Couchbase vs Apache Cassandra：AIアプリに適したベクターデータベースの選択
ベクターデータベースとは？
CouchbaseとCassandra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、高次元のベクトルを格納し、クエリするために特別に設計されています。これは、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、画像の視覚的特徴、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している。
ベクトルデータベースの一般的なユースケースには、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)タスクなどがある。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)の性能を向上させる技術であるRAG(Retrieval Augmented Generation) において重要な役割を果たす。
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**。
Couchbaseは分散型マルチモデルNoSQLドキュメント指向データベースで、アドオンとしてベクトル検索機能を備えている。 Apache Cassandraは、アドオンとしてベクトル検索機能を持つ伝統的なデータベースである ；
Couchbase：概要とコアテクノロジー
Couchbaseは分散型オープンソースのNoSQLデータベースで、クラウド、モバイル、AI、エッジコンピューティング向けのアプリケーション構築に利用できる。リレーショナルデータベースの強みとJSONの汎用性を兼ね備えている。Couchbaseはまた、ベクトルインデックスをネイティブサポートしていないにもかかわらず、ベクトル検索を実装する柔軟性を提供する。開発者は、ベクトル埋め込み-機械学習モデルによって生成された数値表現-をJSON構造の一部としてCouchbaseドキュメント内に格納することができる。これらのベクトルは、高次元空間で互いに近いデータポイントを見つけることが重要であるセマンティック検索に基づく推薦システムや検索拡張生成などの類似検索のユースケースで使用することができます。
Couchbaseでベクトル検索を可能にする1つのアプローチは、全文検索（FTS）を活用することです。FTSは一般的にテキストベースの検索用に設計されていますが、ベクトルデータを検索可能なフィールドに変換することで、ベクトル検索に対応させることができます。例えば、ベクトルをテキストライクなデータにトークン化することで、FTSはそれらのトークンに基づいてインデックスを作成し、検索することができる。これにより、近似ベクトル検索が容易になり、類似性の近いベクトルを持つドキュメントをクエリする方法を提供することができる。
あるいは、開発者は生のベクトル埋め込みをCouchbaseに保存し、アプリケーションレベルでベクトルの類似度計算を実行することができます。これは、ドキュメントを検索し、ベクトル間のコサイン類似度やユークリッド距離などのメトリックを計算し、最も近い一致を識別することを含む。この方法では、アプリケーションが数学的比較ロジックを処理する間、Couchbaseはベクトルのストレージソリューションとして機能することができます。
より高度なユースケースのために、一部の開発者は、効率的なベクトル検索を可能にする特殊なライブラリやアルゴリズム（FAISSやHNSWのような）とCouchbaseを統合しています。これらの統合は、外部ライブラリが実際のベクトル比較を実行しながら、Couchbaseがドキュメントストアを管理することを可能にします。このように、Couchbaseはまだベクトル検索をサポートするソリューションの一部であることができます。
これらのアプローチを使用することで、Couchbaseはベクトル検索機能を扱うように適応させることができ、類似検索に依存する様々なAIや機械学習タスクのための柔軟な選択肢となる。
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型NoSQLデータベースである。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。
ベクター検索におけるCouchbaseとApache Cassandraの主な違い
検索手法：
CouchbaseとApache Cassandraはベクトル検索に対して異なるアプローチを取ります。Couchbaseはネイティブのベクトル検索をサポートしていないが、回避策を提供している。ベクトルデータを検索可能なフィールドに変換することで、全文検索（FTS）をベクトル検索に適応させることができる。あるいは、開発者は生のベクトル埋め込みを保存し、アプリケーションレベルで類似度計算を実行することができます。高度なユースケースのために、Couchbaseは特別なライブラリと統合することができる。
Apache Cassandraは5.0リリースで、Storage-Attached Indexes（SAI）によるベクトル検索のサポートを導入した。この機能により、Cassandraはそのアーキテクチャ内で直接ベクトル類似性検索を実行できるようになりました。SAIはベクトル・データ型に列レベルのインデックスを提供し、効率的なベクトル検索機能を実現します。
データの処理：
Couchbaseは、リレーショナルデータベースの要素とJSONの汎用性を兼ね備えています。JSONドキュメント内にベクトル埋め込みを格納することができ、様々なデータタイプに柔軟に対応できる。このアプローチにより、Couchbaseは構造化、半構造化、非構造化データを効率的に扱うことができます。
柔軟なデータモデルで知られるCassandraは現在、他のデータ型とともにベクトル埋め込みをサポートしている。そのカラム型ストレージ・モデルによって、構造化データと半構造化データを効率的に扱うことができる。ベクトル検索機能の追加により、Cassandraは既存のアーキテクチャでベクトル・データを管理できるようになりました。
スケーラビリティとパフォーマンス：
どちらのデータベースもスケーラビリティのために設計されていますが、そのアプローチは異なります。Couchbaseは、一般的なデータベース操作に優れたスケーラビリティを提供できる分散アーキテクチャを使用しています。しかし、ベクトル検索については、選択された実装方法によってパフォーマンスが異なる可能性があります。
Cassandraはそのスケーラビリティと可用性で有名であり、マスターレスアーキテクチャを特徴としている。SAIによるベクトル検索の統合は、このスケーラビリティを維持するように設計されています。SAIはスケーラビリティが高く、グローバルに分散されていると説明されており、Cassandraのベクトル検索機能が大規模なデータセットでも効果的に拡張できることを示唆しています。
柔軟性とカスタマイズ：
Couchbaseはベクトル検索の実装において柔軟性を提供しており、開発者はFTSの適応、アプリケーションレベルの計算の実行、または外部ライブラリとの統合のいずれかを選択できます。この柔軟性は、特定の要件や既存のワークフローを持つチームに有利です。
Cassandraのベクトル検索は、SAIを通じてよりコア機能に統合されています。このため、実装方法の柔軟性は低くなるかもしれませんが、Cassandraエコシステム内でベクトル検索に対するより標準化されたアプローチを提供します。
統合とエコシステム：
Couchbaseは様々なツールやフレームワーク、特にNoSQLエコシステム内のものと統合することができます。ベクトル検索については、特殊なライブラリとの統合が必要な場合があり、これは（カスタマイズの点で）長所でもあり（複雑さの点で）課題でもある。
Cassandraのベクトル検索機能はそのアーキテクチャに組み込まれており、エコシステム内でより合理的な統合体験を提供できる可能性があります。SAI機能は、Cassandraの既存の機能とシームレスに動作するように設計されています。
使いやすさ：
Couchbaseにベクトル検索を実装するには、ネイティブ機能ではないため、より多くのセットアップとカスタム開発が必要になる可能性があります。これは、ベクトル検索の実装に新しいチームのためのより急な学習曲線につながる可能性があります。
SAIと統合されたCassandraのアプローチは、特にすでにCassandraに慣れ親しんでいるチームにとって、ベクトル検索機能への容易な入口を提供するかもしれない。しかし、Cassandraの分散アーキテクチャの全体的な複雑さは考慮する必要があります。
コストの考慮：
両システムのコストへの影響は、特定の実装の詳細と規模に依存する。ベクトル検索のためのCouchbaseのコストは、実装で使用される任意の外部ライブラリまたはサービスのための追加費用が含まれる場合があります。
Cassandraの場合、ベクトル検索機能はバージョン5.0からコア機能に含まれており、Cassandraエコシステム内でより予測可能なコストにつながる可能性があります。
Couchbaseを選ぶとき：
Couchbaseは、カスタムベクター検索ソリューションを実装できる柔軟なNoSQLデータベースを必要とするプロジェクトに適している。Couchbaseは、ベクトル検索が主目的ではなく、他のデータタイプと統合する必要があるアプリケーションに適している。Couchbaseは、開発者がベクトル検索の実装をコントロールしたいシナリオに適しており、特殊なライブラリとの統合を可能にする。また、推薦システムやセマンティック検索に基づく検索拡張生成など、JSONドキュメントの柔軟性とベクトル検索機能を組み合わせる必要があるプロジェクトにも有力な選択肢となる。Couchbaseは、その柔軟なアプローチが異なる実装方法を可能にするため、ベクトル検索の要件が進化または変更される可能性がある状況で特に有用である。
Apache Cassandraを選ぶとき：
Apache Cassandraは、ベクトル検索機能を統合したスケーラブルな分散データベースを必要とするプロジェクトに適した選択肢である。ストレージ・アタッチド・インデックス（SAI）を搭載した5.0リリースのCassandraは、効率的なベクトル類似検索を必要とする大規模なAIや機械学習のワークロードに適している。ベクトル検索機能を必要としながらも、高い可用性とスケーラビリティを求めるアプリケーションに最適です。Cassandraは、ベクトル埋め込みデータを同じデータベース・システム内で他のデータタイプと一緒に保存し、検索する必要があるユースケースに特に有利です。そのマスターレス・アーキテクチャは、大規模なデータセットにわたってベクトル検索を実行する必要があるグローバルに分散したアプリケーションに最適です。ベクトル検索に対するCassandraの統合されたアプローチは、外部ライブラリやカスタム実装を必要とせず、より標準化されたソリューションを求めるチームにとって有益です。
結論
ベクトル検索のためにCouchbaseとApache Cassandraのどちらかを選択するときは、プロジェクト固有のニーズとチームの専門知識を考慮してください。Couchbaseは、Full Text Searchの適応や外部ライブラリの統合など、様々な方法でベクトル検索を柔軟に実装できる。ベクターデータを他のタイプと一緒に扱える汎用性の高いデータベースが必要で、実装をコントロールしたい場合には良い選択だ。Cassandraは最近の5.0リリースで、Storage-Attached Indexes（SAI）を通じて統合されたベクトル検索機能を提供します。これにより、Cassandraはネイティブのベクトル検索機能を必要とする大規模な分散アプリケーションに適しています。Cassandraのアプローチは、Couchbaseのカスタムソリューションよりも実装は簡単かもしれないが、柔軟性は低いかもしれない。データの規模、ネイティブなベクトル検索サポートの重要性、各システムに対するチームの習熟度、汎用データベースが必要か、ベクトル検索機能を備えた分散高可用性シナリオに特化したソリューションが必要かといった要因に基づいて決定する必要があります。
本記事ではCouchbaseとCassandraの概要を説明するが、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である。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で徹底的なベンチマークを行うことが、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簡単に見てみましょう。
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: Open-Source Vector Database Benchmark Tool](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)
読み続けて
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