SingleStore vs Qdrant: scegliere il database vettoriale giusto per le tue app di IA
Che cos'è un database vettoriale?
Prima di confrontare SingleStore e Qdrant, 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. 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 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 inoltre 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'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 distribuito, relazionale, con la ricerca vettoriale come componente aggiuntivo e Qdrant è un database vettoriale. 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 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 dipartimenti 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 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 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 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 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 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 da modelli linguistici di grandi dimensioni, la retrieval-augmented generation (RAG) per la generazione di testo focalizzata e il matching di immagini basato su vector embeddings. Combinando queste funzionalità con le caratteristiche tradizionali dei database, SingleStore consente agli sviluppatori di creare applicazioni AI complesse usando la sintassi SQL, mantenendo al contempo prestazioni e scalabilità.
Qdrant: Panoramica e tecnologia di base
Qdrant è un database vettoriale creato specificamente per applicazioni di ricerca per similarità e machine learning. È progettato fin dall’inizio per gestire i dati vettoriali in modo efficiente, il che lo rende una scelta di primo piano per gli sviluppatori che lavorano su progetti basati sull’AI. Qdrant eccelle nell’ottimizzazione delle prestazioni e può lavorare con dati vettoriali ad alta dimensionalità, un aspetto cruciale per molti modelli moderni di machine learning.
Uno dei principali punti di forza di Qdrant è la sua modellazione dei dati flessibile. Consente di archiviare e indicizzare non solo vettori, ma anche dati di payload associati a ciascun vettore. Questo significa che puoi eseguire query complesse che combinano la similarità vettoriale con filtri basati sui metadati, abilitando capacità di ricerca più potenti e sfumate. Qdrant garantisce la coerenza dei dati con transazioni conformi ad ACID, anche durante operazioni concorrenti.
Le capacità di ricerca vettoriale di Qdrant sono una parte fondamentale della sua architettura. Utilizza una versione personalizzata dell’algoritmo HNSW (Hierarchical Navigable Small World) per l’indicizzazione, noto per la sua efficienza negli spazi ad alta dimensionalità. Questo consente una ricerca approximate nearest neighbor veloce, essenziale per molte applicazioni AI. Per gli scenari in cui la precisione prevale sulla velocità, Qdrant supporta anche metodi di ricerca esatta.
Ciò che distingue Qdrant è il design del suo linguaggio di query e della sua API. Offre un ricco insieme di opzioni di filtro e query che funzionano in modo fluido con la ricerca vettoriale, consentendo query complesse e multi-stadio. Questo lo rende particolarmente adatto ad applicazioni che devono eseguire ricerca semantica insieme al filtraggio tradizionale. Qdrant include anche funzionalità come sharding e replica automatici per aiutarti a scalare man mano che i tuoi dati e il carico di query crescono. Supporta una varietà di tipi di dati e condizioni di query, inclusi matching di stringhe, intervalli numerici e geo-localizzazioni. Le funzionalità di quantizzazione scalare, di prodotto e binaria di Qdrant possono ridurre significativamente l’uso della memoria e migliorare le prestazioni di ricerca, soprattutto per vettori ad alta dimensionalità.
Differenze principali
Scalabilità e prestazioni
La scalabilità è un punto di forza per entrambi, ma la affrontano in modo diverso. SingleStore utilizza un’architettura distribuita per scalare orizzontalmente aggiungendo nodi, il che è ottimo per carichi di lavoro su larga scala e ad alta concorrenza. Il suo processore di query distribuito garantisce prestazioni anche quando gestisce miliardi di vettori o query complesse che combinano operazioni vettoriali e SQL.
Qdrant si ridimensiona anche orizzontalmente utilizzando sharding e replica automatici per gestire la crescita dei dati e del carico di query. È ottimizzato per dati vettoriali ad alta dimensionalità e utilizza la quantizzazione scalare e binaria per ridurre l’uso della memoria mantenendo elevata la velocità di ricerca. Questo rende Qdrant perfetto per applicazioni AI in tempo reale che devono elaborare grandi dataset vettoriali in tempo reale.
Flessibilità e personalizzazione
SingleStore dispone di un ambiente guidato da SQL per la personalizzazione, in cui puoi combinare la ricerca vettoriale con query relazionali tradizionali. Sebbene questo sia ottimo per integrare la ricerca vettoriale in flussi di lavoro di dati più ampi, è meno flessibile per operazioni vettoriali specializzate. La configurazione strutturata del sistema può limitare la personalizzazione per alcuni casi d’uso avanzati.
Qdrant è altamente flessibile e dispone di una ricca API per creare query complesse. Puoi eseguire query multi-fase che combinano la similarità vettoriale con filtri basati su metadati o attributi del payload. Questa flessibilità si estende alla gestione di diverse condizioni di query, come intervalli numerici, corrispondenza di testo e geolocalizzazioni. Le opzioni di personalizzazione di Qdrant lo rendono perfetto per casi d’uso che richiedono operazioni di ricerca sfumate e altamente personalizzate.
Integrazione ed ecosistema
SingleStore è una piattaforma di database completa, quindi è perfetta per ambienti che devono integrare la ricerca vettoriale in flussi di lavoro di database più ampi. Funziona bene con team già familiari con i database relazionali e offre un’integrazione fluida con i sistemi esistenti basati su SQL. Questo rende più semplice creare applicazioni che combinano capacità transazionali e analitiche con la ricerca vettoriale.
Qdrant è pensato per ecosistemi di AI e machine learning. Si integra perfettamente con framework popolari come PyTorch e TensorFlow, quindi è perfetto per gli sviluppatori che creano pipeline AI. Le sue API REST e gRPC lo rendono compatibile con le applicazioni moderne e puoi integrare facilmente la ricerca vettoriale in diversi flussi di lavoro di machine learning. Per i team che creano applicazioni basate sull’AI, Qdrant è una scelta più naturale.
Facilità d’uso
SingleStore si distingue per la sua familiarità per gli sviluppatori abituati a SQL. La sua interfaccia guidata da SQL lo rende facile da adottare per chi passa dai database relazionali tradizionali. La documentazione è focalizzata sull’aiutarti a combinare query relazionali e vettoriali, il che rende più semplice l’onboarding per carichi di lavoro misti.
Qdrant è progettato per essere intuitivo per gli sviluppatori AI, ha API facili da usare e una documentazione chiara. La piattaforma è semplice da implementare e puoi configurare ed eseguire la ricerca di similarità vettoriale in pochissimo tempo. Per i team focalizzati sul machine learning, l’API di Qdrant e il supporto per scenari di query avanzati rendono la curva di apprendimento molto più ridotta.
Costo
Il costo dipende dal tuo caso d’uso. Le capacità più ampie di SingleStore come piattaforma di database completa possono comportare costi operativi più elevati. Ma se hai bisogno di un’unica soluzione per dati relazionali e vettoriali, può eliminare la necessità di più sistemi e potenzialmente ridurre i costi complessivi.
Qdrant, essendo progettato specificamente per la ricerca vettoriale, è probabilmente più conveniente per carichi di lavoro specializzati. Le sue ottimizzazioni, come la quantizzazione scalare e binaria, aiutano a risparmiare memoria, migliorare le prestazioni e ridurre i requisiti hardware. Per applicazioni che riguardano solo la ricerca di similarità vettoriale, Qdrant è più conveniente.
Sicurezza
SingleStore dispone di funzionalità di sicurezza di livello enterprise, tra cui crittografia, controllo degli accessi basato sui ruoli e conformità a vari standard normativi. Questo lo rende una buona scelta per organizzazioni con elevati requisiti di sicurezza.
Qdrant offre solide funzionalità di sicurezza, tra cui crittografia, autenticazione e controllo degli accessi. Sebbene possa non eguagliare le offerte di livello enterprise di SingleStore, dispone di una sicurezza sufficiente per la maggior parte delle applicazioni basate sull’AI. Per settori altamente regolamentati o per quelli che richiedono funzionalità di conformità avanzate, SingleStore potrebbe avere un vantaggio.
Quando usare SingleStore
SingleStore è pensato per quando hai bisogno di integrare la ricerca vettoriale in un database più ampio. Il suo approccio SQL è ottimo per applicazioni che combinano carichi di lavoro transazionali e analitici con la similarità vettoriale, come piattaforme e-commerce che filtrano per prezzo o dashboard AI con ricerca semantica. L’architettura distribuita di SingleStore significa che può gestire grandi set di dati, quindi è una buona scelta per aziende con alta concorrenza e tipi di dati misti.
Quando usare Qdrant
Qdrant è pensato per casi d’uso di ricerca vettoriale e machine learning. La sua capacità di combinare la ricerca per similarità con il filtraggio dei metadati lo rende perfetto per flussi di lavoro guidati dall’AI come raccomandazioni personalizzate, ricerca semantica o recupero di immagini e documenti. Gli sviluppatori che lavorano con dati vettoriali ad alta dimensionalità provenienti da modelli linguistici di grandi dimensioni o pipeline di machine learning apprezzeranno il design specializzato di Qdrant, la rapida gestione delle query e le solide integrazioni con framework ML popolari come PyTorch e TensorFlow.
Riepilogo
SingleStore e Qdrant sono strumenti molto diversi. SingleStore è un database all-in-one che integra la ricerca vettoriale con SQL, perfetto per carichi di lavoro aziendali complessi. Qdrant, con la sua attenzione alla similarità vettoriale e alle query flessibili, è migliore per casi d’uso guidati dall’AI che richiedono ricerca e filtraggio ad alte prestazioni. La scelta tra i due dipenderà dal tuo caso d’uso, dai tipi di dati e dai requisiti di scalabilità.
Leggi questo per avere una panoramica di SingleStore e Pinecone, 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. 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 i database vettoriali autonomamente
VectorDBBench è uno strumento di benchmarking open-source per utenti che hanno bisogno 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 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 sentito dire.
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 comunità di sviluppatori impegnati a migliorarne le funzionalità e le 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.
Leggi i seguenti blog per saperne di più sulla valutazione dei database vettoriali.
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