Apache Cassandra vs Milvus：ニーズに合ったベクターデータベースの選択
Apache Cassandra vs Milvus: ニーズに合ったベクターデータベースの選択
AI技術の進化に伴い、ベクトル・データベースの必要性はますます高まっている。これらのデータベースは、vector embeddings-テキスト、画像、動画などのデータの数値表現を扱うように設計されています。レコメンデーション・エンジン、自然言語処理（NLP）、RAGのようなアプリケーションに取り組んでいる場合、高速で効率的なベクトル・データベースがあるかないかでパフォーマンスが大きく変わります。
この分野における2つの選択肢は、Apache CassandraとMilvusだ。どちらもベクトル検索をサポートしているが、異なるワークロードとユースケース向けに構築されている。あなたのAIプロジェクトにどちらを使うか決めかねているのであれば、この比較でそれぞれの長所、限界、そして互いに対するスタックアップを説明します。
ベクターデータベースとは？
Apache CassandraとMilvus**を比較する前に、まずベクター・データベースの概念を探ってみましょう。
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、照会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、テキストの意味的な意味、画像の視覚的な特徴、または製品の属性などの複雑な情報を符号化する。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する。
ベクトルデータベースは、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、多くのユースケースで採用されている。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：
Milvus](https://zilliz.com/what-is-milvus)、Zilliz Cloud(フルマネージドMilvus)など。
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は伝統的なNoSQLデータベースで、アドオンとしてベクトル検索機能を含むように進化している。Milvusは、10億スケールのベクトル点を扱うことができるオープンソースの専用ベクトルデータベースである。
Apache Cassandraの概要
Apache Cassandraは分散型NoSQLデータベースで、高可用性、耐障害性、大規模クラスタでのスケーラビリティで知られています。そのアーキテクチャにより、大量の構造化データおよび半構造化データを分散環境で処理できるため、通信、小売、金融業界で人気があります。
最近、Cassandraのエンタープライズ・ディストリビューションであるDataStaxを通じて、Cassandraにベクトル検索機能が追加された。この新機能により、ユーザーはベクトル用の別のデータベース・システムを必要とすることなく、ベクトル埋め込みを管理し、Cassandra内で直接類似検索を実行できるようになりました。しかし、Cassandraのベクトル検索はまだ比較的新しく、その主な強みは伝統的なNoSQL機能のままです。
Milvusベクトル・データベースの概要
Milvusはオープンソースのベクトル・データベースで、ベクトル検索と類似検索を中核としてゼロから設計されています。億スケールの高いパフォーマンスと水平スケーラビリティを持ち、ラップトップから大規模分散システムまで、幅広い環境で効率的に動作します。Milvusはオープンソースソフトウェアとしても、クラウドサービス(Zilliz Cloud)としても利用可能です。
Milvusは、HNSW (Hierarchical Navigable Small World)、IVF (Inverted File)、 DiskANN、 CAGRAなど、少なくとも11種類のインデックス作成手法をサポートしており、大量のデータを迅速に検索することができる。Cassandraとは異なり、Milvusは汎用データベースではなく、非構造化データとベクトル類似性検索に特化したツールであり、より特化したソリューションとなっている。
MilvusはLF AI & Data Foundationの一部であり、Apache 2.0の下でライセンスされている。貢献者の多くはハイパフォーマンス・コンピューティング（HPC）の専門家であり、大規模システムの構築と最適化の経歴を持つ。主な貢献者には、Zilliz、ARM、NVIDIA、AMD、Intel、Meta、IBM、Salesforce、Alibaba、Microsoftなどの企業の専門家が含まれます。
Milvusは3つの導入オプションを提供しています：Milvus Lite、スタンドアロン、分散**..**.
Milvus Lite はPythonライブラリであり、Milvusの超軽量バージョンです。Pythonやノートブック環境での迅速なプロトタイピングや小規模なローカル実験に最適です。
Milvus Standalone はMilvusのシングルノード展開オプションであり、クライアントサーバモデルを使用します。MilvusはMySQLに相当し、Milvus LiteはSQLiteに相当すると考えてください。
Milvus Distributed**はMilvusの分散モードで、大規模なベクターデータベースシステムやベクターデータプラットフォームを構築する企業ユーザに最適です。
MilvusとApache Cassandraの主な違い
検索方法
検索アルゴリズムに関しては、2つのデータベースは異なるアプローチを取っている。
Apache Cassandraは、ベクトルに対して比較的単純な最近傍探索技術を使用し、従来のインデックス作成機能とクエリ機能の上に構築しています。これは、Cassandraのベクトル検索機能がその汎用アーキテクチャの拡張であることを意味し、1つのシステムで従来のデータ管理とベクトル検索の両方を必要とするアプリケーションに便利です。しかし、その検索速度と効率は、Milvusのような特化したツールには及ばないかもしれない。
一方、Milvus はベクトル検索のためにゼロから構築されており、高度な Approximate Nearest Neighbor (ANN) アルゴリズム (例えば、HNSW や IVF ) を利用して高速な類似性検索を行います。これらの手法は、大量の高次元データを効率的に処理するように設計されているため、Milvusは、大規模な推薦システムやマルチメディア検索エンジンのような、ベクトル検索が中心となるユースケースに適しています。Milvusは、最新リリースの発表に伴い、検索機能をハイブリッド検索に拡張し、ハイブリッドスパースと高密度検索、ハイブリッド高密度検索と全文検索、マルチモーダル検索、メタデータフィルタリングをカバーしています。
データの取り扱い
どちらのデータベースもベクトル検索をサポートしているが、他のタイプのデータの扱い方は異なる。
Cassandraは、構造化データや半構造化データを含むさまざまなデータタイプを格納する汎用NoSQLデータベースです。この柔軟性により、異なるデータタイプを一箇所で管理する必要がある環境に最適です。例えば、アプリケーションで顧客レコードのような従来のデータと商品推薦のためのベクトル埋め込みを組み合わせる場合、Cassandraは1つのシステムで両方を扱うことができます。
しかし、Milvusは高度に専門化されており、主にベクトルデータ用に設計されている。ベクターと一緒にメタデータを保存することはできるが、複雑なリレーショナルデータやトランザクションデータには向いていない。Milvusは、従来の多くのデータを管理する必要なく、ベクトル検索を必要とするアプリケーションには、より効率的な選択となるでしょう。
スケーラビリティとパフォーマンス
どちらのデータベースもスケーラブルに設計されていますが、その方法は異なります。
Cassandraは線形スケーラビリティに優れており、パフォーマンスに影響を与えることなくクラスタにノードを追加できます。そのため、大量の構造化データや半構造化データを扱うアプリケーションに適しています。しかし、ベクトル検索はCassandraの比較的新しい機能であるため、大規模なベクトル検索タスクにおける性能はMilvusに及ばないかもしれません。
Milvusは高性能なベクトル検索用に最適化されており、億単位のベクトル・データセットを扱うために水平方向にスケールします。特にリアルタイムのベクトル検索に依存するアプリケーションでは、GPUアクセラレーションを活用してパフォーマンスを向上させます。このため、類似したベクトルを素早く検索することが最優先される、AIを多用するアプリケーションに最適です。
柔軟性とカスタマイズ
アプリケーションでデータの保存方法やクエリ方法に柔軟性が必要な場合は、Cassandraの方が良い選択かもしれません。そのスキーマレスアーキテクチャは、カスタムデータモデルとクエリを可能にし、必要に応じてデータを自由に構造化できます。さらに、Cassandraの堅牢なクエリ言語（CQL）は、複雑なクエリのための豊富な機能を提供し、多様なデータセットに最適です。
対照的に、Milvusはより硬直的で、ベクトル・データと検索のみに焦点を当てている。Milvus**は、検索インデックスや検索アルゴリズムのカスタマイズオプションを提供する一方で、ベクトル検索以外の非ベクトルデータ型や複雑なクエリを扱うための汎用性に欠ける。ベクトル検索だけに特化したアプリケーションの場合、この特化はシステムを簡素化し、パフォーマンスを最適化する利点になります。
統合とエコシステム
Cassandraには豊富なエコシステムがあり、多くの一般的なビッグ・データ、分析、クラウド・ツールを統合しています。プロジェクトでApache Spark、Hadoop、Kafkaなどの技術をすでに使用している場合、Cassandraはシームレスに統合できるため、包括的なデータ・パイプラインと処理を必要とする環境に適しています。
Milvusはより専門的だが、OpenAIのGPTモデルや埋め込みモデル、LlamaIndex、LangChain、Airbyte、PyTorch、Hugging Faceなど、多くのAIや機械学習ツールともうまく統合できる。AIフレームワーク](https://zilliz.com/product/integrations)を多用する開発者にとって、ベクトル埋め込みと類似性検索の作業を簡素化できるMilvusは魅力的な選択肢となる。
使いやすさ
純粋にベクトル検索に重点を置くのであれば、使いやすさの点でMilvusに軍配が上がる。MilvusのAPIはシンプルに設計されており、開発者は最小限のオーバーヘッドで簡単にベクター検索を開始することができます。また、Milvusには3つの導入オプションがあり、さまざまなニーズに対応している。フルマネージドサービスであるZilliz Cloudは、手間のかからないベクター検索体験を提供する。
一方、Cassandraは、特に分散データベースに慣れていない人にとっては、学習曲線が険しい。ベクトル検索機能は簡単だが、Cassandraの分散アーキテクチャを最大限に活用するには、データベース管理に関する深い専門知識が必要だ。
コストの検討
コストは、データセットのサイズとそれをサポートするために必要なインフラストラクチャによって大きく異なります。
Cassandraは、特に大規模なサーバー・クラスターを扱う場合、コストが高くなる可能性があります。Cassandraのような分散システムを管理するには、より多くのリソースが必要で、特にストレージとコンピューティング・パワーにコストがかかります。しかし、構造化データや半構造化データの管理など、他のタスクですでにCassandraを使用している場合、ベクトル検索を追加するコストは、ベクトルデータのためだけにまったく新しいデータベースを採用するよりも合理的かもしれません。
一方、Milvusはベクトル検索専用に構築されているため、特に高速処理のためにGPUアクセラレーションを利用する場合、リソースを大量に消費する可能性があるが、ベクトル検索に大きく依存するアプリケーションでは一般的にコスト効率が良い。大規模なベクトル集合のクエリに重点を置くワークロードでは、1ドルあたりのパフォーマンスが向上する。さらに、MilvusはZilliz Cloudを通じてマネージドサービスを提供しており、インフラストラクチャを自社で管理する手間を省くことができます。このクラウドベースのオプションにより、サーバーメンテナンスのオーバーヘッドを心配することなく、必要に応じて柔軟に拡張することができます。
MilvusとApache Cassandraを選択する時
Milvusは、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、AI中心のアプリケーションで、数百万または数十億の高次元ベクトルに対する高速かつ正確な類似性検索に依存している場合に適しています。パフォーマンスの最適化、スケーラビリティ、高次元データへのフォーカスにより、レコメンデーションエンジン、マルチメディア検索、NLPベースのアプリケーションなどのタスクに最適です。Milvusはまた、主にベクトルデータを扱う開発者にとって、セットアップと使用が容易です。
一方、構造化データとベクトル埋め込みデータの両方を扱える汎用データベースが必要な場合は、Cassandraの方が適しているかもしれない。特に、アップタイムとフォールトトレランスが重要な環境では、伝統的なNoSQL機能とベクトル検索機能をミックスしたアプリケーションに適している。
結論
Apache CassandraとMilvusのどちらを選ぶかは、特定のユースケースとデータの複雑さに大きく依存する。Milvusはベクトル検索に優れており、AIを多用するアプリケーションに最適です。同時に、Cassandraは、ベクトル検索が中心ではなく、アドオンである環境に対して、より多様性を提供する。
最終的には、アプリケーションのパフォーマンスニーズ、データタイプ、スケーラビリティ要件に基づいて決定する必要がある。
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、高性能なデータ保存・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、ユースケースに最も適した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。
ベクトル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。
Benchmark Vector Database Performance: Techniques & Insights
VectorDBBench: オープンソースの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)
VectorDB、GenAI、MLに関するその他のリソース
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.
読み続けて
Milvus/Zilliz + Surveillance: How Vector Databases Transform Multi-Camera Tracking
See how Milvus vector database enhances multi-camera tracking with similarity-based matching for better surveillance in retail, warehouses and transport hubs.
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