SingleStore vs Rockset 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Rockset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)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、Rocksetはベクトル検索機能をアドオンとして持つ検索・分析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機能を持っている。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。
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
検索方法
SingleStoreには様々なベクトル検索オプションがあります。中核となるのは、精度が重要な場合に使用する厳密なk-nearest neighbors (kNN)検索です。速度が重要な大規模データセット向けには、FLAT、IVF_FLAT、 IVF_PQ、IVF_PQFS、HNSW_FLAT、HNSW_PQを含む様々なインデックスタイプによる近似最近傍 （ANN）検索がある。ドット積とユークリッド距離の両方の類似性マッチングをサポートするため、開発者は ベクトルの類似性を測定する方法を柔軟に選択できる。
Rocksetは、検索、ANN、列、行インデックスを1つのシステムに統合するConverged Indexテクノロジーで、異なるアプローチを取っている。これにより、様々なデータタイプや検索パターンに対応した効率的なクエリ処理が可能になる。Rocksetは、スケーラビリティのための分散FAISSインデックスを通して、KNNとANNの両方の検索方法をサポートしている。重要な特徴の一つは、アルゴリズムにとらわれない設計で、必要に応じてチームが独自の検索メソッドを実装することができます。
データハンドリング
SingleStoreはベクトル検索をデータベースに統合しているため、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る。システムは特定のVector Type(dimensions[,F32])フォーマットを使用し、F32のみがサポートされる要素タイプです。この構造化されたアプローチにより、SingleStoreは、商品推薦システムやセマンティック検索アプリケーションのように、従来のデータベース操作とベクトル検索機能を組み合わせる必要があるアプリケーションに最適です。
Rocksetは、異なるデータタイプやフォーマットの処理に優れています。構造化データも非構造化データも処理でき、ドキュメントは最大40MB、ベクトル次元は最大200,000です。ミュータブルなRocksDB上に構築されたRocksetは、リアルタイムのデータ処理が得意で、ストリーミングデータを1-2秒で取り込んで処理できる。そのため、リアルタイム分析や頻繁なデータ更新を必要とするアプリケーションに最適です。
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することでスケーリングします。データの増加に伴い、ユーザーはノードを追加してパフォーマンスを維持することができます。クエリプロセッサーはベクトル検索とSQL操作を組み合わせるので、個別のクエリは必要ありません。これは、従来のデータとベクトル検索の両方を含む複雑な操作を行う必要がある大規模アプリケーションに特に便利です。
Rocksetは、リアルタイム検索とアナリティクスのパフォーマンスに重点を置いている。そのアーキテクチャは、高速なイベントストリームを処理するように設計されている。コストベースのオプティマイザを搭載しており、クエリー要件に基づいてKNNとANNの検索方法を選択する。この最適化と分散アーキテクチャにより、データの増大やクエリの複雑さが増大しても、一貫したパフォーマンスを保証します。
柔軟性と統合性
SingleStoreはベクトル操作にSQLベースのインターフェイスを採用しているため、すでにSQLに精通しているチームでもアクセス可能です。従来のデータベース機能と、セマンティック検索や検索拡張生成（RAG）のようなベクター検索機能を組み合わせたアプリケーションに最適です。F32ベクトル・タイプに限定されますが、この標準化によって開発と最適化が容易になります。
Rocksetは統合オプションに柔軟性があり、SQLとREST APIの両方を持っている。マルチモーダルモデルをサポートし、複数のANNフィールドを横断して検索できる。柔軟なメタデータ・フィルタリングとハイブリッド検索機能により、ベクトルの類似性と従来の検索条件を組み合わせた複雑なクエリも可能だ。そのため、異なる検索・分析機能を必要とするアプリケーションに最適だ。
SingleStore を選ぶとき
SingleStoreは、1つのシステムで従来のデータベース機能とベクトル検索を必要とする大規模アプリケーションに最適です。レコメンデーション・エンジン、セマンティック検索アプリケーション、AIを活用したアプリケーションなど、SQLとの互換性が重要で、ベクトル演算と通常のデータベース・クエリを組み合わせる必要があるアプリケーションを実行している企業に最適です。このテクノロジーは正確なkNN検索に優れているため、金融サービス、eコマース商品のレコメンデーション、医療データ分析など、検索精度が妥協できないアプリケーションに最適です。
Rockset を選ぶとき
Rocksetはリアルタイムの検索と分析を必要とするアプリケーション、特に変化するデータやストリーミングシナリオを扱う場合に最適です。複数のデータタイプやフォーマットを扱う企業や、高次元ベクトルを柔軟に検索する必要がある企業に最適です。このテクノロジーは、リアルタイム分析ダッシュボード、ベクトル検索によるログ分析、検索インデックスを迅速に更新する必要があるアプリケーションなどのユースケースに最適で、データの鮮度が重要で、全文検索とベクトル操作を組み合わせる必要があるシナリオに最適です。
結論
SingleStoreとRocksetのどちらを選択するかは、最終的にはあなたの技術的ニーズとユースケース次第です。SingleStoreはベクトル検索が可能な統合データベースであるため、従来のデータ操作とベクトル検索を組み合わせる必要があるアプリケーションに適している。Rocksetは、リアルタイムの検索と分析に適しており、複数のデータタイプと迅速な更新を処理する必要があるアプリケーションに適しています。データ更新頻度、検索精度、ベクトル次元のニーズ、リアルタイム処理要件を考慮して決定してください。どちらも堅牢なソリューションですが、強みが異なるため、異なるユースケースに適しています。
これを読めばSingleStoreとRocksetの概要がわかりますが、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ります。それに役立つツールの1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、強力だが異なるこの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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