Apache CassandraとPineconeの比較：ベクターデータベースの選択

AIとデータ駆動型検索は、アプリの作り方を変えつつある。ベクターデータベースはこの変化の大きな部分を占めている。ベクターデータベースを選ぶなら、Apache CassandraとPineconeに注目しているかもしれない。この記事では、それらを比較するのに役立つだろう。

ベクターデータベースとは？

Apache CassandraとPinecone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）、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Pineconeは、ベクトル・データベースに対する異なるアプローチを表している。Cassandraは、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あり、一方、Pineconeは、専用に構築されたベクトルSaaSです。ベクトルデータを扱い、類似検索を効率的に実行するためにゼロから設計された。特化したソリューションとして、Pineconeはベクトル操作のみに焦点を当て、類似検索やレコメンデーションなどのタスクに最適化されている。

Apache Cassandra: 基礎編

Apache Cassandraはオープンソースのデータベースです。コードを見たり変更したり、開発に貢献したり、ベンダーのロックインを回避したりできることを意味するので、これは多くの開発者にとって大きな問題です。Cassandraは、多くのコンピュータで大量のデータを処理するのに適しています。Cassandraは、常に利用可能で、スケーリングに優れていることで知られています。バージョン5.0](https://cassandra.apache.org/doc/latest/cassandra/vector-search/concepts.html)で、Cassandraはベクトル検索をサポートするようになりました。

Cassandraは、多くのコンピュータで動作する分散システムです。可用性が高く、常に稼働しています。スケーラブルなので、コンピューターを増やすことでより多くのデータを処理できます。Cassandraには調整可能な一貫性があり、データの最新度を選択できます。また、柔軟なデータ・モデルを備えています。

Cassandraのベクトル検索は、SAI（Storage-Attached Indexes）と呼ばれるものを使用します。SAIは、データが大量にある場合でも、Cassandraがベクトルを素早く検索できるようにします。Cassandraのオープンソースの性質は、他のすべての機能と同様に、この機能がコミュニティによって精査され、改善される可能性があることを意味します。

Pinecone基本

Pineconeはベクター検索に特化した独自のSaaSです。使いやすく、類似ベクターを高速に検索できるように設計されています。Pineconeはマネージドサービスです。Pineconeはリアルタイムのアップデートをサポートし、機械学習モデルとうまく連動するように設計されています。

Pineconeは、何十億ものベクトルがあっても、ベクトル検索を改善するために独自のインデックス技術を使用しています。Cassandraのようなオープンソースではありませんが、Pineconeはベクトル検索に特化し、最適化されたサービスを提供することに重点を置いています。

どう違うのか

Cassandraはベクトル検索にSAIを使用しており、分散設計とうまく連携しています。オープンソースであるため、専門知識があればニーズに合わせてカスタマイズできる。Pineconeは最初からベクトル検索のために作られたので、システム全体が最適化されているが、内部を変更することはできない。

Cassandraはベクトルだけでなく、あらゆるデータを扱える。通常のデータとベクトルの両方を保存して検索する必要がある場合に適している。Pineconeはベクトル・データに特化しており、そのために最適化されている。

どちらも大量のデータを扱うことができるが、その方法は異なる。Cassandraは、より多くのデータを処理するためにマシンを追加することができ、オープンソースであるため、このプロセスを完全に制御することができます。Pineconeはマネージド・サービスとしてスケーリングを行います。

Cassandraは非常に柔軟で、さまざまな種類のデータに使用でき、動作方法をカスタマイズできます。この柔軟性はオープンソースであることでさらに強化されています。Pineconeはベクトル検索に特化しているため、その目的にはシンプルに使えますが、カスタマイズの余地は少なくなります。

統合とエコシステム

CassandraはSparkやHadoopのような他のApacheツールとうまく連携する。Cassandraはオープンソースのデータツールの大きなエコシステムの一部であり、オープンなテクノロジーを好む開発者にとって大きな利点となる。Pineconeは、機械学習フレームワークやクラウドサービスと簡単に連携できるように設計されている。一般的なAIツールとの統合も用意されている。

使いやすさ

Cassandraは、特に分散システムに慣れていない場合、セットアップと管理が複雑になることがあります。しかし、すでにCassandraを使用している場合、ベクトル検索を追加するのは簡単です。そのオープンソースの性質は、支援するコミュニティのリソースが豊富であることを意味します。Pineconeはよりシンプルに始めることができる。マネージドサービスなので、サーバーのセットアップや管理を心配する必要はない。

コスト

Cassandraはオープンソースであり、無料で使用できますが、実行するコンピューターには費用が必要です。大規模なシステムではコストがかさみますが、大規模な利用では費用対効果が高くなります。また、システムを自分で調整することでコストを最適化する柔軟性もある。Pineconeは有料サービスです。コストは使用量による。自社でシステムを運用するよりは高くつきますが、管理コストを節約できます。

セキュリティ

Cassandraには認証、承認、暗号化の機能があります。分散システムではこれらを慎重に設定する必要があります。オープンソースであるため、セキュリティ意識の高い開発者はコードを自分で監査できます。Pineconeはマネージドサービスとしてセキュリティの多くを処理します。暗号化やアクセス制御も含まれます。

Apache CassandraとPineconeのどちらを選ぶべきか

ベクターだけでなく、多くの異なるタイプのデータを扱う必要がある場合は、Cassandraを検討してください。インフラをコントロールしたい場合、すでに他のApacheツールを使っている場合、あるいは高度にカスタマイズ可能なシステムが必要な場合に良い選択だ。オープンソースであるため、データベースを自分のニーズに合わせて変更したい場合や、ベンダーのロックインを懸念している場合には特に魅力的です。

インフラを管理せずにベクトル検索に集中したい場合は、Pineconeをご検討ください。素早く始める必要がある場合、ベクトル検索のパフォーマンスが主な関心事である場合、機械学習モデルで使いやすいシステムが欲しい場合などに適しています。Cassandraのようなオープンソースのソリューションに付属するカスタマイズオプションが不要な場合は、このソリューションが望ましいかもしれない。

結論

CassandraとPineconeはどちらもベクトル検索のための堅実な選択肢ですが、それぞれ適合するニーズが異なります。Cassandraは、ベクトルを含むあらゆる種類のデータを扱える柔軟でスケーラブルなシステムが必要な場合に適しています。Cassandraはパワフルでオープンソースであり、完全なコントロールが可能だが、管理は複雑かもしれない。Pineconeは、使いやすく、すぐに使えるベクターデータベースです。使い始めはシンプルだが、他の種類のデータに対する柔軟性は低く、Cassandraのようなオープンソースの利点はない。

覚えておいてほしいのは、最良の選択は、特定のプロジェクトのニーズとチームの能力に合うものだということだ。オープンソースの可用性、カスタマイズの必要性、分散システムの管理に関するチームの専門知識などの要素を考慮し、決定する前に両方の選択肢を徹底的に評価する時間を取りましょう。

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はオープンソースのベンチマークツールで、特にベクトルデータベースのような高性能なデータストレージや検索システムを必要とするユーザーのために設計されています。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)で主流のベクターデータベースのパフォーマンスを簡単に見ることができます。

• 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)