Apache CassandraとOpenSearchの比較：ニーズに合ったベクター・データベースの選択

AIやデータドリブン・テクノロジーの進歩に伴い、アプリケーションに適切なベクター・データベースを選択することが重要になってきている。Apache CassandraとOpenSearchは、この分野における2つの選択肢です。この記事では、これらのテクノロジーを比較し、プロジェクトのための十分な情報に基づいた意思決定を支援します。

ベクターデータベースとは？

ベクトルデータベース](https://zilliz.com/learn/what-is-vector-database)は、高次元のベクトルを保存し、クエリするために特別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、画像の視覚的特徴、または商品の属性などの複雑な情報を符号化します。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によって大規模言語モデル(LLMs)の性能を強化する技術であるRAG(Retrieval Augmented Generation) において重要な役割を果たす。

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OpenSearchも伝統的なデータベースで、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。

Apache Cassandra：概要とコア・テクノロジー

Apache Cassandraは、スケーラビリティと可用性で知られるオープンソースの分散型NoSQLデータベースです。Cassandraの特徴には、可用性、スケーラビリティ、調整可能な一貫性、柔軟なデータ・モデルのためのマスターレス・アーキテクチャがあります。Cassandra 5.0](https://cassandra.apache.org/doc/latest/cassandra/vector-search/concepts.html)のリリースにより、ベクトル埋め込みとベクトル類似検索がサポートされました。

Cassandraのベクトル検索機能は、既存のアーキテクチャに基づいて構築されています。これにより、ユーザーはベクトル埋め込みを他のデータと一緒に保存し、類似検索を実行できます。この統合により、Cassandraは大規模な分散データを扱う強みを維持しながら、AI主導のアプリケーションをサポートできるようになります。

Cassandraのベクトル検索の重要なコンポーネントは、Storage-Attached Indexes（SAI）の使用です。SAIは非常にスケーラブルでグローバルに分散されたインデックスで、あらゆるベクトル・データ型の列に列レベルのインデックスを追加します。SAIは、データベースがベクターサーチや他の検索インデックスを使用する際に、比類のないI/Oスループットを提供します。SAIは広範なインデックス機能を提供し、クエリとコンテンツ（文書、単語、画像などの大規模な入力を含む）の両方にインデックスを作成してセマンティクスを取得することができます。

Vector Searchは、SAIの新しいモジュール性を活用した、SAIの拡張性を検証する最初の事例である。このVector SearchとSAIの組み合わせにより、AIと機械学習のワークロードを処理するCassandraの機能が強化され、ベクトル・データベースの分野で強力な候補となる。

OpenSearch：概要とコア・テクノロジー

OpenSearchはElasticsearchから派生したAWSのサービスである。フルテキスト検索、ログ分析用に設計されており、現在はベクトル検索機能も含まれている。

OpenSearchはスケーラビリティのための分散アーキテクチャ、リアルタイムの検索と分析、構造化データと非構造化データのサポートを提供する。クエリDSL（Domain Specific Language）、機械学習機能、ベクトル検索機能を提供する。OpenSearchのコアテクノロジーは、全文検索を可能にする転置インデックスに基づいている。ベクトル検索機能はこの基盤の上に構築されており、高次元データの類似検索を可能にする。

Apache CassandraとOpenSearchの主な違い

検索手法

Cassandraのベクトル検索は、高次元データの類似検索用に設計されています。意味的な理解と文脈的な関連性を必要とするアプリケーションに適しています。OpenSearchはキーワード・ベースの検索とベクトル検索機能を組み合わせています。このアプローチにより、全文検索と類似性マッチングの両方を必要とするシナリオで実行することができる。

データの取り扱い

Cassandraは分散環境で構造化データおよび半構造化データを処理します。Cassandraのデータ・モデルは、他のデータ型と一緒に格納し、ベクトルの検索埋め込みを可能にします。OpenSearchは、構造化データと非構造化データの両方に対応している。テキストデータ、ログ、時系列情報の管理と検索に効果的です。

スケーラビリティとパフォーマンス

CassandraとOpenSearchはどちらもスケーラビリティのために設計されていますが、そのアプローチは異なります。Cassandraはリニアなスケーラビリティを可能にするマスターレス・アーキテクチャーを採用しています。この設計により、多数のノードで大量のデータを一貫したパフォーマンスで処理できます。OpenSearchはプライマリ・シャードとレプリカ・シャードを持つ分散アーキテクチャを採用している。このアプローチはスケーラビリティを可能にし、クラスタ全体の検索パフォーマンスを最適化するオプションを提供する。

柔軟性とカスタマイズ

Cassandraは、データ・モデリングと一貫性レベルに柔軟性を備えています。ユーザーは特定のユースケースに合わせてこれらの側面を調整できます。ただし、複雑なクエリの場合は、データ・モデルとインデックスを慎重に設計する必要があります。OpenSearchは、APIとクエリDSLを提供し、データのクエリと分析方法に柔軟性を提供している。また、機能を拡張するためのプラグインもサポートしている。

統合とエコシステム

Cassandraは、SparkやHadoopといったApacheエコシステム内の他のビッグデータ・ツールと統合されている。そのベクトル検索機能により、AI駆動型アプリケーション向けの機械学習フレームワークとも連携できる。Elasticsearchから派生したOpenSearchは、Elasticエコシステム内の多くのツールと互換性がある。LogstashのようなログシッパーやKibana（現在はOpenSearch Dashboards）のような可視化ツールとも連携する。

使いやすさ

Cassandraには学習曲線があり、特に分散システムの初心者にとってはそうです。Cassandraクラスターのセットアップとメンテナンスには、そのアーキテクチャとデータモデルを理解する必要があります。ElasticsearchをルーツとするOpenSearchには、大規模なコミュニティとドキュメントがある。そのREST APIとクエリDSLは強力だが、使いこなすには時間がかかるかもしれない。

コストの検討

CassandraとOpenSearchはどちらもオープンソースで、無料で使用できます。ただし、運用コストはさまざまです。Cassandraを効率的に実行するには、特に大規模なクラスターではより多くのリソースが必要になる場合があります。しかし、コモディティ・ハードウェア上で実行できるため、コスト管理に役立ちます。OpenSearchは、特に大規模なデータセットに対する複雑な検索では、リソースを大量に消費する可能性がある。マネージド・サービスは様々なクラウド・プロバイダーから提供されており、運用を簡素化できるが、コストが増加する可能性がある。

セキュリティ機能

Cassandraは認証、認可、暗号化などの機能を提供します。分散型であるため、すべてのノードでデータのセキュリティを確保するための設定が必要です。OpenSearchは暗号化、アクセス制御、監査ロギングなどのセキュリティ機能を提供します。外部の認証システムとの統合もサポートしています。

Apache CassandraとOpenSearchのどちらを選ぶべきか

大量の構造化または半構造化データを扱う必要があり、可用性とフォールトトレランスが重要で、柔軟な一貫性レベルが必要で、ユースケースに従来のデータ・ストレージとベクトル類似検索の両方が含まれる場合は、Cassandraを検討してください。

全文検索とログ分析が主なニーズで、リアルタイムの検索と分析機能が必要な場合、非構造化データと複雑なクエリのサポートが必要な場合、OpenSearchの機械学習機能が有益なユースケースの場合は、OpenSearchを検討してください。

結論

Apache CassandraとOpenSearchはどちらも異なる強みを持つ有能なツールです。Cassandraは大量の分散データを高可用性で処理するのに有効で、現在はベクトル検索機能で強化されている。OpenSearchは全文検索と分析に強く、ベクトル検索機能が追加されている。

CassandraとOpenSearchのどちらを選択するかは、特定のユースケース、データの種類、スケーラビリティのニーズ、既存の技術スタックによって異なります。ベクトル検索機能で大規模な分散データを扱うことが主なニーズであれば、Cassandraが適しているかもしれない。全文検索と分析に重点を置き、ベクトル検索が必要な場合は、OpenSearchが適しているかもしれない。

これらのテクノロジーは発展を続けている。両者の進歩を監視し、複雑なユースケースに両者を使用する可能性を検討する価値はあるだろう。

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MilvusやZilliz Cloud(マネージドMilvus)のような異なるベクトルデータベースシステムの性能を、自身のデータセットを用いてテスト・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)**で主要なベクトルデータベースの性能を簡単に見ることができます。

• 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)

  • 任意のベクトルデータベースと代替データベースを比較する

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

• Top Performing AI/Embedding Models for Your GenAI Apps | Zilliz

• RAGとは

• 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)