Apache CassandraとRedisの比較：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
AI主導のアプリケーションが普及するにつれ、開発者やエンジニアは、ベクトルデータを効率的に処理する適切なデータベースを選択するという課題に直面している。この分野で人気のある2つの選択肢は、Apache CassandraとRedisです。この記事では、ベクトル・データベースのニーズに対して十分な情報を得た上で決断を下すために、これらのテクノロジーを比較する。
ベクターデータベースとは？
Apache Cassandra**とRedisを比較する前に、まずベクターデータベースの概念について説明します。
ベクトル・データベース](https://zilliz.com/learn/what-is-vector-database)は、高次元のベクトルエンベッディングを保存し、クエリするために特別に設計されたもので、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、画像の視覚的な特徴、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する。
ベクトルデータベースは、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、多くのユースケースで採用されている。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は伝統的なNoSQL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た。Redisはインメモリデータベースで、こちらも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、Storage-Attached Indexes (SAI)機能を通じてベクトル埋め込みとベクトル類似性検索をサポートするようになった。この統合により、Cassandraはベクトル・データを扱えるようになりましたが、ベクトル検索はネイティブ機能ではなく、Cassandraの既存のアーキテクチャの拡張として実装されていることに注意することが重要です。
Cassandraのベクトル検索機能は、既存のアーキテクチャ上に構築されています。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る。
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トル検索やその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付け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す。このVector SearchとSAIの組み合わせは、AIと機械学習のワークロードを処理するCassandraの機能を強化し、ベクトル・データベース分野における強力な候補となる。
Redis概要とコア・テクノロジー
Redisはもともと高性能なインメモリ・データ・ストレージとして知られていましたが、現在ではRedis Stackに統合されたRedis Vector Libraryを通じて、ベクトル検索機能を含むまでにその機能を拡張しています。この機能追加により、Redisはそのトレードマークであるスピードとパフォーマンスを維持しながら、効率的なベクトル類似検索を実行できるようになりました。
Redisのベクトル検索機能は既存のインフラストラクチャの上に構築されており、プラットフォームのインメモリ処理を活用してクエリを高速に実行します。Redisは、近似最近傍検索にFLATとHNSW（Hierarchical Navigable Small World）アルゴリズムを使用しており、高次元のベクトル空間でも迅速かつ正確な類似検索が可能です。
Redisのベクトル検索の主な強みの1つは、ベクトルの類似性クエリを他の属性に基づく従来のフィルタリングと組み合わせることができる点です。このハイブリッド検索機能により、開発者は意味的類似性と特定のメタデータ基準の両方を考慮した複雑なクエリを作成することができ、幅広いAI駆動型アプリケーションに対応することができます。
Redis Vector Libraryは、開発者がRedisでベクトルデータを扱うためのユーザーフレンドリーなインターフェースを提供します。柔軟なスキーマ設計、カスタマイズ可能なベクトル・クエリ、セマンティック・キャッシングやセッション管理などのLLM関連タスクのための拡張機能を提供します。これらのツールにより、AI/MLエンジニアやデータサイエンティストは、特にリアルタイムのデータ処理および検索アプリケーションにおいて、RedisをAIワークフローに統合することが容易になります。
主な違い
検索方法
CassandraとRedisはどちらも、ベクトル空間での近似最近傍探索にHNSW（Hierarchical Navigable Small World）アルゴリズムを利用しています。CassandraはStorage-Attached Indexes（SAI）を通じてこれを実装し、ベクトル検索を既存の分散アーキテクチャに統合します。RedisはHNSWをインメモリー処理に最適化し、高速な類似検索を可能にします。Redisはまた、小規模なデータセットや100%の再現率が必要な場合に、HNSWの代替としてFLATインデックスを提供する。
データ処理
Cassandraは大規模な構造化データおよび半構造化データの管理に優れており、ベクトル埋め込みを他のデータ型と一緒に格納します。インメモリ・データ・ストアのRedisは、リアルタイム・アプリケーション向けにさまざまなデータ構造、特にベクトル・データを効率的に処理します。
スケーラビリティとパフォーマンス：
Cassandraは分散システム全体で水平スケーラビリティを実現するように設計されており、非常に大規模なデータセットに適しています。Redisはイン・メモリ・データセットに卓越したパフォーマンスを提供し、シャーディングによるスケーリング・オプションもあります。
柔軟性とカスタマイズ
Cassandraでは、既存のクエリ言語内でベクトル検索をカスタマイズできます。Redisは、カスタマイズ可能なクエリーとLLM関連のタスク拡張機能を備えた専用のベクトル・ライブラリーを提供し、AI固有のユースケースに対してより高い柔軟性を提供します。
統合とエコシステム
Cassandraはビッグデータのエコシステムや分析ツールとうまく統合できます。Redisにはクライアント・ライブラリの大規模なエコシステムがあり、AIや機械学習フレームワークとシームレスに統合できます。
使いやすさ
Cassandraは分散型であるため、学習曲線が急です。Redisは一般的にセットアップと使用が簡単で、ベクトル操作のためのより直感的なインターフェイスがあると考えられています。
コストの考慮
Cassandraは大規模なデプロイメントでは運用コストが高くなる可能性があります。Redisは、小規模なイン・メモリーのデプロイメントでは費用対効果が高くなりますが、規模が大きくなるとコストが増加する可能性があります。
セキュリティ機能
Cassandraは分散環境向けに堅牢なセキュリティ機能を提供します。Redisは暗号化とアクセス制御を提供しますが、一部の高度な機能には追加の設定が必要な場合があります。
RedisまたはApache Cassandraを選択するタイミング
Apache Cassandraは、ベクトル検索機能を必要とする大規模な分散データを扱う場合に適した選択肢です。1台のサーバーや小規模クラスターのメモリー容量を超える巨大なデータセットを扱うシナリオに優れています。Cassandraは、ベクトル検索機能とともに高い書き込みスループットを必要とするアプリケーションや、複数のデータセンターにわたる強力な一貫性とフォールト・トレランスを必要とするユースケースに特に適しています。大量の構造化データまたは半構造化データとともにベクトル・データを保存してクエリするプロジェクトに最適です。Cassandraは、増大するデータ量とクエリ負荷を処理するために水平方向のスケーラビリティが重要な場合に輝きを放ちます。ベクトルを含むさまざまなデータタイプを分散環境で保存できる柔軟性により、複雑なデータ集約型アプリケーションの強力な候補となります。
Redisは、スピードとリアルタイム処理を優先するシナリオ、特にほとんど、あるいは完全にメモリに収まるデータセットを扱う場合に最適な選択です。特に、極めて低レイテンシのベクトル検索を必要とするリアルタイム・アプリケーションの構築に適している。Redisは、ベクトル検索とキャッシングやPub/Subメッセージングなどの機能を組み合わせることで優れた性能を発揮し、多面的なアプリケーションに対応します。柔軟なデータ構造と特殊なLLM関連機能を必要とするAIアプリケーションの開発に最適です。Redisは、AI主導の機能を迅速に開発・展開することを優先する場合にも適している。ベクトル検索と並んで全文検索機能を実装できることも、Redisの魅力に拍車をかけている。Redisのシンプルさと使いやすさは、小規模から中規模のデータセットを扱うプロジェクトや、迅速なセットアップと反復を必要とするプロジェクトにとって特に魅力的です。
CassandraとRedisのどちらを選択するかは、多くの場合、特定のプロジェクトの要件、既存のインフラ、チームの専門知識によって決まります。Cassandraは大規模な分散ベクトル検索アプリケーションに堅牢なソリューションを提供しますが、Redisはインメモリでリアルタイムのベクトル操作に比類のないスピードとシンプルさを提供します。この決定を下す際には、データの規模、リアルタイム処理の重要性、分散アーキテクチャの必要性、アプリケーションに必要な特定の機能を考慮してください。
結論
Apache CassandraとRedisは強力なベクトル検索機能を提供しますが、異なるユースケースと要件に対応します。Cassandraは大規模な分散データを扱い、堅牢なスケーラビリティ、強力な一貫性、複数のデータセンターにわたる耐障害性を提供します。構造化データや半構造化データとともにベクトル検索を必要とする膨大なデータセットを扱うアプリケーションに最適だ。逆にRedisは、特にメモリに収まるデータセットに対して、高速でリアルタイムのベクトル演算を要求するシナリオで輝きを放ちます。Redisの強みは、そのシンプルさ、低レイテンシー、そしてベクトル検索とキャッシュやPub/Subメッセージングといった他の機能とのシームレスな統合にある。これらのテクノロジーのどちらを選択するかは、最終的には特定のユースケース、データ量、パフォーマンス要件、および既存のインフラストラクチャによって決まります。データセットのサイズ、リアルタイム処理の必要性、スケーラビリティ要件、データモデルの複雑さなどの要素を考慮して決定してください。CassandraとRedisはどちらもベクトル検索機能を進化させ続けており、AI主導のデータ管理とアナリティクスの成長分野では貴重なツールとなっています。
この記事ではCassandraとRedisの概要を説明しますが、これらのデータベースを特定のユースケースに基づいて評価することは非常に重要です。このプロセスを支援するツールの1つが、ベクトル・データベースのパフォーマンスを比較するために設計されたオープンソースのベンチマーク・ツールであるVectorDBBenchだ。最終的には、特定のデータセットとクエリパターンを使った徹底的なベンチマークが、分散データベースシステムにおけるベクトル検索に対する、強力でありながら異なる2つのアプローチの間で、十分な情報に基づいた決断を下すために不可欠となる。
オープンソースのVectorDBBenchを使って、ベクターデータベースを自分で評価・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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