Apache Cassandra vs Elasticsearch：ニーズに合ったベクターデータベースの選択
今日、データと検索技術は、レコメンデーションシステムから自律走行車まで、あらゆるものを動かす、現代のアプリケーションにとって不可欠なものとなっている。データ駆動型テクノロジーの台頭は、高次元ベクトルを格納・検索するために設計されたベクトルデータベースの採用を増加させた。
ベクトル検索のための2つの著名な選択肢は、Apache CassandraとElasticsearchである。これらのシステムはどちらもベクトル検索をサポートするように進化してきた。しかし、それぞれに長所、短所、理想的なユースケースがあります。この記事では、ベクターデータベースのニーズに基づいて十分な情報を得た上で決断できるよう、それぞれの違いを探ります。
ベクターデータベースとは？
Apache CassandraとElasticsearch**を比較する前に、まずベクターデータベースの概念について説明します。
ベクトル・データベース](https://zilliz.com/learn/what-is-vector-database)は、特に高次元のベクトルを格納し、クエリするように設計されています。ベクトルは非構造化データの数値表現です。これらのベクトルは、テキストの意味、画像の視覚的特徴、または製品の属性などの複雑な情報をエンコードします。効率的な類似検索を可能にすることで、ベクトルデータベースはAIアプリケーションにおいて極めて重要な役割を果たし、より高度なデータ分析と検索を可能にしている。
ベクトルデータベースの一般的なユースケースには、電子商取引の商品推奨、コンテンツ発見プラットフォーム、サイバーセキュリティにおける異常検知、医療画像分析、自然言語処理(NLP)タスクなどがある。また、AI幻覚のような問題を軽減するために外部知識を提供することで大規模言語モデル(LLMs)のパフォーマンスを向上させる技術である、検索拡張生成(RAG)でも重要な役割を果たしている。
市場には、以下のような多くの種類のベクトル・データベースがある：
例えば、Milvus、Zilliz Cloud(フルマネージドMilvus)などである。
Faiss](https://zilliz.com/learn/faiss)やAnnoyのようなベクトル検索ライブラリ。
Chroma](https://zilliz.com/blog/milvus-vs-chroma)やMilvus Liteのような軽量ベクトルデータベース。
小規模なベクトル検索が可能なベクトル検索アドオンを備えた従来のデータベース**。
Apache CassandraもElasticsearch**も、アドオンとしてベクトル検索機能を含むように進化した伝統的なデータベースである。
Apacheカサンドラとは？
Apache Cassandraはオープンソースの分散型NoSQLデータベースで、大量の構造化データおよび非構造化データを高可用性と耐障害性で扱うことに優れています。Cassandraは元々、大規模なワークロードを管理するためにFacebookによって開発されました。Cassandraは、単一障害点なしで、複数のサーバーにわたって水平にスケールする能力で知られています。
Cassandraのアーキテクチャは分散型であり、データベース・クラスタ内のすべてのノードが等しく、データはパーティショニング・モデルを使用してこれらのノードに分散されます。これにより、Cassandraは膨大な量のデータを保存し、低レイテンシーで取り出すことができます。Cassandraは従来、大規模な書き込み操作の処理に注力してきたが、Cassandra 5.0のリリースにより、ベクトル埋め込みとベクトル類似性検索をサポートするようになった。
ベクトル検索を統合することで、Cassandraはその有用性を広げ、レコメンデーション・システム、画像認識と検索、自然言語処理などのAI主導のタスクを含むアプリケーションに適した選択肢となりました。
Elasticsearchとは？
**Elasticsearchはオープンソースの検索エンジンです。Elasticsearch はリアルタイムインデックスと全文検索機能で広く知られており、検索を多用するアプリケーションやログ分析によく使われています。Elasticsearch を使用することで、ユーザーは大量のデータを迅速かつ効率的に検索・分析することができます。
Elasticsearchは検索と分析に特化して設計されており、ファジー検索、フレーズマッチ、関連性ランキングなどの高度な検索機能を提供しています。複雑な検索クエリやリアルタイムのデータ検索が必要な場面で威力を発揮します。
AIアプリケーションの需要が高まる中、Elasticsearchは【ベクトル検索】(https://zilliz.com/learn/vector-similarity-search)の機能を拡張し、画像認識、文書検索、【ジェネレーティブAI】(https://zilliz.com/glossary/semantic-search)などのAIタスクに不可欠な類似検索や【セマンティック検索】(https://zilliz.com/learn/generative-ai)を処理できるようになりました。
Apache CassandraとElasticsearchの比較：主な違い
Apache CassandraとElasticsearchはどちらもベクトル検索をサポートするようになりましたが、データの扱い方、スケール、パフォーマンスは大きく異なります。正しい選択をするために、これらの主な違いを探ってみましょう。
検索手法
Apache Cassandra**では、高速でスケーラブルな書き込み操作に主眼を置いています。このデータベースはNoSQLデータベースであり、ベクトル検索機能は比較的新しく、類似性に基づく高次元データの効率的な検索を必要とするアプリケーションを対象としています。
一方、Elasticsearchは検索エンジンを中核とし、その検索手法は大規模データセットのリアルタイムのインデックス作成と検索を中心に構築されている。その全文検索機能は比類なく、ベクトル検索の実装はより成熟しており、検索負荷の高いタスクにより適しています。
データ処理
Apache Cassandraは、構造化および半構造化データの処理に最適化されており、書き込みの多いワークロードの処理に重点を置いています。データをノード間で均等に分散するパーティショニング・スキームを使用しているため、特に高い可用性とスループットが要求されるアプリケーションで、高速な検索時間が保証されます。
これとは対照的に、Elasticsearch は非構造化データや半構造化データ**の扱いに優れており、特にリアルタイムのインデックス作成や検索が必要とされるシナリオに適しています。検索エンジン、ログ分析、モニタリングシステムなど、読み込みの多いアプリケーションに最適化されています。
スケーラビリティとパフォーマンス
スケーラビリティに関しては、Apache Cassandraは多数のノードに分散された大量のデータを処理する能力で際立っています。その書き込みパフォーマンスは優れており、複雑な構成やマスター・ノードを必要とせず、ノードを追加することで水平方向に拡張できます。
Elasticsearchも水平スケーリングが可能ですが、リアルタイム検索のパフォーマンスに重点を置いています。特に高速な検索と分析が必要な場合は、より読み込みに最適化されたパフォーマンスとなりますが、大規模なデータセットを効率的に扱うことができます。
柔軟性とカスタマイズ性
Cassandraはデータ・モデリングの面で柔軟性があり、ユーザーは特定のアプリケーション要件に適したスキーマを設計できます。ただし、スキーマの設計が不十分だとパフォーマンスに影響を与える可能性があるため、柔軟性には慎重な計画が必要です。
これとは対照的に、Elasticsearch は検索クエリに広範なカスタマイズオプションを提供しています。全文検索からベクトルベースの類似検索まで、複雑なクエリを実行することができます。
統合、エコシステム、コミュニティサポート
Apache CassandraとElasticsearchはどちらも強固なコミュニティとエコシステムを持っています。
Cassandraは強力なオープンソースコミュニティによってサポートされており、Apache SparkやHadoopなどのビッグデータツールとの統合を提供しています。DataStax**が提供するような商用サポートは、さらにエンタープライズレベルの機能を追加します。
Elasticsearchは、プロジェクトの開発と保守を行うElastic社によって支えられている。Elasticsearchは、可視化のためのKibanaやログ処理のためのLogstashのような膨大なエコシステムを持っている。一般的なツールやプラットフォームとの統合により、検索、分析、ログのための多用途な選択肢となっている。
使いやすさ
Cassandraは、特に効率的なデータ・モデルの設計と大規模クラスタの管理において、学習曲線が急です。その運用の複雑さは、分散データベースに不慣れなチームにとってはチャレンジとなり得る。
これとは対照的に、Elasticsearchは一般的にセットアップや使用が簡単だと考えられている。そのRESTful APIは最新のウェブ開発に精通した開発者が利用しやすく、クラスタを監視・管理するためのツールも充実しています。
コストの検討
どちらの技術もオープンソースだが、運用コストは異なる。
Cassandraでは、大規模なクラスタと複雑なメンテナンスが必要なため、コストが上昇する可能性があります。DataStaxのようなマネージド・サービスはエンタープライズ・レベルのサポートを提供しますが、コストは高くなります。
Elasticsearchはオープンソースバージョンを提供していますが、セキュリティやクラスタ管理などの高度な機能については商用ライセンスを提供しています。Elasticやクラウドプロバイダーによるマネージドサービスは、運用を簡素化することができますが、コストがかさむ可能性もあります。
セキュリティ機能
CassandraもElasticsearchも、暗号化やロールベースのアクセス制御など、強力なセキュリティ機能を提供しています。
Cassandraは静止時と転送時の両方で暗号化をサポートし、認証と承認のためのカスタマイズ可能なオプションを備えているため、セキュリティを優先する環境での使用に適しています。
同様に、Elasticsearch は静止時と転送時の暗号化を提供しています。Elasticのエンタープライズライセンスでは、ロールベースアクセスコントロール（RBAC）や監査ロギングなどの追加セキュリティ機能をご利用いただけます。
データプライバシーとコンプライアンス
データ・プライバシーに関して言えば、Cassandraは複数のデータ・センター間でデータを複製する能力に優れており、可用性と地域のデータ規制へのコンプライアンスの両方を保証します。
Elasticsearchもデータ・コンプライアンス機能を提供していますが、厳しいコンプライアンス要件に対応するための高度なオプションにはエンタープライズ・レベルのライセンスが必要な場合があります。
Apache CassandraとElasticsearchを選ぶとき
Apache Cassandraは、高い書き込みスループットとフォールトトレランスを必要とする大規模な分散データ管理に重点を置く場合に適した選択です。IoTシステム、リアルタイム・データ処理、複数地域にまたがるレプリケーションを必要とするグローバル・プラットフォームなど、アプリケーションに継続的なデータ取り込みが含まれる場合、Cassandraの分散型アーキテクチャは理想的な選択肢となります。
最近サポートされたベクトル検索は、特にデータの一貫性と可用性が重要な環境で、類似ベースのクエリとともにデータの保存と検索を優先するアプリケーションに効果的です。金融トランザクションやロギング・システムなど、アップタイムとスケーラビリティが最優先される書き込みの多いアプリケーションでは、Cassandraは分散ノード間で低レイテンシのパフォーマンスを確保することに優れています。
これとは対照的に、Elasticsearchは、リアルタイムの検索や分析、特に非構造化データや複雑なクエリを扱う場合に最適なソリューションです。Elasticsearchは、レコメンデーションエンジン、自然言語処理、ログ分析などのAI駆動型アプリケーションのように、高度な全文検索機能やベクトル類似検索が不可欠な、高速検索を必要とするシナリオで輝きを放ちます。その成熟したベクトル検索サポートと、モニタリングやデータ可視化のためのツールを含む広範なエコシステムは、eコマースプラットフォームや即時のデータアクセスと分析を必要とするシステムなど、検索を多用するユースケースにより適しています。データ探索や洞察のために柔軟なクエリと高速なレスポンスが必要な場合は、Elasticsearchがより直感的で強力なソリューションを提供します。
ベクターデータベースを選択するタイミングは？
CassandraとElasticsearchはベクトル検索機能を提供していますが、大規模で高性能なベクトル検索タスクに最適化されていません。画像認識、電子商取引のレコメンデーション、NLPタスクなど、数百万から数十億の高次元ベクトルに対する高速で正確な類似性検索に依存するアプリケーションであれば、MilvusやZilliz Cloud(マネージドMilvus)のような特化型ベクトルデータベースの方が適しています。これらのデータベースは、高度な近似最近傍(ANN)アルゴリズム(例、HNSW、IVF)を使用し、ハイブリッド検索(ハイブリッドスパースとデンス検索、マルチモーダル検索、メタデータフィルタリング付きベクトル検索、ハイブリッドデンス検索とフルテキスト検索を含む)、リアルタイムインジェスト、動的環境でのハイパフォーマンスのための分散スケーラビリティなどの高度な機能を提供しています。
一方、CassandraやElasticsearchのような汎用システムは、ベクトル検索が主目的ではなく、構造化または半構造化データを扱い、ベクトルデータセットが小さいか、性能要件が中程度である場合に適している。これらのシステムをすでに使用していて、新しいインフラを導入するオーバーヘッドを避けたい場合、ベクトル検索プラグインはそれらの機能を拡張し、より単純で低スケールのベクトル検索タスクのための費用対効果の高いソリューションを提供することができます。
オープンソースのVectorDBBenchを使ってベクターデータベースを評価・比較する
VectorDBBenchは、高性能なデータストレージと検索システム、特にベクトルデータベースを必要とするユーザーのために設計されたオープンソースのベンチマークツールです。このツールにより、ユーザは独自のデータセットを用いてMilvusやZilliz Cloud(マネージドMilvus)などの異なるベクトルデータベースシステムの性能をテスト・比較し、ユースケースに最適なものを決定することができます。VectorDBBenchを使用することで、ユーザーはマーケティング上の主張や逸話的証拠に頼るのではなく、実際のベクトルデータベースのパフォーマンスに基づいて情報に基づいた決定を下すことができます。
VectorDBBenchはPythonで書かれており、MITオープンソースライセンスの下でライセンスされています。VectorDBBenchは、その機能と性能の改善に取り組む開発者のコミュニティによって活発にメンテナンスされています。
VectorDBBenchをGitHubリポジトリからダウンロードして、我々のベンチマーク結果を再現したり、あなた自身のデータセットでパフォーマンス結果を得てください。
VectorDBBench Leaderboard](https://zilliz.com/vector-database-benchmark-tool?database=ZillizCloud%2CMilvus%2CElasticCloud%2CPgVector%2CPinecone%2CQdrantCloud%2CWeaviateCloud&dataset=medium&filter=none%2Clow%2Chigh&tab=1)**で主流のベクトルデータベースの性能を見てみましょう。
ベクターデータベースの評価については、以下のブログをお読みください。
- ベンチマークベクターデータベースのパフォーマンス：テクニックと洞察](https://zilliz.com/learn/benchmark-vector-database-performance-techniques-and-insights)
- VectorDBBench: オープンソースベクターデータベースベンチマークツール](https://zilliz.com/learn/open-source-vector-database-benchmarking-your-way)
- ベクターデータベースを他のデータベースと比較する](https://zilliz.com/comparison)
VectorDB、GenAI、MLに関するその他のリソース
- ジェネレーティブAIリソースハブ｜Zilliz](https://zilliz.com/learn/generative-ai)
- あなたのGenAIアプリのためのトップパフォーマンスAIモデル｜Zilliz](https://zilliz.com/ai-models)
- RAGとは](https://zilliz.com/learn/Retrieval-Augmented-Generation)
- 大規模言語モデル(LLM)を学ぶ](https://zilliz.com/learn/ChatGPT-Vector-Database-Prompt-as-code)
- ベクトルデータベース101](https://zilliz.com/learn/what-is-vector-database)
- 自然言語処理(NLP)](https://zilliz.com/learn/introduction-to-natural-language-processing-tokens-ngrams-bag-of-words-models)
Chloe WilliamsChloe Williams is a technical writer at Zilliz.
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