SingleStore vs Elasticsearch 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？
SingleStore と Elasticsearch 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、クエリするため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**。
SingleStoreは分散型のリレーショナルSQLデータベース管理システムであり、ElasticsearchはApache Luceneベースの検索エンジンである。どちらもアドオンとしてベクトル検索を備えている。この投稿では、両者のベクトル検索機能を比較する。 ；
SingleStore：概要とコアテクノロジー
SingleStoreは、データベース自体にベクター検索機能を搭載することで、ベクター検索を可能にしました。ベクターは通常のデータベーステーブルに格納され、標準的なSQLクエリで検索することができます。例えば、価格帯でフィルタリングしながら類似の商品画像を検索したり、特定の部門に結果を限定しながらドキュメントの埋め込みを検索したりすることができます。システムは、ベクトルインデックスにFLAT、IVF_FLAT、IVF_PQ、IVF_PQFS、HNSW_FLAT、HNSW_PQを、類似性マッチングにドット積とユークリッド距離を使用したセマンティック検索の両方をサポートしている。これは、推薦システム、画像認識、AIチャットボットなど、類似性マッチングが高速なアプリケーションに超便利である。
SingleStoreの中核は、パフォーマンスとスケールのために構築されている。データベースは複数のノードにデータを分散させるので、大規模なベクトルデータ操作に対応できます。データが大きくなっても、ノードを追加すれば問題ありません。クエリプロセッサーはベクトル検索とSQLオペレーションを組み合わせることができるので、複数のクエリを別々に実行する必要がありません。ベクターのみのデータベースとは異なり、SingleStoreはこれらの機能を完全なデータベースの一部として提供するため、複数のシステムを管理したり、複雑なデータ転送に対応したりすることなく、AI機能を構築することができます。
SingleStoreのベクトルインデックスには2つのオプションがあります。1つ目は厳密なk-最近傍(kNN)検索で、クエリベクトルに最も近いk個の近傍集合を正確に見つけます。しかし、非常に大きなデータセットや高い同時実行性の場合、SingleStoreはベクトルインデックスを使用した近似最近傍（ANN）検索もサポートします。ANN検索は、厳密なkNN検索よりもはるかに高速にk近傍を見つけることができます。速度と精度はトレードオフの関係にあり、ANNは高速ですが、正確なk個の最近傍セットを返すとは限りません。インタラクティブな応答時間が必要で、絶対的な精度を必要としない数十億のベクトルを扱うアプリケーションには、ANN検索が適しています。
SingleStoreにおけるベクトルインデックスの技術的実装には特別な要件があります。これらのインデックスはカラムストアテーブルにのみ作成可能で、ベクトルデータを格納する単一のカラムに作成する必要があります。システムは現在Vector Type(dimensions[, F32])フォーマットをサポートしており、F32は唯一サポートされている要素タイプです。この構造化されたアプローチにより、SingleStoreは大規模な言語モデルからのベクトルを使用した意味検索、焦点を絞ったテキスト生成のためのRAG（retrieval-augmented generation）、ベクトル埋め込みに基づく画像マッチングなどのアプリケーションに最適です。これらを従来のデータベース機能と組み合わせることで、SingleStoreは開発者がパフォーマンスとスケールを維持しながら、SQL構文を使用して複雑なAIアプリケーションを構築することを可能にします。
Elasticsearch概要とコアテクノロジー
Elasticsearch は Apache Lucene ライブラリ上に構築されたオープンソースの検索エンジンです。リアルタイムのインデックス作成と全文検索で知られているため、重いアプリケーションやログ分析に最適な検索エンジンです。Elasticsearchを使えば、大量のデータを高速かつ効率的に検索・分析することができます。
Elasticsearchは検索と分析のために構築され、ファジー検索、フレーズマッチ、関連性ランキングなどの機能を備えています。複雑な検索クエリやリアルタイムのデータ検索が必要なシナリオに最適です。AIアプリケーションの台頭により、Elasticsearchはベクトル検索機能を追加し、画像認識、文書検索、Generative AIなどのAIユースケースに必要な類似検索や意味検索ができるようになりました。
ベクター検索
ベクター検索は Apache Lucene を通して Elasticsearch に統合されている。Lucene は定期的にマージされる不変のセグメントにデータを整理し、ベクターは他のデータ構造と同じようにセグメントに追加されます。このプロセスでは、インデックスを作成する際にベクタをメモリ上にバッファリングし、 必要なときにバッファをセグメントの一部としてシリアライズします。セグメントを定期的にマージして最適化を行い、すべてのセグメントでヒットしたベクターを検索します。
Elasticsearch はベクトルのインデックス作成に HNSW (Hierarchical Navigable Small World) アルゴリズムを使用しており、類似したベクトル同士が接続されたグラフを作成します。HNSWはシンプルで、強力なベンチマーク性能を持ち、インデックスの完全な再学習を必要とせずにインクリメンタルな更新に対応できることから選ばれました。このシステムは、通常数十ミリ秒から数百ミリ秒でベクトル検索を実行し、総当たりアプローチよりもはるかに高速である。
Elasticsearch の技術的なアーキテクチャは最大の強みの一つである。このシステムは同時インデックス作成中であってもロックフリー検索をサポートし、ドキュメントの更新時には異なるフィールド間で厳格な一貫性を維持する。そのため、ベクトルフィールドとキーワードフィールドの両方を更新した場合、検索はすべての古い値かすべての新しい値のどちらかを見ることになり、データの一貫性が保証される。システムは利用可能なRAMを超えて拡張することができますが、ベクターデータがメモリに収まる場合にパフォーマンスが最適化されます。
コアとなるベクトル検索機能だけでなく、Elasticsearchは実用的な統合機能を提供しており、その価値は非常に高い。ベクトル検索は従来のElasticsearchのフィルタと組み合わせることができるので、ベクトルの類似性と全文検索結果をミックスしたハイブリッド検索を行うことができます。ベクトル検索は Elasticsearch のセキュリティ機能、アグリゲーション、インデックスソートと完全に互換性があるため、最新の検索ユースケースに対応する完全なソリューションです。
主な違い
検索技術と実装
SingleStoreには複数のベクトル・インデックス・オプションがある：flat、ivf_flat、ivf_pq、ivf_pqfs、hnsw_flat、hnsw_pq。厳密なk-最近傍探索(kNN)と近似最近傍探索(ANN)をサポートし、ドット積と ユークリッド距離で類似性マッチングを行う。
Elasticsearch は Apache Lucene によって実装された HNSW アルゴリズムをベクトル検索に使用しています。これは類似したベクトル同士がつながるグラフを作成するため、検索は通常ミリ秒で行われる。
データ管理とストレージ
SingleStoreはベクトル検索をSQLデータベースに統合しています。通常のテーブルにベクターを格納し、標準SQLでクエリを実行することで、単一のクエリでベクター検索と通常のデータベース操作を組み合わせることができます。しかし、カラムストア・テーブルにしかベクトル・インデックスを作成できず、Vector Type(dimensions[, F32])形式を使用する必要があります。
Elasticsearch は Lucene のセグメントベースのアーキテクチャでベクトルを扱います。ベクトルはインデックス作成時にメモリ上にバッファリングされ、 その後セグメントにシリアライズされます。更新時に異なるフィールド間で一貫性が保たれるため、検索では古い値も新しい値もすべて見ることができます。
スケーラビリティ
SingleStoreは大規模なベクトル操作のために複数のノードにデータを分散します。データの増加に応じてノードを追加できます。ベクトル検索とSQLオペレーションを組み合わせた場合に威力を発揮します。
Elasticsearch はシャーディングとレプリケーションによってスケーリングする分散アーキテクチャを持っています。ベクターデータがメモリに収まる限り最高のパフォーマンスを発揮しますが、利用可能なRAMを超えてスケールすることも可能です。セグメントベースのアーキテクチャは大規模データセットの管理に役立ちます。
特徴
SingleStoreの主な利点はSQLとの統合であり、ベクトル検索と通常のデータベース操作を組み合わせる必要があるアプリケーションに最適である。ベクトル類似性マッチングと構造化データクエリの両方を必要とするレコメンデーションシステムやAIチャットボットに適している。
Elasticsearch はベクトル検索と既存の検索を組み合わせるのが得意だ。ベクトル類似度とフルテキスト検索結果を混ぜたり、通常の Elasticsearch フィルタを使うことができる。また、セキュリティ機能、アグリゲーション、インデックスソートともうまく統合できます。
それぞれをいつ使うか
SingleStore：SQLとベクターを一緒に使う場合
SingleStoreは、SQLとベクトル操作を組み合わせたアプリケーションを構築する必要がある場合に最適です。ユーザーの嗜好（ベクトルとして）とビジネスルール（SQL制約として）の両方を考慮する必要があるレコメンデーションシステムや、ベクトルの類似性と構造化データクエリを組み合わせる必要があるAIアプリケーションを構築している場合などです。水平方向に拡張する必要があり、なおかつベクトル検索と一緒に複雑なSQLを実行する必要がある場合に効果的です。
Elasticsearch：検索ファーストのアプリケーション
Elasticsearch は検索をメインとし、ベクター機能は既存の検索に追加する場合に最適です。コンテンツ推薦システムや文書検索プラットフォームのように、意味的類似性とともに強力な全文検索を必要とするアプリケーションに適しています。キーワード検索、フィルター、ベクトル類似性を1つのクエリで組み合わせる必要がある場合に効果的で、従来の検索とAIによる意味理解を融合させる必要があるアプリに最適です。
まとめ
SingleStore と Elasticsearch のどちらを選択するかは、あなたのユースケースに帰結します - SingleStore はベクトル機能を備えた強力な SQL を持ち、Elasticsearch はベクトルサポートを備えた堅牢な検索を持ちます。ベクター機能を持つプライマリデータベース（SingleStore）とベクター検索機能を持つ検索エンジン（Elasticsearch）のどちらが必要かを判断する必要があります。既存の技術スタック、頻繁に実行するクエリの種類、より伝統的なデータベース操作と検索機能のどちらが必要かを考慮してください。どちらもベクトル検索が可能ですが、得意とする分野が異なるため、異なるユースケースに適しています。
読み続けて
The AWS Outage Was a Wake-Up Call for Vector Database Cross-Region Disaster Recovery
Zilliz Cloud Had the Answer Before the Crisis. Zilliz Cloud is the world's first vector database with native cross-region disaster recovery.
Zilliz Cloud Audit Logs Goes GA: Security, Compliance, and Transparency at Scale
Zilliz Cloud Audit Logs are now GA, giving enterprises real-time visibility, compliance-ready trails, and stronger security across AWS, GCP, and Azure.
Introducing DeepSearcher: A Local Open Source Deep Research
In contrast to OpenAI’s Deep Research, this example ran locally, using only open-source models and tools like Milvus and LangChain.
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.