ベクターデータベースの選択：MilvusとChroma DBの比較
このMilvus対Chroma DBの比較は、2025年1月21日に最終更新されました。最新の調査結果を提供するため、このブログは定期的に最新情報を更新します_。
ChatGPTのような大規模な言語モデル(LLM)の台頭は、これらのモデルの長期記憶となるベクトルデータベースの需要に拍車をかけている。この需要は、ベクトル検索プラグインが統合された従来のデータベース、軽量ベクトルデータベース、専用に構築されたベクトルデータベースなど、様々なベクトル検索システムの開発につながった。様々なベクトルデータベースは、データポイント間の関係と類似性を評価するために様々な距離メトリックを利用しており、効果的なベクトル類似性検索のために適切なデータベースを選択することの重要性を強調している。
**Chromaベクトルデータベースは、使いやすさと開発しやすさを優先した軽量なベクトルデータベースとして注目されている。対照的に、AIネイティブでオープンソースの目的別ベクトルデータベースであるMilvusは、大規模、高性能、低レイテンシのアプリケーションの処理に優れています。
どちらのデータベースもベクトルデータを効率的に管理することができますが、それぞれ異なるニーズに対応しています。Chromaは、100万ベクトル未満のデータセットを扱う開発者に適しており、迅速で簡単な実装を優先しています。一方、Zillizが開発したMilvusは、数十億から数兆のベクトルポイント、堅牢な検索機能、迅速なレスポンスタイムを必要とするアプリケーション向けに設計されています。Milvusのアーキテクチャは、このような重要な性能指標に対応するように細かく調整されており、最も要求の厳しいベクトルデータベースアプリケーション向けの堅牢で革新的なソリューションとして位置づけられています。さらに、Pinecone、Milvus、Weaviateのような一般的なベクターデータベースの比較分析により、それぞれの長所、トレードオフ、ユースケースが明らかにされており、特定のニーズに基づいて適切なものを選択するために非常に重要です。
このChromaとMilvusの比較は、これらの違いを掘り下げ、それぞれの機能を包括的に理解することを目的としています。また、Milvusの軽量版であるMilvus Liteを紹介し、Chromaと比較する。
Milvusは伸縮性と水平スケーラビリティにおいてChromaを凌駕しています。
| 特徴｜Milvus｜Chroma｜の比較。 | ----------| ---------| ---------- | | ストレージとコンピュートの分離 | クエリーと挿入の分離コンポーネント・レベルでは（よりきめ細かいスケーラビリティを提供する）。| 単一ノードを超えて拡張できない。| | 動的セグメント配置と静的データシャーディングの比較｜動的セグメント配置｜分散データ置換なし｜クラウドネイティブ | クラウドネイティブ | 10億/1兆スケールのベクトル対応｜あり｜なし。|
Milvusは、コンピューティング・コンポーネントとストレージ・コンポーネントを分離した分散システムを特徴としており、数十億、あるいは数兆のベクトルまでシームレスなスケーラビリティを提供し、増大するビジネス・ニーズに対応します。また、このアーキテクチャは、コンピューティングリソースとストレージリソースの独立したスケーリングを可能にし、進化するビジネス要件に沿った柔軟性と費用対効果を提供します。
さらに、Milvusは新しいノードをアクショングループに動的に割り当てることができるため、オペレーションを高速化したり、ノード数を削減したりして、リソースを他のアクションのために解放することができます。ノードを動的に割り当てることで、スケーリングとリソース計画が容易になり、低レイテンシーと高スループットが保証されます。
逆に、Chromaはシンプルさと使いやすさを優先する一方で、ストレージの上限が100万ベクトルポイントまでというスケーラビリティの限界に直面している。単一ノードに限定され、分散データ置換ができないため、要求が増大するアプリケーションには適さない。
機能面では、MilvusもChromaも、ベクトル埋め込みを効率的に管理・検索するための一連の機能を提供しています。
| 機能｜Milvus｜Chroma | ----------| ---------| ---------- | | 役割ベースのアクセス制御(RBAC) | ディスクインデックスのサポート｜あり｜なし | ハイブリッド検索（スカラー・フィルタリング）｜スカラー・フィルタリングで対応｜スカラー・フィルタリングで対応｜ハイブリッド検索で対応｜スカラー・フィルタリングで対応｜ハイブリッド検索で対応｜スカラー・フィルタリングで対応｜ハイブリッド検索で対応 | パーティション/ネームスペース/論理グループ | 対応インデックスタイプ｜14インデックス：FLAT、IVF_FLAT、IVF_SQ8、IVF_PQ、HNSW、BIN_FLAT、BIN_IVF_FLAT、DiskANN、ScaNN、SPARSE_INVERTED_INDEX、SPARSE_WAND、CAGRA、GPU_IVF_FLAT、およびGPU_IVF_PQ)、HNSW| |。
Milvusは、ロールベースのアクセス制御(RBAC)を強力にサポートし、データアクセス管理のための効果的なメカニズムを提供することで、他社と一線を画しています。この機能は特にエンタープライズ・グレードのアプリケーションにとって価値があり、データの分離と保護機能を強化します。Milvusはさらに、複数のインメモリインデックスとテーブルレベルパーティションを組み込んでおり、リアルタイムのユースケースにおいて高性能な検索を実現します。さらに、このプラットフォームはオンディスクインデックスの柔軟性を提供し、コストに敏感で、高いクエリ/秒（QPS）を必要としない開発者や企業に選択肢を提供します。
一方、ChromaはRBACをサポートしていないため、データアクセス管理と保護機能が制限される可能性がある。このプラットフォームは、主に基本的なインメモリーインデクシングに依存しており、より単純なアプローチではあるが、より複雑な要件を持つアプリケーションには潜在的な制限がある。
MilvusとChromaはハイブリッド検索オペレーションを可能にし、ユーザーは検索オペレーションの前後に効率的なメタデータのフィルタリングを行いながらベクトル検索を行うことができる。Milvus 2.4では、tantivyによる転置インデックスをサポートし、プレフィルタリング速度の大幅な向上を約束します。
MilvusとChromaのもう一つの顕著な違いは、インデックスタイプのサポートにあります。Milvusは、FLAT、IVF_FLAT、IVF_SQ8、IVF_PQ、HNSW、BIN_FLAT、BIN_IVF_FLAT、DiskANN、ScaNN、SPARSE_INVERTED_INDEX、SPARSE_WAND、CAGRA、GPU_IVF_FLAT、GPU_IVF_PQを含む14種類のインデックスをサポートします。対照的に、Chroma は KNN 検索を HNSW アルゴリズムのみに依存している。
Chromaの機能は特定の用途には十分かもしれないが、その限界は多様なユースケースへの適応性に影響を与える可能性がある。包括的な機能を持つMilvusは、より広範なベクトルデータ管理のニーズに対応する汎用性の高いソリューションです。
ベクターデータベースとは？
ベクトルデータベースとは、データを高次元のベクトルとして保存するために設計された特殊なデータベースです。ベクターは基本的にオブジェクトの特徴や特性をカプセル化した数値のリストであり、画像、動画、自然言語などの複雑で構造化されていないデータを表現するのに理想的です。構造化データやリレーショナルクエリに最適化された従来のデータベースとは異なり、ベクトルデータベースは高次元のベクトルを扱い、データポイント間の類似性や非類似性を判断するための数学的比較を行うことに優れています。
ベクトルデータベースは、データが非構造化で、高度な検索機能を必要とするシナリオで特に有利です。例えば、ある画像に類似した画像を検索したり、特定のテキストに意味的に関連する文書を検索したりといった複雑なクエリを実行することができる。この機能は、自然言語処理、コンピュータ・ビジョン、推薦システムなどの分野における最新のアプリケーションにとって極めて重要であり、膨大な量のベクトル・データを効率的に保存し、検索する能力は、パフォーマンス上の大きなアドバンテージとなる。
ベクターデータベースのコア機能
ベクターデータベースのコア機能は、高次元ベクターデータの保存、検索、管理を最適化するように設計されています。これらの機能には以下が含まれます：
ベクトルインデックス**：ベクターデータベースは、高次元のベクターデータを効率的に保存・検索するために、特化したインデクシングアルゴリズムを採用しています。これにより、データセットが大きくなっても、高速かつ正確な検索が可能です。
ベクトル検索ベクトルデータベースの主な機能の 1 つは、類似ベクトルを高速かつ効率的に検索できることです。これにより、「この画像に類似した画像を検索する」、「このテキストに意味的に関連する文書を検索する」といった複雑なクエリが可能になり、AIや機械学習のアプリケーションに非常に有用です。
分散データ置換**：Milvusのような高度なベクトルデータベースは、分散データ置換をサポートし、データ管理とスケーラビリティを向上させる。この機能により、データベースは複数のノードにまたがる大規模データを扱うことができ、高い可用性とパフォーマンスを確保することができる。
様々なデータタイプのサポート**：ベクターデータベースは、構造化データと非構造化データの両方を含む様々なデータタイプを扱うことができます。さまざまなデータ形式をサポートしているため、幅広いアプリケーションに適しています。
これらのコア機能により、ベクトルデータベースは高次元のベクトルデータを管理し、クエリするための強力なツールとなり、特定のユースケースにおいて従来のデータベースよりも大きな利点を提供します。
ベクターデータベースにおけるオープンソースの基盤および専用機能に関する ## Milvus vs. Chroma
MilvusとChromaは、どちらもApache 2.0の下でライセンスされたオープンソースのデータベースです。
| 特徴｜Milvus｜Chroma｜（クロマ | ----------| ---------| ---------- | | ベクターのために作られた｜はい｜はい｜はい | 整合性を調整可能 | ベクトルデータのストリームとバッチの両方をサポート。 | バイナリーベクターサポート | 多言語SDK｜Python、Java、JavaScript、Go、Node.js SDK完全対応｜Python、Javascript
Milvusは2019年にZillizのエンジニアによって構築された。その後、2021年にLF AI & Data Foundationに寄贈され、より幅広い開発者や組織へのアクセシビリティが強化された。Milvusは32,000+のGitHubスター、260人以上のコミュニティ貢献者、7000万以上のdockerイメージダウンロードを誇っている。
Chromaは、Chromaという単一の営利団体によって保守されている。17,000以上のGitHubスターを持つChromaは、当初はエンベッディングよりも分析ワークロードに重点を置いていた。しかし、AIやChatGPTのようなLLMの出現により、汎用のエンベッディングストアへと移行した。
MilvusとChromaは、ベクトルデータアプリケーションにおける特定のニーズに対応するために構築された機能を提供する。Milvusは、調整可能な一貫性、ベクトルデータのストリームおよびバッチ処理のサポート、バイナリベクトルのサポート、Python、Java、Go、C++、Node.js、およびRubyを包含する多言語SDKなど、包括的な機能セットを提供します。
Chromaは、豊富な機能よりもシンプルさと使いやすさを優先しており、その結果、より制約の多い製品となっている。SDKの種類は限られており、主にPythonとJavaScriptに焦点を当てている。
Chromaは、導入と利用が簡単であることを優先している。しかし、このシンプルさは、検索パフォーマンスの低下、スケーラビリティの制限、多くの有益なデータベース管理機能の除外など、トレードオフを伴う。
Milvus Liteは、Pythonアプリケーション内でローカルに動作するMilvusの軽量な代替ツールです。広範な機能を保持しながら、開始の容易さを維持しています。 人気のあるオープンソースのMilvusベクトルデータベースをベースにしたMilvus Liteは、分散システムでの高いスケーラビリティのために設計された要素を取り除きながら、ベクトルインデックス作成とクエリ解析のためのコアコンポーネントを再利用します。この設計により、ラップトップ、Jupyter Notebooks、モバイルデバイスやエッジデバイスのようなコンピューティングリソースが限られた環境に理想的なコンパクトで効率的なソリューションを実現しています。
Milvus Liteは、LangChainやLlamaIndexのような様々なAI開発スタックと統合されており、サーバーのセットアップを必要とせずにベクトル埋め込みを効率的に検索するための検索拡張生成(RAG)パイプラインのベクトルストアとして使用することができます。pip install pymilvus（バージョン2.4.3以上）を実行するだけで、PythonライブラリとしてAIアプリケーションに組み込むことができます。
Milvus LiteはMilvus APIを共有し、小規模なローカルデプロイメントと、数十億のベクトルを持つDocker またはKubernetes 上にデプロイされたMilvusサーバーの両方で、クライアント側のコードが動作することを保証します。
注*：Milvus Liteは、ベクターの類似性検索を始めたり、デモやプロトタイプを作成するのに適しています。本番ユースケースでは、DockerおよびKubenetes上のMilvusを使用するか、Zilliz Cloud上のフルマネージドMilvusを検討することをお勧めします。
Milvus Liteの詳細については、以下のリソースをご参照ください：
Milvus Lite クイックスタート｜Milvus ドキュメント](https://milvus.io/docs/quickstart.md)
Milvus Liteのご紹介: 数秒で始めるGenAIアプリケーション構築](https://milvus.io/blog/introducing-milvus-lite.md)
注*：Milvus Liteは、ベクター検索やデモ、プロトタイプの作成から始めるのに適しています。本番環境で使用する場合は、DockerやKubenetes上でMilvusを使用するか、.NET上でフルマネージドMilvusを検討することをお勧めします。
Milvus Liteの詳細については、以下のリソースをご参照ください：
Milvus Lite クイックスタート｜Milvus ドキュメント](https://milvus.io/docs/quickstart.md)
VectorDB Comparison：オープンソースのベクターデータベースの比較
- Milvusアップデート**：Milvus 2.4.0の新機能
フルマネージドMilvus: Zilliz Cloudを無料でお試しください。
ウェビナー:** Zilliz Cloudでベクトル検索の力を引き出す
RAG:** RAGとは?
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ベクターデータベースの比較：MilvusとChroma
スケーラビリティとパフォーマンス
Milvus：Milvusは大規模な分散環境向けに設計されており、弾力的かつ水平的なスケーラビ リティを提供します。このため、データ量の増加に合わせてシームレスに拡張する能力を必要とする高性能アプリケーションに最適です。Milvusのアーキテクチャは、ワークロードの増加に対応するための新しいノードの追加をサポートし、低レイテンシと高スループットを保証します。
- Chroma一方、Chromaはリアルタイム、低レイテンシーの検索機能に最適化されている。そのシングル・ノード・アーキテクチャは、スケーラビリティよりも高速検索性能を優先するアプリケーション向けに設計されている。このため、Chromaは小規模なデータセットや迅速な実装を必要とするアプリケーションに適しているが、データ量が増加するにつれて制限を受ける可能性がある。
機能性と使いやすさ
Milvus**：Milvusは、調整可能な一貫性、ベクトルデータのストリーム処理とバッチ処理の両方 のサポート、バイナリベクトルのサポート、多言語SDKなど、包括的な機能セットを提 供しています。これらの機能により、Milvusは堅牢なデータ管理と様々な種類のベクトルデータの柔軟な取り扱いを必要とする複雑なアプリケーションに適しています。
Chroma**：Chromaはシンプルで使いやすいAPIを提供することに重点を置いており、非常に開発しやすくなっています。このシンプルさは、複雑な機能を必要としない、シンプルなデータベースソリューションを必要とするアプリケーションに最適です。しかし、この使いやすさは、スケーラビリティや高度な機能の面ではトレードオフとなります。
ベクターデータ管理
Milvus**：Milvusは、IVFやHNSWなど、効率的なベクトル検索と取得に不可欠なインデックス作成アルゴリズ ムを幅広くサポートしています。さらに、Milvusはデータのレプリケーションとフェイルオーバーを強力にサポートし、本番環境における高い可用性と信頼性を保証します。
Chroma：Chroma: 高速な検索パフォーマンスを実現するために設計された独自のインデックス アルゴリズムを採用しています。Chroma**：Chromaは、高速な検索パフォーマンスを実現するために設計された独自のインデックス・アルゴリズムを採用しており、データのレプリケーションやフェイルオーバーもサポートしているが、シングル・ノード・アーキテクチャであるため、大規模データや複雑なクエリの処理には限界がある。
まとめると、MilvusもChromaもベクターデータを管理するための貴重な機能を提供しているが、それぞれ異なるニーズに対応している。Milvusは広範な機能とスケーラビリティを必要とする大規模で高性能なアプリケーションに最適であり、Chromaは使いやすさと迅速な実装を優先する小規模なアプリケーションに適している。
Fendy FengFendy Feng is the Technical Marketing Writer at Zilliz. She has extensive experience developing and enhancing the impact of open-source projects in various global markets by producing high-quality, tailored content. Before joining Zilliz, Fendy worked as a Content Strategist at PingCAP, a fast-growing E-Series startup renowned for its open-source distributed SQL database.
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