RedisとRockset：ニーズに合ったベクターデータベースの選択
AIやデータドリブン・テクノロジーの進歩に伴い、アプリケーションに適切なベクター・データベースを選択することがますます重要になってきている。RedisとRocksetはこの分野における2つの選択肢だ。この記事では、あなたのプロジェクトで十分な情報に基づいた決断をするために、これらのテクノロジーを比較します。
ベクターデータベースとは？
RedisとVald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調べてみましょう。
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(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）、Weaviate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**。
Redisはベクトル検索をアドオンしたインメモリデータベースであり、Rocksetは検索・分析データベースである。この投稿では、両者のベクトル検索機能を比較する。 ；
Redis：概要とコアテクノロジー
Redisはもともとインメモリ・データ・ストレージとして知られていたが、現在はRedis Stackの一部であるRedis Vector Libraryを通じてベクトル検索機能を追加した。これにより、Redisはスピードとパフォーマンスを維持したまま、ベクトルの類似検索ができるようになりました。
Redisのベクトル検索は既存のインフラストラクチャの上に構築されており、高速なクエリ実行のためにインメモリ処理を使用している。Redisは近似最近傍検索にFLATとHNSW（Hierarchical Navigable Small World）アルゴリズムを使用し、高次元のベクトル空間での高速かつ正確な検索を可能にしています。
Redisのベクトル検索の主な強みの1つは、ベクトルの類似性検索と他の属性に関する従来のフィルタリングを組み合わせることができる点です。このハイブリッド検索により、開発者は意味的類似性と特定のメタデータ基準の両方を考慮した複雑なクエリを作成することができるため、多くのAI駆動型アプリケーションで汎用性があります。
Redis Vector Libraryは、開発者がRedisでベクトルデータを扱うためのシンプルなインターフェースを提供します。柔軟なスキーマ設計、カスタムベクタークエリ、セマンティックキャッシングやセッション管理などのLLM関連タスクの拡張機能などを備えている。これにより、AI/MLエンジニアやデータサイエンティストは、特にリアルタイムのデータ処理と検索のために、RedisをAIワークフローに統合することが容易になります。
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。
主な違いベクトル検索におけるRedisとRocksetの比較
ベクトル検索にRedisとRocksetのどちらを使うかを選ぶ際には、その違いを理解する必要がある。どちらも強力ですが、ユースケースによって強みが異なります。いくつかの重要な部分で比較してみましょう。
検索方法
Redisは近似最近傍探索にFLATとHNSWアルゴリズムを使用しています。これは特に高次元のベクトル空間に対して高速かつ正確です。Redisはベクトル類似性検索と属性フィルタリングを組み合わせるのが得意で、複雑なクエリを可能にします。
RocksetはK-最近傍探索（KNN）と近似最近傍探索（ANN）をサポートしている。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おり、アルゴリズムにとらわれない。独自の検索実装を選択することができます。Rocksetのコストベースのオプティマイザは、KNNとANNを切り替えて最高のパフォーマンスを実現します。
データ
インメモリ・データストアであるRedisは、Vector Libraryを通じてベクトル検索機能を持つようになった。リアルタイムデータを得意とし、構造化・非構造化データタイプを扱うことができる。
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と分析を行う。Rocksetは、高速イベントストリームや変更データキャプチャフィードをリアルタイムで取り込んで処理できるため、秒単位の洞察を必要とするアプリケーションに適している。
スケーラビリティとパフォーマンス
Redisはインメモリ処理を使用して高速なクエリを実行するため、低レイテンシのレスポンスを必要とするアプリケーションに適しています。大規模なデータセットのために水平方向に拡張することができます。
Rocksetは分散アーキテクチャとConverged Indexingを採用し、スケーラビリティを実現している。最大40MBのドキュメントと最大200,000のベクトル次元を扱うことができるので、幅広いベクトル埋め込みユースケースに適している。
柔軟性とカスタマイズ
Redisは柔軟なスキーマとカスタムベクタクエリを持っています。セマンティックキャッシュやセッション管理のようなLLM関連タスクのための拡張機能があり、AI/MLワークフローに適している。
RocksetのConverged Indexは、検索、ANN、列、行インデックスを組み合わせているので、すぐに様々なクエリパターンに対応できる。マルチモーダルモデルをサポートし、クエリ用にSQLとREST APIの両方を備えている。
統合とエコシステム
Redisには大規模なエコシステムがあり、特にキャッシュやリアルタイムデータ処理において、多くのツールやフレームワークとうまく統合できます。
Rocksetはリアルタイム分析と検索用で、データストリーミングと変更データキャプチャシステム用の強力な統合を持っている。SQLインターフェースは、多くの開発者やデータアナリストに親しまれている。
使いやすさ
Redisは開発者に優しく、セットアップや操作が簡単なことで知られている。しかし、複雑なユースケースに最適化するには、その内部に関する深い知識が必要です。
RocksetはSQLインターフェースと自動スキーマ推論で複雑なデータ操作を簡素化する。そのマネージド・サービスは、運用のオーバーヘッドを削減します。
コスト
Redisは一部のユースケース、特に高性能シナリオでインメモリーを使用する場合、費用対効果が高い。しかし、メモリを拡張するとコストが増加する可能性がある。
Rocksetの価格設定は、コンピュートとストレージの使用量に基づいている。更新を効率的に処理する能力と最適化されたクエリ実行により、ワークロードによってはコストを削減することができる。
セキュリティ
RedisとRocksetはどちらも強固なセキュリティ機能、暗号化、認証、アクセス制御を備えています。アプリケーションのセキュリティ要件と、チームが各システムのセキュリティモデルに精通していることを考慮してください。
各テクノロジーを選択するタイミング
Redisを使用する場合
Redisは、超低レイテンシーのベクトル検索処理を必要とするアプリケーション、特にリアルタイムデータを扱うアプリケーションに最適です。推奨システム、コンテンツ・マッチング、画像類似検索など、ベクトル類似検索と属性フィルタリングを組み合わせる必要があるシナリオに最適です。Redisは、セッション管理、キャッシング、リアルタイム分析など、インメモリ処理の恩恵を受けるユースケースに適しています。Redisは、スピードが優先され、データがメモリに収まるか、クラスタに分散できる場合に使用します。
Rocksetを使う場合
Rocksetは、変化するデータをリアルタイムで検索・分析する必要があるアプリケーション、特に構造化データと非構造化データが混在している場合に最適です。特に構造化データと非構造化データが混在している場合に最適です。Rocksetは、ベクトル埋め込みを含む複数のデータ型にまたがる複雑なクエリを必要とするユースケースに最適です。大規模なデータセットの全文検索、集計、結合とともにベクトル検索が必要な場合にRocksetを使用する。また、ログ分析、ユーザー行動分析、IoTデータ処理など、高速データストリームをリアルタイムで取り込み、クエリする必要があるシナリオにも適しています。
要約
Redisはメモリ内で高速なハイブリッド検索が可能で、低レイテンシのリアルタイムアプリケーションに最適。Rocksetは複数のデータ型と複雑なクエリをリアルタイムで処理するのが得意で、ベクトル検索と並んで強力な分析機能を備えている。RocksetとRocksetのどちらを選択するかは、データ型、クエリの複雑さ、レイテンシー、スケーラビリティといった要件に基づいて決める必要がある。スピードとシンプルなデータモデルにはRedisを使い、複雑で変化するデータと分析にはRocksetを使う。最終的には、プロジェクトのニーズとパフォーマンス目標にテクノロジーを合わせることが重要です。
この記事ではRedisとRocksetの概要を説明したが、特定のユースケースに基づいてこれらのデータベースを評価することが重要だ。このプロセスを支援するツールの1つが、ベクターデータベースのパフォーマンスを比較する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あるVectorDBBenchです。最終的には、特定のデータセットとクエリパターンを使った徹底的なベンチマークが、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、強力でありながら異なるこの2つのアプローチのどちらを選ぶかについて、十分な情報を得た上で決断を下すために不可欠となるだろう。
オープンソースのVectorDBBenchを使って、ベクターデータベースを自分で評価・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の性能を、自身のデータセットを用いてテスト・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
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Vector Databases vs. Key-Value Databases
Use a vector database for AI-powered similarity search; use a key-value database for high-throughput, low-latency simple data lookups.
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