Apache CassandraとVearch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Vearchです。この記事では、ベクターデータベースのニーズについて十分な情報を得た上で決断するのに役立つ、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Vearch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格納し、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Qdrant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Vearch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。特化されたソリューションとして、Vearch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ターサーチや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。
Vearch概要とコア・テクノロジー
Vearchは、高速で効率的な類似検索を必要とするAIアプリケーションの開発者のために設計された強力なツールです。スーパーチャージされたデータベースのようなものだが、通常のデータを保存するのではなく、最新のAI技術を支えるトリッキーなベクトル埋め込みを扱うように構築されている。
Vearchの最もクールな点は、そのハイブリッド検索機能だ。ベクトルを使った検索（似たような画像やテキストを見つけることを想像してほしい）や、数値やテキストといった通常のデータに基づいて結果をフィルタリングすることができる。例えば、"これに似た商品を探す、ただし電子機器カテゴリーで500ドル以下 "といった複雑な検索も可能だ。検索速度も速く、数百万点の商品をわずか数ミリ秒で検索できる。
Vearchは、あなたのニーズに応じて成長するように構築されている。クラスタ・セットアップを使用しており、コンピュータのチームが一緒に働くようなものです。異なるタイプのノード（マスター、ルーター、パーティション・サーバー）があり、メタデータの管理からデータの保存や計算まで、異なるジョブを処理します。このセットアップにより、Vearchは簡単にスケールアウトでき、データが増大しても信頼性を維持できる。より多くのデータやトラフィックを処理するためにマシンを追加しても問題ありません。
開発者にとっては、Vearchは生活をより簡単にするいくつかの優れた機能を提供している。リアルタイムでインデックスにデータを追加できるので、検索結果は常に最新の状態に保たれます。1つのドキュメントで複数のベクトル・フィールドをサポートしているので、複雑なデータにも便利だ。また、Python SDKも用意されており、迅速な開発とテストが可能です。さらに、Vearchはインデックス作成方法（IVFPQやHNSWなど）に柔軟に対応し、CPU版とGPU版の両方をサポートしているため、特定のハードウェアやユースケースに合わせて最適化することができます。推薦システム、類似画像検索、または高速な類似マッチングを必要とするAIアプリの構築など、Vearchはそれを効率的に実現するツールを提供します。
主な違いApache CassandraとVearchの比較
検索手法
CassandraとVearchは、ベクトル検索に異なるアプローチを採用しています。Cassandraは、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するSAI（Storage-Attached Indexes）機能を通じてベクトル検索機能を統合します。これにより、Cassandraは従来のデータベース操作と並行して類似検索を実行できます。一方、Vearchはベクトル検索専用で、ハイブリッド検索機能を提供する。ベクトル検索（類似アイテムの検索）とスカラー・フィルタリングを同時に実行できるため、類似性と従来のフィルタリングを組み合わせた複雑なクエリを実行できる。
データ処理
NoSQLデータベースであるCassandraは、構造化データや半構造化データを効率的に扱うように設計されている。ベクトル検索機能が追加されたことで、他のデータ型と一緒にベクトル埋め込みを保存できるようになりました。これによりCassandraは、従来のデータ・ストレージとベクトル操作の両方を必要とするアプリケーションに多用途に使えるようになった。Vearchは特にベクトル・データを扱うように設計されており、1つのドキュメントで複数のベクトル・フィールドをサポートする。ベクトル・データとスカラー・データの両方を管理できるため、エンベッディングと従来のデータタイプを組み合わせた複雑なデータ構造も可能です。
スケーラビリティとパフォーマンス
どちらの技術も強力なスケーラビリティを提供しますが、アーキテクチャは異なります。Cassandraはマスターレス・アーキテクチャを採用しており、調整可能な一貫性を備えた高可用性とスケーラビリティを提供します。そのSAI機能は、高いスケーラビリティとグローバルな分散性を備えていると説明されています。Vearchは異なるタイプのノード（マスター、ルーター、パーティション・サーバー）を持つクラスタ・セットアップを使用し、ワークロードを分散して容易にスケールアウトできる。Vearchは高いパフォーマンスを誇り、何百万ものオブジェクトをミリ秒で検索できるという。また、リアルタイム・インデックスをサポートしており、検索結果を即座に更新することができる。
柔軟性とカスタマイズ
Cassandraは、そのNoSQLデータ・モデルとSAI機能の拡張性によって柔軟性を提供します。そのデータベース・パラダイム内で様々なユースケースに適応できる。VearchはIVFPQやHNSWのようなオプションをサポートし、インデックス作成方法に柔軟性を提供している。また、CPU版とGPU版の両方をサポートし、ハードウェアの使用に関してもカスタマイズが可能である。Vearchは、1つのドキュメントに複数のベクトルフィールドを持つ複雑なデータ構造を可能にし、最適化のための様々なインデックス作成方法をサポートしています。
VearchとApache Cassandraのどちらを選ぶべきか
Cassandra：ベクトルだけでなく、多くの異なるタイプのデータを扱う必要がある大きなプロジェクトを扱う場合は、Cassandraを選択しよう。すでにCassandraを使っていて、ベクトル検索を必要とするAI機能を追加したい場合にも最適だ。Cassandraは、データを多くのマシンに分散し、すべてをスムーズに稼働させる必要がある場合に最適だ。また、すべてのマシンでデータの一貫性を調整する必要がある場合にも適しています。つまり、通常のデータ・ストレージとベクトル検索機能の両方が必要な大規模アプリケーションを実行している場合、Cassandraが最適な選択肢になり得るのです。
Vearch：特にAIアプリケーションを構築している場合、高速で効率的なベクトル検索に主眼を置くならVearchを選ぼう。ベクトル検索の類似性と通常のデータフィルタリングをミックスした複雑な検索を行う必要がある場合、例えば、特定のカテゴリーや価格帯に限定して類似商品を検索するような場合に適している。Vearchは、検索結果のリアルタイム更新が必要なプロジェクトに最適で、何百万ものアイテムを素早く検索することができる。レコメンデーションシステム、画像類似検索、または類似アイテムを素早く見つけることが重要なAIアプリに取り組んでいる場合、Vearchはまさにそのために構築されています。また、利用可能なハードウェアに応じて、検索にCPUまたはGPUを使用する柔軟性を求める場合にも良い選択です。
結論
結論として、CassandraとVearchはどちらもベクトルデータを扱うための強力なソリューションを提供しますが、得意とするシナリオは異なります。Cassandraは、ベクトル検索機能とともに多様なデータタイプを管理する必要がある大規模アプリケーションに最適で、さまざまなユースケースに対応できる柔軟性を備えた堅牢な分散アーキテクチャを提供します。一方、Vearchは、高性能なベクトル検索と複雑なハイブリッドクエリを必要とするAI主導のアプリケーションで輝きを放ち、電光石火の速さで検索とリアルタイムのインデックス作成を提供する。この2つのどちらかを決める際には、具体的なニーズを考慮しよう。ベクトル検索をより広範なデータ管理戦略に組み込むことができる汎用性の高いデータベースを探しているのであれば、Cassandraが最適かもしれない。しかし、複雑なクエリを実行できる特殊で高速なベクトル検索操作に主眼を置いているのであれば、Vearchが理想的なソリューションになるかもしれない。最終的には、プロジェクト独自の要件や規模、一般的なデータ管理と特化したベクトル検索機能の間で必要なバランスによって選択することになる。
この記事ではCassandraとVearch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定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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