Apache Cassandraとpgvector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トル・データベースを選択することの重要性が増している。Apache Cassandraとpgvector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、あなたのプロジェクトに十分な情報に基づいた決定を下すのに役立ちます。
ベクターデータベースとは？
Apache Cassandraとpgvector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保存して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）、Weaviate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**。
Cassandraとpgvectorは、ベクトル・データベースへの類似したアプローチを代表する。どちらも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す。
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NoSQLデータベースです。Cassandraの特徴には、可用性、拡張性、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るようになります。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った。
Cassandraのベクトル検索の重要なコンポーネントは、ストレージ・アタッチド・インデックス（SAI）の使用です。SAIは高度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、高い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や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。
pgvector概要とコア・テクノロジー
pgvectorはPostgreSQLの拡張で、ベクトル操作のサポートを追加します。これにより、ユーザはPostgreSQLデータベース内に直接ベクトル埋め込みを格納し問い合わせることができ、別個のベクトルデータベースを必要とせずにベクトルの類似検索機能を提供します。
pgvectorの主な機能は以下の通りです：
- 厳密および近似最近傍探索のサポート
- PostgreSQLのインデックス機構との統合
- 加算や減算のようなベクトル演算の実行機能
- 様々な距離メトリクス(ユークリッド、余弦、内積)のサポート。
pgvectorはデフォルトで正確な最近傍探索を採用しており、完全な再現を保証しますが、大規模なデータセットでは遅くなる可能性があります。性能を最適化するために、pgvectorは近似最近傍探索のインデックスを作成するオプションを提供しています。このアプローチは、多くの実世界のアプリケーションにおいて、しばしば価値のあるトレードオフです。
注意すべき点は、近似インデックスを追加するとクエリの結果が変わる可能性があるということです。これは、実際に返される結果に影響を与えない一般的なデータベースインデックスとは異なります。pgvectorでサポートされる2種類の近似インデックスがあります：
1.HNSW (Hierarchical Navigable Small World)：pgvectorバージョン0.5.0で導入されたHNSWは、その高い性能と結果の品質で知られています。HNSWは多層グラフ構造を構築し、検索時の高速な走査を可能にします。 2.IVFFlat (Inverted File Flat)：ベクトル空間をクラスタに分割する手法。検索時には、まず最も関連性の高いクラスターを特定し、そのクラスター内で厳密な検索を行う。これにより、大規模なデータセットの検索を大幅に高速化することができる。
これらのインデックス・タイプの選択は、データセット・サイズ、要求されるクエリ速度、精度の許容可能なトレードオフなどの要素を考慮し、特定のユースケースに依存する。HNSWは一般的にパフォーマンスが高いが、より多くのメモリを使用する可能性がある。
プロジェクトでpgvectorを実装する際には、両方のインデックスタイプとそのパラメータを試して、特定のニーズに最適な構成を見つけるようにしてください。この微調整のプロセスは、ベクトル検索操作の性能と精度に影響を与えます。
pgvectorの使い方を知りたいですか？チュートリアル](https://zilliz.com/blog/getting-started-pgvector-guide-developers-exploring-vector-databases)をご覧ください！
Apache Cassandraとpgvectorの主な違い
検索手法
Cassandraのベクトル検索は、分散システム全体の高次元データの類似検索用に設計されています。大規模で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。
pgvectorはPostgreSQLの拡張であり、従来のリレーショナルデータベースの機能とベクトル操作を組み合わせています。これにより、構造化データとベクトルの類似検索の両方を含む複雑なクエリが可能になります。
データの取り扱い
Cassandraは分散環境で構造化データと半構造化データを処理します。Cassandraのデータ・モデルは、複数のノードにまたがって、他のデータタイプと一緒にベクトル埋め込みデータを保存および検索できます。
pgvectorはPostgreSQLのリレーショナル・モデルで動作します。pgvectorはPostgreSQLのリレーショナルモデルで動作し、ベクトルデータを列型として格納することができるため、ベクトルデータをテーブル内の従来の構造化データとシームレスに統合することができます。
スケーラビリティと性能
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。そのSAI機能は、効率的なベクトル検索をスケールで実行する能力をさらに強化します。
pgvectorはPostgreSQLのスケーリング機能を利用しています。PostgreSQLは水平方向にスケールできますが、一般的に非常に大規模な分散システムではCassandraほど簡単にスケールできません。しかし、多くのアプリケーションでは、十分にチューニングされたPostgreSQLセットアップ内でのpgvectorのパフォーマンスは十分すぎるほどです。
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おいて柔軟性を提供します。ユーザーはこれらの側面を特定のユースケースに合わせて調整できる。ベクトル検索機能が追加されたことで、AIや機械学習の領域にもユースケースが広がった。
pgvectorはPostgreSQLの豊富な拡張機能とツールのエコシステムから恩恵を受けています。従来のSQL操作とベクトルの類似検索を組み合わせた複雑なクエリを可能にし、リレーショナルデータとベクトル操作の両方を必要とするアプリケーションに独自の柔軟性を提供します。
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・ツールとうまく統合できる。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。
pgvectorはPostgreSQLの拡張であるため、広大で超人気のPostgreSQLエコシステムとシームレスに統合できる。これにはPostgreSQLをサポートする様々なORM、コネクションプーラー、その他のデータベースツールが含まれます。
使いやすさ
Cassandraは、特に分散システムに慣れていない人にとっては学習曲線があります。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。しかし、すでにCassandraに慣れているチームにとっては、ベクトル検索機能を追加するのは比較的簡単です。
慣れ親しんだPostgreSQL環境を活用するpgvectorは、すでにリレーショナル・データベースの経験があるチームにとっては学習曲線が緩やかかもしれない。pgvectorのセットアップは、既存のPostgreSQLデータベースに拡張機能をインストールするのと同じくらい簡単です。
コストに関する考察
CassandraもPostgreSQLも（ひいてはpgvectorも）オープンソースで無料で利用できます。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ではより多くのリソースが必要になる可能性があります。しかし、コモディティ・ハードウェア上で実行できるため、大規模なデプロイメントのコスト管理に役立ちます。
pgvectorを使用するPostgreSQLは、中程度のサイズのデータセットであれば、より小さなハードウェアで実行できることが多く、中小規模のアプリケーションのインフラ・コストを削減できる可能性があります。
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・セキュリティを確保するには慎重な設定が必要です。
PostgreSQL、ひいてはpgvectorは、ロール・ベースのアクセス制御、暗号化、監査ロギングなどの堅牢なセキュリティ機能を提供します。成熟したリレーショナルデータベースであるPostgreSQLには、セキュリティに焦点を当てた開発の長い歴史があります。
Apache Cassandraとpgvectorのどちらを選ぶべきか
以下のような場合にCassandraを検討してください：
- 分散システムで大量のデータを扱う必要がある場合
- 高可用性と耐障害性が重要
- 従来のデータ・ストレージとベクトル類似検索の両方を大規模に使用する場合
- Apacheエコシステム内の他のツールをすでに使用している、または使用する予定がある場合
以下のような場合に pgvector を検討してください：
- 既に PostgreSQL を使用しており、ベクトル検索機能を追加したい。
- リレーショナルデータとベクトルの類似性の両方を含む複雑な問い合わせを実行する必要がある。
- データサイズが中程度で、よく調整されたPostgreSQLのセットアップで処理できる。
- リレーショナルデータベースの使いやすさと使い慣れた環境を重視する。
結論
Apache Cassandraとpgvectorはどちらもベクトル検索のための強力な機能を提供しますが、それぞれ異なるユースケースとスケール要件に対応しています。
分散アーキテクチャと新しく追加されたベクトル検索機能を持つCassandraは、大規模なデータセットでベクトルの類似検索を実行する必要がある大規模で可用性の高いシステムに適しています。Apacheエコシステムと統合されているため、すでにこれらのテクノロジーに投資している組織にとって有力な選択肢となる。
pgvectorは、PostgreSQLの拡張として、すでにリレーショナルデータベースに慣れ親しんでいるチームにとって、よりアクセスしやすいベクトル検索の入口を提供します。pgvectorは、ベクトル検索を従来のリレーショナルデータと緊密に統合する必要があり、SQLの柔軟性が重視されるシナリオで輝きます。
Cassandraとpgvectorのどちらを選択するかは、特定のユースケース、データ量、既存の技術スタック、チームの専門知識によって決めるべきです。どちらの技術も進化を続けているので、決断を下す際にはその進歩を見守る価値がある。
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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