Couchbase vs MyScale：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

ベクターデータベースとは？

CouchbaseとMyScale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。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(LLM)の性能を向上させる技術であるRAG(Retrieval Augmented Generation)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**。

Couchbaseは分散マルチモデルNoSQL文書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持つ。MyScaleはClickHouseをベースに構築された列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。&#x20；

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文書に問い合わせ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。

MyScale概要とコアテクノロジー

MyScaleは、オープンソースのClickHouseデータベースをベースに構築されたクラウドベースのデータベースソリューションで、AIや機械学習のワークロード向けに特別に設計されている。構造化データとベクトルデータの両方を扱うことができ、リアルタイムの分析と機械学習タスクをサポートします。MyScaleは、時系列データ、ベクトル検索、全文検索に重点を置いており、リアルタイム処理とAI主導の洞察を必要とするアプリケーションに適しています。ClickHouseのアーキテクチャを活用することで、MyScaleはAIアプリケーションに高いパフォーマンスとスケーラビリティを提供します。

MyScaleの主な特長の1つは、ネイティブSQLのサポートで、ベクトル検索、全文検索、従来のSQLクエリを統合システムに統合することで、複雑なAI駆動型クエリを簡素化します。このアプローチは、複数のツールの必要性を減らし、AIアプリケーションのスケーラビリティを保証します。MyScaleは、構造化データとベクトル化データの両方の分析処理を単一のプラットフォーム上でサポート・管理し、高度なOLAPデータベース・アーキテクチャを活用してベクトル化データに対する操作を効率的に実行します。開発者はSQLを使用してMyScaleとやり取りできるため、リレーショナルデータベースに精通した幅広いプログラマーがMyScaleにアクセスできます。

MyScaleは、様々なユースケースに対応するため、様々なベクトルインデックスタイプと類似度メトリクスを提供します。ユークリッド距離（L2）、内積（IP）、余弦類似度といった一般的な距離メトリクスをサポートしています。データベースは、MSTG（マルチスケールツリーグラフ）、ScaNN、IVFFLAT、IVFPQ、IVFSQ、HNSWなどのインデックス作成アルゴリズムを提供し、それぞれにパフォーマンスチューニングのためのパラメータセットが用意されています。MyScale独自のMSTGベクトル・エンジンは、NVMe SSDを活用してデータ密度を向上させるため、パフォーマンスとコスト効率の両面で特殊なベクトル・データベースを凌駕します。

SQLデータベース、ベクトルデータベース、全文検索エンジンの機能を1つのシステムに統合することで、MyScaleはインフラとメンテナンスコストの削減を目指しています。この統合により、共同データクエリーとアナリティクスが容易になり、AIアプリケーションのための汎用的なデータ基盤が確立される。MyScaleはまた、MyScale Telemetryを通じてLLMシステムの包括的な観測性を提供し、効率的なモニタリングとデバッグを実現します。データの複雑化に伴い、MyScaleは、コンピューティング・パフォーマンスと異なるデータタイプ間の統合を維持しながら、より新しいデータモダリティとデータベース・サイズに対応できる、将来性のあるソリューションとして位置づけられています。

ベクトル検索におけるCouchbaseとMyScaleの主な違い

検索手法

Couchbaseはネイティブのベクトル検索をサポートしていません。フルテキスト検索（FTS）をベクトル検索に適応させたり、アプリケーションレベルの類似度計算のために生のベクトル埋め込みを保存するような回避策を提供している。Couchbaseをベクトル検索用の外部ライブラリと統合する開発者もいる。

一方、MyScaleはネイティブなベクトル検索機能を提供する。ユークリッド距離、内積、余弦類似度など、様々なベクトルインデックスタイプと類似度メトリクスをサポートしている。MyScaleは、MSTG、ScaNN、IVFFLAT、IVFPQ、IVFSQ、HNSWなどのインデックス作成アルゴリズムを提供しており、より効率的なベクトル検索が可能です。

データ処理

Couchbaseは、リレーショナルデータベースの強みとJSONの汎用性を組み合わせたNoSQLデータベースです。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適している。

MyScaleは、構造化データとベクトルデータの両方を扱うことができる。時系列データ、ベクトル検索、全文検索用に設計されたClickHouseをベースに構築されている。このため、MyScaleはAIや機械学習のワークロードに特化している。

スケーラビリティとパフォーマンス

Couchbaseは分散アーキテクチャで知られており、優れたスケーラビリティを提供できる。しかし、ベクトル検索の場合、パフォーマンスは選択された実装方法と使用される外部ライブラリに依存する可能性があります。

MyScaleはClickHouseのアーキテクチャを活用し、高いパフォーマンスとスケーラビリティを実現しています。独自のMSTGベクトルエンジンは、NVMe SSDを使用してデータ密度を向上させ、パフォーマンスとコスト効率の両方で特殊なベクトルデータベースを上回る可能性があります。

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することができます。

MyScaleは、SQLクエリ、ベクトル検索、全文検索の統合システムを提供する。この統合により、複数のツールを必要とすることなく、AI主導の複雑なクエリを実行できる。

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のエコシステムと統合できる。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る。

MyScaleはAIと機械学習のワークロードに焦点を当て、これらの分野に関連する統合を提供している。また、LLMシステムを監視するためのMyScale Telemetryも提供している。

使いやすさ

Couchbaseはネイティブの機能ではないため、ベクター検索機能の設定やカスタム開発が必要になる場合があります。

MyScaleはSQLをサポートしており、リレーショナルデータベースに精通した開発者が利用できる。異なるデータ型や検索方法を扱うための統一されたアプローチは、開発を単純化するかもしれない。

コストの検討

Couchbaseのコストは、選択した実装方法とベクトル検索に必要な追加のツールやサービスによって異なります。

MyScaleは、複数の機能を1つのシステムに統合することで、インフラとメンテナンスのコストを削減することを目指している。しかし、具体的な価格情報は、与えられたテキストでは提供されていません。

各テクノロジーを選択するタイミング

ベクトル検索アプリケーションのためにCouchbaseとMyScale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を考慮してください。Couchbaseは、ベクトル検索機能を追加できる柔軟なNoSQLデータベースを必要とするプロジェクトに適しています。Couchbaseは、ベクトル検索が主目的ではなく、JSONドキュメント内にベクトル埋め込みを保存する必要があるアプリケーションに適しています。Couchbaseはまた、ベクター検索の実装をコントロールしたい場合にも有力な選択肢であり、特殊なライブラリとの統合を可能にする。その分散アーキテクチャは、特定のユースケースにおいてスケーラビリティに有益であり、その柔軟なJSONドキュメントモデルは、適応可能なスキーマ設計を可能にする。

一方、AIや機械学習に特化したアプリケーションにはMyScaleが適している。MyScaleはこれらのワークロードに特化して設計されており、構造化データとベクトルデータの両方をサポートする。MyScaleは、さまざまなインデックスタイプと類似度メトリクスを備えたネイティブなベクトル検索機能を備えており、ビルトインのベクトル検索機能を必要とするプロジェクトに最適です。MyScaleは、SQL、ベクトル検索、全文検索を1つのシステムで統合する必要があるアプリケーションに特に適しています。MyScaleは、ベクトル検索と同時に時系列データを含むシナリオでも優れています。独自のMSTGベクトルエンジンを搭載した高性能ベクトル検索機能は、要求の厳しいアプリケーションに有利です。さらに、MyScaleはSQLをサポートしているため、リレーショナルデータベースの経験がある開発者でも利用可能であり、その統一されたアプローチにより、インフラの複雑さとコストを削減することができます。

結論

ベクトル検索のためにCouchbaseとMyScaleのどちらを選ぶかを決めるときは、特定のニーズとリソースを考慮してください。CouchbaseはNoSQLデータベースとして柔軟性があり、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実装できます。ベクターデータを他の種類と一緒に扱える汎用性の高いデータベースが必要な場合には、良い選択だ。ClickHouseをベースに構築されたMyScaleは、ネイティブのベクトル検索機能を提供し、特にAIや機械学習のワークロード向けに設計されている。MyScaleは、SQLクエリ、ベクトル検索、全文検索のための統一されたシステムを提供し、AI駆動型アプリケーションの開発を簡素化する可能性がある。選択は、チームの専門知識、ネイティブのベクトル検索サポートの重要性、汎用のデータベースが必要なのか、AIやアナリティクスのタスクに特化したソリューションが必要なのかといった要因によって決めるべきである。

この記事ではCouchbaseとMyScale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だ。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この2つのアプローチのどちらを選ぶかについて、十分な情報を得た上で決断を下すために不可欠となるでしょう。

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: 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)