MongoDBとRocksetの比較：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：MongoDBとRocksetである。MongoDBとRockset**である。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必須の機能である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？
MongoDB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、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**。
MongoDBはNoSQLデータベースであり、Rocksetは検索・分析データベースであるが、どちらもベクトル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。 ；
MongoDB: 基礎編
MongoDB Atlas のベクトル検索は、MongoDB Atlas に保存されているデータをベクトルで類似検索する機能です。ドキュメントデータと一緒に高次元のベクトル埋め込みデータをインデックス化してクエリし、データベース内でAIや機械学習を行うことができます。
Atlas Vector Searchの中核は、HNSW（Hierarchical Navigable Small World）アルゴリズムを使ったベクトルデータのインデックス化と検索です。これによりベクトル空間の多階層グラフが作成され、近似最近傍（ANN）検索が可能になる。これは大規模なベクトル検索におけるスピードと精度のバランスです。Atlas Vector Search は、10,000 ドキュメントまでのクエリに対して、パフォーマンスよりも精度を優先する Exact Nearest Neighbors (ENN) 検索もサポートしています。
Atlas Vector Searchの大きな利点の一つは、MongoDBの柔軟なドキュメントモデルとの統合です。ベクトル埋め込みを他のドキュメントデータと一緒に保存できるので、より文脈に沿った正確な検索ができます。最大4096次元まで埋め込むことができ、どのようなデータでもクエリできます。アトラスベクター検索では、ベクトルの類似検索と従来の文書フィルタリングを組み合わせることができます。例えば、商品のセマンティック検索は、カテゴリー、価格帯、在庫状況でフィルタリングすることができます。
また、Atlas Vector Searchはハイブリッド検索にも対応しており、ベクトル検索とフルテキスト検索を組み合わせることで、より詳細な検索結果を得ることができます。これは、キーワードベースの検索に特化したAtlas Searchとは異なる。このプラットフォームは一般的なAIサービスやツールと統合されているため、OpenAIやVoyageAI、その他Hugging Faceに掲載されている多くのプロバイダーのモデルを埋め込んで使用することができる。また、大規模言語モデル（LLM）を使用するアプリケーションを構築するためのLangChainやLlamaIndexのようなオープンソースのフレームワークもサポートしています。
スケーラビリティとパフォーマンスを保証するために、MongoDBアトラスは、アトラスサーチとベクターサーチのワークロード専用のインフラを提供するサーチノードを提供しています。これにより、最適化されたコンピュートリソースと、検索ニーズの独立したスケーリングが可能になり、スケール時のパフォーマンスが向上します。
これらの機能をMongoDBエコシステム内に持つことで、Atlas Vector SearchはAIを活用したアプリケーション、レコメンデーションシステム、高度な検索機能を構築する開発者にとって完全なソリューションとなります。ベクターデータベースを別途用意する必要がなく、MongoDBのスケーラビリティと豊富な機能をベクター検索と共に利用することができます。
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
MongoDBアトラスベクター検索とRocksetのどちらを選ぶか、十分な情報を得た上で決める必要がある。いくつかの重要な点からこの2つを比較してみましょう：
検索方法
MongoDB Atlas Vector Search は、HNSW (Hierarchical Navigable Small World) アルゴリズムを使ってベクトルデータのインデックス化と検索を行います。近似最近傍 (ANN) 検索と厳密最近傍 (ENN) 検索の両方をサポートしています。
RocksetはK-最近傍探索(KNN)と近似最近傍探索(ANN)をサポートしています。スケーラビリティのために分散FAISSインデックスを持ち、アルゴリズムに依存しないため、独自の検索実装を選択することができる。
データ
MongoDB Atlas Vector Search は MongoDB の柔軟なドキュメントモデルと統合されているので、他のドキュメントデータと一緒にベクトル埋め込みを保存できます。最大 4096 次元までサポートしているので、より文脈に沿った正確な検索ができます。
Rocksetは、ベクトル埋め込みを含む構造化データと非構造化データを扱うことができます。最大40MBのドキュメントと、最大200,000次元のベクトルを扱うことができるので、多くのユースケースに適しています。
スケーラビリティとパフォーマンス
MongoDB Atlasには、検索とベクトル検索のワークロード専用の検索ノードがあるので、検索を独立にスケールし、スケール時のパフォーマンスを最適化できます。
Rocksetには、検索、ANN、列、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があり、多くのクエリパターンに対応できる。データのリアルタイムな取り込み、インデックス作成、クエリ用に設計されています。
柔軟性とカスタマイズ
MongoDB Atlas Vector Searchは、ベクトル類似検索とドキュメントフィルタリングを組み合わせることができ、ベクトル検索とフルテキスト検索を組み合わせたハイブリッド検索をサポートします。
Rockset は独自の検索実装を柔軟に選択でき、メタデータフィルタリングとハイブリッド検索をサポートしている。コストベースのオプティマイザは、KNN検索とANN検索のどちらかを選択できる。
統合とエコシステム
MongoDB Atlas Vector Searchは、一般的なAIサービスやツールと統合されており、OpenAIやVoyageAIのモデルの組み込みをサポートし、LangChainやLlamaIndexのようなオープンソースのフレームワークと連携します。
Rocksetにはクエリ用のSQLとREST APIの両方があるが、情報にはエコシステムの統合は明記されていない。
使いやすさ
MongoDB Atlas Vector Searchは、既存のMongoDBエコシステムの上に構築されているので、多くの開発者が使い慣れているだろう。MongoDBプラットフォーム内の完全なソリューションなので、開発プロセスを簡素化できるかもしれません。
RocksetはSQLをサポートしているので、SQLデータベースのユーザーには馴染みやすい。
コスト
MongoDBには確立されたエコシステムがあり、たくさんのドキュメントがあり、開発者はMongoDBに精通している。すでにMongoDBを使っているなら、ベクトル検索を追加するのは当然のことかもしれません。
Rocksetの価格設定は、コンピュートとストレージに基づいている。より柔軟だが、コストを最適化するためにはより多くのリソース管理が必要になるかもしれない。
##それぞれを利用する場合
MongoDB Atlas Vector Search は、すでにデータストレージに MongoDB を使っていて、新しいシステムを導入せずにベクトル検索を追加したい場合に適しています。ベクター検索をドキュメントクエリとシームレスに統合する必要があるアプリケーション、たとえばコンテンツ推薦システムやeコマースプラットフォームのセマンティック検索などに最適です。ベクトル埋め込みを他のドキュメントデータと一緒に保存できるので、コンテキストが重要なシナリオに最適で、より詳細な結果を得るためのハイブリッド検索もサポートしています。
Rocksetは、リアルタイム分析や変化の速いデータの検索を必要とするユースケースに最適です。そのコンバージド・インデックスは、低レイテンシーで高速データストリームのインジェスト、インデックス、クエリを必要とするアプリケーションに最適です。Rocksetは非常に高次元のベクトル（最大20万次元）をサポートしているので、高度な機械学習アプリケーションや複雑な類似検索シナリオに適しています。ベクターデータを頻繁に更新したり、ストリーミングデータソースからリアルタイムで洞察を必要とするユースケースであれば、Rocksetの方が良いかもしれません。
まとめ
MongoDB Atlas Vector Searchは、MongoDBのドキュメントモデルとスケーラビリティの強みを活かして、従来の検索とベクトル検索の両方に対応する単一のプラットフォームを提供している。一般的なAIサービスと統合され、ハイブリッド検索をサポートしているので、すでにMongoDBのエコシステムを利用している開発者には最適な選択だ。Rocksetは、リアルタイム分析や高次元のベクトル検索に最適で、独自のインデックス作成アプローチにより、変化の速いデータに対して高速にクエリーを実行できる。この2つのどちらを選ぶかは、最終的にはユースケースによります。既存のインフラ、データの性質（静的か高速に変化するか）、ベクトル埋め込みデータの次元数、アプリケーションにおけるリアルタイム分析の重要性を考慮してください。どちらも強力なベクトル検索を備えていますが、それぞれの強みは異なるユースケースやデータ処理のニーズに合致しています。
これを読めばMongoDB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。その手助けを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.
読み続けて
Notion's Vector Search Is Excellent. Their Next Problem Is Harder.
Notion solved vector search scaling in two years. The next bottleneck — offline context engineering, unified data, and the real-time/offline gap — is harder.
How Zilliz Ended Up at the Center of NVIDIA’s Unstructured Data Story at GTC 2026
If unstructured data is the context of AI, then the ceiling of AI applications will be set not just by models, but by how mature the infrastructure for unstructured data becomes.
How to Install and Run OpenClaw (Previously Clawdbot/Moltbot) on Mac
Turn your Mac into an AI gateway for WhatsApp, Telegram, Discord, iMessage, and more — in under 5 minutes.
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.