Apache Cassandra vs TiDB：AIアプリケーションに適したデータベースの選択
AI駆動型アプリケーションの台頭と、膨大な量の非構造化データを管理する必要性の高まりに伴い、ベクトル検索は、製品レコメンデーション、自然言語処理（NLP）、画像分析などの最新のAIアプリケーションやユースケースにとって不可欠なものとなっている。著名な2つの選択肢は、Apache CassandraとTiDBである。どちらのシステムもスケーラビリティ、分散アーキテクチャ、大規模なデータセットを管理する能力で有名だ。しかし、コア・アーキテクチャからベクトル検索機能の扱い方まで、多くの点で異なっている。
この記事では、Apache CassandraとTiDBを比較し、ベクトル検索のニーズに最適なソリューションを選択できるようにします。それぞれの検索方法、データ処理能力、パフォーマンス、スケーラビリティ、その他の違いについて説明します。まず、ベクトル検索とベクトル・データベースの概念と、それらが現代のAIやデータ・アプリケーションにおいてなぜ重要なのかを理解することから始めよう。
ベクター検索とベクターデータベースとは？
Apache CassandraとTiDBを紹介し比較する前に、まずベクトル検索とベクトルデータベースの概念を理解しよう。
ベクトル検索またはベクトル類似性検索**とは、ベクトル(数値表現)として格納されたデータ・ポイントを検索することを指します。例えば、テキストデータを扱う場合、単語やフレーズは、その意味的な意味を捉えるベクトル埋め込みに変換される。このアプローチにより、システムは、類似した意味を持つ文章を特定したり、与えられたクエリ画像に似た画像を見つけたりするような、類似検索を実行することができる。
ベクトル・データベース**は、高次元のベクトルを効率的に格納し、照会するために設計されている。言い換えれば、ベクトルデータベースはベクトル検索を行うために作られたソリューションです。従来のリレーショナル・データベース](https://zilliz.com/blog/relational-databases-vs-vector-databases)とは異なり、ベクトル・データベースは、ベクトルを比較して最近傍または類似のアイテムを見つける類似性検索を可能にすることで、推薦システム、顔認識、自然言語処理 (NLP)タスクのようなAI主導のアプリケーションを可能にする。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。
- 従来のデータベース** TiDBやApache Cassandraのようなベクトル検索アドオン付き**。
Apache Cassandraの概要
Apache Cassandraは、コモディティ・ハードウェア上で大量のデータを処理するために設計された、拡張性の高い分散NoSQLデータベースです。元々Facebookによって開発されたCassandraは、単一障害点なしで高可用性、フォールト・トレランス、水平スケーラビリティを提供する能力で知られています。
Apache Cassandraの中核機能と強み
- 非集中型アーキテクチャ**：Cassandraクラスターのすべてのノードは平等で、マスター・ノードは存在しません。これは優れたフォールト・トレランスを提供し、水平スケーリングを容易にします。
- リニア・スケーラビリティ**：クラスタにノードを追加すると、パフォーマンスがリニアに向上するため、データセットが急速に増大するアプリケーションに最適です。
- 調整可能な一貫性**：Cassandraは調整可能な一貫性を提供するため、開発者はアプリケーションのニーズに応じて最終的な一貫性と強力な一貫性を選択できます。
- 書き込みの多いワークロードのサポート：Cassandraは、ロギングやセンサー・データ収集など、頻繁に書き込み操作を行うシナリオに優れています。
Apache Cassandraのベクトル検索
Apache Cassandraはネイティブではベクトル・データベースとして設計されていませんが、DataStaxとカスタム・プラグインとの統合により、ベクトル検索機能をサポートすることができます。これらの統合により、Cassandraはベクトル埋め込みを処理できるようになり、特に機械学習フレームワークと組み合わせた場合の類似性検索が可能になります。
Cassandraでベクトル検索を実装するには、通常、外部ライブラリを活用します。つまり、最適なベクトル検索のパフォーマンスを実現するには、追加のセットアップとカスタマイズが必要になる可能性があります。しかし、一度設定すれば、Cassandraの分散された性質により、多数のノードにわたって大規模なベクトル検索を効率的に実行できます。
TiDBの概要
PingCAP社によって開発されたTiDBは、ハイブリッド・トランザクション処理と分析処理（HTAP）機能を提供するオープンソースの分散SQLデータベースです。TiDBはMySQLと互換性があるため、MySQLのエコシステムに慣れ親しんでいるチームにとっては導入が容易です。
TiDBのコア機能と強み
- 分散SQL**：TiDBは、SQLデータベースのリレーショナルモデルを維持しながら、NoSQLデータベースのような水平スケーラビリティを提供します。そのため、トランザクションと分析の両方のワークロードに柔軟に対応できる。
- HTAPアーキテクチャ**：TiDBは、トランザクション（OLTP）と分析（OLAP）のワークロードを単一のデータベースで処理できるため、別々のシステムを構築する必要がなくなります。
- MySQLとの互換性**：TiDBはMySQLと互換性があるため、アプリケーションコードを大幅に変更することなく、MySQLに依存している既存の環境に簡単に統合できます。
- 自動シャーディングTiDBは自動的にノード間でデータをシャーディングし、強力な一貫性を維持しながら読み取りと書き込みのパフォーマンスを向上させます。
TiDBのベクトル検索
TiDBは外部ライブラリやプラグインとの統合によりベクトル検索をサポートし、ベクトル化されたデータの効率的な管理とクエリを可能にします。TiDBのHTAPアーキテクチャは、トランザクションや分析ワークロードと並行してベクトル検索を実行するのに有益であり、これらの機能を必要とするビジネスにとって汎用性の高いオプションとなっています。
TiDBにベクトル検索機能を組み込むには追加の設定が必要ですが、一度設定すれば、分散アーキテクチャにより大規模なベクトルクエリを処理することができます。また、SQLの互換性により、開発者はベクトル検索と従来のリレーショナルクエリを組み合わせることができ、複雑なアプリケーションに対してより柔軟な対応が可能です。
主な違いApache CassandraとTiDBの比較
Apache CassandraとTiDBはどちらもベクトル検索をサポートできますが、そのアーキテクチャ、方法論、機能性には大きな違いがあります。ここでは、さまざまな重要な要素について比較します：
1.検索手法
- Apache Cassandra：Cassandraのベクトル検索は通常、外部プラグインによって実現されるため、プロセスが手作業になり、追加のセットアップが必要になることがあります。しかし、一度設定すれば、Cassandraの分散された性質により、大規模なデータセットに対する効率的なベクトル検索が可能になります。
- TiDB**：TiDBのHTAPアーキテクチャは、より広範なワークロード機能の一部としてベクトル検索を扱うことを可能にする。トランザクション・クエリと分析クエリの両方をサポートすることで、TiDBはベクトル検索を他のクエリと組み合わせる際の柔軟性を高めている。
2.データハンドリング
- Apache Cassandra：Apache Cassandra**: 柔軟なスキーマで非構造化または半構造化データの処理に特化しており、書き込みの多いワークロードのアプリケーションに理想的です。
- TiDB**：構造化データの管理に優れているが、SQLとの互換性があるため半構造化データにも柔軟に対応できる。トランザクションと分析のハイブリッド・アーキテクチャにより、より統合されたアプローチでデータを扱うことができます。
3.スケーラビリティとパフォーマンス
- Apache Cassandra：直線的なスケーラビリティと、複数のノードで大量のデータを処理する能力で知られている。迅速なスケールアウトが必要なアプリケーションに最適。
- TiDB：TiDBも水平方向のスケーラビリティを提供するが、OLTPとOLAPの組み合わせを必要とするワークロードに対して特に優れたパフォーマンスを発揮する。トランザクションクエリと分析ワークロードのバランスを取る必要があるアプリケーションでは、TiDBのパフォーマンスがより有利になる可能性があります。
4.柔軟性とカスタマイズ
- Apache Cassandra：データ・モデリングの柔軟性が高く、開発者はさまざまなスキーマでテーブルを定義できる。ただし、ベクトル検索のカスタマイズには外部ライブラリとの統合が必要。
- MySQLとの互換性のおかげで、** TiDB**はSQLベースのクエリとベクトル検索をより柔軟に組み合わせることができる。この柔軟性によって、チームがリレーショナル・データベースでの作業を好むか、AI主導のワークロードを取り入れるかを決めることができる。
5.統合とエコシステム
- Apache Cassandra：クラウドネイティブ・アプリケーションやApache Kafka、Apache Sparkなどのビッグデータ・フレームワークとの統合が容易です。DataStax Enterpriseには、強化されたベクトル検索機能など、エンタープライズ・グレードの機能が追加されています。
- TiDB**：MySQLエコシステムと強力に統合されているため、すでにMySQLを利用しているチームでも導入しやすい。TiDBは、幅広いデータ可視化ツールや分析ツールとも統合されている。
6.使いやすさ
- Apache Cassandra：特にNoSQLデータベースに慣れていないチームにとっては、学習曲線が急である。ベクトル検索機能の実装は複雑さを増す可能性がある。
- TiDB**：すでにSQLデータベースに慣れているチームには導入しやすい。MySQLとの互換性により、学習曲線が短縮され、ベクトル検索の実装が単純化される。
7.コスト
- Apache Cassandra：オープン・ソースだが、スケーリング時にかなりのインフラ・リソースが必要。DataStax AstraなどのマネージドCassandraサービスは、運用のオーバーヘッドを削減するのに役立つが、追加コストが発生する。
- TiDB**：同じくオープンソースだが、データベースのハイブリッドな性質により、OLTPとOLAPのシステムを別々に用意する必要がなくなり、コスト削減につながる。TiDBクラウドはマネージド・サービスを提供しており、運用コストを下げることができるが、利用状況によっては全体的なコストが増加する可能性がある。
8.セキュリティ機能
- Apache Cassandra：認証、ロール・ベースのアクセス制御、データの暗号化などの基本的なセキュリティ機能を提供します。ただし、より高度なセキュリティ機能はDataStax Enterpriseで利用できます。
- TiDB**：暗号化、アクセス制御、監査ロギングなどの包括的なセキュリティ機能を提供。TiDBのセキュリティ機能は、Cassandraのオープン・ソース・バージョンと比較して堅牢である。
ベクトル検索にApache Cassandraを選ぶとき
- 大規模で書き込みの多いワークロードを処理できる、高度に分散されたフォールト・トレラントなデータベースが必要な場合。
- アプリケーションは柔軟なデータ・モデリングを必要とし、特定のケースでは偶発的な一貫性が許容される。
- 外部ライブラリやプラグインを使ったベクトル検索のセットアップに慣れている。
- 使いやすさや高度な検索機能よりも、スケーラビリティや耐障害性を優先したい。
ベクトル検索にTiDBを選ぶとき
- トランザクションと分析ワークロードの両方をサポートするSQL互換のシステムが必要な場合。
- 構造化データと半構造化データが混在するアプリケーションで、SQLの使いやすさを好む場合。
- リレーショナルクエリとの統合が容易なベクトル検索が必要。
- トランザクションと分析のハイブリッド・データベースが必要で、混在ワークロードに対応する強力なスケーラビリティが必要。
ベクターデータベースを選択するタイミングは？
Apache CassandraもTiDBもベクトル検索機能を提供していますが、大規模で高性能なベクトル検索タスクに最適化されているわけではありません。
画像認識、電子商取引のレコメンデーション、NLPタスクなど、数百万から数十億の高次元ベクトルを高速かつ正確に類似検索するアプリケーションには、MilvusやZilliz Cloud(マネージドMilvus)のような特化型ベクターデータベースが適している。これらのデータベースは、高度な近似最近傍(ANN)アルゴリズム(例、HNSW、IVF)を使用し、ハイブリッド検索(ハイブリッドスパースとデンス検索、マルチモーダル検索、メタデータフィルタリング付きベクトル検索、ハイブリッドデンス検索とフルテキスト検索を含む)、リアルタイムインジェスト、動的環境でのハイパフォーマンスのための分散スケーラビリティなどの高度な機能を提供しています。
一方、Apache CassandraやTiDBのような汎用システムは、ベクトル検索が主眼ではなく、構造化または半構造化データを扱い、ベクトルデータセットが小さいか、性能要件が中程度である場合に適している。これらのシステムをすでに使用しており、新しいインフラを導入するオーバーヘッドを避けたい場合、ベクトル検索プラグインはそれらの機能を拡張し、より単純で低スケールのベクトル検索タスクに対してコスト効率の高いソリューションを提供することができます。
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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