: scegliere il database vettoriale giusto per le tue app di IA
Che cos'è un database vettoriale?
Prima di confrontare SingleStore e pgvector, 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 e-commerce, piattaforme di scoperta dei contenuti, rilevamento di anomalie nella cybersicurezza, 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 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 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 capaci di eseguire ricerche vettoriali su piccola scala.
SingleStore è un sistema di gestione di database SQL distribuito, relazionale, e pgvector è un database tradizionale. Entrambi con 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 servono 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 dipartimenti specifici. Il sistema supporta sia la ricerca semantica usando 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 molto utile per applicazioni come sistemi di raccomandazione, riconoscimento delle immagini e chatbot IA, dove il matching di similarità è rapido.
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 è necessario eseguire 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 trasferimenti di dati complessi.
Per l'indicizzazione vettoriale SingleStore ha due opzioni. La prima è la ricerca exact 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 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 necessitano di tempi di risposta interattivi e non richiedono precisione assoluta, la ricerca ANN è la strada da seguire.
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 archivia 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 ottimo per applicazioni come la ricerca semantica usando vettori 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 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.
pgvector: Panoramica e fondamenti
pgvector è un'estensione PostgreSQL che consente di eseguire operazioni vettoriali direttamente nel tuo database PostgreSQL. Questo significa che puoi archiviare e interrogare embedding vettoriali senza un database vettoriale separato.
pgvector ha capacità complete di operazioni vettoriali: ricerca nativa di similarità vettoriale, ricerca dei vicini più prossimi esatta e approssimativa, e integrazione con l'indicizzazione di PostgreSQL. Supporta l'aritmetica vettoriale: addizione e sottrazione, e molteplici metriche di distanza: euclidea, coseno, prodotto interno.
Meccanismi di ricerca e tipi di indice
Per impostazione predefinita, pgvector usa la ricerca esatta dei vicini più prossimi, che offre recall perfetta ma può essere lenta con dataset di grandi dimensioni. Per prestazioni migliori, pgvector offre la ricerca approssimativa dei vicini più prossimi tramite indicizzazione, che scambia una parte dell'accuratezza con una velocità molto migliore.
HNSW (Hierarchical Navigable Small World): Introdotto in pgvector 0.5.0, HNSW crea una struttura a grafo multilivello per un attraversamento di ricerca rapido. È noto per le ottime prestazioni e i buoni risultati, ma richiede più memoria rispetto a IVFFlat. Questo indice è adatto ad applicazioni che necessitano di una ricerca rapida e accurata.
IVFFlat (Inverted File Flat): Il metodo IVFFlat raggruppa i vettori nello spazio vettoriale e usa un processo di ricerca in due fasi. Prima trova i cluster rilevanti, poi esegue una ricerca esatta all'interno dei cluster selezionati. È più efficiente in termini di memoria rispetto a HNSW ma in alcuni casi può essere leggermente più lento o meno accurato.
Limitazioni tecniche
Una limitazione tecnica di pgvector è il suo limite dimensionale. Con una dimensione di pagina predefinita di 8 KiB, l'estensione può archiviare dati vettoriali a piena precisione (32-bit/4 byte) fino a 2000 dimensioni, poiché questo utilizza 7.8125 KiB per vettore. Con la quantizzazione scalare (halfvec/16-bit/2 byte), le dimensioni massime aumentano a 4000, usando comunque 7.8125 KiB per vettore.
Impatto sui moderni modelli linguistici
Questo limita le applicazioni RAG (Retrieval-Augmented Generation). La maggior parte dei modelli di embedding con le migliori prestazioni nella leaderboard MTEB di HuggingFace supera questi limiti dimensionali. Anche con la quantizzazione scalare halfvec, solo tre modelli sono compatibili: gte-qwen2-7B-instruct, gte-qwen2-7B-instruct-fp16, bge-multilingual-gemma2.
Suggerimenti di implementazione
Quando usi pgvector, dovresti sperimentare sia con gli indici HNSW sia con gli indici IVFFlat per trovare quello migliore per il tuo caso d'uso. La tua decisione dipenderà da diversi fattori: dimensione del dataset, requisiti di velocità delle query, compromessi accettabili sull'accuratezza, vincoli di memoria. Ottimizza i parametri degli indici ed esegui benchmark su diverse configurazioni per trovare il punto di equilibrio ideale per il tuo caso d'uso.
Prestazioni
Quando si usa pgvector, tieni presente che l'aggiunta di indici approssimati cambierà i risultati delle query, a differenza degli indici di database tradizionali. Questo è un aspetto da considerare durante la fase di sviluppo e test per assicurarsi che il compromesso tra accuratezza e prestazioni sia adatto alle esigenze della tua applicazione. Monitora e regola la configurazione man mano che i tuoi dati e i pattern di utilizzo cambiano.
Differenze principali
Metodologia di ricerca
SingleStore: SingleStore offre sia ricerche esatte sia ricerche approssimate del vicino più prossimo (ANN). La sua indicizzazione vettoriale supporta FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, HNSW_FLAT e HNSW_PQ. Questo offre ricerche di similarità ad alte prestazioni con prodotto scalare o distanza euclidea. ANN è ottimo per grandi dataset con bassa latenza, dove puoi tollerare alcuni compromessi sull'accuratezza.
pgvector: pgvector offre operazioni vettoriali native in PostgreSQL, incluse ricerche esatte e ANN. Usa HNSW e IVFFlat per ANN; HNSW è più veloce ma richiede più memoria, mentre IVFFlat bilancia memoria e velocità. Sebbene pgvector sia molto flessibile, la sua ricerca esatta predefinita avrà difficoltà con grandi dataset a meno che non si ottimizzi con questi indici.
Gestione dei dati
SingleStore: SingleStore inserisce i dati vettoriali in tabelle columnstore, così puoi interrogare dati strutturati e non strutturati senza soluzione di continuità. Il suo approccio basato su SQL combina la ricerca vettoriale con query di database standard, quindi è ottimo per casi d'uso ibridi come la ricerca di embedding di prodotti filtrati per prezzo o categoria.
pgvector: Come estensione di PostgreSQL, pgvector è strettamente integrato con la gestione dei dati relazionali. Ti consente di archiviare embedding vettoriali insieme ai dati relazionali tradizionali, quindi è facile progettare lo schema per applicazioni che necessitano di entrambi i tipi di dati. Tuttavia, i limiti dimensionali dei vettori (2000-4000 a seconda della precisione) possono limitare alcune applicazioni LLM moderne.
Scalabilità e prestazioni
SingleStore: SingleStore scala orizzontalmente distribuendo i dati tra i nodi; le prestazioni rimangono le stesse man mano che i dati crescono. La sua architettura distribuita e il processore di query possono eseguire operazioni vettoriali e SQL in parallelo, riducendo l'overhead delle query. L'indicizzazione ANN rende le query più veloci per grandi dataset.
pgvector: La scalabilità in pgvector si basa sui punti di forza di PostgreSQL. Può gestire bene dataset moderati, ma può avere difficoltà con dataset di grandi dimensioni o workload ad alta concorrenza. La regolazione degli indici e il clustering possono aiutare, ma la scalabilità orizzontale può richiedere soluzioni aggiuntive come il partizionamento.
Flessibilità e personalizzazione
SingleStore: SingleStore è semplice: puoi eseguire ricerche vettoriali con SQL standard. Sebbene questo renda l'implementazione facile, le opzioni di indicizzazione vettoriale sono limitate a configurazioni specifiche come le tabelle columnstore, il che può limitare la flessibilità per configurazioni personalizzate.
pgvector: pgvector è più flessibile, supporta l'aritmetica vettoriale e molteplici metriche di similarità (euclidea, coseno, prodotto interno). È più adatto agli sviluppatori che vogliono sperimentare con indicizzazioni personalizzate, ottimizzare finemente i parametri o integrarsi con l'ecosistema di PostgreSQL.
Integrazione ed ecosistema
SingleStore: Come database standalone, SingleStore è tutto in uno, riducendo la necessità di sistemi separati. Questo approccio all-in-one minimizza la complessità di integrazione, ma può non disporre dell'ecosistema di strumenti basati su PostgreSQL.
pgvector: pgvector beneficia dell'ecosistema di PostgreSQL, inclusa la compatibilità con framework, strumenti ed estensioni popolari. È una scelta valida se il tuo stack è già costruito su PostgreSQL.
Facilità d'uso
SingleStore: Il design SQL-first rende la configurazione e le query semplici, ottimo per team che vogliono distribuire rapidamente e con una curva di apprendimento minima. Tuttavia, adattarsi ai suoi vincoli di indicizzazione vettoriale può richiedere alcuni aggiustamenti.
pgvector: Gli sviluppatori che hanno familiarità con PostgreSQL troveranno pgvector facile. La sperimentazione e l'ottimizzazione degli indici aggiungono un po' di complessità, ma anche opportunità di ottimizzazione specifiche per il tuo caso d'uso.
Costo
SingleStore: In quanto database di livello enterprise ad alte prestazioni, SingleStore può avere costi operativi più elevati, soprattutto per servizi gestiti o distribuzioni su larga scala. Il consolidamento dei sistemi può compensare i costi per le organizzazioni con esigenze di dati diversificate.
pgvector: La natura open source di pgvector lo rende conveniente per progetti più piccoli. Tuttavia, la gestione dell’infrastruttura PostgreSQL su larga scala può introdurre costi nascosti, come hardware aggiuntivo o manutenzione.
Sicurezza
SingleStore: SingleStore dispone di funzionalità di sicurezza di livello enterprise come crittografia dei dati, controllo degli accessi basato sui ruoli e log di audit. Sono pensate per casi d’uso con elevati requisiti di conformità.
pgvector: pgvector eredita le funzionalità di sicurezza di PostgreSQL.
Quando usare SingleStore
SingleStore è pensato per grandi sistemi di dati distribuiti che richiedono prestazioni elevate e scalabilità. Può combinare la ricerca vettoriale con query SQL per riunire dati strutturati e non strutturati in applicazioni come sistemi di raccomandazione basati sull’AI, ricerca di prodotti con filtri e ricerca semantica per workload aziendali. L’architettura distribuita di SingleStore, le opzioni di indicizzazione ANN e il design all in one lo rendono perfetto per scenari in cui è necessario gestire miliardi di vettori con tempi di risposta interattivi.
Quando usare pgvector
pgvector è pensato per ambienti già basati su PostgreSQL o in cui semplicità e costi sono importanti. È adatto ad applicazioni di ricerca vettoriale su scala più ridotta o a progetti che devono combinare ricerca full text, query relazionali tradizionali e operazioni vettoriali nello stesso database. È flessibile per quanto riguarda metriche di distanza e opzioni di indicizzazione e si integra bene con il ricco ecosistema di PostgreSQL per sviluppatori che sperimentano con modelli di embedding o aggiungono la ricerca vettoriale a un’infrastruttura PostgreSQL esistente.
Conclusione
Sia SingleStore sia pgvector hanno i propri punti di forza nella ricerca vettoriale. SingleStore è ottimo per dataset distribuiti su larga scala con integrazione SQL e prestazioni elevate, mentre pgvector è ottimo per flessibilità, facilità d’uso con PostgreSQL e convenienza. La scelta dipende dal tuo caso d’uso: hai bisogno di scalabilità di livello enterprise o di una soluzione leggera all’interno di un ambiente PostgreSQL esistente. Valutando i tipi di dati, le esigenze di prestazioni e i requisiti dell’ecosistema, puoi scegliere lo strumento più adatto al tuo progetto.
Leggi questo per ottenere una panoramica di SingleStore e pgvector, 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 tra 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 autonomamente
VectorDBBench è uno strumento di benchmarking open-source per utenti che necessitano 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 (il Milvus gestito) utilizzando i propri dataset e trovare quello 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 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 sui tuoi dataset.
Dai una rapida occhiata alle prestazioni dei database vettoriali più diffusi nella Leaderboard di VectorDBBench.
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