Elasticsearch vs Aerospike：GenAIアプリケーションに適したデータベースの選択
AI主導のアプリケーションが進化する中、これらの進化をサポートするベクトル検索機能の重要性はいくら強調してもしすぎることはない。このブログ記事では、ベクトル検索機能を持つ2つの著名なデータベースについて説明する：Elasticsearch と Aerospike です。それぞれ、推薦エンジン、画像検索、セマンティック検索などのアプリケーションに不可欠なベクトル検索を扱うための堅牢な機能を提供している。私たちのゴールは、開発者やエンジニアに明確な比較を提供し、どのデータベースが彼らの特定の要件に最も合致するかを決定する手助けをすることです。
ベクターデータベースとは？
ElasticsearchとAerospike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、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、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**。
ElasticsearchはApache Luceneベースの検索エンジンであり、Aerospikeは分散型のスケーラブルなNoSQLデータベースである。どちらもアドオンとしてベクトル検索機能を持っている。この記事では、両者のベクトル検索機能を比較する。 ；
Elasticsearch：概要とコアテクノロジー
Elasticsearch は Apache Lucene ライブラリ上に構築されたオープンソースの検索エンジンです。リアルタイムのインデックス作成と全文検索で知られているため、重いアプリケーションやログ分析に最適な検索エンジンです。Elasticsearchを使えば、大量のデータを高速かつ効率的に検索・分析することができます。
Elasticsearchは検索と分析のために構築され、ファジー検索、フレーズマッチ、関連性ランキングなどの機能を備えています。複雑な検索クエリやリアルタイムのデータ検索が必要なシナリオに最適です。AIアプリケーションの台頭により、Elasticsearchはベクトル検索機能を追加し、画像認識、文書検索、Generative AIなどのAIユースケースに必要な類似検索や意味検索ができるようになりました。
ベクター検索
ベクター検索は Apache Lucene を通して Elasticsearch に統合されている。Lucene は定期的にマージされる不変のセグメントにデータを整理し、ベクターは他のデータ構造と同じようにセグメントに追加されます。このプロセスでは、インデックスを作成する際にベクタをメモリ上にバッファリングし、 必要なときにバッファをセグメントの一部としてシリアライズします。セグメントを定期的にマージして最適化を行い、すべてのセグメントでヒットしたベクターを検索します。
Elasticsearch はベクトルのインデックス作成に HNSW (Hierarchical Navigable Small World) アルゴリズムを使用しており、類似したベクトル同士が接続されたグラフを作成します。HNSWはシンプルで、強力なベンチマーク性能を持ち、インデックスの完全な再学習を必要とせずにインクリメンタルな更新に対応できることから選ばれました。このシステムは、通常数十ミリ秒から数百ミリ秒でベクトル検索を実行し、総当たりアプローチよりもはるかに高速である。
Elasticsearch の技術的なアーキテクチャは最大の強みの一つである。このシステムは同時インデックス作成中であってもロックフリー検索をサポートし、ドキュメントの更新時には異なるフィールド間で厳格な一貫性を維持する。そのため、ベクトルフィールドとキーワードフィールドの両方を更新した場合、検索はすべての古い値かすべての新しい値のどちらかを見ることになり、データの一貫性が保証される。システムは利用可能なRAMを超えて拡張することができますが、ベクターデータがメモリに収まる場合にパフォーマンスが最適化されます。
コアとなるベクトル検索機能だけでなく、Elasticsearchは実用的な統合機能を提供しており、その価値は非常に高い。ベクトル検索は従来のElasticsearchのフィルタと組み合わせることができるので、ベクトルの類似性と全文検索結果をミックスしたハイブリッド検索を行うことができます。ベクトル検索は Elasticsearch のセキュリティ機能、アグリゲーション、インデックスソートと完全に互換性があるため、最新の検索ユースケースに対応する完全なソリューションです。
Aerospike概要とコアテクノロジー
Aerospikeは、高性能なリアルタイムアプリケーション向けのNoSQLデータベースである。ベクトルデータベースのユースケースに適しているように、ベクトルインデックスと検索のサポートが追加された。ベクトル機能はAerospike Vector Search (AVS)と呼ばれ、現在プレビュー中です。Aerospikeから早期アクセスをリクエストできます。
AVSは、ベクター検索用にHNSW（Hierarchical Navigable Small World）インデックスのみをサポートしています。AVSで更新や挿入が行われると、ベクトルを含むレコードデータがAerospikeデータベース（ASDB）に書き込まれ、すぐに表示されます。インデックスを作成するためには、各レコードは、インデックスの指定されたベクトルフィールドに少なくとも1つのベクトルを持つ必要があります。1つのレコードに対して複数のベクトルとインデックスを持つことができるので、同じデータをさまざまな方法で検索することができます。Aerospike では、アップサートされたレコードを特定のセットに割り当てて、監視および操作できるようにすることを推奨しています。
AVSにはインデックスを構築する独自の方法があり、それはすべてのAVSノードで同時並行的に行われます。ベクトルレコードの更新はASDBに直接書き込まれますが、インデックスレコードはインデックスキューから非同期に処理されます。これはバッチで行われ、すべてのAVSノードに分散されるため、AVSクラスタのすべてのCPUコアを使用し、スケーラブルです。Ingestionのパフォーマンスはホストのメモリとストレージレイヤーの構成に大きく依存します。
インデキシングキュー内の各アイテムについて、AVSはインデキシング用のベクトルを処理し、各ベクトルのクラスタを構築し、それらをASDBにコミットします。インデックスレコードには、ベクター自体のコピーと、HNSWグラフの指定されたレイヤーにおけるそのベクターのクラスタが含まれます。インデックス作成には、単一命令、複数データ並列処理のためのベクトル拡張（AVX）を使用する。
クラスタ内のレコードは相互に接続されているため、AVSはインジェスト時にクエリーを行い、インデックスキャッシュに「事前水分補給」を行う。これらのクエリーはクエリーリクエストとしてカウントされず、ストレージレイヤーに対するリードとして表示される。こうすることで、キャッシュに関連データが蓄積され、クエリ性能を向上させることができる。これはAVSがどのようにベクトルデータを扱い、類似検索のためのインデックスを構築し、高次元のベクトル検索に対応できるかを示している。
主な相違点
ベクトル検索は画像認識からAIを利用した文書検索まで、最新のアプリケーションには必須です。ベクトル検索のニーズに対して Elasticsearch と Aerospike のどちらを選ぶか迷っているのであれば、この投稿を参考にしてください。
検索アーキテクチャと実装
Elasticsearch は Apache Lucene の上に構築されており、ベクトルデータを不変のセグメントに整理し、定期的にマージします。システムはHNSW（Hierarchical Navigable Small World）アルゴリズムを使って、似たようなベクトルがつながるグラフを作成します。これにより、検索は数十ミリ秒から数百ミリ秒で完了する。
Aerospike Vector Search (AVS)と呼ばれるAerospikeのベクトル検索機能は現在プレビュー中である。Elasticsearch と同様に HNSW インデックスを使用しますが、インデックスの付け方が異なります。AVSはクラスタ内の全ノードで非同期にベクトルを処理し、並列処理にはベクトル拡張（AVX）を使用します。
データ管理と一貫性
Elasticsearch はドキュメントを更新する際に、全てのフィールドに対して厳格な一貫性を強制します。ベクトルフィールドとキーワードフィールドの両方を更新した場合、検索には古い値か新しい値のどちらかが表示されます。このシステムは同時インデックス作成中にロックフリー検索を可能にします。
Aerospikeでは、データ更新の扱いが異なります。レコードが更新または挿入されると、ベクターデータは直ちにAerospikeデータベース（ASDB）に書き込まれます。しかし、インデックスレコードはAVSノードに分散されたインデックスキューから非同期に処理されます。
パフォーマンスとスケーラビリティ
Elasticsearch はベクターデータがメモリに収まる限り最高のパフォーマンスを発揮しますが、利用可能な RAM を超えて拡張することも可能です。そのアーキテクチャはリアルタイムのインデックス作成と全文検索を可能にします。
Aerospike のパフォーマンスはホストのメモリとストレージレイヤーの構成に依存する。Aerospikeの分散インデックス作成は、AVSクラスタのすべてのCPUコアを使用する。このシステムは、バックグラウンドクエリによってインデックスキャッシュを事前にハイドレートし、クエリ性能を向上させることができる。
統合と追加機能
Elasticsearch は統合に強い。ベクトル検索と従来のフィルタを組み合わせて、ベクトルの類似性と全文検索結果をミックスしたハイブリッド検索を行うことができます。ベクトル検索は Elasticsearch のセキュリティ機能、アグリゲーション、インデックスソートとシームレスに連携します。
Aerospikeではレコードごとに複数のベクトルとインデックスを使用できるため、データの検索方法に柔軟性があります。システムは、アップサートされたレコードを特定のセットに割り当てることを推奨し、監視や操作を容易にします。
制限事項および考慮事項
Elasticsearch のベクトル検索はコアに組み込まれた成熟した機能です。しかし、パフォーマンスには慎重なメモリ管理とシステム設定が必要です。
AVSはプレビュー版であり、早期アクセスするにはAerospikeに連絡してください。分散インデックスはスケーラビリティを提供しますが、プレビュー版であるため、将来のリリースでは制限や変更があるかもしれません。
それぞれの使用時期
Elasticsearch は、フルテキスト検索と組み合わせてすぐに使えるベクトル検索ソリューションが必要な場合に使用します。ハイブリッド検索機能を必要とするアプリケーション、例えばキーワード検索と類似検索を併用するeコマース・プラットフォーム、コンテンツ推薦システム、データの一貫性と成熟したセキュリティ機能が重要なAIによる文書検索システムなどに最適です。特に、パフォーマンスを最適化するメモリがあり、既存の検索インフラと統合する必要がある場合に最適です。
Aerospikeは、分散処理能力を必要とし、プレビュー状態のベクトル検索実装を扱えるシステムを構築する場合に使用します。高スループットのデータインジェストシステムや、柔軟なベクトルインデクシングオプションが必要なアプリケーションなど、ノード間で非同期インデックス作成と並列処理が有効なアプリケーションに適しています。分散アーキテクチャーを利用でき、ベクトル検索をすぐに本番環境に導入する必要がない場合に最適です。
結論
Elasticsearch と Aerospike のどちらを選択するかは、技術的な要件とプロジェクトのスケジュール次第です。Elasticsearch は成熟し、よく統合されたベクトル検索ソリューションであり、実績のあるハイブリッド検索機能と強力なエコシステムを備えています。Aerospikeは強力な分散処理と柔軟なベクトルインデキシングオプションを備えていますが、プレビュー版であるため、将来のリリースにおける制限や変更を考慮する必要があります。既存のインフラ、データの一貫性要件、処理ニーズ、すぐに本番環境にデプロイする必要があるのか、それともシステムを構築しながらプレビュー機能で作業できるのかを考慮して決定する必要がある。
ElasticsearchとAerospikeの概要についてはこちらをお読みください。それを手助けしてくれるツールの一つが、ベクターデータベースを比較するための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、独自のデータセットとクエリパターンを使って徹底的に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、強力ではあるが異なるこの2つのアプローチのどちらを選ぶかを決める鍵となるだろう。
オープンソースのVectorDBBenchを使ってベクトルデータベースを評価・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の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を独自のデータセットを使ってテストし比較し、自分のユースケースに合うものを見つけることができます。VectorDBBenchを使えば、ユーザーはマーケティング上の主張や伝聞ではなく、実際のベクターデータベースのパフォーマンスに基づいて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.
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