SingleStore vs LanceDB 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LanceDBを比較する前に、まずは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、リレーショナル、SQLデータベース管理システムで、アドオンとしてベクトル検索があり、LanceDBはサーバーレスのベクトルデータベースである。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。
LanceDB**とは？概要
LanceDBは、大規模なマルチモーダルデータから埋め込みデータを保存、管理、クエリ、検索するAI用のオープンソースベクトルデータベースです。オープンソースのカラムナーデータフォーマットであるLanceをベースに構築されたLanceDBは、統合が容易で、スケーラビリティとコスト効率に優れています。既存のバックエンドに組み込んだり、クライアントアプリケーションに直接組み込んだり、リモートサーバーレスデータベースとして動作させることができるため、様々なユースケースに対応できる。
ベクター検索はLanceDBの核心である。IVF_PQインデックスを使用した網羅的k-最近傍（kNN）検索と近似最近傍（ANN）検索の両方をサポートしている。このインデックスは、データセットをパーティションに分割し、効率的なベクトル圧縮のために積量子化を適用します。LanceDBはまた、異なるデータ型にわたって検索性能を高めるために、フルテキスト検索とスカラーインデックスを備えています。
LanceDBは、ユークリッド距離、コサイン類似度、ドット積など、ベクトルの類似性に関する様々な距離メトリックをサポートしています。このデータベースでは、セマンティック検索とキーワードベースのアプローチを組み合わせたハイブリッド検索や、メタデータフィールドでのフィルタリングが可能です。これにより、開発者は複雑な検索や推薦システムを構築することができる。
LanceDBの主な利用者は、AIアプリケーション、推薦システム、検索エンジンに携わる開発者やエンジニアである。Rustベースのコアと複数のプログラミング言語をサポートしているため、幅広い技術ユーザーが利用できる。LanceDBは、使いやすさ、スケーラビリティ、パフォーマンスに重点を置いているため、大規模なベクトルデータを扱い、効率的な類似検索ソリューションを探している人にとって最適なツールです。
主な違い
検索手法
SingleStoreでは、厳密なk-nearest neighbors(kNN)検索や近似 Nearest Neighbor(ANN)検索など、あらゆるベクトル検索オプションを提供しています。FLAT、IVF_FLAT、IVF_PQ、IVF_PQFS、HNSW_FLAT、HNSW_PQのような複数のインデックス・タイプをサポートしているため、ユースケースに応じて検索精度とパフォーマンスのバランスを微調整できます。
LanceDBは、厳密なk-nearest neighbors (kNN)検索と、IVF_PQインデックスを使用した Approximate Nearest Neighbor (ANN)検索により、ベクトル検索によりフォーカスしたアプローチをとります。これらのシステムは、ベクトル検索と全文検索およびスカラー・インデックスを組み合わせているので、複雑な検索ソリューションを構築することができる。どちらのシステムも、ユークリッド距離、余弦類似度、ドット積などの標準的な距離メトリックをサポートしているので、あらゆる類似検索に使用できます。
データの取り扱い
SingleStoreでは、ベクトル検索をSQLデータベースに直接組み込んでいるため、列ストアテーブルにベクトルインデックスを作成する必要があります。ベクトル型(dimensions[, F32])形式をサポートしているため、標準SQLクエリとベクトル操作を組み合わせることができます。つまり、ベクトル類似検索と同時にフィルタリングや集約を同じクエリで行うことができます。
LanceDBは、マルチモーダルデータ用に設計されたカラム型フォーマット基盤を通じてデータを扱います。LanceDB**は、マルチモーダルなデータ用に設計されたLanceカラムナーフォーマット基盤を通じてデータを扱う。異なるデータタイプを扱うのが得意で、セマンティック検索とキーワードベースの検索を組み合わせたハイブリッド検索アプローチをサポートしている。このため、柔軟なデータ・モデリングや、異なるデータ型にまたがる複雑な検索パターンを必要とするアプリケーションに特に適している。
スケーラビリティとパフォーマンス
SingleStoreは複数のノードにデータを分散させる分散アーキテクチャによって拡張します。データの増加に合わせてノードを追加するだけで、水平方向に拡張できます。パフォーマンスは、ベクトル検索と標準SQLクエリを組み合わせることができる統合クエリプロセッサーによって最適化され、個別の処理ステップのオーバーヘッドを削減します。ANN検索により、スピードと精度のトレードオフを設定できます。
LanceDBは、柔軟な展開オプションと効率的なベクトル圧縮によってスケールアップする。IVF_PQインデックスを使用して、大規模なベクトル演算を管理します。LanceDBは既存のシステムに組み込んだり、サーバーレスデータベースとして稼働させることができるので、ユースケースや負荷パターンに応じて拡張することができます。パフォーマンスは、デプロイとアプリケーションの要件に基づいて調整できます。
統合とエコシステム
SingleStoreは、ベクター検索をSQLデータベースの一部として備えているため、技術スタックにベクターデータベースを別途用意する必要がありません。SQLインターフェイスは、従来のデータベースに慣れ親しんでいるチームにとっても非常に利用しやすい。つまり、複数のシステムを管理したり、データ転送に対応したりすることなく、AI機能やベクトル検索を構築できるのです。
LanceDBは、オープンソースアーキテクチャと複数のデプロイメントオプションにより、統合の柔軟性を持っています。バックエンドに組み込むことも、クライアントアプリケーションで実行することも、リモートサーバーレスデータベースとしてデプロイすることもできます。Rustコアを採用しているためパフォーマンス面でもメリットがあり、複数の言語に対応しているためさまざまな開発チームが利用できる。オープンソースであるため、コミュニティによる貢献や拡張が奨励されている。
使いやすさ
SingleStoreはベクトル操作にSQL構文を使用しているため、データベースの経験がある開発者にとっては非常に使いやすいものです。学習曲線は主にベクターインデックスの要件と最適化戦略を理解することです。統合されているため、従来のデータベース操作と同じツールやアプローチでベクターを操作することができます。
LanceDBは、シンプルな統合と完全な言語サポートを通じて、開発者の経験を優先しています。複雑なベクトル検索アプリケーションに必要な柔軟性を維持しながら、実装の障壁を減らしています。オープンソースコミュニティは、開発者がシステムの使い方を学ぶための、より多くのリソースとサポートを提供します。
コスト
SingleStoreのコストは、完全なデータベースシステムであることに基づいているため、ノードベースのスケーリングとインフラ管理に関連します。初期投資は専用のベクターデータベースよりも高いかもしれませんが、複数のデータベースを1つに統合することでコストを削減することができます。総所有コストは、直接的なライセンスコストと、ベクター検索を統合することによる運用上のメリットの両方を考慮する必要があります。
LanceDBはオープンソースであるためコスト面で有利であり、小規模なデプロイメントや予算に制約のあるプロジェクトに向いている。サーバーレス・デプロイメント・オプションは、インフラコストを柔軟に管理でき、セルフホスト・デプロイメントは、コストをよりコントロールできます。実際のコストは、デプロイとスケーリングの要件によって異なります。
SingleStoreを選ぶとき
SingleStoreは、成熟したSQLデータベース内でベクトル検索が必要な場合、既存のSQLの専門知識がある場合、高い同時実行性のサポートが必要な場合、複雑なSQL操作とベクトル検索を組み合わせたい場合に選択します。データ統合とSQL統合が重要で、チューニングのために様々なベクトルインデックスオプションが必要なエンタープライズ環境に最適です。
LanceDB を選ぶとき
LanceDBは、専用のベクターデータベースが必要な場合、軽量で柔軟なデプロイオプションが必要な場合、オープンソースが必要な場合、マルチモーダルデータを扱うことが多い場合などに適しています。小規模なプロジェクトで成長を必要とする場合や、ベクター検索の実装を直接コントロールしたいチーム、ベクター検索と全文検索の緊密な統合を必要とするアプリケーションに最適です。
結論
SingleStoreは、SQLの統合とベクター検索オプションの範囲が鍵となるエンタープライズ環境や、既存のデータベース運用にベクターを追加したい組織に最適です。LanceDBは柔軟性があり、オープンソースで、マルチモーダルデータに強いので、専用のベクターデータベースを必要とするチームに最適です。最終的には、ユースケース、既存のインフラ、チームの専門知識、スケーラビリティ要件によって選択することになる。データ量、クエリーパターン、統合ニーズ、予算の制約を考慮してください。
SingleStoreとLanceDBの概要についてはこちらをお読みいただきたいが、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。その助けとなるツールの一つが、ベクターデータベースを比較する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、強力だが異なるこれら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、実際のベクトル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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