SingleStore vs Qdrant 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Qdrant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&#x20；

ベクトルデータベース](https://zilliz.com/learn/what-is-vector-database)は、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(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、リレーショナル、SQLデータベース管理システムで、ベクトル検索をアドオンとして備えている。この記事では両者のベクトル検索機能を比較します。

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。

Qdrant概要とコアテクノロジー

Qdrantは類似検索や機械学習アプリケーションのために開発されたベクトルデータベースです。ベクトルデータを効率的に扱うためにゼロから設計されており、AIを駆使したプロジェクトに携わる開発者にとって最高の選択肢です。Qdrantはパフォーマンスの最適化に優れ、最新の機械学習モデルで重要な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。Qdrantは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格納し、インデックスを付けることができます。つまり、ベクターの類似性とメタデータに基づくフィルタリングを組み合わせた複雑なクエリを実行することができ、より強力で微妙な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、同時処理中でもデータの一貫性を保証します。

Qdrantのベクトル検索機能はアーキテクチャの中核を成しています。HNSW](https://zilliz.com/learn/hierarchical-navigable-small-worlds-HNSW)(階層的ナビゲーシブルスモールワールド)アルゴリズムのカスタムバージョンをインデックスに使用しており、高次元空間での効率性で知られています。これにより、多くのAIアプリケーションに不可欠な近似最近傍探索を高速に行うことができる。Qdrantは、精度が速度に勝るシナリオのために、厳密な探索手法もサポートしています。

Qdrantの特徴はクエリー言語とAPIデザインです。ベクトル検索とシームレスに連動する豊富なフィルタリングとクエリオプションを提供し、複雑な多段階クエリを可能にしています。そのため、従来のフィルタリングと並行してセマンティック検索を行う必要があるアプリケーションに特に適しています。Qdrantには自動シャーディングやレプリケーションなどの機能もあり、データやクエリの負荷の増加に合わせて拡張することができます。Qdrantは、文字列マッチング、数値範囲、地理位置など様々なデータタイプやクエリ条件をサポートしています。Qdrantのスカラー、積、バイナリ量子化機能は、特に高次元のベクトルに対してメモリ使用量を大幅に削減し、検索パフォーマンスを向上させます。

主な違い

スケーラビリティとパフォーマンス

スケーラビリティは両社の強みだが、そのアプローチは異なる。SingleStoreは分散アーキテクチャを採用しており、ノードを追加することで水平方向に拡張することができます。分散クエリ・プロセッサは、数十億のベクターや、ベクターとSQL操作を組み合わせた複雑なクエリを処理する場合でも、パフォーマンスを保証します。

Qdrantはまた、自動シャーディングとレプリケーションにより、データやクエリ負荷の増大に対応し、水平方向にスケールアップします。高次元のベクトルデータ用に最適化され、スカラー量子化とバイナリ量子化によりメモリ使用量を削減し、検索速度を高速に保ちます。このためQdrantは大規模なベクトルデータをリアルタイムで処理する必要があるAIアプリケーションに最適です。

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柔軟性とカスタマイズ

SingleStoreはSQL駆動のカスタマイズ環境を備えており、ベクトル検索と従来のリレーショナルクエリを組み合わせることができます。これはベクター検索をより広範なデータワークフローに統合するには最適ですが、特殊なベクター操作には柔軟性に欠けます。システムの構造化されたコンフィギュレーションにより、高度なユースケースでのカスタマイズが制限される場合があります。

Qdrantは柔軟性が高く、複雑なクエリを構築するためのAPIが豊富です。ベクターの類似性とメタデータやペイロード属性に基づくフィルタを組み合わせたマルチステージクエリを実行できます。この柔軟性は、数値範囲、テキストマッチ、地理的位置などの様々なクエリ条件にも対応しています。Qdrantのカスタマイズオプションは、微妙で高度にカスタマイズされた検索操作を必要とするユースケースに最適です。

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統合とエコシステム

SingleStoreは本格的なデータベースプラットフォームであるため、ベクター検索をより広範なデータベースワークフローに統合する必要がある環境に最適です。すでにリレーショナルデータベースに慣れ親しんでいるチームとの相性も良く、既存のSQLベースのシステムともスムーズに統合できます。これにより、トランザクション機能と分析機能をベクトル検索と組み合わせたアプリケーションの構築が容易になります。

QdrantはAIや機械学習のエコシステム向けに設計されています。PyTorchやTensorFlowのような一般的なフレームワークとシームレスに統合できるので、AIパイプラインを構築する開発者に最適です。RESTおよびgRPC APIにより、最新のアプリケーションと互換性があり、さまざまな機械学習ワークフローにベクトル検索を簡単に組み込むことができる。AIアプリケーションを開発するチームにとって、Qdrantはより自然にフィットします。

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使いやすさ

SingleStoreはSQLに慣れ親しんだ開発者にとって使いやすいという点で際立っています。SQL ドリブンのインターフェイスは、従来のリレーショナルデータベースからの移行を容易にします。ドキュメントは、リレーショナルクエリとベクタークエリの組み合わせに重点を置いており、混合ワークロードへの導入が容易です。

QdrantはAI開発者が直感的に使えるように設計されており、ユーザーフレンドリーなAPIと分かりやすいドキュメントが用意されています。Qdrantのプラットフォームは実装が簡単で、ベクトル類似検索のセットアップから実行まですぐに行えます。QdrantのAPIと高度なクエリシナリオのサポートは、機械学習に重点を置くチームにとって、学習曲線をより小さくします。

コスト

コストはユースケースによります。SingleStoreの完全なデータベースプラットフォームとしての幅広い機能は、運用コストが高くなる可能性があります。しかし、リレーショナルデータとベクトルデータのための単一のソリューションが必要な場合は、複数のシステムの必要性を排除し、全体的なコストを削減できる可能性があります。

Qdrantはベクトル検索専用に構築されているため、特殊なワークロードにはよりコスト効率が高いでしょう。スカラー量子化、バイナリ量子化などの最適化により、メモリを節約し、パフォーマンスを向上させ、必要なハードウェアを削減することができます。ベクトル類似性検索のみのアプリケーションでは、Qdrantの方が費用対効果が高いと言えます。

セキュリティ

SingleStoreは、暗号化、ロールベースのアクセスコントロール、様々な規制基準への準拠など、エンタープライズグレードのセキュリティ機能を備えています。そのため、高いセキュリティ要件を持つ組織に適しています。

Qdrantは、暗号化、認証、アクセスコントロールを含む強固なセキュリティ機能を備えています。SingleStoreのエンタープライズグレードには及ばないかもしれませんが、ほとんどのAIアプリケーションには十分なセキュリティを備えています。規制の厳しい業界や高度なコンプライアンス機能を必要とする場合は、SingleStoreの方が有利かもしれません。

SingleStoreを使用する場合

SingleStoreは、より大きなデータベースにベクトル検索を組み込む必要がある場合に使用します。そのSQLアプローチは、価格によるフィルタリングを行うeコマース・プラットフォームや、セマンティック検索を行うAIダッシュボードのように、トランザクションと分析ワークロードをベクトル類似性とミックスするアプリケーションに最適です。SingleStoreの分散アーキテクチャは、大規模なデータセットを扱うことができるため、高い同時実行性とデータタイプが混在する企業に適している。

Qdrantを使用する場合

Qdrantはベクトル検索や機械学習に適しています。類似検索とメタデータフィルタリングを組み合わせることができるため、パーソナライズされたレコメンデーション、セマンティック検索、画像や文書の検索などAI主導のワークフローに最適です。大規模な言語モデルや機械学習パイプラインから得られる高次元のベクトルデータを扱う開発者は、Qdrantの特化した設計、高速なクエリ処理、PyTorchやTensorFlowのような一般的なMLフレームワークとの強力な統合が気に入るでしょう。

要約

SingleStore と Qdrant は別物です。SingleStoreはSQLにベクトル検索を組み込んだオールインワンデータベースで、複雑なエンタープライズワークロードに最適です。ベクトル類似性と柔軟なクエリにフォーカスしたQdrantは、高性能な検索とフィルタリングを必要とするAI主導のユースケースに適しています。この2つのどちらを選ぶかは、ユースケース、データタイプ、スケーラビリティ要件によります。

SingleStoreとPinecone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。それに役立つツールの1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です。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択するかの鍵となるだろう。

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)