ベクトルデータベース vs. NewSQL データベース
はじめに
ベクトルデータベースは、高次元のベクトル埋め込みの保存とクエリに優れており、近傍探索に最適化された特殊なインデックス構造を通じて、AIアプリケーションが意味的および知覚的な類似性を見つけられるようにします。NewSQLデータベースは、従来のSQLデータベースのACID保証とリレーショナルモデルを、以前はNoSQLシステムにのみ関連付けられていた水平スケーラビリティと性能特性と組み合わせます。
しかし、ここからが興味深いところです。エンタープライズアプリケーションがミッションクリティカルなトランザクションワークロードと並行してAI機能をますます取り入れるにつれ、これらの特殊なデータベースカテゴリ間の境界は曖昧になり始めています。NewSQLシステムはベクトルサポートを追加し、ベクトルデータベースはトランザクション機能とデータ整合性保証を強化しています。
2025年にデータシステムを設計するアーキテクトや開発者にとって、どのような場合に各テクノロジーを活用すべきか、そしてどのような場合にそれらが相互補完できるのかを理解することは、高度なAI機能とエンタープライズグレードの信頼性および整合性のバランスを取るアプリケーションを構築するために不可欠になっています。この判断には、単に最も流行している選択肢を選ぶのではなく、特定のワークロード、データアクセスパターン、整合性要件を慎重に検討する必要があります。
今日のデータベース事情：専門化が支配する
リレーショナルデータベースが、事実上すべてのデータ永続化ニーズに対する万能ソリューションと見なされていた時代を覚えていますか？そのような時代は完全に過去のものになりました。現代のデータ環境は、特定のデータ型、アクセスパターン、運用特性にそれぞれ最適化された、目的別ソリューションの豊かなエコシステムへと進化しています。
このますます専門化する環境では：
従来のリレーショナルデータベースは、明確に定義されたスキーマと強い整合性要件を持つトランザクションワークロードで引き続き優れています
ドキュメントデータベースは、ネストされた構造とスキーマの柔軟性を備えた柔軟なJSON風データを扱います
キーバリューストアは、最小限のオーバーヘッドで極めて高速な単純データアクセスを提供します
グラフデータベースは、関係性の多いデータを効率的にクエリ可能かつ走査可能にします
時系列データベースは、時系列に最適化されたストレージとクエリにより、時系列データポイントを効率的に管理します
ワイドカラムストアは、列指向の最適化により、大規模な構造化データセットをクラスター全体に分散します
ベクトルデータベースとNewSQLシステムは、この専門化されたエコシステムにおける2つの重要な革新を表しています：
ベクトルデータベースは、AIアプリケーションに不可欠なインフラストラクチャとして登場し、埋め込みを生成するモデルと、それらを効率的にクエリする必要があるアプリケーションとの間のギャップを効果的に埋めています。生成AI、セマンティック検索、レコメンデーションシステムの急増により、ベクトルデータベースは現代のアプリケーションにおいてますます中心的な存在になっています。
NewSQLデータベースは、SQLのリレーショナルモデルとACID保証を維持しながら、以前はNoSQLシステムでしか実現できなかった水平スケーラビリティを達成するという、一見矛盾する課題を解決するために生まれました。NewSQLデータベースは、トランザクション整合性と、分散インフラストラクチャ全体にスケールアウトできる能力の両方を必要とするアプリケーションにとって重要になっています。
この比較が特に関連性を持つのは、ベクトルデータベースのAI駆動機能とNewSQLシステムのトランザクション信頼性の両方を必要とするエンタープライズアプリケーションが増えているためです。
これらのデータベースタイプのどちらを選ぶかを検討している理由
これを読んでいるなら、おそらく次のいずれかのシナリオに直面しているでしょう：
ミッションクリティカルなエンタープライズアプリケーションにAI機能を追加している：たとえば、既存のアプリケーションでNewSQLデータベースを使用しており、そこにセマンティック検索やレコメンデーションを組み込む必要があるかもしれません。
AI要件とトランザクション要件の両方を持つ新しいアプリケーションを設計している：ベクトル類似検索と信頼性の高いACIDトランザクションの両方を必要とするプラットフォームを構築しています。
専用型アプローチと統合型アプローチを評価している: さまざまなワークロードに専用データベースを使用するか、複数のニーズに対応する単一のソリューションを見つけるかを検討しています。
AIコンポーネントとトランザクションコンポーネント間のデータ整合性を懸念している: AI搭載機能が一貫性のある最新データに基づいて動作することを確実にする必要があります。
アーキテクチャを将来に備えたものにしている: アプリケーションが進化するにつれて、これらのテクノロジーがどのように収束し、または互いに補完し合う可能性があるのかを理解したいと考えています。
多様な業界で両方のタイプのシステムを実装してきた者として言えるのは、適切な選択をするには、各データベースタイプが何を得意とするかだけでなく、そのアーキテクチャ上の違いが、一貫性、スケーラビリティ、クエリパターンに関する具体的な要件にどのような影響を与えるかを理解する必要があるということです。
ベクトルデータベース: 最新AI検索のバックボーン
アーキテクチャの基礎
本質的に、 Milvusや Zilliz Cloudのようなベクトルデータベースは、強力な概念を中心に成り立っています。それは、データ項目を高次元空間内の点として表現し、近さが類似性を意味するというものです。そのアーキテクチャには通常、次のものが含まれます。
数十から数千次元に及ぶ高密度数値配列に最適化されたベクトルストレージエンジン
10億規模のベクトル検索を実用的にする、HNSW、IVF、PQなどのANN（Approximate Nearest Neighbor）インデックス
コサイン、ユークリッド、ドット積などの指標を使用して類似性を計算するための距離計算最適化
ベクトル検索とメタデータ制約を組み合わせるフィルタリングサブシステム
ベクトルワークロードの分散専用に設計されたシャーディング機構
重要な洞察: ベクトルデータベースは、厳密な最近傍探索の完全な精度を犠牲にする代わりに、近似手法による劇的な性能向上を実現し、以前は実現不可能だった類似性検索アプリケーションを大規模に実用化します。
ベクトルDBを際立たせるもの
私がこれらのシステムを実装してきた経験では、次の機能がベクトルデータベースを本当に際立たせています。
調整可能な精度と性能のトレードオフ: 検索速度と結果精度のバランスを取るためにインデックスパラメータを調整できる能力
マルチベクトルレコードのサポート: 異なる側面やモダリティを表現するために、1つの項目につき複数の埋め込みベクトルを保存すること
ハイブリッド検索機能: 正確な結果を得るために、ベクトル類似性と従来型のフィルタリングを組み合わせること
距離指標の柔軟性: 異なる埋め込みタイプに対して異なる類似性尺度をサポートすること
メタデータフィルタリング: ベクトル類似性と並行して、従来型の属性に基づいて結果を絞り込むこと
近年のイノベーションにより、その機能はさらに拡張されています。
スパース・デンスハイブリッド検索: 従来のキーワードマッチングの強みと意味理解を組み合わせること
クロスエンコーダーによる再ランキング: より計算負荷の高いモデルを用いて、初期のベクトル検索結果を精緻化すること
サーバーレススケーリング: クエリ負荷とインデックス作成負荷に基づいてリソースを自動調整すること
多段階検索パイプライン: フィルタリングや再ランキングの段階を含む複雑な検索フローをオーケストレーションすること
Zilliz CloudとMilvus: ベクトルデータベースエコシステムをリードする存在
成長を続けるベクトルデータベースソリューションのエコシステムの中で、Zilliz CloudとオープンソースのMilvusプロジェクトは重要なプレイヤーとして台頭しています。
Milvusは、AIアプリケーションを構築する開発者の間で人気を得ている、広く採用されているオープンソースのベクトルデータベースです。大規模なベクトル類似性検索を処理するために作られ、レコメンデーションエンジンから画像検索に至るまで、さまざまな領域の多くの本番システムの基盤を提供しています。このプロジェクトには強力なコミュニティがあり、性能とスケーラビリティを念頭に設計されています。
Zilliz Cloud は、Milvus のマネージドサービス版であり、運用の複雑さなしに同じコア機能を提供します。データベース管理にリソースを割くことなくベクトル検索機能を実装したい開発チームにとって、Zilliz Cloud は本番環境への効率的な道筋を提供します。このクラウドネイティブなアプローチは、チームが基盤となるインフラストラクチャを自ら管理するのではなく、データベースをサービスとして利用することをますます好む現代の開発プラクティスと一致しています。
人気のユースケース: ベクトルデータベース
ベクトルデータベースは、類似性ベースのアプリケーションを支える能力によって、さまざまな業界を変革しています:
検索拡張生成 (RAG): ベクトルデータベースは、言語モデルを関連する情報ソースと接続します。ユーザーは「ヨーロッパにおける第2四半期の売上結果はどうでしたか？」のような複雑な質問を行い、内部文書から直接導き出された正確な回答を受け取ることができます。これにより、回答が事実に基づき、最新であることが保証されます。
セマンティック検索: ベクトルデータベースは、単にキーワードを一致させるのではなく、ユーザーの意図を理解する自然言語検索を可能にします。ユーザーは「家族向けの手頃な休暇先」のような会話的なクエリで検索でき、これらの正確な単語がコンテンツ内に存在しない場合でも、意味的に関連する結果を受け取ることができます。
レコメンデーションシステム: Eコマースプラットフォーム、ストリーミングサービス、コンテンツプラットフォームは、単なる協調フィルタリングではなく、意味的類似性に基づいてパーソナライズされたレコメンデーションを提供するためにベクトルデータベースを使用します。このアプローチは、新しいアイテムに対する「コールドスタート」問題を軽減し、なぜそのレコメンデーションが行われているのかをよりよく説明できます。
画像およびビジュアル検索: 小売業者やビジュアルプラットフォームは、画像による検索機能を実現するためにベクトルデータベースを使用します。ユーザーは写真をアップロードして、視覚的に類似した製品、アートワーク、またはデザインを見つけることができます。これは特にファッション、インテリアデザイン、クリエイティブ分野で価値があります。
異常検知: セキュリティおよび監視システムは、期待される動作と一致しない異常なパターンを特定するためにベクトルデータベースを活用します。これは、不正検知、ネットワークセキュリティ、製造品質管理において特に価値があります。
NewSQL データベース: 妥協なくトランザクションをスケーリング
アーキテクチャの基盤
Google Spanner、CockroachDB、SingleStore のような NewSQL データベースは、根本的な課題から生まれました。それは、エンタープライズアプリケーションが依存する ACID 保証とリレーショナルモデルを維持しながら、現代のワークロードに必要な水平スケーラビリティを実現するにはどうすればよいか、という課題です。そのアーキテクチャには通常、以下が含まれます:
クラスター全体で動作しながら標準 SQL セマンティクスを維持する分散 SQL エンジン
分散環境でデータ整合性を保証する高度なコンセンサスプロトコル（Paxos や Raft など）
トランザクションの整合性を維持しながらノード間にデータを分散する自動シャーディングシステム
一貫性を犠牲にすることなく高スループットを実現する楽観的または多版同時実行制御
クラスター全体でクエリ操作を並列化する分散実行エンジン
中核となる洞察: リレーショナルデータベースが分散コンセンサス、トランザクション調整、クエリ実行をどのように扱うかを再考することで、NewSQL システムは、アプリケーションが依存する SQL モデルや ACID 保証を放棄することなく、水平スケーラビリティを実現します。
NewSQL DB の際立った特徴
エンタープライズ環境で NewSQL データベースを展開してきた経験から、私はこれらの機能が特に価値があると感じています:
分散トランザクション: 地理的に分散したノード全体で ACID 保証を維持する
水平スケーラビリティ: クラスターにノードを追加するだけで容量を追加する
SQL 互換性: 分散アーキテクチャにもかかわらず、標準 SQL インターフェースとツールをサポートする
自動リバランシング: 手動介入なしで、クラスターの拡大または縮小に応じてデータを再分散する
強力な一貫性モデル: 必要に応じて重要な操作に対して線形化可能な一貫性を提供
最近のイノベーションにより、NewSQL の機能はさらに強化されています:
マルチリージョン展開: 一貫性の保証を維持しながら複数の地理的リージョンにまたがる
ハイブリッドトランザクション/分析処理 (HTAP): 同じデータベースから OLTP と OLAP の両方のワークロードをサポート
サーバーレス提供: 自動スケーリングを備えた従量課金制
組み込みストリーミング機能: 従来のデータベース操作と並行してデータストリームを処理
専用ストレージエンジン: 同じシステム内で異なるワークロード特性に合わせて最適化
一般的なユースケース: NewSQL データベース
NewSQL データベースは、従来のリレーショナルデータベースがスケーリングの限界に達する一方で、アプリケーションが依然として強力な一貫性を必要とするシナリオで優れています:
グローバル SaaS プラットフォーム: マルチテナント型ソフトウェアプラットフォームは、NewSQL データベースを活用して、各顧客の操作に対するトランザクション整合性を維持しながら、データセンター全体で水平スケールします。垂直スケーリングではなくノードを追加することで容量を増やせるため、これらの企業は、アプリケーションの基盤となっている SQL モデルを維持しながら効率的に成長できます。
金融システム: 銀行およびフィンテックアプリケーションは、NewSQL データベースを使用して、金融取引の厳格な一貫性要件と、数百万人のユーザーおよびトランザクションにスケールする能力を組み合わせます。その強力な一貫性保証により、正確な口座残高と取引履歴が確保され、分散アーキテクチャはスケーラビリティとリージョン障害に対するレジリエンスの両方を提供します。
Eコマースプラットフォーム: オンライン小売業者は、NewSQL データベースを導入して、ピークショッピング期間中の膨大な取引量を処理しながら、一貫した在庫、注文処理、顧客データを維持します。水平スケーリングモデルにより、データアーキテクチャを再構築することなく、季節的なピークに合わせて一時的に容量を増やすことができます。
ゲームバックエンド: マルチプレイヤーゲームプラットフォームは、NewSQL データベースを使用して、厳格な一貫性要件を伴うプレイヤーデータ、インベントリ、ゲーム内経済を管理します。分散アーキテクチャは、グローバルリージョン全体で数百万人の同時プレイヤーをサポートしつつ、重要なゲーム状態の一貫性を確保し、購入や取引などのトランザクションが ACID 特性を維持するようにします。
医療記録システム: 医療機関は、重要なケアデータに対する厳格な一貫性と、病院ネットワーク全体にスケールする能力の両方を必要とする患者記録を管理するために NewSQL データベースを導入します。SQL インターフェイスは既存の医療アプリケーションとの互換性を維持し、分散アーキテクチャはレジリエンスとスケーリング能力を提供します。
IoT データ管理: 産業用 IoT プラットフォームは、接続デバイス数百万台までスケールする能力を維持しながら、デバイスの状態と構成の記録システムとして NewSQL データベースを使用します。ACID トランザクションは信頼性の高いデバイス管理を確保し、スケーラブルなアーキテクチャは接続システムの継続的な成長に対応します。
直接比較: ベクトル DB vs NewSQL DB
| 機能 | ベクトルデータベース（Milvus、Zilliz Cloud） | NewSQL データベース（CockroachDB、Spanner） | なぜ重要か |
| 主要なデータモデル | メタデータ付きの高次元ベクトル | 従来の SQL スキーマを持つリレーショナルテーブル | ドメイン概念をどのようにモデル化するか、どの操作が効率的かを決定する |
| コアクエリ機能 | 類似性検索と最近傍クエリ | 分散トランザクションを伴う SQL クエリ | アプリケーションが効率的に実行できる基本操作を定義する |
| 一貫性モデル | 通常は調整可能なオプションを備えた結果整合性 | ACID 保証を備えた強い整合性 | 同時操作中のアプリケーションの正確性と挙動に影響する |
| スケーリング手法 | 読み取り中心の類似性検索向けに最適化 | 読み取りと書き込みの両方に対応するバランスの取れたスケーリング | データとトラフィックの増加に伴ってデータベースがどのように成長するかに影響する |
| トランザクションサポート | 限定的または存在しない | 分散クラスター全体での完全な ACID トランザクション | 重要なビジネスオペレーションの信頼性を決定する |
| 主な強み | 埋め込みに基づいて類似アイテムを見つける | リレーショナルワークロードを水平スケーリングする | データベースの強みを中核的なアプリケーションニーズに合わせる |
| クエリ言語 | ベクトル固有の API、類似性関数 | 分散拡張を備えた標準 SQL | 開発者の学習曲線とクエリの表現力に影響する |
| AI 統合 | 埋め込みと類似性に対するネイティブサポート | 多くの場合、拡張機能または別システムが必要 | AI 駆動機能に対するすぐに使える対応度を決定する |
| 地理分散 | 通常はレプリケーションを伴う単一リージョン | 一貫性制御を備えたネイティブなマルチリージョンサポート | グローバルなアプリケーション展開とレイテンシに影響する |
| 開発のなじみやすさ | ほとんどのチームにとって新しいパラダイム | 分散に関する考慮事項を伴う、なじみのある SQL モデル | チームのオンボーディングと開発速度に影響する |
実際に活用されるベクトルデータベース：現実世界の成功事例
ベクトルデータベースは、以下のユースケースで真価を発揮します。
エンタープライズナレッジ向けの検索拡張生成（RAG）
あるグローバルコンサルティング企業は、社内ナレッジプラットフォームを支えるために Zilliz Cloud を使用した RAG システムを導入しました。同社は数百万件のドキュメント、プレゼンテーション、プロジェクトレポートを、ベクトルデータベースに保存される埋め込みに変換しました。コンサルタントが質問すると、システムはナレッジベースから最も関連性の高いコンテキストを取得し、それを大規模言語モデルに渡して、正確で文脈に即した回答を生成します。
このアプローチにより、ナレッジの発見が劇的に改善され、調査時間が 65% 削減され、回答が汎用的な LLM の出力ではなく、同社の実際の経験と方法論に基づくことが保証されました。ベクトルデータベースは、クエリ応答時間をサブ秒に維持しながら、膨大なドキュメントコレクション全体でリアルタイム検索を可能にするうえで不可欠でした。
その他の RAG 事例を見る：
複雑なワークフローのためのAgentic RAG
Agentic RAGは、インテリジェントなエージェント機能を組み込むことで従来のRAGフレームワークを強化する高度なRAGフレームワークです。ある医療技術プロバイダーは、ベクトル検索を使用して臨床意思決定支援ツールを強化するagentic RAGシステムを構築しました。このシステムは、医療知識、治療ガイドライン、患者症例履歴をベクトルデータベース内の埋め込みとして保存します。医師が複雑な患者シナリオを入力すると、agenticシステムは次のことを行います。
複雑なクエリをサブ質問に分解する
各サブ質問に対してターゲットを絞ったベクトル検索を実行する
取得した情報を評価し統合する
追加検索が必要かどうかを判断する
包括的でエビデンスに基づいた回答を提供する
この高度な実装により、検証研究において臨床意思決定時間が43%短縮され、治療推奨の精度が28%向上しました。ベクトルデータベースが異なるコンテキストで複数の高速な類似性検索を実行できることは、エージェントの多段階推論プロセスに不可欠でした。
Zilliz Engineersによって構築されたDeepSearcherは、agentic RAGの代表的な例であり、OpenAIのDeep Researchに代わるローカルのオープンソース代替でもあります。DeepSearcherを際立たせているのは、高度な推論モデル、洗練された検索機能、統合されたリサーチアシスタントの独自の組み合わせです。ローカルデータ統合にMilvus（Zillizによって構築された高性能ベクトルデータベース）を活用することで、カスタマイズされた体験のためにモデルを簡単に切り替えられるようにしながら、より高速で関連性の高い検索結果を提供します。
キーワードを超えたセマンティック検索
あるリーガルテクノロジー企業は、従来のキーワードベース検索をベクトルデータベース搭載のアプローチに置き換え、弁護士がBoolean検索構文ではなく自然言語クエリで判例法、法令、法的文書全体を検索できるようにしました。同社のベクトルデータベースは、何百万もの法的文書の埋め込みをインデックス化し、複雑な法的概念の意味を捉えました。
導入後、検索の関連性は48%向上し、検索の放棄は35%減少し、弁護士は法務調査タスクにおいて週平均3〜5時間を節約できたと報告しました。ベクトルデータベースは、1,200万件を超える文書からなる同社の法務コーパス全体を処理しながら、一貫して100ms未満のクエリ応答時間を維持しました。
その他のセマンティック検索の事例を見る:
AIを活用した画像検索
あるデジタルアセット管理プラットフォームは、クライアントの画像ライブラリの埋め込みを保存するためにベクトルデータベースを使用してビジュアル検索を実装しました。マーケティングチームは、参照画像をアップロードしてメディアライブラリ全体から視覚的に類似したアセットを見つけられるようになりました。これは、以前のメタデータベースの検索では不可能だった機能です。
この機能により、ユーザーエンゲージメントは56%増加し、適切なアセットの検索に費やす時間は62%削減されました。ベクトルデータベースは、クライアントごとに数千から数百万枚の画像に及ぶライブラリを効果的に処理し、最大規模のコレクションでも検索レイテンシを200ms未満に維持しました。
その他の画像検索の事例を見る:
NewSQLデータベースの実践：実世界の成功事例
NewSQLデータベースは、以下のシナリオで優れた力を発揮します。
グローバル金融プラットフォームのスケールアウト
あるフィンテック企業は、国際展開を支えるために、決済処理システムを従来のリレーショナルデータベースから分散型NewSQLデータベースへ移行しました。以前のシステムはリージョン間トランザクションに苦戦し、増大する需要に対応するための水平スケーリングができませんでした。
NewSQLの実装では、分散トランザクションを備えたマルチリージョン展開を使用し、グローバル業務全体で決済の一貫性を確保しました。このアーキテクチャにより、金融取引に対する厳格なACID保証を維持しながら、海外顧客向けの決済処理レイテンシを73%削減しました。現在、このシステムはピーク時に毎秒12,000件を超えるトランザクションを99.995%の可用性で処理しており、開発チームがすでに熟達していた使い慣れたSQLインターフェースも維持しています。
Eコマースプラットフォームの変革
急成長しているあるEコマース企業は、季節的なショッピングピーク時に直面していたスケーリングの制約を解消するため、シャーディングされたMySQL実装をNewSQLデータベースに置き換えました。以前のアプローチでは、シャード間トランザクションを処理するために複雑なアプリケーションロジックが必要であり、シャード全体で一貫した在庫管理を行うことに苦労していました。
NewSQLソリューションは、注文、在庫、顧客データのトランザクション整合性を維持しながら、自動シャーディングを提供しました。この実装により、ブラックフライデー期間中にトランザクション量が300%増加しても性能低下なく処理でき、データベース関連の障害は月に数件発生していた状態から過去1年間でゼロに減少し、アプリケーションレベルのシャーディングロジックが不要になりました。その結果、開発者はデータ分散ではなく機能開発に集中できるようになりました。
SaaSアプリケーションのスケーリング
あるB2Bソフトウェア企業は、拡大するエンタープライズ顧客基盤を支えるため、マルチテナントアプリケーションを従来のリレーショナルデータベースからNewSQLプラットフォームへ移行しました。以前の単一インスタンスデータベースでは、大規模顧客のニーズに合わせてスケールできず、テナント間の性能分離に課題が生じていました。
NewSQLデータベースにより、テナントデータ間の厳格な分離を維持しながら、顧客数の増加に応じて水平スケーリングできるようになりました。大規模エンタープライズ顧客向けの性能は220%向上し、5倍のデータを処理しているにもかかわらずデータベース運用コストは40%減少し、チームは既存のSQLベースのアプリケーションコードを最小限の変更で維持できました。
ベクトル検索ソリューションを自分でベンチマークする
VectorDBBenchは、高性能なデータストレージおよび検索システム、特にベクトルデータベースを必要とするユーザー向けに設計された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、ユーザーは自分のデータセットを使用してさまざまなベクトルデータベースシステムの性能をテストおよび比較し、自分たちのユースケースに最も適したものを判断できます。VectorDBBenchを使用することで、ユーザーはマーケティング上の主張や逸話的な証拠に頼るのではなく、実際のベクトルデータベース性能に基づいて情報に基づいた意思決定を行えます。
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るため、誰でも自由に使用、変更、配布できます。このツールは、その機能と性能の向上に取り組む開発者コミュニティによって積極的に保守されています。
VectorDBBench Leaderboardをチェックして、主流のベクトルデータベースのパフォーマンスを手早く確認してください。
意思決定フレームワーク：適切なデータベースアーキテクチャの選択
多くの組織がこの意思決定を行うのを支援してきた経験から、私はこの実践的なフレームワークを作成しました。
ベクトルデータベースを選ぶべき場合：
AIを活用した類似性検索が中核的な価値提案である - アプリケーションが主に、意味的または知覚的な類似性に基づいて関連アイテムを見つけることを中心にしている
機械学習モデルからの埋め込みを扱っている - データが言語モデル、画像エンコーダー、またはその他のAIシステムからのベクトルとして自然に存在している
パフォーマンス向上のために近似結果を許容できる - ユースケースが、速度と引き換えにANNアルゴリズムの不完全な精度を許容できる
クエリパターンが「これに似ているものは何か？」に焦点を当てている - 主な操作が高次元空間で最近傍を見つけることに関係している
強力なトランザクション保証よりも検索パフォーマンスの方が重要である - アプリケーションが厳密な一貫性保証よりも高速な類似性検索を優先している
NewSQLデータベースを選ぶべき場合：
トランザクション整合性が譲れない - アプリケーションが、ACID保証を必要とする金融、医療、またはその他の重要なデータを扱っている
リレーショナルワークロードを水平スケールする必要がある - 従来のRDBMSのスケーリング限界に達しているが、リレーショナルモデルを維持しなければならない
SQL互換性が要件である - チームとツールがSQLおよびリレーショナル概念を中心に構築されている
マルチリージョンの一貫性が重要である - アプリケーションが地理的境界をまたいで一貫性を維持する必要がある
OLTPと分析ワークロードの両方を扱っている - アプリケーションがトランザクション操作と分析操作の両方を効率的にサポートする必要がある
ハイブリッドアプローチを検討すべき場合：
アプリケーションに明確に異なるワークロードがある - 一部の機能は類似性検索を必要とし、他の機能はトランザクション保証を必要とする
データがトランザクションコンポーネントとAIコンポーネントの間を自然に流れる - ワークフローに、AI分析のためのトランザクションデータ処理が含まれている
異なるチームが異なるアプリケーションコンポーネントを保守している - 組織にトランザクション処理とAI機能のための別々のチームがある
レイテンシ要件がコンポーネント間で異なる - 一部の操作はサブミリ秒の応答を必要とし、他の操作はより長いレイテンシを許容できる
ベクトル拡張を備えたNewSQLを検討すべき場合：
主なニーズはトランザクションであり、時折ベクトル検索を行う - 強い一貫性が主な要件であり、一部のAI機能も必要である
運用の単純さが専門的なパフォーマンスに勝る - ベクトル検索性能を最大化することよりも、単一のデータベースシステムを管理することの優先度が高い
ベクトル検索のニーズが中程度である - コレクションサイズと次元数の両面で
トランザクションとベクトル間のデータ一貫性が重要である - トランザクション後に、ベクトル操作が即座に一貫したデータを参照できる必要がある
実装の現実：もっと早く知っておきたかったこと
複数の組織で両方のデータベースタイプを実装した経験から、見落とされがちな実践的な考慮事項を以下に示します。
リソース計画
ベクトルデータベースは通常、インデックスのために大量のメモリを必要とし、生データサイズに基づく初期見積もりの2〜3倍になることがよくあります
NewSQLデータベースは、分散合意プロトコルのオーバーヘッドにより、従来のRDBMSよりも高いCPU要件を持つ場合があります
スケーリングパターンは根本的に異なります。ベクトルデータベースは多くの場合、埋め込み次元数とコレクションサイズに応じてスケールしますが、NewSQLデータベースは通常、トランザクション量とクエリの複雑さに応じてスケールします
開発体験
これらのデータベースタイプ間ではクエリのパラダイムが大きく異なるため、開発チームには異なるメンタルモデルが求められます
NewSQLデータベースは、一貫性レベルやパーティション耐性といった分散システムの概念を導入するため、従来のSQL開発者にはなじみがない場合があります
ベクトル検索には、埋め込みモデル、次元削減、類似度指標への理解が必要であり、従来のデータベース開発者には経験がない場合があります
運用上の現実
監視のニーズは大きく異なり、ベクトルデータベースではインデックス性能への注意が必要である一方、NewSQLデータベースではコンセンサスメトリクスや分散トランザクションのレイテンシに重点が置かれます
バックアップとリカバリの戦略は大きく異なり、NewSQLデータベースはより高度なポイントインタイムリカバリ機能を備えていることがよくあります
バージョンアップグレードのようなメンテナンス作業は、分散システムではより複雑になることが多く、可用性を維持するために慎重なオーケストレーションが必要になる場合があります
結論：適切なツールを選びつつ、柔軟性を保つ
ベクトルデータベースとNewSQLデータベースのどちらを選ぶかは、勝者を選ぶことではありません。データベースアーキテクチャを、一貫性、クエリパターン、スケーラビリティに関する具体的な要件に合わせることです。
中核となるユースケースが類似アイテムや意味的関係の発見に関わる場合、基盤としてベクトルデータベースを採用することは理にかなっている可能性が高いです。基本的なニーズが、強い一貫性保証を備えたスケーラブルなトランザクションである場合、NewSQLデータベースがおそらく出発点になります。
私が構築を支援してきた最も洗練されたデータアーキテクチャは、特化型データベースを避けるのではなく、それらを活用しつつ、アプリケーション開発者から複雑さを隠すクリーンなインターフェースを作成しています。このアプローチにより、開発速度を維持しながら、特化型システムの性能上の利点を得ることができます。
どの道を選ぶにしても、重要なのは、要件とデータベースの状況が変化し続ける中で進化できるだけの柔軟性を持って構築することです。ベクトル機能とNewSQLの分散トランザクション処理の融合は始まったばかりであり、最も成功するアーキテクチャは、両方の長所を取り入れられるよう適応できるものになるでしょう。
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