OpenSearchとMyScale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：OpenSearchとMyScaleだ。各データベースは、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？
OpenSearchとMyScaleを比較する前に、まず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で大規模言語モデル(LLMs)のパフォーマンスを向上させる技術である、検索拡張生成(RAG)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**。
MyScaleはClickHouseをベースに構築されたデータベースで、ベクトル検索とSQL分析を組み合わせたものである。
オープンサーチとは？概要
OpenSearch](https://opensearch.org/)は、構造化データ、半構造化データ、非構造化データに至るまで、多様なデータタイプを管理する堅牢なオープンソースの検索・分析スイートである。ElasticsearchとKibanaからコミュニティ主導のフォークとして2021年に開始されたこのOpenSearchスイートには、OpenSearchデータストアと検索エンジン、高度なデータ可視化のためのOpenSearchダッシュボード、効率的なサーバーサイドのデータ収集のためのData Prepperが含まれています。
Apache Luceneの強固な基盤の上に構築されたOpenSearchは、非常にスケーラブルで効率的な全文検索（キーワード検索）***を可能にし、大規模なデータセットを扱うのに理想的です。最新のリリースで、OpenSearch は検索機能を大幅に拡張し、追加プラグインを通じて ベクトル検索 を含むようになりました。OpenSearchは現在、従来の字句検索、k-nearest neighbors (k-NN)、意味検索、マルチモーダル検索、ニューラル・スパース検索、ハイブリッド検索モデルなど、機械学習を利用した検索手法の数々をサポートしている。これらの機能強化により、ニューラル・モデルが検索フレームワークに直接統合され、データ取り込みの時点でオンザフライの埋め込み生成と検索が可能になります。この統合により、プロセスが合理化されるだけでなく、検索の関連性と効率が著しく向上します。
最近のアップデートでは、OpenSearchの機能がさらに進化し、ディスク最適化ベクトル検索、バイナリ量子化、k-NN検索におけるバイトベクトルエンコーディングなどの機能が導入された。機械学習タスク処理と検索クエリ性能の改善とともに、これらの追加機能は、OpenSearchがデータをフル活用することを目指す開発者や企業にとって最先端のツールであることを再確認させる。ダイナミックで協力的なコミュニティに支えられ、OpenSearchは進化を続け、アプリケーションに高度な検索機能を必要とする開発者にとって最良の選択肢として際立つ、包括的でスケーラブル、かつ適応性の高い検索・分析プラットフォームを提供します。
MyScale とは？概要
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。
GenAIにおけるOpenSearchとMyScaleの比較
検索方法
OpenSearchはApache Luceneをベースに構築されており、ベクトル検索、セマンティック検索、ハイブリッドモデルのような高度な検索機能を含むように進化しており、AI主導のアプリケーションに非常に適応しやすくなっている。現在では、オンザフライの埋め込み生成のための機械学習を利用したメソッドが組み込まれ、検索結果の精度と関連性が強化されている。
MyScaleもClickHouseアーキテクチャをベースとしており、堅牢な検索機能を提供するが、SQLとベクトル検索および全文検索の統合に重点を置いている。この統合により、MyScaleはAIや機械学習のワークロードに特に適しており、多様なデータタイプにわたる複雑なクエリを簡素化します。
データハンドリング
OpenSearchは、構造化データ、半構造化データ、非構造化データを含む幅広いデータタイプを扱い、ディスクに最適化されたベクトル検索やバイナリ量子化などの機能によってサポートされます。その柔軟性により、膨大なデータセットの効率的な処理と保存が可能です。
MyScaleは、構造化データとベクトルデータに重点を置き、ClickHouseのOLAP機能を活用して、時系列データ、ベクトルデータ、フルテキストデータを効率的に処理します。様々なベクトル・インデックス・タイプと類似性メトリクスをサポートし、AI特有のデータ要件を処理する能力を強化します。
スケーラビリティとパフォーマンス
OpenSearchはスケーラビリティのために設計されており、分散環境で大規模なデータセットを効率的に管理します。最新のアップデートにより、パフォーマンスを犠牲にすることなく複雑な検索を実行する能力が強化されました。
MyScaleはAIアプリケーションのパフォーマンスとスケーラビリティを重視しており、高度なインデックス作成アルゴリズムとNVMe SSDを使用してデータ密度とクエリー速度を向上させている。MyScaleは特殊なベクターデータベースを凌駕するように設計されており、最新のAI主導型洞察のためのスケーラブルなソリューションを提供します。
柔軟性とカスタマイズ
OpenSearchは、プラグインとダイナミックコミュニティを通じて幅広いカスタマイズオプションを提供し、幅広いアプリケーションと統合シナリオをサポートします。
MyScale*は、SQL、ベクトル、テキスト検索機能を1つのシステムに統合し、複数のツールの必要性を減らし、AIクエリの高度なカスタマイズを可能にする。複数のインデックス作成アルゴリズムとパラメータをサポートすることで、特定のユースケースに対する柔軟性をさらに高めています。
統合とエコシステム
OpenSearchは様々なツールやフレームワークと統合され、継続的な進化を促す強力で協力的なコミュニティの恩恵を受けています。
MyScaleは、異なるデータベース機能を1つのシステムに統合することで、シームレスな統合機能を提供し、管理を容易にし、インフラコストを削減します。また、モニタリングとデバッグのためのテレメトリー機能も備えており、システムの可観測性を高めています。
使いやすさ
包括的な機能を持つOpenSearchは、学習曲線が急である可能性がある。
MyScaleは使い慣れたSQLインターフェイスを提供しており、リレーショナルデータベースに慣れているプログラマーがアクセスしやすくなっている。
コストに関する考察
OpenSearchは自己管理型の導入ではコスト効率が良いが、大規模な分散型セットアップでは運用コストが高くなる可能性がある。
MyScaleは、SQL、ベクトル、テキストデータベースを単一のシステムに統合することで、インフラストラクチャとメンテナンスコストを削減し、規模に応じたコスト効率を提供すると主張している。
セキュリティ機能
OpenSearch は、暗号化、ロールベースのアクセス制御、監査ロギングなどの包括的なセキュリ ティ機能を備えており、セキュアなエンタープライズ・アプリケーションに適しています。
MyScale*のセキュリティに関する詳細は明記されていないが、その高度なアーキテクチャを考慮すると、AIや機械学習のワークロードを保護するための暗号化やアクセス制御などの基本的なセキュリティ対策が含まれている可能性が高い。
この比較により、OpenSearchとMyScaleの機能と区別が正確に反映され、特にAIや機械学習の文脈におけるさまざまなアプリケーションのニーズに対する適性について、より明確な見通しが得られるようになった。
GenAIにOpenSearchとMyScaleを選ぶとき
以下のような場合にOpenSearchを選択する：
- 構造化、半構造化、非構造化データが混在する中で、全文検索、セマンティック検索、ベクトル検索を含む高度な検索機能が必要な場合。
- リアルタイム分析とビジュアライゼーション:** OpenSearch Dashboards を活用し、リアルタイム分析とビジュアライゼーションを統合することで、インタラクティブなデータインサイトが得られます。
- スケーラブルな検索操作:**分散コンピューティング環境で高いパフォーマンスを維持しながら、大規模なデータセットを効率的に処理するスケーラブルなソリューションが必要です。
- コミュニティ主導の機能とサポート:** 堅牢で協力的なコミュニティと、オープンソースの貢献による継続的な機能拡張を重視し、ニーズに応じてプラットフォームが進化することを保証します。
MyScaleをお選びください：
- AIおよび機械学習ワークロード:** AIおよび機械学習を多用するアプリケーション、特にSQLとベクトルおよび全文検索の統合が重要なアプリケーションに重点を置いています。
- 統合データベース・ソリューション：** 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統合し、複数のシステムを管理する複雑さを軽減する統合システムを希望している。
- 大規模データセットに対する高性能要件：*** 高度なインデックス作成アルゴリズムとNVMe SSDのようなハードウェア最適化を使用して、特に時系列データとベクトルデータに対して性能を最適化したデータベースが必要です。
- SQLの使いやすさ： ** SQLに精通したプログラマーがアクセス可能なデータベースが必要であり、より複雑なシステムに伴う急峻な学習曲線なしに、AI駆動型クエリの開発と保守が容易になります。
オープンソースのVectorDBBenchを使ってベクターデータベースを評価・比較する
VectorDBBenchは、高性能なデータストレージと検索システム、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に設計された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、ユーザは独自のデータセットを用いてMilvusやZilliz Cloud(マネージドMilvus)などの異なるベクトルデータベースシステムの性能をテスト・比較し、ユースケースに最も適したものを決定することができます。VectorDBBenchを使用することで、ユーザーはマーケティング上の主張や逸話的証拠に頼るのではなく、実際のベクトルデータベースのパフォーマンスに基づいて情報に基づいた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: オープンソースベクターデータベースベンチマークツール](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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