Qdrant 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？
QdrantとMyScale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(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**。
Qdrantは専用のベクターデータベースです。MyScaleはClickHouse上に構築されたデータベースで、ベクトル検索とSQLアナリティクスを組み合わせ、アドオンとしてベクトル検索機能を備えている。この記事では、両社のベクトル検索機能を比較します。
Qdrant：概要とコアテクノロジー
Qdrantは類似検索と機械学習のためのベクトルデータベースです。ベクトルデータのためにゼロから構築されたQdrantは、AI開発者のためのデータベースです。Qdrantはパフォーマンスを最適化し、最新のMLモデルの鍵となる高次元のベクトルデータを扱うことができます。
Qdrantの強みの一つは柔軟なデータモデリングです。ベクトルだけでなく、各ベクトルに関連するペイロードデータも保存し、インデックスを付けることができます。これはベクトルの類似性とメタデータのフィルタリングを組み合わせた複雑なクエリを実行できることを意味し、より強力でニュアンスのある検索が可能になります。QdrantはACIDに準拠したトランザクションにより、並行処理中でもデータの一貫性を保証します。
Qdrantのベクトル検索はプラットフォームの中核です。高次元空間で効率的なインデックス作成にはHNSW（Hierarchical Navigable Small World）アルゴリズムのカスタムバージョンを使用しています。Distance Matrix APIは、ベクトル間のペアワイズ距離を効率的に計算することができるので、クラスタリングや次元削減のようなタスクに最適です。速度よりも精度が重要なシナリオのために、Qdrantは正確な検索をサポートし、グラフUIを通してベクトルの関係を探索する視覚的なツールを提供します。
Qdrantの特徴はクエリと最適化機能です。Qdrantのクエリ言語はベクトル検索とシームレスに連動し、データ内のユニークな値を集計・カウントする強力なファセットAPIを含む複雑な操作をサポートします。オンディスクテキストやジオインデックスのようなメモリ最適化機能により、インテリジェントキャッシングでパフォーマンスを維持しながら大規模なデプロイメントに対応できます。Qdrantはスケーラビリティのために自動的にシャーディングとレプリケーションを行い、文字列のマッチングから数値範囲や地理的な位置情報まで様々なデータタイプやクエリ条件をサポートします。スカラー、積、バイナリ量子化機能により、特に高次元のベクトルに対してメモリ使用量を削減し、検索を高速化することができます。
ユースケースに応じて、近似マッチングと完全マッチングの両方で、検索精度とパフォーマンスのトレードオフを設定できます。このアーキテクチャは、ベクトル検索をフィルタリングや集約と組み合わせる必要がある実世界のシナリオを想定して設計されているため、実用的なAIアプリケーションの構築に最適です。
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
Qdrantは近似最近傍(ANN)検索にHNSW(Hierarchical Navigable Small World)アルゴリズムを高度に最適化したものを使用しています。このアルゴリズムは高次元空間を得意とし、推薦システムやセマンティック検索などのAIアプリケーションに最適です。Qdrantは精度を優先する場合は正確な検索もサポートし、クラスタリングや次元削減のようなタスクのために距離行列APIのようなツールを提供します。
ClickHouse上に構築されたMyScaleは、MSTG (Multi-Scale Tree Graph)、ScaNN、HNSWなどの複数のインデックス作成アルゴリズムを提供します。各アルゴリズムは調整可能で、多様なユースケースに柔軟に対応します。MSTGはNVMe SSDの最適化によって際立っており、大規模なベクトル検索で高いデータ密度とコスト効率の高いパフォーマンスを実現します。
データハンドリング
Qdrant はベクトルデータ用に設計されており、ベクトルと関連するペイロードデータの両方を保存することができます。この柔軟性により、ベクトルの類似性とメタデータのフィルタリングを組み合わせた複雑なクエリが可能になり、パーソナライズされたレコメンデーションなどのアプリケーションに役立ちます。Qdrantはまた、文字列のマッチングから数値範囲や地理的な位置情報まで、多様なクエリ条件をサポートしています。
一方、MyScaleは構造化データとベクトルデータを単一のプラットフォームでシームレスに統合します。MyScaleは、時系列データや全文検索など、ベクトル検索と同時にリアルタイム分析を必要とするユースケース向けに設計されている。OLAPベースのアーキテクチャは分析ワークロードに適しており、リレーショナルデータとベクトル化データの同時処理が可能です。
スケーラビリティとパフォーマンス
Qdrantは自動シャーディングとレプリケーション**によりスケーラビリティを実現しています。オンディスクインデックスを含むメモリ最適化機能により、大規模なデプロイメントを効率的に処理できます。また、精度とパフォーマンスをバランスさせるツールも提供しており、近似マッチングと完全マッチングの両方を必要とするアプリケーションに適しています。
MyScaleはClickHouseの分散アーキテクチャを活用し、高いスケーラビリティとスループットを実現します。NVMe SSDを使用して効率的なストレージと検索を行うことで、膨大なデータセットをサポートし、リアルタイムで高性能なAIアプリケーションのための堅牢な選択肢となっています。
柔軟性とカスタマイズ
Qdrantはベクトル検索とフィルタリング、集計を統合したクエリ言語で柔軟性を提供します。ファセットAPIのような機能は高度なデータ検索を可能にし、カスタマイズ可能なインデックスオプションにより、開発者は特定のユースケースに最適化することができます。
MyScaleは、従来のSQL機能と高度なベクトル検索を組み合わせることで、汎用性を強調している。この統一されたアプローチによりワークフローが簡素化され、開発者はツールを切り替えることなく、構造化データとベクトルデータにまたがる共同クエリを実行できる。
統合とエコシステム
Qdrantは機械学習パイプラインや一般的なフレームワークとの統合が容易で、複数のプログラミング言語でAPIを提供しています。最新のAIワークフローとの親和性が高く、MLやAIプロジェクトに注力する開発者にとって自然な選択肢です。
MyScaleはSQLベースのインターフェイスを備えており、リレーショナル・データベースに精通した開発者が利用しやすいという利点がある。時系列、全文検索、ベクトル検索をサポートしているため、インフラの複雑さを軽減できる多目的ツールとして位置づけられている。
使いやすさ
Qdrantは包括的なドキュメントを提供し、Graph UIのような視覚的なツールでベクトル関係の探索を簡素化します。Qdrantのセットアッププロセスは簡単で、直感的なクエリデザインにより学習曲線が短縮されます。
MyScaleはClickHouseのSQL基盤の上に構築されており、データベース経験者にとっては使いやすいものとなっている。標準SQLでクエリを記述できるため、従来のデータベースから移行する開発者の学習曲線は最小限に抑えられています。
コストの考慮
Qdrantはメモリ最適化機能によりリソース効率に優れていますが、運用コストは導入する環境やワークロードの規模によって異なります。オープンソースではありますが、マネージドサービスやホスティングには追加費用が発生する可能性があります。
MyScaleは、複数の機能（SQLデータベース、ベクトル検索、全文検索）を単一のプラットフォームに統合することでコストを削減します。この統合により、特にClickHouseを既に使用している組織では、インフラストラクチャとメンテナンス費用を削減することができます。
セキュリティ機能
どちらのシステムもセキュリティを優先しているが、そのアプローチは異なる。
Qdrantは、ACIDコンプライアンスを保証し、同時運用中でも一貫した安全なデータハンドリングを実現します。
MyScaleはClickHouseの暗号化、ロールベースのアクセスコントロール、詳細な監査ログなどの強固なセキュリティ機能を取り入れています。
Qdrantの利用時期
Qdrantはベクトル類似検索や機械学習ワークフローに適しています。ベクトル検索をメタデータフィルタリングと組み合わせることで、パーソナライズ、セマンティック検索、AIによる洞察に最適です。HNSWインデックス、ACIDコンプライアンス、メモリ最適化により、Qdrantは大規模な高次元ベクトルデータに最適です。AIパイプラインを構築している企業で、ベクターデータが主な焦点であり、検索ニュアンスが重要な場合に最適です。
MyScaleを使用する場合
MyScaleは、ベクトル検索を構造化データ、リアルタイム分析、全文検索と組み合わせる必要があるハイブリッドなユースケース向けだ。SQLベースのインターフェースはリレーショナルデータベースに精通した開発者向けであり、OLAPベースのアーキテクチャは複雑な分析ワークロード向けです。MyScaleは、1つのシステムに複数の機能を搭載しているため、複数のデータタイプを管理し、AIやリアルタイム分析から洞察を得るためのスケーラブルでコスト効率の高いプラットフォームを探している企業にとって最適な選択肢となる。
要約
QdrantとMyScaleは異なります。MyScaleはベクトル検索、構造化データ、リアルタイム分析のための統合プラットフォームです。高度なベクトル検索や複数のデータモダリティを扱えるツールなど、ユースケースに合わせてお選びください。
QdrantとMyScaleの概要についてはこちらをご覧ください。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での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の鍵となるでしょう。
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用いてテストし比較することができ、ユーザ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
Why and How to Migrate from Self-Hosted Milvus to Zilliz Cloud
A simple, step-by-step guide to migrating from Milvus to Zilliz Cloud. Learn both endpoint and backup methods for a smooth, scalable vector database migration.
Migrating from S3 Vectors to Zilliz Cloud: Unlocking the Power of Tiered Storage
Learn how Zilliz Cloud bridges cost and performance with tiered storage and enterprise-grade features, and how to migrate data from AWS S3 Vectors to Zilliz Cloud.
AI Agents Are Quietly Transforming E-Commerce — Here’s How
Discover how AI agents transform e-commerce with autonomous decision-making, enhanced product discovery, and vector search capabilities for today's retailers.
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.