CouchbaseとSinglestore：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Singlestore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、非構造化データの数値表現である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ドキュメント指向データベースであり、SingleStoreは分散SQLデータベース（旧Memsql）である。どちらもアドオンとしてベクトル検索機能を提供している。この投稿では、両者のベクトル検索機能を比較する。 ；
Couchbase**とは？概要
Couchbaseは、クラウド、モバイル、AI、エッジコンピューティング向けの分散型オープンソースNoSQLデータベースです。リレーショナルデータベースの長所とJSONの柔軟性を兼ね備えている。Couchbaseは、ネイティブのベクトルインデックスを持たないにもかかわらず、ベクトル検索も可能だ。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でベクトル検索を行う1つの方法は、全文検索（FTS）を使用することです。FTSはテキスト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、ベクトル検索に使用することができます。例えば、ベクトルはテキストのようなデータにトークン化することができ、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ます。これにより、近似的なベクトル検索が可能になり、類似性の近いベクトルを持つ文書を照会することができる。
別の方法として、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行うことができます。これは、ドキュメントを取得し、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、最も近い一致を見つけることを意味します。この方法では、Couchbaseはベクトルのためのストレージとして使用され、アプリケーションが計算を処理します。
より高度なユースケースのために、一部の開発者は、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とCouchbaseを統合しています。これらの統合により、Couchbaseはドキュメントストアを管理し、外部ライブラリは実際のベクトル比較を行う。この方法では、Couchbaseはまだベクトル検索を行う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に使用することができ、類似検索を必要とする様々なAIや機械学習のユースケースに柔軟に対応することができる。
Singlestore**とは？概要
SingleStoreは、リレーショナルデータベースの機能とベクトルデータベース処理を組み合わせた分散SQLデータベース(旧Memsql)です。SQL サポート、分散クエリ処理、全文検索、ACID トランザクション、ベクトル類似検索を備えています。構造化データとベクトル埋め込みデータの両方を1つのシステムに格納し、問い合わせることができるので、複数の専用ツールを必要としません。
SingleStoreの大きな利点は、通常のデータベース操作と並行してベクトルデータを扱えることです。ベクトル埋め込みは、テキストや画像のようなオブジェクトのセマンティックな意味を数値の配列として表現し、SingleStoreのテーブルにblobとして格納することができます。そして、DOT_PRODUCTやEUCLIDEAN_DISTANCEのような類似性関数を使用して、それらのベクトルを検索することができます。これは、キーワードの完全一致ではなく、意味に基づいて結果を見つけたいセマンティック検索に非常に便利です。
SingleStoreのベクトル検索は、開発者やデータエンジニアにとっていくつかの利点があります。ベクターデータとリレーショナルデータを1つのシステムに格納することで、異なるサブシステム間のデータ移動を最小限に抑え、運用コストを削減し、アプリケーションアーキテクチャを簡素化する可能性がある。また、このプラットフォームは、ベクトル類似性とフルテキスト検索やその他のSQL操作を組み合わせたハイブリッド検索をサポートしているため、複雑なクエリに対する選択肢が広がります。
ベクター検索機能の追加を検討しているチームにとって、SingleStoreは簡単です。標準SQLのINSERT文、LOAD DATAコマンド、またはデータパイプラインを使用して、データベースにベクトルをロードすることができます。システムは、一般的な大規模言語モデルやカスタム学習済みモデルを含む、様々な埋め込みソースをサポートしています。SingleStoreのSQLインターフェースを使えば、リレーショナル・データベースに既に慣れ親しんでいるチームでも、高度なベクトル検索機能を簡単に手に入れることができます。
##主な違い
検索方法：
SingleStoreはベクトル検索機能を提供し、blobとして格納されたベクトルデータに対してDOT_PRODUCTやEUCLIDEAN_DISTANCEのような類似性関数を直接使用できる。Couchbaseは、ネイティブのベクトルインデックスを持たないが、ベクトル検索の回避策を提供する。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)を使用したり、ベクトルの類似性をアプリケーションレベルの計算に頼ったりします。
データの取り扱い：
SingleStoreは、リレーショナルデータベースの機能とベクトル処理を組み合わせ、構造化データとベクトル埋め込みデータの両方を単一のシステムで保存し、クエリすることができます。Couchbaseは、NoSQLデータベースとして、JSONドキュメントの取り扱いに優れており、JSON構造内にベクトル埋め込みを格納する機能を含め、半構造化データおよび非構造化データに対する柔軟性を提供します。
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分散環境向けに設計されています。SingleStoreの分散クエリ処理により、大規模なデータセットや、リレーショナルデータとベクトルデータの両方を含む複雑なクエリを効率的に処理できる。Couchbaseの分散アーキテクチャもスケーラビリティをサポートしているが、ベクトル検索のパフォーマンスは選択した実装方法に依存する可能性がある。
柔軟性とカスタマイズ：
SingleStoreはSQLベースのクエリを提供し、ベクトル類似性と全文検索や他のSQL操作を組み合わせたハイブリッド検索をサポートしています。Couchbaseは、JSONドキュメント構造でデータモデリングに柔軟性を提供し、FTSまたは外部ライブラリを介して、カスタムベクトル検索の実装を可能にします。
統合とエコシステム：
SingleStoreはSQLベースのツールとうまく統合し、一般的な大規模言語モデルを含む様々な埋め込みソースをサポートしている。CouchbaseはNoSQLデータベースであるため、高度なベクトル検索機能には追加の統合や外部ライブラリが必要になるかもしれないが、モバイルやエッジコンピューティングのシナリオをうまくサポートしている。
使いやすさ：
SingleStoreのSQLインターフェイスは、リレーショナルデータベースの経験があるチームには馴染みやすく、ベクトル検索機能の採用が容易になる可能性がある。Couchbaseは、NoSQLの概念を理解する必要があり、ベクトル操作のカスタム実装の可能性があるため、ベクトル検索の学習曲線が急かもしれない。
コストの検討：
SingleStoreの統一されたアプローチは、複数の専用ツールの必要性を減らすことにより、運用コストの削減につながる可能性がある。Couchbaseのコスト効率は、特定のベクトル検索実装と必要な追加ツールやサービスに依存する可能性があります。
セキュリティ機能：
どちらのシステムもエンタープライズグレードのデータベースに典型的なセキュリティ機能を提供している。SingleStoreは標準的なSQLベースのセキュリティモデルを提供し、CouchbaseはNoSQL指向のセキュリティ機能を提供する。ベクトルデータの特定のセキュリティニーズは、各システムの全体的なセキュリティモデルの文脈で考慮されるべきである。
それぞれの選択時期
Couchbase：特にモバイルやエッジコンピューティングにおいて、JSONドキュメントを使った柔軟なNoSQLデータモデリングが必要な場合に使用する。半構造化または非構造化データを保存、検索するアプリケーションに適しており、ベクトル検索はメイン機能ではなく、あると便利な機能である。Couchbaseは、強力なJSONドキュメントの保存と検索が可能な分散データベースを必要とし、カスタムベクトル検索を実装したり、ベクトル操作のための外部ライブラリと統合できるプロジェクトに向いている。
SingleStore：リレーショナルデータとベクトル検索の両方が必要な場合に使用します。従来のSQLとベクトルの類似検索を組み合わせた複雑なクエリを実行する必要があるアプリケーションに適しています。SingleStoreは、高度な分析プラットフォーム、推薦システム、構造化データも扱う必要があるセマンティック検索アプリケーションなど、SQL環境内でベクトル検索を統合する必要があるプロジェクトに最適です。また、すでにSQLに精通していて、既存のデータインフラにベクトル検索を追加したいチームにも適しています。
要約
Couchbaseの強みは、NoSQLアーキテクチャ、JSONのサポート、モバイルとエッジコンピューティングにある。様々なタイプのデータを扱うことができ、カスタム実装や統合によってベクトル検索を行うことができる汎用プラットフォームだ。
SingleStoreは、SQL環境内でのネイティブなベクトル検索を備えた、リレーショナルデータとベクトルデータの両方に対応する統合ソリューションである。複雑な分析ワークロードのために、データベース操作とベクトル処理を組み合わせるのが得意です。
CouchbaseとSingleStoreは、ユースケース、データタイプ、パフォーマンス要件に基づいて選択する。あなたのプロジェクトが主にJSONドキュメントで、柔軟なデータモデリングとベクトル検索が必要であれば、Couchbaseが良いかもしれない。構造化データとベクトル類似検索の両方で複雑なクエリを実行する必要があり、SQLとの互換性が必要な場合は、SingleStoreの方が良いかもしれません。あなたのチームの専門知識、既存の技術スタック、スケーラビリティ要件、そしてベクトル検索がアプリケーション全体のアーキテクチャにおいてどの程度重要かを考慮して決定してください。
本記事ではCouchbaseとSingleStoreの概要を説明したが、特定のユースケースに基づいてこれらのデータベースを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ーパターンによる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: 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)
Chloe WilliamsChloe Williams is a technical writer at Zilliz.
読み続けて
DeepSeek Always Busy? Deploy It Locally with Milvus in Just 10 Minutes—No More Waiting!
Learn how to set up DeepSeek-R1 on your local machine using Ollama, AnythingLLM, and Milvus in just 10 minutes. Bypass busy servers and enhance AI responses with custom data.
Why DeepSeek V3 is Taking the AI World by Storm: A Developer’s Perspective
Explore how DeepSeek V3 achieves GPT-4 level performance at fraction of the cost. Learn about MLA, MoE, and MTP innovations driving this open-source breakthrough.
Top 10 AI Agents to Watch in 2025 🚀
AI agents are like having a supercharged assistant by your side—analyzing data, making decisions, and seamlessly integrating with tools and environments.
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.