Apache CassandraとVald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Vald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Vald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符号化する。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Vald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従来のデータベースであり、一方、Valdは、専用に構築されたベクトル・データベースです。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、Vald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: 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、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と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。
Vald概要とコア・テクノロジー
Valdは、膨大な量のベクトル・データを高速に検索するための強力なツールです。何十億ものベクトルを扱えるように構築されており、ニーズが大きくなるにつれて簡単に拡張することができます。Vald の素晴らしいところは、NGT と呼ばれる超高速アルゴリズムを使って類似ベクトルを見つけることです。
Valdの最も優れた特徴の一つは、インデックスの処理方法です。通常、インデックスを作成する場合、すべてを停止しなければならない。しかし、Valdは賢い。インデックスを異なるマシンに分散させるので、インデックスが更新されている間も検索を続けることができる。さらに、Valdはインデックス・データを自動的にバックアップするので、何か問題が発生してもすべてを失う心配はない。
Valdは様々なセットアップにフィットするのが素晴らしい。データの出入りをカスタマイズできるので、gRPCとの相性も良い。また、クラウド上でスムーズに動作するように構築されているため、必要なときにコンピューティングパワーやメモリを簡単に追加することができる。Valdはデータを複数のマシンに分散させるので、膨大な量の情報を処理するのに役立つ。
Valdが持つもうひとつの巧妙なトリックは、インデックスの複製だ。各インデックスのコピーを異なるマシンに保存する。つまり、1台のマシンに問題が発生しても、検索は問題なく行えるということだ。Valdは自動的にこれらのコピーのバランスをとるので、心配する必要はない。これらのことから、Valdは大量のベクターデータを迅速かつ確実に検索する必要がある開発者にとって、確かな選択肢となる。
主な相違点
検索方法
CassandraとValdは検索に異なるアプローチを採用しています。Cassandraは、Storage-Attached Indexes（SAI）を使用してベクトル類似性検索を既存のアーキテクチャに統合しており、従来のデータベース操作と並行してベクトル検索を実行できます。これとは対照的に、Valdはベクトル検索のためにゼロから構築されており、特に密なベクトル空間における高速な近似最近傍検索のために設計されたNGTアルゴリズムを利用しています。この根本的な設計思想の違いにより、独自の検索機能と性能特性を実現しています。
データ処理
CassandraのNoSQLデータベースとしてのルーツは、構造化データおよび半構造化データを効率的に扱うことを可能にし、他のデータタイプと一緒にベクトル埋め込みを保存して検索する機能を追加しています。この汎用性により、Cassandraは従来のデータ・ストレージとベクトル検索機能の両方を必要とする幅広いアプリケーションに適している。しかし、Valdは主にベクトル・データの処理と検索に重点を置いている。高次元の特徴ベクトル用に最適化されているため、ベクトル表現のみ、または主にベクトル表現を扱うアプリケーションに特に適しています。
スケーラビリティとパフォーマンス
どちらのシステムも堅牢なスケーラビリティを提供しますが、そのメカニズムは異なります。Cassandraは、高可用性とスケーラビリティを保証するマスターレス・アーキテクチャを提供し、調整可能な一貫性という利点もあります。これにより、ユーザーは特定のニーズに基づいて一貫性とパフォーマンスのバランスを取ることができます。Valdは、ベクトル検索操作における高いスケーラビリティのためにゼロから構築された、異なるアプローチを取っている。ベクトルインデックスを複数のエージェントに分散し、メモリとCPUリソースの水平スケーリングをサポートすることで、数十億のベクトルを効率的に処理することができます。
柔軟性とカスタマイズ
Cassandraは、その確立されたNoSQLデータ・モデルを通じて柔軟性を提供し、ユーザーはそのデータベース・パラダイム内でさまざまなユースケースに適応させることができます。ベクトル検索機能の追加は、この柔軟性をAI主導のアプリケーションに拡張する。Valdはより専門的であるため、ベクトル検索操作に直接関連する分野で高いカスタマイズ性を提供する。イングレス/エグレスのフィルタリングをカスタマイズするための広範なオプションを提供し、gRPCインターフェースとうまく統合することで、ユーザーは特定のベクトル検索要件に合わせて機能をカスタマイズすることができる。
ValdとApache Cassandraのどちらを選ぶべきか
Cassandra：Cassandraは、ベクトル検索も扱える強力なデータベースが必要な場合に最適な選択だ。多くのマシンにまたがる大量のデータを扱う大規模プロジェクトに最適だ。すでにCassandraを他のことに使っていて、ベクトル検索を必要とするAI機能を追加したい場合、超便利だ。Cassandraはまた、すべてのマシンでデータの一貫性を微調整する必要がある場合にも素晴らしい。つまり、通常のデータ保存とベクトル検索の両方が必要な大規模なアプリを実行している場合、Cassandraはあなたの頼りになるでしょう。 Vald：Valdは、大量のベクトルデータを高速に検索することに主眼を置いている場合に適している。似たようなものを素早く見つけること、例えば商品の推薦や似たような画像の検索をするようなアプリを作るなら、Valdはまさにそのために設計されている。その賢いインデックスシステムにより、データを更新している間も検索を続ける必要がある場合に最適だ。Valdはまた、データが大きくなるにつれて、特にクラウドで物事を実行している場合、簡単に拡張できるものを求めている場合にも良い選択です。何十億ものベクトルを扱い、光速の検索結果が必要な場合、Valdはそのような作業負荷に対応できるように構築されている。
結論
結論として、CassandraとValdはそれぞれ異なる状況に適した強みを持っている。Cassandraは、ベクトル検索機能が追加された汎用性の高いNoSQLデータベースとして輝きを放ち、ベクトル操作と並行してさまざまなデータ型を扱う必要があるアプリケーションに理想的です。その分散アーキテクチャと調整可能な一貫性は、大規模なデプロイメントに堅牢なスケーラビリティを提供する。一方、Vald は高性能ベクトル検索に特化した強力なデータベースであり、何十億ものベクトルに対して迅速な類似性検索が要求される状況で威力を発揮します。分散インデックスとリアルタイム更新機能により、動的なベクトル中心のアプリケーションに特に適しています。これらのテクノロジーから選択する際には、特定のユースケース、扱うデータの種類、パフォーマンス要件を考慮することが重要です。ベクトル検索機能を備えた汎用データベースが必要な場合は、Cassandraが適しているかもしれない。しかし、高速でスケーラブルなベクトル検索操作に主眼を置くのであれば、Valdの方が適しているかもしれない。常にプロジェクト固有のニーズを評価して、最適な選択をしましょう。
この記事ではCassandraとVald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が重要だ。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ー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この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MilvusやZilliz Cloud(マネージドMilvus)のような異なるベクトルデータベースシステムの性能を、自身のデータセットを用いてテスト・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。
ベクトル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。
Benchmark Vector Database Performance: Techniques & Insights
VectorDBBench: オープンソースの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)
VectorDB、GenAI、MLに関するその他のリソース
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)
読み続けて
How to Choose the Best Embedding Model for RAG in 2026: 10 Models Benchmarked
We benchmarked 10 embedding models on cross-modal, cross-lingual, long-document, and dimension compression tasks. See which one fits your RAG pipeline.
DeepSeek-OCR Explained: Optical Compression for Scalable Long-Context and RAG Systems
Discover how DeepSeek-OCR uses visual tokens and Contexts Optical Compression to boost long-context LLM efficiency and reshape RAG performance.
Zilliz Cloud BYOC Upgrades: Bring Enterprise-Grade Security, Networking Isolation, and More
Discover how Zilliz Cloud BYOC brings enterprise-grade security, networking isolation, and infrastructure automation to vector database deployments in AWS
The Definitive Guide to Choosing a Vector Database
Overwhelmed by all the options? Learn key features to look for & how to evaluate with your own data. Choose with confidence.