Elasticsearch vs Rockset 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過ぎることはない。このブログポストでは、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 Rockset です。ElasticsearchとRockset**である。それぞれベクトル検索を扱うための堅牢な機能を提供しており、レコメンデーションエンジン、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機能である。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適しているかを判断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 Rockset 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 を保存し、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(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**。
ElasticsearchはApache Luceneベースの検索エンジンであり、Rocksetは検索・分析データベースであるが、どちらもアドオンとしてベクトル検索を提供している。この投稿では、両者のベクトル検索機能を比較する。 ；
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。
Rockset概要とコアテクノロジー
Rocksetは、ベクトル埋め込みを含む、構造化・非構造化データのリアルタイム検索・分析データベースです。リアルタイムにデータを取り込み、インデックスを作成し、クエリを実行することができるため、瞬時の洞察を必要とするアプリケーションに最適です。Rocksetは、ストリーミングとバルクの両方のデータ取り込みをサポートしており、高速イベントストリームと変更データキャプチャ（CDC）フィードを1～2秒で処理できます。
Rocksetの主な特徴の一つは、ミュータブルなRocksDB上に構築されたコンバージド・インデクシングです。これにより、ベクターとメタデータをインプレースで更新できるため、データが頻繁に変更されるシナリオでは非常に効率的です。Rocksetは最大40MBまでのドキュメントを扱うことができ、最大200,000までのベクトル次元をサポートしているので、幅広いベクトル埋め込みユースケースに適しています。
Rocksetはコアにベクトル検索を内蔵しています。KNN (K-Nearest Neighbors) と ANN (Approximate Nearest Neighbors) 検索をサポートし、スケーラビリティのために分散 FAISS インデックスを使用しています。Rocksetはアルゴリズムにとらわれないので、独自の検索実装を選択することができます。コストベースのオプティマイザは、最適なパフォーマンスを得るためにKNNとANNの検索方法を動的に選択することができます。
ベクトル検索用のRocksetのユニークな点は、検索、ANN、列インデックス、行インデックスを1つにまとめたコンバージド・インデックスです。つまり、様々なクエリーパターンをすぐに扱うことができるのです。Rocksetはメタデータフィルタリングとハイブリッド検索もサポートしている。オプティマイザが最も効率的なクエリパスを選択します。複数のANNフィールドを横断して検索することができ、マルチモーダルモデルをサポートし、クエリーインターフェイスにはSQLとREST APIの両方が用意されている。
主な違い
ベクトル検索ツールとして Elasticsearch と Rockset のどちらを選択するかは、ユースケース、技術要件、制約条件によって異なります。ここでは、両者の機能の違いを説明します：
検索方法
Elasticsearch：Apache Lucene をベースに構築された Elasticsearch は、ベクトル検索に HNSW (Hierarchical Navigable Small World) アルゴリズムを採用している。HNSWはグラフベースの構造を作成するため、高速な検索や再トレーニングなしのインクリメンタルなインデックス更新に適している。しかし、ベクトル検索は Lucene の不変セグメント構造に縛られるため、更新時やインデックスの再作成時にパフォーマンスが低下する可能性があります。
Rockset：Rocksetはベクトル検索用のFAISSを分散実装しており、KNN検索とANN検索の両方をサポートしている。コストベースのオプティマイザによってアルゴリズムを動的に選択できるのは大きなプラスだ。Rocksetのリアルタイムインデックスとミュータブルデータは、データが変化するユースケースに適している。
データ
Elasticsearch：構造化データも非構造化データも扱え、テキストベースの検索に強い。ベクトル検索を既存の機能と統合しているため、全文検索とベクトルの類似性を組み合わせたハイブリッドクエリが可能。
**ロックセット構造化データと非構造化データの両方に対応し、特にリアルタイム分析に適している。Converged Indexingテクノロジーは、複数のインデックス戦略（検索、ANN、行、列）を組み合わせることで、混在するクエリーパターンに対してより柔軟に対応できる。Rocksetは、高速なイベントストリームや変更データをほぼリアルタイムで処理できるため、動的なデータセットに適している。
スケーラビリティとパフォーマンス
Elasticsearch：ノードを追加することで水平方向に拡張でき、ベクターデータがメモリに収まる場合はパフォーマンスが最適化される。しかし、データセットが利用可能なRAMより大きい場合、検索パフォーマンスは低下する。また、定期的にセグメントをマージするため、大規模な更新の際にレイテンシーが発生する可能性がある。
Rockset：スケールの大きなリアルタイム分析用に構築されたRocksetは、複数ノードにまたがる動的なスケーリングをサポートしている。分散アーキテクチャーにより、データが増大しても一貫したパフォーマンスを保証します。リアルタイム更新と低レイテンシー（1-2秒）の取り込みは、秒単位のデータを必要とするユースケースに適している。
柔軟性とカスタマイズ
Elasticsearch：クエリ、データモデリング、フィルターに多くの設定オプションがある。ベクトル類似検索と従来の検索をシームレスに混在させることができるが、カスタマイズには設定とチューニングに関する深い知識が必要。
**ロックセットConverged Indexと動的なクエリ最適化により、様々なクエリタイプをより柔軟に扱うことができる。SQLクエリやREST APIもサポートしているので、ElasticsearchのJSONベースのクエリDSLよりも簡単に統合してクエリを実行できる。
統合とエコシステム
Elasticsearch：ツールの豊富なエコシステム、可視化のための Kibana、データシッピングのための Beats がある。特にログ解析とモニタリングスタックにおいて、その統合はよく確立されている。
Rockset：最新のデータパイプライン、Kafka、Snowflake、DynamoDBと統合できる。リアルタイムCDCは、イベントドリブンアーキテクチャやライブアップデートを必要とするアプリケーションに適している。
使いやすさ
Elasticsearch：複雑なセットアップと設定のため、学習曲線が急である。ドキュメントは充実しているが、Elasticsearchの管理と最適化には専門知識が必要で、特にベクトル検索とスケーリングに対応する必要がある。
**ロックセットサーバーレスアーキテクチャとSQLベースのクエリインターフェースのため、セットアップとメンテナンスが容易。開発者に優しいツールとリアルタイムのユースケースにフォーカスしているため、運用の負担が軽減される。
コスト
- Elasticsearch**：オープンソースだが、管理にはかなりのインフラとエンジニアリング・リソースが必要かもしれない。マネージドElasticsearchサービス（Elastic CloudやAWS OpenSearch Serviceなど）を利用すれば簡素化できるが、コストがかかる。
- Rockset**：Rocksetは従量課金制のマネージドサービスで、リアルタイム性と使いやすさを反映した価格設定になっている。複雑なインフラを管理せずにリアルタイムの分析が必要な場合は、より費用対効果が高いかもしれない。
セキュリティ
- Elasticsearch**：強固なセキュリティ、TLS暗号化、ロールベースのアクセスコントロール、認証システムとの統合が可能です。一部の機能はElasticのディストリビューションで有償ライセンスが必要。
- Rockset：組み込みのセキュリティ、エンドツーエンドの暗号化、ロールベースのアクセス制御、クラウドIDプロバイダーとの統合。マネージドサービスでは、セキュリティは第一級市民です。
Elasticsearch を選ぶとき
Elasticsearch は、大規模な分散データと複雑な検索クエリがある場合に適しています。全文検索とベクトル類似度を組み合わせたハイブリッド検索が必要なeコマース、ログ分析、文書検索に最適です。Elasticsearchは、クエリの関連性を正確に制御し、複数ノードにまたがるスケーラビリティと豊富なツール群との統合を必要とする、確立された検索ワークロードを持つ環境に適しています。しかし、ベクトル検索での有効性はベクトルデータがどれだけメモリに収まるかに依存するため、インメモリ操作に最適化されたデータセットに適しています。
Rocksetを選ぶとき
Rocksetは、リアルタイムのアナリティクスや、低レイテンシーでの更新を必要とするアプリケーションに適している。高速データストリームの取り込みとクエリ、そしてConverged Indexによる柔軟なベクトル検索が可能なRocksetは、イベントドリブンアーキテクチャ、ライブダッシュボード、AI搭載アプリケーションのようなダイナミックな環境に最適です。開発者は、RocksetのSQLベースのクエリ・インターフェイス、迅速なセットアップ、運用の複雑さを軽減するサーバーレス・アーキテクチャを利用できます。ベクトル埋め込みを頻繁に更新する必要がある、または最新のデータパイプラインとシームレスに統合する必要があるユースケースは、Rocksetを気に入るでしょう。
結論
Elasticsearchはその成熟度、ハイブリッド検索、テキストを多用するワークロードに適しており、Rocksetはリアルタイム分析と柔軟なクエリ処理に適している。ユースケースに応じて適切なツールを選択しましょう：Elasticsearchは予測可能なスケーリングが必要な確立された検索と分析のワークロードに適しており、Rocksetは秒単位のデータを必要とする速いペースのダイナミックな環境に適している。データの種類、クエリーパターン、パフォーマンスニーズを評価し、プロジェクトに適した選択をしましょう。
これを読めばElasticsearchとRocksetの概要がわかりますが、これらを評価するにはユースケースに基づいて評価する必要があります。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取ることが、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、強力だが異なるこの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パフォーマンス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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