Apache Cassandra vs MyScale：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や機械学習が成長し続ける中、大規模なデータセットを効率的に管理・検索することが重要な要件となっている。自然言語処理（NLP）や画像検索といったAI主導のアプリケーションが主流になるにつれ、ベクトル検索とベクトルデータベースが重要な技術として浮上してきた。
この記事では、人気のある2つのデータベースを比較します：**どちらもベクトル検索機能を提供するが、強みは異なる。どちらもベクトル検索機能を提供していますが、強みは異なります。
ベクターデータベースとは？
Apache CassandraとMyScaleを比較する前に、ベクターデータベースとAI駆動アプリケーションにおけるその役割を理解することが重要です。
ベクトル・データベース](https://zilliz.com/learn/what-is-vector-database)は、高次元のベクトル埋め込み-テキスト、画像、動画などの非構造化データの数値表現を保存し、検索するために構築される。これらのベクトルは、複雑なデータの意味的な意味を捉えるために、OpenAIのtext-embedding-3-largeのようなディープラーニングモデルを用いて生成されることが多い。
ベクトル・データベースは、完全に一致するものを検索する代わりに、類似ベクトル検索を可能にし、推薦エンジンのようなシステムが、ユーザーが興味を示したものに似た製品やコンテンツを提案するのに役立つ。コサイン類似度やユークリッド距離のようなアルゴリズムを使って、2つのベクトルが高次元空間でどれだけ近いかを測定するため、商品推薦、自然言語処理(NLP)、異常検知、画像解析のようなAIタスクに不可欠である。
ベクトル・データベースはまた、AIの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によって大規模言語モデル(LLMs)の性能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もMyScaleも伝統的なデータベースであり、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。
Apache Cassandraの概要
Apache Cassandraはオープン・ソースのNoSQL分散データベースで、もともと多数のサーバーで大量の構造化データを処理するために設計されました。強力な水平スケーラビリティを提供し、設計上フォールト・トレラントです。このため、分散システム全体で大規模なデータセットを管理し、高い可用性と耐障害性を確保する必要がある企業に好まれている。
Cassandraの主な機能には、複数のデータセンター間でデータを自動的に複製する機能があり、サーバーの障害時にも信頼できる。また、書き込みに最適化されたアーキテクチャで知られ、高速なデータ取り込みが可能なため、常にデータが更新される環境で有用です。
Cassandraは伝統的に構造化データに重点を置いているが、半構造化データや非構造化データにも対応している。ベクトル検索機能は本来の設計には含まれていませんが、拡張機能またはDataStaxのようなサードパーティ・ツールによって追加できます。この場合、ベクトル埋め込みと類似検索のための環境をセットアップするための余分な労力が必要となります。
MyScale の概要
MyScaleは、オープンソースのClickHouseデータベースをベースに構築された、AIや機械学習のワークロード向けに設計された新しいデータベースソリューションである。構造化データとベクトルデータの両方を扱うことができ、リアルタイムの分析と機械学習ワークロードをサポートする。時系列データ、ベクトル検索、全文検索に重点を置いており、リアルタイム処理やAI主導の洞察を必要とするアプリケーションに最適です。
ネイティブSQLをサポートするMyScaleは、ベクトル検索、全文検索、従来のSQLクエリを統合システムで統合することで、複雑なAI駆動型クエリを簡素化します。これにより、複数のツールの必要性を減らし、AIアプリケーションのスケーラビリティを確保します。
Apache CassandraとMyScaleの主な違い
どちらの技術もベクトル検索を実行できるが、そのアプローチは全く異なる角度からである。主な違いを説明しましょう。
検索方法
Apache Cassandraは、ベクトル検索機能をサードパーティ製ソリューションまたはカスタムビルドの拡張機能に依存しています。これらのソリューションは、ベクトル処理ツールを統合しますが、データベース自体には付属していません。
一方、MyScaleには、コサイン類似度やユークリッド距離のような様々な距離メトリクスを含むベクトル検索のサポートが組み込まれている。このネイティブな統合により、MyScaleは、最初からベクトル検索機能を必要とするAIを多用するワークロードにとって、より使いやすいものとなっている。
データ処理
Cassandraは構造化データおよび半構造化データを念頭に構築されたが、多少の調整で非構造化データも扱える。そのデータ・モデルは柔軟ですが、特に非構造化データやベクトル埋め込みを扱う場合は、慎重な計画が必要です。
対照的に、MyScaleは構造化データと非構造化データをシームレスに扱えるように設計されており、AI主導のシナリオでより柔軟性を発揮する。また、ベクトルと時系列データに特化しているため、大規模なカスタマイズを行うことなく、リアルタイム分析やAIワークロードの実装が容易になっている。
スケーラビリティとパフォーマンス
Cassandraの主な強みの1つは、水平方向に拡張できることです。複数のノードにデータを分散することで巨大なデータセットを処理でき、ノードを追加するほどパフォーマンスが向上します。このスケーラビリティは、ロギング・システムやソーシャルメディア・プラットフォームのような書き込みの多い環境に最適です。
MyScaleもスケーラブルでありながら、低レイテンシーのリアルタイム処理に最適化されている。レコメンデーション・エンジンや異常検知システムなど、迅速な検索を必要とする読み込みの多い環境で特に優れたパフォーマンスを発揮する。Cassandraは大規模な分散システムに優れていますが、MyScaleはリアルタイムのAI駆動型ワークロードにより優れたパフォーマンスを提供します。
柔軟性とカスタマイズ
Cassandraは柔軟性の高いデータ・モデルを提供しますが、そのベクトル検索機能にはカスタム実装や外部ツールが必要になることがよくあります。これは、データ処理を完全に制御したい開発者にとっては利点になりますが、複雑さも増します。
対照的に、MyScaleはAIやベクトル検索タスクに対して、より柔軟な機能を内蔵している。サードパーティの大規模な統合を必要とせず、特定のニーズに合わせて検索アルゴリズム、距離メトリクス、データモデルを簡単にカスタマイズできます。
統合とエコシステム
Cassandraは、Apache SparkやHadoopを含む多くのツールとうまく統合できるため、ビッグ・データ・アプリケーションに適しています。しかし、ベクトル検索機能はネイティブに統合されていないため、AI主導のワークロードには追加のツールが必要になる可能性が高い。
一方、MyScaleはAIや機械学習フレームワークとシームレスに統合できるように構築されている。MyScaleは、最新のデータパイプラインとAIツールをすぐにサポートするため、複数のシステムを連携させることなく、AI駆動型アプリケーションの開発と導入が容易になる。
使いやすさ
Cassandraは、特にベクトル検索機能の実装に関しては、学習曲線が急である。分散アーキテクチャのため、セットアップと管理が重要であり、複雑なクエリで大規模なデータセットを扱うには、手作業によるチューニングが必要になる場合があります。
対照的に、MyScaleはユーザーフレンドリーに設計されている。そのネイティブなベクトル検索機能により、よりシンプルに使い始めることができ、AI主導のユースケースに焦点を当てているため、機械学習パイプラインの設定に伴う一般的な複雑さが軽減されている。
コストの考慮
CassandraとMyScaleはどちらもオープンソース版を提供していますが、そのコスト・プロファイルはユースケースによって大きく異なります。Cassandraはコモディティ・ハードウェア上で実行できることで知られており、特に水平方向にスケールアウトする場合はインフラストラクチャ・コストを低く抑えることができます。しかし、サードパーティのツールやプラグインを通じてベクトル検索機能を追加すると、コストが増加する可能性があります。DataSta*が提供するようなマネージドCassandraサービスも運用コストを増やす可能性があります。
MyScaleはオープンソースだが、高可用性とパフォーマンスを必要とする企業向けにマネージドサービスも提供している。ベクトル検索を多用するリアルタイムのワークロードは、特に低レイテンシのパフォーマンスが優先される場合、運用コストが高くなる可能性があります。
セキュリティ機能
Cassandraは、暗号化、ロール・ベースのアクセス制御、監査などの包括的なセキュリティ機能を提供します。これらは機密データを扱う企業にとって極めて重要です。
MyScaleもまた、AI主導の検索とベクトル・データを保護するための暗号化とアクセス制御に重点を置いた堅牢なセキュリティ機能を提供している。この2つのどちらを選択するかは、特定のセキュリティニーズによって異なるかもしれないが、どちらのプラットフォームもデータを安全に保つための強力な基盤機能を提供している。
Apache Cassandraを選ぶとき
Apache Cassandraはスケーラビリティと高可用性が重要な環境で輝きます。Cassandraは、アプリケーションが複数のデータセンターにわたる巨大なデータセットを管理し、フォールト・トレランスが必要な場合に最適です。通信や金融サービスなど、ノードに障害が発生しても一貫してデータを利用できる必要がある業界に最適です。
しかし、ベクトル検索がアプリケーションのコア要件ではなく、アドオン機能のようなものであれば、Cassandraの堅牢な分散アーキテクチャの方が適しているかもしれない。例えば、顧客データを管理する大規模なシステムを構築し、AIによるレコメンデーションを後から統合する計画であれば、Cassandraは必要な信頼性とスケーラビリティを提供する。
##MyScaleを選ぶとき
MyScaleは、ベクトル検索とリアルタイムのデータ処理に大きく依存するAI駆動型アプリケーションに適した選択肢です。商品のレコメンデーション、NLPベースの検索エンジン、画像認識など、アプリケーションで大量のベクトルデータを迅速に処理する必要がある場合、MyScaleがベクトル検索をネイティブサポートしているため、開発が容易になります。MyScaleの内蔵ツールとアルゴリズムは、最新のAIワークロード向けに設計されており、インテリジェントなリアルタイムシステムの構築に注力するチームにとって理想的なソリューションです。
パーソナライズされたコンテンツを即座に配信する必要があるeコマース・プラットフォームやストリーミング・サービスなどのアプリケーションは、MyScaleの低レイテンシ・パフォーマンスとAIフレームワークとの容易な統合から恩恵を受けるでしょう。
ベクターデータベースを選択するタイミングは？
Apache CassandraもMyScaleも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るわけではありません。
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る。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TiDBのような汎用システムは、ベクトル検索が主眼ではなく、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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