SingleStore vs KDB 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
SingleStore vs KDB 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KDB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よう；
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(LLM)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、KDBは専用の時系列データベースである。どちらもアドオンとしてベクトル検索を備えている。この記事では、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。
Kdb：概要とコアテクノロジー
KDBは、GPUを必要としないリアルタイムデータ処理に優れた高性能データベースです。生データの処理、ベクトル埋め込みデータの生成、保存、類似検索の実行をすべてリアルタイムで行うことができます。KDBの主な強みのひとつは、様々なデータタイプやユースケースをサポートするマルチモーダルなパフォーマンスだ。KDBのアプローチは、ストリーミング、エンベッディング生成、ベクターデータベース、生データ処理、時系列、分析を単一の統一されたソリューションに統合し、開発者の技術スタックを大幅に簡素化し、アプリケーション間で適応可能にします。
KDBにはダイナミック・インデックスが搭載されており、開発者は、厳密なインデックスの制約を受けることなく、類似性検索のためのベクトル埋め込みを動的に選択することができます。これにより、より高速で柔軟な検索が可能になります。KDBはデータセット間の再エンコーディングをサポートしており、異なる次元の生データを再エンコーディングして保存することで、データセットをまたいだ類似検索が可能です。時系列データの場合、KDBはエンベッディング生成なしでもユニークな類似性検索機能を提供し、変化の速いデータセットと遅いデータセットの両方に対応するユーザーに汎用性を提供します。
パフォーマンスに関しては、KDBはHNSWのような一般的な手法を凌駕しています。KDBはHNSWと比較して、特に高速に変化する時間ベースのデータに対して、17倍高速に検索を実行し、12倍少ないメモリを使用する。変化の遅い時間ベースのデータセットでは、KDBは検索を10倍高速化しながら、メモリとディスクストレージを100倍削減します。KDBは、類似検索、完全検索、リテラル検索を1つのクエリで組み合わせることができるため、コンテンツが変化してもクエリの関連性が保証され、リアルタイムで変化するデータに対する効率的なソリューションとなります。
KDB.AIは、開発者がベクトル類似検索を従来のデータベースクエリと組み合わせることを可能にすることで、ベクトル検索機能を強化しています。これは、検索パラメータに基づいてカスタム制約を適用するフィルタの使用によって実現されます。KDBは、FlatおよびqFlat（いずれも厳密な最近傍探索）、HNSW（効率的な探索のためのグラフベースのインデックス）、IVF（より高速だが精度の低い結果を得るためのクラスタベースの探索）、およびIVFPQ（メモリ効率と速度を向上させるためのIVFの圧縮バージョン）を含む複数の探索メソッドをサポートしています。各手法には独自のトレードオフがあり、開発者は特定のユースケースに最適なアプローチを選択することができる。
主な違い
検索方法
SingleStore：SingleStoreには、厳密なk-最近傍探索（kNN）と近似最近傍探索（ANN）の両方の探索方法があります。ANNはIVFとHNSWインデックスを使用し、多少の精度の低下はありますが、より高速な検索を実現します。ベクトル検索をSQLクエリと直接統合しているので、類似検索と従来のフィルター（価格やカテゴリーなど）を混在させることができます。
KDB：KDBには複数の検索メソッドがあります：Flat、qFlat、HNSW、IVF、IVFPQ、動的インデックス。データセットを横断した検索やリアルタイムでのクエリ適応に柔軟に対応します。KDBのインデックス作成方法は、速度とメモリ使用量に最適化されており、HNSWのような一般的なグラフベースの方法を時間とリソースの両方で凌駕しています。
データ
**シングルストア構造化および半構造化データ、ベクトル・インデックス用の列ストア・テーブル。ベクトル検索と従来のSQLワークフローを組み合わせるのに適しているが、構造化スキーマを前提とする。使用例：画像認識、推薦システム、検索支援生成（RAG）タスク。
KDB：マルチモーダルデータ、ストリーミング、埋め込み生成、生データのハンドリングを1つの環境で実現。時系列データやリアルタイムデータに適しており、埋め込み生成なしで検索できる。
スケーラビリティ
SingleStore：分散アーキテクチャーは、データの増加に応じてリニアに拡張可能。ベクトルと SQL クエリを 1 回の操作で結合するため、複数のシステムを管理するオーバーヘッドが削減される。
KDB：KDBはリアルタイムで変化の速いデータセットに最適化されています。時系列データのメモリ使用量を100倍、検索時間を10倍削減。時系列データと静的データの両方のシナリオに適しています。
柔軟性
KDB：データセット間の動的インデックス作成と再エンコード、データセット間の類似性検索。開発者はニーズに応じてインデックス作成とクエリパラメータを調整できます。
統合とエコシステム
SingleStore：SQL ベースのツールと統合され、従来のデータベースに慣れ親しんだ開発者に適している。既存のデータベース操作にベクトル検索を組み込む。
KDB：ストリーミング、時系列、ベクトルデータ用の統一アーキテクチャ。様々なアプリケーションに対応。金融、IoT、機械学習など、データ集約的なユースケースのためのエコシステム。
ユーザビリティ
**シングルストアSQLファーストのアプローチにより、データベース・ユーザーにとっての障壁が低い。ドキュメントはリレーショナル・データベースに精通した開発者向け。
KDB：強力だがq言語に精通している必要がある。KDBを既存のワークフローに統合する場合、開発者の学習曲線はより険しくなるかもしれない。
コスト
KDB：KDBのメモリとストレージの最適化により、特にリアルタイム分析やベクトル検索を多用するアプリケーションのコストを大幅に削減できます。
セキュリティ ；
**シングルストアエンタープライズグレードのセキュリティ：暗号化、認証、役割ベースのアクセス制御（RBAC）。機密性の高いワークロードに最適。
KDB：セキュリティは同じだが、コンプライアンスとリアルタイムの保護が重要な金融やIoT向けの機能が追加されている。
SingleStoreを選ぶとき
SingleStoreは、SQLの世界でベクトル検索と構造化データまたは半構造化データを組み合わせる必要があるアプリケーション向けだ。分散アーキテクチャにより大きなワークロードを容易に処理できるため、推薦システム、AIを利用した検索エンジン、検索拡張世代（RAG）パイプラインなどのユースケースに最適です。完全近傍検索と近似近傍検索の両方が可能なので、ニーズに応じて性能と精度のバランスを取ることができる。従来のデータベース操作と並行してベクトル検索をスケーリングするビジネスに適した選択肢です。
KDBを選ぶとき
KDBは、時系列データや変化の速いデータなど、リアルタイムのデータ処理を必要とするシナリオに適しています。マルチモーダルな機能を備えているため、金融、IoT、エネルギーなど、ストリーミングデータと高速分析が鍵となる業界に最適です。動的インデックスと高度なクエリの柔軟性を備えた高性能な類似検索を必要とする開発者は、KDBのワンストップショップを気に入るでしょう。さらに、KDBはメモリとストレージが非常に効率的なので、要求の多いデータ量の多いアプリケーションには非常に費用対効果が高いです。
要約
SingleStoreとKDBは異なるユースケースに適しています。SingleStoreは、ベクトル検索と従来のデータベース機能、スケーラビリティ、使いやすさを組み合わせる必要がある環境に適しています。KDBは、リアルタイムかつダイナミックなワークロード、パフォーマンス、柔軟性、複数のデータタイプの取り扱いに適しています。お客様のニーズ、データの種類、必要なパフォーマンス、ユースケースの複雑さに応じてお選びください。
これを読めばSingleStoreとKDBの概要がわかるが、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る。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を使って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.
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