Apache Cassandra vs MongoDB：AIアプリケーションに適したベクターデータベースの選択
#はじめに
AIを活用したアプリケーションの重要性が高まる中、大規模なデータセットを効率的に管理・検索することがこれまで以上に重要になっています。Apache CassandraとMongoDBは、そのスケーラビリティと柔軟性で知られる2つの主要なNoSQLデータベースですが、異なるワークロードへの適合性に影響する基本的な違いがあります。ベクトル検索は、レコメンデーション・エンジン、NLP、RAGのようなAIタスクにおける重要な機能ですが、その重要性が増すにつれて、特にベクトル埋め込みや類似性検索を扱う場合に、これらのデータベースをどのように比較するかを理解することが不可欠です。
この記事では、Apache CassandraとMongoDBの違いを、ベクトル・データベースとしての適性、コア機能、データ処理、スケーラビリティ、柔軟性、セキュリティの主要な違いに焦点を当てて探ります。
ベクターデータベースとは？
Apache CassandraとMongoDB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、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：
- 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の概要
Apache Cassandraは分散型NoSQLデータベースで、多数のサーバーで大量の構造化データおよび半構造化データを処理します。そのアーキテクチャは、複数のノード間でデータを複製することでフォールト・トレランスと高可用性を保証し、高い耐障害性を実現しています。Cassandraのスケーラビリティはデータセットのリニアな成長を可能にし、通信やIoTのような高い書き込みスループット環境を扱う業界で人気のある選択肢となっています。
Cassandraの主な強みは、書き込みに最適化されたアーキテクチャにあり、データを高速で取り込み、複数のノードに分散する必要があるアプリケーションに最適です。もともとベクトル検索用に設計されているわけではないが、CassandraはDataStaxのようなツールで拡張でき、ベクトル検索機能を追加できる。しかし、このセットアップでは追加の設定が必要になることが多く、機械学習ワークロードの実装を検討している開発者にとってはより複雑なものになる。
##MongoDBの概要
MongoDBは、柔軟なスキーマレスデータモデルを提供するドキュメントベースのNoSQLデータベースである。構造化データや半構造化データを得意とするCassandraとは異なり、MongoDBはデータ構造の頻繁な変更が必要なアプリケーションや、可変性の高いデータ形式を含むアプリケーションに適しています。JSONドキュメントやマルチメディアファイルなどの非構造化データを含む様々なデータタイプをサポートしている。
MongoDBは、リアルタイムのデータアクセスと柔軟性が最優先されるアプリケーションでよく使われる。そのドキュメントベースのモデルは、より大きな適応性を可能にし、動的なデータの保存とクエリを容易にします。MongoDBはまた、複雑なクエリ、地理空間検索、全文検索をサポートしており、リアルタイムのデータ分析アプリケーションに適している。
MongoDBはまた、マネージドクラウド版のデータベースであるAtlasも提供しており、これにはベクトル検索のビルトインサポートが含まれている。この機能により、開発者は外部ツールやサードパーティのライブラリを必要とせずに類似検索を実行できるようになり、AI駆動型アプリケーションの実装が簡素化される。ベクトル検索をネイティブに統合できるMongoDBの機能は、特にAIワークロードにとってリアルタイムのパフォーマンスとスケーラビリティが重要なユースケースにおいて、Cassandraとは一線を画している。
Apache CassandraとMongoDBの主な違い
検索手法
CassandraとMongoDBは検索機能、特にベクトル検索に対して異なるアプローチを取っています。Cassandraでは、ベクトル検索を処理するためにDataStaxのようなサードパーティ・ツールが必要で、セットアップが複雑になります。これにより、開発者は検索アルゴリズムを特定のニーズに合わせてカスタマイズできますが、手作業が増えます。対照的に、MongoDBは組み込みのベクトル検索機能を提供しており、特にMongoDB Atlasでは、開発者は従来のクエリと並行して類似検索を簡単に実装できる。このネイティブサポートにより、MongoDBはベクトル埋め込みに大きく依存するAI駆動型アプリケーションにとってより使いやすくなっている。
データハンドリング
CassandraとMongoDBはどちらも柔軟性に優れていますが、管理するデータの種類によって強みが異なります。Cassandraは構造化および半構造化データを処理するように設計されており、書き込みの多い環境で優れたカラム型データ・モデルを提供します。しかし、Cassandraで非構造化データを扱うには、より多くの労力とカスタマイズが必要です。
一方、MongoDBはドキュメントベースのアーキテクチャのおかげで、非構造化データや動的データに適している。MongoDBはスキーマに柔軟性があるため、開発者は時間の経過とともに進化するデータをより簡単に保存し、クエリすることができます。このためMongoDBは、データ構造が頻繁に変更されるウェブアプリやモバイルアプリなど、高い適応性が求められるアプリケーションに自然にフィットする。
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水平スケーラビリティのために構築されていますが、パフォーマンス・プロファイルはワークロードによって異なります。Cassandraはリニアなスケーラビリティで知られており、大規模な書き込みスループットと耐障害性を必要とするアプリケーションに最適です。ピアツーピアのアーキテクチャにより単一障害点がないため、ノードのクラッシュや障害に強い。
MongoDBも水平にスケールし、シャーディングをサポートするが、より読み込みの多いワークロードとリアルタイムのクエリに最適化されている。MongoDBのインデックス機能は、レコメンデーションエンジンや検索システムなど、リアルタイムのデータアクセスが重要なアプリケーションのパフォーマンスを最適化するのに役立ちます。
柔軟性とカスタマイズ
Cassandraは、特に分散システム向けにデータ・モデリングの柔軟性を提供しますが、MongoDBが提供するネイティブなベクトル検索機能がありません。CassandraはAI主導のワークロードを処理するために外部ライブラリでカスタマイズすることができますが、これはセットアップの複雑さを増加させます。MongoDBのビルトイン・ベクトル検索とスキーマレス設計は、特に頻繁なスキーマ変更やAI機能の迅速なデプロイを必要とするアプリケーションに対して、より高い柔軟性と使いやすさを提供します。
統合とエコシステム
Cassandraは、Apache SparkやHadoopのようなビッグ・データ・ツールとうまく統合できるため、大規模分析や分散コンピューティング環境に適しています。ただし、AIや機械学習機能を統合するには、追加のプラグインやサードパーティ製ツールが必要になることが多い。
MongoDBのエコシステムは、AIや機械学習のワークロードとよりネイティブに連携している。MongoDBは、TensorFlowやPyTorchのような最新の開発フレームワークやライブラリと簡単に統合できるため、追加設定なしで機械学習モデルをアプリケーションに直接組み込むことができます。
使いやすさ
Cassandraは分散型であり、ベクトル検索を可能にするサードパーティツールが必要なため、セットアップと管理が複雑です。特に分散システムやベクトル検索機能に慣れていない開発者にとっては、学習曲線が険しい。
MongoDB、特にAtlasは、使いやすさを念頭に置いて設計されている。Atlasはバックアップ、スケーリング、モニタリングなど多くの運用タスクを自動化し、開発者の管理オーバーヘッドを削減する。また、ベクトル検索のネイティブサポートにより、MongoDBは大規模な設定を必要とせずにAI機能を迅速に実装したいチームにとって、よりわかりやすい選択肢となります。
コストの考慮
Cassandraはオープンソースであるため、コモディティ・ハードウェア上で実行する場合はコスト効率の高い選択肢となります。ただし、大規模なCassandraクラスターを管理およびスケーリングする場合、特にサードパーティ製ソリューションをベクトル検索に使用する場合は、運用コストが大きくなる可能性があります。
MongoDB、特にそのマネージドサービスであるAtlasには、スケーリング、バックアップ、監視のための運用コストが含まれています。Atlasはデータベース管理を簡素化する一方で、Atlas Searchや大規模データセット向けのスケーリングなどの高度な機能を利用すると、そのコスト構造は増大する可能性がある。どちらのデータベースも、インフラやスケーリングのニーズに応じて柔軟な価格設定が可能です。
セキュリティ機能
どちらのデータベースも、暗号化やロール・ベースのアクセス制御を含む包括的なセキュリティ機能を提供します。Cassandraは静止時と転送時の両方で暗号化を提供し、監査とアクセス制御をサポートします。MongoDBも同様の暗号化機能を提供しており、Atlasを通じて主要なデータガバナンス標準に準拠するなど、管理されたセキュリティという利点もある。
いつApache Cassandraと**MongoDBを選択するか？
Apache CassandraとMongoDBのどちらを選択するかは、特定のニーズによって異なります。Cassandra**は、高可用性、耐障害性、大規模なスケーラビリティを必要とする環境、特に書き込みの多いワークロードに適しています。しかし、ネイティブのベクトル検索をサポートしておらず、サードパーティのツールに依存しているため、AI駆動のアプリケーションにはあまり便利な選択肢ではない。
一方、MongoDBは、非構造化データの処理における柔軟性、リアルタイムのパフォーマンス、使いやすさを提供している。ベクトル検索機能を内蔵するMongoDBは、類似検索、レコメンデーション・エンジン、NLPを必要とするAIアプリケーションにとって強力な選択肢だ。最新の機械学習ライブラリやフレームワークと統合されているため、AI主導のソリューションを迅速に開発することに重点を置くチームにとって優れた選択肢となる。
要するに、スケーラビリティと書き込みパフォーマンスを優先するなら、Cassandraの方が良い選択肢かもしれない。リアルタイムAI機能とベクトル検索がコア要件であれば、MongoDB**の方が適している可能性が高い。アプリケーション固有のニーズを理解することが決断の指針になります。
ベクターデータベースはいつ選ぶべきか？
Apache CassandraやMongoDB**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は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、Apache CassandraやMongoDB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おり、新しいインフラストラクチャ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.
読み続けて
Introducing Functions and Model Inference on Zilliz Cloud: Automatic Embedding and Reranking with Hosted Models
Zilliz Cloud Functions auto-generate embeddings via OpenAI, Voyage AI, Cohere, or Zilliz Hosted Models. Built-in reranking — just insert text and search.
DeepRAG: Thinking to Retrieval Step by Step for Large Language Models
Discover DeepRAG, an advanced retrieval-augmented generation (RAG) model that improves LLM accuracy by retrieving only essential data through step-by-step reasoning.
DeepSeek vs. OpenAI: A Battle of Innovation in Modern AI
Compare OpenAI's o1 and o3-mini with DeepSeek R1's open-source alternative. Discover which AI model offers the best balance of reasoning capabilities and cost efficiency.
The Definitive Guide to Choosing a Vector Database
Overwhelmed by all the options? Learn key features to look for & how to evaluate with your own data. Choose with confidence.