Elasticsearch vs Rockset Selecionando o Banco de Dados Certo para Aplicações de GenAI
À medida que as aplicações impulsionadas por IA evoluem, a importância dos recursos de pesquisa vetorial no apoio a esses avanços não pode ser subestimada. Esta postagem do blog discutirá dois bancos de dados proeminentes com recursos de pesquisa vetorial: Elasticsearch e Rockset. Cada um oferece recursos robustos para lidar com pesquisa vetorial, um recurso essencial para aplicações como mecanismos de recomendação, recuperação de imagens e pesquisa semântica. Nosso objetivo é fornecer a desenvolvedores e engenheiros uma comparação clara, auxiliando na decisão de qual banco de dados melhor se alinha aos seus requisitos específicos.
O que é um banco de dados vetorial?
Antes de compararmos Elasticsearch vs Rockset, vamos primeiro explorar o conceito de bancos de dados vetoriais.
Um banco de dados vetorial é especificamente projetado para armazenar e consultar vetores de alta dimensão, que são representações numéricas de dados não estruturados. Esses vetores codificam informações complexas, como o significado semântico de textos, os recursos visuais de imagens ou atributos de produtos. Ao possibilitar buscas por similaridade eficientes, os bancos de dados vetoriais desempenham um papel fundamental em aplicações de IA, permitindo análise e recuperação de dados mais avançadas.
Casos de uso comuns para bancos de dados vetoriais incluem recomendações de produtos em e-commerce, plataformas de descoberta de conteúdo, detecção de anomalias em cibersegurança, análise de imagens médicas e tarefas de processamento de linguagem natural (NLP). Eles também desempenham um papel crucial na Geração Aumentada por Recuperação (RAG), uma técnica que melhora o desempenho de grandes modelos de linguagem (LLMs) ao fornecer conhecimento externo para reduzir problemas como alucinações de IA.
Há muitos tipos de bancos de dados vetoriais disponíveis no mercado, incluindo:
- Bancos de dados vetoriais criados especificamente para esse fim, como Milvus, Zilliz Cloud (Milvus totalmente gerenciado)
- Bibliotecas de pesquisa vetorial, como Faiss e Annoy.
- Bancos de dados vetoriais leves, como Chroma e Milvus Lite.
- Bancos de dados tradicionais com complementos de pesquisa vetorial capazes de realizar pesquisas vetoriais em pequena escala.
Elasticsearch é um mecanismo de busca baseado no Apache Lucene, e Rockset é um banco de dados de busca e análise; ambos oferecem pesquisa vetorial como complemento. Esta postagem compara seus recursos de pesquisa vetorial.
Elasticsearch: Visão geral e tecnologia central
Elasticsearch é um mecanismo de busca de código aberto construído sobre a biblioteca Apache Lucene. Ele é conhecido pela indexação em tempo real e pela pesquisa de texto completo, por isso é uma opção comum para aplicações intensivas em busca e análise de logs. Elasticsearch permite pesquisar e analisar grandes quantidades de dados de forma rápida e eficiente.
Elasticsearch foi criado para busca e análise, com recursos como busca fuzzy, correspondência de frases e classificação por relevância. Ele é ótimo para cenários em que consultas de busca complexas e recuperação de dados em tempo real são necessárias. Com o crescimento das aplicações de IA, Elasticsearch adicionou recursos de pesquisa vetorial para que possa fazer busca por similaridade e pesquisa semântica, o que é necessário para casos de uso de IA como reconhecimento de imagens, recuperação de documentos e IA Generativa.
Pesquisa vetorial
A busca vetorial é integrada ao Elasticsearch por meio do Apache Lucene. O Lucene organiza os dados em segmentos imutáveis que são mesclados periodicamente; os vetores são adicionados aos segmentos da mesma forma que outras estruturas de dados. O processo envolve armazenar vetores em buffer na memória no momento da indexação e, em seguida, serializar esses buffers como parte dos segmentos quando necessário. Os segmentos são mesclados periodicamente para otimização, e as buscas combinam resultados vetoriais em todos os segmentos.
Para a indexação vetorial, o Elasticsearch usa o algoritmo HNSW (Hierarchical Navigable Small World), que cria um grafo no qual vetores semelhantes são conectados entre si. Ele é escolhido por sua simplicidade, forte desempenho em benchmarks e capacidade de lidar com atualizações incrementais sem exigir o retreinamento completo do índice. O sistema realiza buscas vetoriais normalmente em dezenas ou centenas de milissegundos, muito mais rápido do que abordagens de força bruta.
A arquitetura técnica do Elasticsearch é uma de suas maiores forças. O sistema oferece suporte a buscas sem bloqueio mesmo durante indexações concorrentes e mantém consistência rigorosa entre diferentes campos ao atualizar documentos. Portanto, se você atualizar campos vetoriais e de palavras-chave, as buscas verão todos os valores antigos ou todos os valores novos; a consistência dos dados é garantida. Embora o sistema possa escalar além da RAM disponível, o desempenho é otimizado quando os dados vetoriais cabem na memória.
Além dos recursos principais de busca vetorial, o Elasticsearch fornece recursos práticos de integração que o tornam super valioso. Buscas vetoriais podem ser combinadas com filtros tradicionais do Elasticsearch, então você pode fazer uma busca híbrida que mistura similaridade vetorial com resultados de busca de texto completo. A busca vetorial é totalmente compatível com os recursos de segurança, agregações e ordenação de índices do Elasticsearch, portanto é uma solução completa para casos de uso modernos de busca.
Rockset: Visão geral e tecnologia principal
Rockset é um banco de dados de busca e análise em tempo real para dados estruturados e não estruturados, incluindo embeddings vetoriais. Seu ponto forte é ingerir, indexar e consultar dados em tempo real, então é ótimo para aplicações que precisam de insights atualizados ao segundo. O Rockset oferece suporte à ingestão de dados tanto em streaming quanto em lote, pode processar fluxos de eventos de alta velocidade e feeds de captura de dados de alterações (CDC) em 1-2 segundos.
Um dos principais recursos do Rockset é o Converged Indexing construído sobre o RocksDB mutável. Isso permite atualizações in-place de vetores e metadados, tornando-o super eficiente para cenários em que os dados mudam com frequência. O Rockset pode lidar com documentos de até 40MB e oferece suporte a dimensionalidade vetorial de até 200.000, então é adequado para uma ampla variedade de casos de uso de embeddings vetoriais.
O Rockset tem busca vetorial incorporada ao núcleo. Ele oferece suporte aos métodos de busca K-Nearest Neighbors (KNN) e Approximate Nearest Neighbors (ANN) e usa um índice FAISS distribuído para escalabilidade. O Rockset é agnóstico em relação ao algoritmo, então você pode escolher sua própria implementação de busca. O otimizador baseado em custo pode escolher dinamicamente entre os métodos de busca KNN e ANN para obter desempenho ideal.
O que é único no Rockset para busca vetorial é o Converged Index, que combina índices de busca, ANN, colunares e de linhas em um só. Isso significa que você pode lidar com uma ampla variedade de padrões de consulta de imediato. O Rockset também oferece suporte a filtragem por metadados e busca híbrida. O otimizador escolherá o caminho de consulta mais eficiente. Pode buscar em vários campos ANN, oferece suporte a modelos multimodais e tem APIs SQL e REST para interface de consulta.
Principais diferenças
Ao escolher entre Elasticsearch e Rockset como ferramenta de busca vetorial, isso depende do seu caso de uso, requisitos técnicos e restrições. Aqui está uma análise das capacidades deles para ajudar você a decidir:
Metodologia de busca
Elasticsearch: Criado sobre o Apache Lucene, o Elasticsearch usa o algoritmo Hierarchical Navigable Small World (HNSW) para busca vetorial. O HNSW cria uma estrutura baseada em grafos, por isso é bom para buscas rápidas e atualizações incrementais de índice sem retreinamento. Mas a busca vetorial está vinculada à estrutura de segmentos imutáveis do Lucene, então o desempenho pode sofrer durante atualizações ou reindexação.
Rockset: O Rockset tem uma implementação distribuída do FAISS para busca vetorial, com suporte a métodos de busca KNN e ANN. A capacidade de escolher dinamicamente entre algoritmos por meio de seu otimizador baseado em custo é um grande diferencial. A indexação em tempo real e os dados mutáveis do Rockset são mais adequados para casos de uso com dados em mudança.
Dados
Elasticsearch: Lida bem com dados estruturados e não estruturados; as buscas baseadas em texto são fortes. Integra a busca vetorial com seus recursos existentes, para que você possa fazer consultas híbridas que combinam busca de texto completo com similaridade vetorial.
Rockset: Lida com dados estruturados e não estruturados, especialmente para análises em tempo real. Sua tecnologia Converged Indexing combina várias estratégias de indexação (busca, ANN, linha, colunar), por isso é mais flexível para padrões de consulta mistos. O Rockset pode processar fluxos de eventos de alta velocidade e alterações de dados em quase tempo real, o que é bom para conjuntos de dados dinâmicos.
Escalabilidade e Desempenho
Elasticsearch: Escala horizontalmente adicionando nós; o desempenho é otimizado quando os dados vetoriais cabem na memória. Mas, se seu conjunto de dados for maior que a RAM disponível, o desempenho da busca sofrerá. Sua mesclagem periódica de segmentos também pode introduzir latência para atualizações em grande escala.
Rockset: Criado para análises em tempo real em escala, o Rockset oferece suporte a escalonamento dinâmico em vários nós. Sua arquitetura distribuída garante que o desempenho seja consistente à medida que os dados crescem. Atualizações em tempo real e ingestão de baixa latência (1-2 segundos) são boas para casos de uso que exigem dados atualizados ao segundo.
Flexibilidade e Personalização
Elasticsearch: Tem muitas opções de configuração para consultas, modelagem de dados e filtros. Você pode combinar similaridade vetorial e busca tradicional perfeitamente, mas a personalização exige conhecimento profundo de sua configuração e ajuste.
Rockset: Mais flexibilidade para lidar com diferentes tipos de consulta com seu Converged Index e otimização dinâmica de consultas. Também oferece suporte a consultas SQL e APIs REST, por isso é mais fácil de integrar e consultar do que a DSL de consulta baseada em JSON do Elasticsearch.
Integração e Ecossistema
Elasticsearch: Tem um ecossistema rico de ferramentas, Kibana para visualização e Beats para envio de dados. Sua integração é bem estabelecida, especialmente em análises de logs e pilhas de monitoramento.
Rockset: Integra-se com pipelines de dados modernos, Kafka, Snowflake, DynamoDB. CDC em tempo real é bom para arquiteturas orientadas a eventos e aplicações que exigem atualizações ao vivo.
Facilidade de Uso
Elasticsearch: Tem uma curva de aprendizado íngreme devido à sua configuração e setup complexos. A documentação é extensa, mas gerenciar e otimizar o Elasticsearch exige expertise, especialmente ao lidar com busca vetorial e escalabilidade.
Rockset: Mais fácil de configurar e manter por causa de sua arquitetura serverless e interface de consulta baseada em SQL. O foco em ferramentas amigáveis para desenvolvedores e casos de uso em tempo real reduz a carga operacional.
Custo
- Elasticsearch: Código aberto, mas pode exigir recursos significativos de infraestrutura e engenharia para gerenciar. Serviços gerenciados de Elasticsearch (por exemplo, Elastic Cloud ou AWS OpenSearch Service) podem simplificar isso, mas adicionam custo.
- Rockset: Um serviço gerenciado com precificação pay-as-you-go; a precificação do Rockset reflete suas capacidades em tempo real e facilidade de uso. Pode ser mais econômico se você precisar de análises em tempo real sem gerenciar infraestrutura complexa.
Segurança
- Elasticsearch: Tem segurança robusta, criptografia TLS, controle de acesso baseado em funções, integração com sistemas de autenticação. Alguns recursos exigem licença paga na distribuição da Elastic.
- Rockset: Segurança integrada, criptografia de ponta a ponta, controle de acesso baseado em funções, integração com provedores de identidade em nuvem. A segurança é uma prioridade em sua oferta gerenciada.
Quando Escolher Elasticsearch
Elasticsearch é uma boa escolha quando você tem dados distribuídos em grande escala e consultas de busca complexas. É ótimo para e-commerce, análise de logs e recuperação de documentos quando você precisa de buscas híbridas que combinam busca de texto completo e similaridade vetorial. Elasticsearch é bom para ambientes com cargas de trabalho de busca estabelecidas em que você precisa de controle preciso sobre a relevância das consultas, escalabilidade em vários nós e integrações com um conjunto rico de ferramentas. Mas sua eficácia na busca vetorial depende de quão bem os dados vetoriais cabem na memória, portanto é melhor para conjuntos de dados otimizados para operações em memória.
Quando Escolher Rockset
Rockset é a melhor escolha para análises em tempo real e aplicações que exigem atualizações de baixa latência. Sua capacidade de ingerir e consultar fluxos de dados de alta velocidade, juntamente com busca vetorial flexível por meio de seu Converged Index, faz dele uma ótima opção para ambientes dinâmicos como arquiteturas orientadas a eventos, dashboards ao vivo e aplicações com IA. Os desenvolvedores obtêm a interface de consulta baseada em SQL da Rockset, configuração rápida e arquitetura serverless, o que reduz a complexidade operacional. Casos de uso que exigem atualizações frequentes de embeddings vetoriais ou precisam de integração perfeita com pipelines de dados modernos vão adorar o Rockset.
Conclusão
Elasticsearch é bom por sua maturidade, busca híbrida e cargas de trabalho com muito texto, enquanto Rockset é bom para análises em tempo real e tratamento flexível de consultas. Escolha a ferramenta certa para seu caso de uso: Elasticsearch é melhor para cargas de trabalho de busca e análise estabelecidas com necessidades de escalabilidade previsíveis, enquanto Rockset é melhor para ambientes dinâmicos e acelerados que exigem dados atualizados até o segundo. Avalie seus tipos de dados, padrões de consulta e necessidades de desempenho para fazer a escolha certa para seu projeto.
Leia isto para obter uma visão geral do Elasticsearch e do Rockset, mas para avaliá-los você precisa avaliar com base no seu caso de uso. Uma ferramenta que pode ajudar com isso é o VectorDBBench, uma ferramenta de benchmarking de código aberto para comparação de bancos de dados vetoriais. No final, um benchmarking completo com seus próprios conjuntos de dados e padrões de consulta será fundamental para tomar uma decisão entre essas duas abordagens poderosas, porém diferentes, para busca vetorial em sistemas de banco de dados distribuídos.
Usando o VectorDBBench de código aberto para Avaliar e Comparar Bancos de Dados Vetoriais por Conta Própria
VectorDBBench é uma ferramenta de benchmarking de código aberto para usuários que precisam de sistemas de armazenamento e recuperação de dados de alto desempenho, especialmente bancos de dados vetoriais. Esta ferramenta permite que os usuários testem e comparem diferentes sistemas de banco de dados vetoriais como Milvus e Zilliz Cloud (o Milvus gerenciado) usando seus próprios conjuntos de dados e encontrem aquele que se ajusta aos seus casos de uso. Com o VectorDBBench, os usuários podem tomar decisões com base no desempenho real dos bancos de dados vetoriais, em vez de alegações de marketing ou boatos.
VectorDBBench é escrito em Python e licenciado sob a licença de código aberto MIT, o que significa que qualquer pessoa pode usá-lo, modificá-lo e distribuí-lo livremente. A ferramenta é mantida ativamente por uma comunidade de desenvolvedores comprometidos em melhorar seus recursos e desempenho.
Baixe o VectorDBBench de seu repositório GitHub para reproduzir nossos resultados de benchmark ou obter resultados de desempenho em seus próprios conjuntos de dados.
Dê uma olhada rápida no desempenho dos bancos de dados vetoriais populares no Leaderboard do VectorDBBench.
Leia os blogs a seguir para saber mais sobre a avaliação de bancos de dados vetoriais.
Recursos adicionais sobre VectorDB, GenAI e ML
Continue lendo
VDBBench Adds Cost-Aware Benchmarking for Vector Databases
Compare Zilliz Cloud, Pinecone, and turbopuffer with VDBBench cost-aware vector database benchmarks across latency, freshness, multitenancy, and cold starts.
Milvus 2.6.x Now Generally Available on Zilliz Cloud, Making Vector Search Faster, Smarter, and More Cost-Efficient for Production AI
Milvus 2.6.x is now GA on Zilliz Cloud, delivering faster vector search, smarter hybrid queries, and lower costs for production RAG and AI applications.
Introducing DeepSearcher: A Local Open Source Deep Research
In contrast to OpenAI’s Deep Research, this example ran locally, using only open-source models and tools like Milvus and LangChain.
The Definitive Guide to Choosing a Vector Database
Overwhelmed by all the options? Learn key features to look for & how to evaluate with your own data. Choose with confidence.