LanceDB 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？
LanceDBとMyScaleを比較する前に、まずは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。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**。
LanceDBはサーバーレスのベクターデータベースであり、MyScaleはClickHouse上に構築されたデータベースで、ベクター検索とSQLアナリティクスを組み合わせ、ベクター検索をアドオンとして提供している。この記事では、両者のベクトル検索機能を比較する。
LanceDB: 概要とコアテクノロジー
LanceDBは、大規模なマルチモーダルデータから埋め込みデータを保存、管理、クエリ、検索するAI用のオープンソース・ベクトルデータベースです。オープンソースのカラム型データフォーマットであるLanceをベースに構築されたLanceDBは、統合が容易で、スケーラビリティとコスト効率に優れています。既存のバックエンドに組み込んだり、クライアントアプリケーションに直接組み込んだり、リモートサーバーレスデータベースとして動作させることができるため、様々なユースケースに対応できる。
ベクター検索はLanceDBの核心である。IVF_PQインデックスを使用した網羅的k-最近傍（kNN）検索と近似最近傍（ANN）検索の両方をサポートしている。このインデックスは、データセットをパーティションに分割し、効率的なベクトル圧縮のために積量子化を適用します。LanceDBはまた、異なるデータ型にわたって検索性能を高めるために、フルテキスト検索とスカラーインデックスを備えています。
LanceDBは、ユークリッド距離、コサイン類似度、ドット積など、ベクトルの類似性に関する様々な距離メトリックをサポートしています。このデータベースでは、セマンティック検索とキーワードベースのアプローチを組み合わせたハイブリッド検索や、メタデータフィールドでのフィルタリングが可能です。これにより、開発者は複雑な検索や推薦システムを構築することができる。
LanceDBの主な利用者は、AIアプリケーション、推薦システム、検索エンジンに携わる開発者やエンジニアである。Rustベースのコアと複数のプログラミング言語をサポートしているため、幅広い技術ユーザーが利用できる。LanceDBは、使いやすさ、スケーラビリティ、パフォーマンスに重点を置いているため、大規模なベクトルデータを扱い、効率的な類似検索ソリューションを探している人にとって最適なツールです。
MyScale とは？概要とコアテクノロジー
MyScaleはオープンソースのClickHouseデータベース上に構築されたクラウドベースのデータベースで、AIや機械学習のワークロード向けに設計されている。構造化データ、ベクトルデータ、リアルタイム分析、機械学習を扱うことができる。MyScaleは時系列、ベクトル検索、全文検索に重点を置いているため、リアルタイム処理やAI主導の洞察に適している。ClickHouseアーキテクチャを使用することで、MyScaleはAI向けに高性能でスケーラブルです。
MyScaleの主な特徴の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1つのシステムに統合することで、AI主導のクエリを簡素化します。これにより、複数のツールの必要性を減らし、AI向けのスケーラビリティを実現している。MyScaleは、ベクトル化されたデータを操作するためのOLAPデータベース・アーキテクチャを使用して、1つのプラットフォーム上で構造化データとベクトル化データの両方の分析処理をサポートし、管理します。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すべてのプログラマーがアクセス可能です。
MyScaleには複数のベクトルインデックスタイプと類似度メトリクスがあり、様々なユースケースをサポートします。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。データベースには複数のインデックス作成アルゴリズムがあります：MSTG（マルチスケールツリーグラフ）、ScaNN、IVFFLAT、IVFPQ、IVFSQ、HNSWがあり、それぞれパラメータを調整することができます。MyScale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高めているため、パフォーマンスとコスト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を削減します。この統合により、共同データクエリーと分析が可能になり、AIアプリケーションのための単一のデータ基盤が実現します。MyScaleはまた、LLMシステムの完全な観測性を実現するMyScale Telemetryを備えているため、効率的なモニタリングとデバッグが可能です。データがより複雑になるにつれ、MyScaleは、異なるデータタイプ間のコンピューティング・パフォーマンスと統合性を維持しながら、より新しいデータ様式とデータベース・サイズに対応できる、将来性のあるソリューションです。
主な違い
検索方法
LanceDBは、k-nearest neighbors (kNN) および approximate nearest neighbors (ANN) アルゴリズムによるベクトル類似性検索に最適化されています。IVF_PQ インデックスを使用し、データを分割し、効率化のために積量子化を適用します。これにより、複数の距離測定基準（ユークリッド距離、余弦類似度、ドット積）や、セマンティック検索とキーワードベースの検索を組み合わせたハイブリッド検索が可能になる。
MyScaleの検索手法は、SQLベースのプラットフォームにベクトル検索を組み込んでいる。複数のインデックス作成アルゴリズム（MSTG、ScaNN、IVFFLAT、IVFPQ、HNSW）を備えている。MyScaleのMSTGベクトルエンジンはNVMe SSDを使用し、データ密度を高めてパフォーマンスを向上させる。LanceDBと同様、ユークリッド距離、内積、余弦類似度をサポートしますが、ベクトル、フルテキスト、従来のSQLを組み合わせた統一されたクエリ・アプローチを備えています。
データ
LanceDBは、構造化、半構造化、非構造化エンベッディングなど、マルチモーダルなデータの取り扱いに優れています。オープンソースのカラム型データフォーマットである Lance をベースに構築されているため、保存と検索が効率的です。ハイブリッド検索では、メタデータフィールドでフィルタリングすることができます。
MyScaleはClickHouseアーキテクチャの上に構築されているので、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。OLAPデータベースは高性能な分析用に設計されているため、リアルタイムのAI主導の洞察や時系列データに最適です。
スケーラビリティとパフォーマンス
LanceDBはスケーラビリティとコストを考慮して設計されています。組み込み、サーバーレスリモートデータベース、クライアントアプリケーションで直接実行できるため、複数のデプロイメントオプションがあります。インデックス戦略は大規模データセット向けに設計されています。
MyScaleは、ClickHouseのハイパフォーマンス・アーキテクチャを採用しています。SQLとベクトル処理を1つのプラットフォーム上で行うことで、追加ツールの必要性を減らし、インフラ管理を簡素化します。そのMSTGベクトルエンジンは、専用データベースよりも低コストで競争力のあるパフォーマンスを発揮します。
柔軟性とカスタマイズ
LanceDBは開発者向けに開発されており、複数の言語をサポートし、Rustベースのコアを持っています。そのハイブリッド検索は、柔軟なデータモデリングと複雑なクエリ設定を可能にし、レコメンデーションシステムや検索エンジンに最適です。
MyScaleはSQLファーストで、リレーショナル・データベースに慣れている開発者向けだ。柔軟なインデックス作成と複数のクエリタイプ（ベクトル、フルテキスト、従来のSQL）のサポートにより、AIワークロードのための汎用的なソリューションとなっている。
統合とエコシステム
LanceDBはAIやMLパイプラインとの統合性が高く、既存のバックエンドやフレームワークと互換性があります。軽量なのでアプリケーションに組み込むことができる。
MyScaleのエコシステムはClickHouseのツールと統合から恩恵を受けている。その統一されたSQLアプローチは、AI駆動型アプリケーションの構築とスケーリング時の摩擦を軽減します。
ユーザビリティ
LanceDBは、ベクターデータベースが初めての開発者でも簡単にセットアップでき、使いやすい。ドキュメントやデプロイオプションもわかりやすい。
MyScaleの SQLネイティブデザインは、リレーショナルデータベースに慣れている開発者の学習曲線を短縮します。統合されたテレメトリーツール（MyScale Telemetry）は、モニタリングとデバッグをよりシンプルにします。
コスト
LanceDBは、組み込みまたはサーバーレス・データベースとしてデプロイされた場合、コスト効率が高い。オープンソースであるため、より手頃な価格で利用できます。
MyScaleは、ベクトル検索、SQL、フルテキストを1つのシステムで実現することで、インフラコストを削減します。そのリソース効率とスケーラビリティは、長期的に運用コストを削減する。
セキュリティ
LanceDBは暗号化、認証、メタデータフィルタリングを備えている。
MyScaleはClickHouseのセキュリティの上に暗号化、認証、アクセス制御を追加します。
それぞれを選択する場合
LanceDBは、ベクトル検索をメインとする大規模分散データを扱う開発者向けです。オープンソースとハイブリッド検索により、セマンティック検索やキーワードベースの検索を必要とするアプリケーションに最適です。組み込みデータベースやサーバーレスデータベースとしてデプロイできるため、多くのユースケースに最適です。
MyScaleは、全文検索、ベクトル検索、SQLを組み合わせた単一のシステムを必要とするシナリオ向けだ。リアルタイム分析やAI主導の洞察に最適だ。強力な観測性を備えたSQLネイティブ・ソリューションを探している開発者は、MyScaleを気に入るだろう。
要約
LanceDBとMyScaleは、どちらもベクトル検索に適している。LanceDBはハイブリッド検索、柔軟性、コストに優れている。MyScaleはリアルタイム分析や統合AIワークロードに適している。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決めるのはあなた次第だ。
LanceDBとMyScaleの概要についてはこちらをお読みいただきたいが、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る。それに役立つツールの一つが、ベクターデータベースの比較の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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