Apache CassandraとRockset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Rockset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Rockset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**。

CassandraとRockset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、Rocksetは、ベクトル検索機能を追加した検索・分析データベースである。

Apache Cassandra：概要とコア・テクノロジー

Apache Cassandraはオープンソースの分散型NoSQLデータベースで、そのスケーラビリティと可用性で知られている。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、Storage-Attached Indexes（SAI）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。ベクトル検索データベースやその他の検索インデックスに高い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、クエリやコンテンツ（文書、単語、画像などの大規模な入力を含む）にインデックスを付けてセマンティクスを把握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。

ロックセット概要とコア・テクノロジー

Rocksetは、ベクトル埋め込みを含む構造化・非構造化データを扱うリアルタイム検索・分析データベースです。Rocksetの強みは、リアルタイムでデータを取り込み、インデックスを作成し、クエリを実行できることです。Rocksetは、ストリーミングとバルクの両方のデータ取り込みをサポートしており、高速なイベントストリームと変更データキャプチャ（CDC）フィードを1～2秒で処理する能力を備えています。

Rocksetの主な特徴の1つは、ミュータブルなRocksDB上に構築されたコンバージド・インデクシング・テクノロジーです。これにより、ベクターとメタデータのインプレース更新が可能になり、頻繁に変更されるシナリオに対して非常に効率的です。Rocksetは最大40MBまでのドキュメントサイズに対応し、最大200,000までのベクトル次元をサポートしているため、幅広いベクトル埋め込みアプリケーションに適しています。

Rocksetは、コア機能の一部としてベクトル検索機能を統合しています。KNN (K-Nearest Neighbors) と ANN (Approximate Nearest Neighbors) の両方の検索方法をサポートしており、スケーラビリティのために分散FAISSインデックスを使用しています。Rocksetのアプローチはアルゴリズムにとらわれないため、柔軟な検索実装が可能です。コストベースのオプティマイザは、KNNとANNの検索方法を動的に選択し、最適な効率を実現します。

ベクトル検索においてRocksetを際立たせているのは、検索、ANN、列、行インデックスを1つの構造にまとめたコンバージド・インデックスである。これにより、幅広いクエリパターンをすぐに効率的に処理することができる。Rocksetはまた、メタデータフィルタリングとハイブリッド検索をサポートしており、オプティマイザが最も効率的なクエリ実行パスを決定する。複数のANNフィールドにまたがる検索が可能で、マルチモーダルモデルをサポートし、SQLとREST APIを提供してクエリインターフェースの柔軟性を高めている。

主な違い

検索方法

Cassandraはベクトル検索にSAI（Storage-Attached Indexes）を使用し、既存のアーキテクチャを拡張しています。Rocksetは分散FAISSインデックスを使用してKNNとANNの両方の検索方法を採用しており、コスト・ベースのオプティマイザが最も効率的な方法を動的に選択します。

データ処理

Cassandraは大規模な構造化データや半構造化データの管理に優れており、ベクトル埋め込みデータを他のデータタイプと一緒に保存することができます。RocksetのConverged Indexingテクノロジーは、ベクトル埋め込みを含む構造化、半構造化、非構造化データの効率的な処理を可能にし、インプレース更新をサポートします。

スケーラビリティとパフォーマンス

Cassandraのマスターレス・アーキテクチャは、分散システム全体でリニアなスケーラビリティを実現します。Rocksetはコンピュート-ストレージとコンピュート-コンピートを分離しているため、インジェスト、インデックス作成、クエリ・サービングを独立してスケーリングでき、パフォーマンスとコスト効率が向上します。

柔軟性とカスタマイズ

Cassandraは、既存のクエリ言語内のSAI機能を通じて柔軟性を提供します。Rocksetは、SQLとREST APIを使用してベクトル検索と従来のフィルタリングを組み合わせた複雑なクエリーをサポートするConverged Indexを通じて、豊富なクエリー・オプションを提供します。

統合とエコシステム

Cassandraには成熟したエコシステムがあり、ビッグ・データ・ツールとうまく統合できる。Rocksetはクラウド環境向けに設計されており、様々なデータ・ソースやAIプラットフォームとの統合をサポートしている。

使いやすさ

Cassandraは分散型であるため、その学習曲線は険しい。しかし、Rocksetのマネージド・サービス・アプローチは、特にリアルタイム分析とベクトル検索アプリケーションのセットアップと使用を容易にするかもしれない。

コストの考慮

Cassandraは大規模なデプロイでは運用コストが高くなる可能性があります。Rocksetのコスト・モデルはコンピュート使用量に基づいており、価格パフォーマンスを向上させるためにオンデマンドでスケールアップとスケールダウンが可能です。

セキュリティ機能

どちらのシステムもセキュリティ機能を提供しているが、具体的な比較にはRocksetのセキュリティ機能についてより詳細な情報が必要である。

RocksetとApache Cassandraのどちらを選ぶべきか

Apache Cassandra：他のデータタイプと共に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はCassandraを選択する。特に、複数のデータセンターに分散しなければならない巨大なデータセットを含むシナリオに適している。Cassandraは、高可用性、耐障害性、調整可能な一貫性を必要とするアプリケーションに最適です。特に、ベクトル検索が主要な焦点ではなく、既存のデータ操作を拡張する場合に、より大規模で多様なデータセットの一部としてベクトル埋め込みを保存してクエリする必要があるプロジェクトに適しています。構造化データや半構造化データを扱えるCassandraの強みは、柔軟なデータ・モデルの追加機能としてベクトル検索を必要とする複雑なデータ集約型アプリケーションに適している。

Rockset：リアルタイム検索と分析、特にベクトル埋め込みに重点を置く場合はRocksetを選択する。Rocksetは、瞬時の洞察を必要とするアプリケーションや、高速なイベントストリームやCDCフィードを素早く取り込み、インデックスを作成する機能を必要とするアプリケーションに適している。Rocksetは、ベクターとメタデータのインプレース更新をサポートしているため、データが頻繁に変更される状況に特に適しています。Rocksetは、高次元（最大200,000）をサポートし、幅広いベクトル埋め込みアプリケーションを処理する必要がある場合に選択します。KNN法とANN法の両方を含む柔軟なベクトル検索機能を必要とし、ベクトルの類似性とメタデータのフィルタリングを組み合わせた複雑なクエリを実行する必要がある場合に適しています。また、Rocksetは、クラウド環境でインジェスト、インデックス作成、クエリ提供のための計算リソースを独立して拡張できる場合にも良い選択です。

結論

結論として、Apache CassandraとRocksetはどちらもベクトルデータを扱うための強力な機能を提供しますが、異なるユースケースに適した明確な強みがあります。Cassandraは、大規模な分散データの管理に優れており、複数のデータセンターにまたがる高可用性、耐障害性、スケーラビリティを提供します。また、SAI（Storage-Attached Indexes）機能により、既存のアーキテクチャにベクトル検索を統合することができるため、より広範なデータ管理戦略にベクトル埋め込みを組み込むアプリケーションに適している。一方、Rocketは、高速データストリームの迅速な取り込みとインデックス作成、インプレース更新のサポート、Converged Indexingテクノロジーによる柔軟なベクトル検索機能により、リアルタイム検索や分析シナリオで輝きを放つ。これらのテクノロジーの選択は、必要とされるデータ分散の規模、リアルタイム処理の重要性、必要とされるベクトル操作の複雑さ、ベクトル検索がアプリケーションの全体的なデータアーキテクチャにどのように適合するかなど、特定のプロジェクト要件によって決定されるべきである。

この記事ではCassandraとRocksetの概要を説明したが、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極めて重要だ。このプロセスを支援するツールの1つが、ベクター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です。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)