SingleStore vs Redis: scegliere il database vettoriale giusto per le tue app di AI
Cos'è un database vettoriale?
Prima di confrontare SingleStore e Redis, 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 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 di 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 di ricerca vettoriale capaci di eseguire ricerche vettoriali su piccola scala.
SingleStore è un sistema di gestione di database SQL relazionale distribuito e Redis è un database in-memory, ed entrambi hanno 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 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 e prodotto scalare e distanza euclidea per la corrispondenza di similarità. Questo è estremamente utile per applicazioni come sistemi di raccomandazione, riconoscimento delle immagini e chatbot IA, dove la corrispondenza 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 di IA senza gestire più sistemi o occuparti di trasferimenti di dati complessi.
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. Tuttavia, per dataset molto grandi o alta concorrenza, SingleStore supporta anche la ricerca Approximate Nearest Neighbor (ANN) tramite indicizzazione vettoriale. La ricerca ANN può trovare k vicini prossimi molto più rapidamente 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 da large language models, la retrieval-augmented generation (RAG) per la generazione di testo mirata e il matching di immagini basato su embedding vettoriali. Combinando tutto ciò 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.
Redis: Panoramica e tecnologia di base
Redis era originariamente noto per l’archiviazione dei dati in memoria e ha aggiunto capacità di ricerca vettoriale tramite la Redis Vector Library, che ora fa parte di Redis Stack. Questo consente a Redis di eseguire ricerche di similarità vettoriale mantenendo la sua velocità e le sue prestazioni.
La ricerca vettoriale in Redis è costruita sopra la sua infrastruttura esistente, usando l’elaborazione in memoria per un’esecuzione rapida delle query. Redis utilizza gli algoritmi FLAT e HNSW (Hierarchical Navigable Small World) per la ricerca approssimata dei vicini più prossimi, il che consente ricerche rapide e accurate in spazi vettoriali ad alta dimensionalità.
Uno dei principali punti di forza della ricerca vettoriale di Redis è che può combinare la ricerca di similarità vettoriale con il filtraggio tradizionale su altri attributi. Questa ricerca ibrida consente agli sviluppatori di creare query complesse che considerano sia la similarità semantica sia criteri specifici di metadati, rendendola versatile per molte applicazioni basate su AI.
La Redis Vector Library fornisce un’interfaccia semplice per consentire agli sviluppatori di lavorare con dati vettoriali in Redis. Offre funzionalità come progettazione flessibile dello schema, query vettoriali personalizzate ed estensioni per attività legate agli LLM come caching semantico e gestione delle sessioni. Questo rende più facile per ingegneri AI/ML e data scientist integrare Redis nel loro workflow AI, specialmente per l’elaborazione e il recupero dei dati in tempo reale.
Differenze principali
Metodologia di ricerca e algoritmi
SingleStore offre agli utenti molteplici opzioni per gli algoritmi di ricerca, rendendolo adattabile a diversi casi d’uso. Il sistema implementa sia metodi di ricerca esatti dei k vicini più prossimi (kNN) sia metodi Approximate Nearest Neighbor (ANN). Per ANN in particolare, SingleStore supporta i metodi di indicizzazione FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT e HNSW_PQ. Questa varietà consente agli sviluppatori di bilanciare accuratezza e velocità della ricerca in base alle loro esigenze specifiche.
Redis adotta un approccio più snello agli algoritmi di ricerca vettoriale. Si concentra su due implementazioni principali: FLAT e HNSW (Hierarchical Navigable Small World). Entrambi i sistemi supportano metriche di similarità comuni come prodotto scalare e distanza euclidea, fornendo agli utenti gli strumenti standard necessari per i calcoli di similarità vettoriale.
Gestione dei dati e architettura
SingleStore si distingue integrando la ricerca vettoriale direttamente nel suo sistema di database SQL. Questa integrazione significa che gli sviluppatori possono archiviare vettori in tabelle di database standard e combinare le ricerche vettoriali con le normali operazioni SQL. Il sistema consente agli utenti di eseguire query complesse senza passare da un database all'altro, e possono filtrare i risultati della ricerca vettoriale utilizzando condizioni SQL standard. Questo approccio unificato semplifica l'architettura e riduce la complessità della gestione di più sistemi.
Redis sviluppa le sue capacità di ricerca vettoriale sulla base della sua architettura in-memory esistente tramite Redis Stack. Questa scelta progettuale mantiene la velocità distintiva di Redis aggiungendo al contempo funzionalità vettoriali. Il sistema offre capacità di ricerca ibrida che combinano la similarità vettoriale con il filtraggio dei metadati, mantenendo al tempo stesso l'architettura semplice e focalizzata sulle prestazioni.
Approcci alla scalabilità
SingleStore utilizza un'architettura distribuita per gestire operazioni vettoriali su larga scala. Il sistema distribuisce i dati su più nodi, consentendo agli utenti di scalare aggiungendo più nodi man mano che i dati crescono. Questo approccio distribuito significa che SingleStore può gestire volumi di dati crescenti mantenendo le prestazioni, rendendolo adatto ad applicazioni in crescita.
Redis sfrutta il suo collaudato modello di elaborazione in-memory per le operazioni di ricerca vettoriale. Sebbene la documentazione fornita non descriva nel dettaglio i suoi esatti meccanismi di scalabilità per la ricerca vettoriale, il sistema mantiene la velocità caratteristica di Redis per le operazioni vettoriali, rendendolo efficiente per molti casi d'uso.
Integrazione e utilizzo
SingleStore fornisce un'interfaccia basata su SQL per le operazioni vettoriali, rendendola familiare per i team che già lavorano con database SQL. Il sistema ha requisiti tecnici specifici: gli indici vettoriali funzionano solo su tabelle columnstore, devono essere creati su una singola colonna di dati vettoriali e attualmente supportano il formato Vector Type(dimensions[, F32]), con F32 come unico tipo di elemento supportato. Questi requisiti creano un framework strutturato per le operazioni vettoriali.
Redis offre integrazione tramite la sua Vector Library, che fornisce una gamma di funzionalità progettate per le moderne applicazioni di IA. Il sistema include capacità di progettazione flessibile dello schema, query vettoriali personalizzate ed estensioni specifiche per attività con modelli linguistici. Fornisce inoltre strumenti per la cache semantica e la gestione delle sessioni, rendendolo particolarmente adatto alle applicazioni basate sull'IA.
Quando scegliere SingleStore
SingleStore per applicazioni che necessitano di un database SQL completo con ricerca vettoriale, soprattutto per l'elaborazione distribuita di dati su larga scala, SQL complesso con ricerca vettoriale, o quando si lavora con team già familiari con i sistemi SQL - specialmente per applicazioni enterprise che devono mantenere la coerenza dei dati mentre eseguono operazioni vettoriali.
Quando scegliere Redis
Redis per applicazioni che necessitano di velocità e semplicità, soprattutto per l'elaborazione vettoriale in-memory rapida, la progettazione flessibile dello schema o l'integrazione con modelli linguistici - specialmente per applicazioni in tempo reale, sistemi basati sull'IA che necessitano di una rapida ricerca di similarità vettoriale o progetti in cui le prestazioni in-memory sono fondamentali.
Riepilogo
È SingleStore o Redis: la tua scelta dipende dal tuo caso d'uso: SingleStore è un database SQL completo con capacità vettoriali, ottimo per app distribuite complesse, e Redis è una soluzione di ricerca vettoriale ad alte prestazioni basata sulla sua architettura in-memory. La tua scelta dovrebbe basarsi sulla dimensione dei dati, sulla complessità delle query, sulle esigenze di prestazioni e sul fatto che tu abbia bisogno di un database completo o di una soluzione di ricerca vettoriale.
Leggi questo per ottenere una panoramica di SingleStore e Redis, 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 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 autonomamente i database vettoriali
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 di trovare quello più adatto ai propri casi d’uso. Con VectorDBBench, gli utenti possono prendere decisioni basate sulle effettive prestazioni dei database vettoriali anziché su affermazioni di marketing o voci di corridoio.
VectorDBBench è scritto in Python e distribuito con 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 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 principali database vettoriali nella classifica di VectorDBBench.
Leggi i seguenti blog per saperne di più sulla valutazione dei database vettoriali.
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