MongoDB vs Aerospike: Selecionando o banco de dados certo para aplicações GenAI
À medida que aplicações impulsionadas por IA evoluem, a importância dos recursos de busca vetorial no suporte a esses avanços não pode ser subestimada. Esta publicação do blog discutirá dois bancos de dados proeminentes com recursos de busca vetorial: MongoDB e Aerospike. Cada um oferece recursos robustos para lidar com busca vetorial, um recurso essencial para aplicações como mecanismos de recomendação, recuperação de imagens e busca 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 MongoDB vs Aerospike, 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 dimensionalidade, que são representações numéricas de dados não estruturados. Esses vetores codificam informações complexas, como o significado semântico de texto, 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 aprimora 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 para esse fim como Milvus, Zilliz Cloud (Milvus totalmente gerenciado)
- Bibliotecas de busca vetorial como Faiss e Annoy.
- Bancos de dados vetoriais leves como Chroma e Milvus Lite.
- Bancos de dados tradicionais com complementos de busca vetorial capazes de realizar buscas vetoriais em pequena escala.
MongoDB é um banco de dados NoSQL que armazena dados em documentos semelhantes a JSON ****e Aerospike é um banco de dados NoSQL distribuído e escalável. Ambos têm recursos de busca vetorial como complemento. Esta publicação compara seus recursos de busca vetorial.
MongoDB: O Básico
MongoDB Atlas Vector Search é um recurso que permite realizar buscas de similaridade vetorial em dados armazenados no MongoDB Atlas. Você pode indexar e consultar embeddings vetoriais de alta dimensionalidade junto com seus dados de documentos e fazer IA e aprendizado de máquina diretamente no banco de dados.
Em sua essência, o Atlas Vector Search usa o algoritmo Hierarchical Navigable Small World (HNSW) para indexar e pesquisar dados vetoriais. Isso cria um grafo multinível do espaço vetorial para que você possa realizar buscas Approximate Nearest Neighbor (ANN). É um equilíbrio entre velocidade e precisão para busca vetorial em grande escala. O Atlas Vector Search também oferece suporte a buscas Exact Nearest Neighbors (ENN), que priorizam a precisão em vez do desempenho para consultas de até 10.000 documentos.
Uma das grandes vantagens do Atlas Vector Search é sua integração com o modelo de documentos flexível do MongoDB. Você pode armazenar embeddings vetoriais junto com outros dados do documento para poder pesquisar de forma mais contextual e precisa. Você pode consultar qualquer tipo de dado que possa ser incorporado em até 4096 dimensões. O Atlas Vector Search permite combinar pesquisas de similaridade vetorial com filtragem tradicional de documentos. Por exemplo, uma pesquisa semântica por produtos poderia ser filtrada por categoria, faixa de preço ou disponibilidade.
O Atlas Vector Search também oferece suporte à pesquisa híbrida, combinando pesquisa vetorial com pesquisa de texto completo para resultados mais granulares. Isso é diferente do Atlas Search, que é focado em pesquisa baseada em palavras-chave. A plataforma se integra a serviços e ferramentas populares de IA, para que você possa usá-la com modelos de embedding de provedores como OpenAI, VoyageAI e muitos outros listados no Hugging Face. Ela também oferece suporte a frameworks de código aberto como LangChain e LlamaIndex para criar aplicações que usam Large Language Models (LLMs).
Para garantir escalabilidade e desempenho, o MongoDB Atlas fornece Search Nodes, que oferecem infraestrutura dedicada para cargas de trabalho do Atlas Search e Vector Search. Isso permite que você tenha recursos de computação otimizados e dimensionamento independente das necessidades de pesquisa, para obter melhor desempenho em escala.
Ao ter esses recursos no ecossistema MongoDB, o Atlas Vector Search é uma solução completa para desenvolvedores que criam aplicações com IA, sistemas de recomendação ou recursos avançados de pesquisa. Não há necessidade de um banco de dados vetorial separado; você pode usar a escalabilidade e os recursos avançados do MongoDB junto com a pesquisa vetorial.
Aerospike: O Básico
Aerospike é um banco de dados NoSQL para aplicações em tempo real de alto desempenho. Ele adicionou suporte para indexação e pesquisa vetorial, por isso é adequado para casos de uso de bancos de dados vetoriais. O recurso vetorial é chamado Aerospike Vector Search (AVS) e está em Prévia. Você pode solicitar acesso antecipado à Aerospike.
O AVS oferece suporte apenas a índices Hierarchical Navigable Small World (HNSW) para pesquisa vetorial. Quando atualizações ou inserções são feitas no AVS, os dados do registro, incluindo o vetor, são gravados no Aerospike Database (ASDB) e ficam imediatamente visíveis. Para indexação, cada registro deve ter pelo menos um vetor no campo vetorial especificado de um índice. Você pode ter vários vetores e índices para um único registro, portanto pode pesquisar os mesmos dados de maneiras diferentes. A Aerospike recomenda atribuir registros inseridos ou atualizados por upsert a um conjunto específico para que você possa monitorá-los e operar sobre eles.
O AVS tem uma forma única de construir o índice: ela é concorrente em todos os nós do AVS. Enquanto as atualizações de registros vetoriais são gravadas diretamente no ASDB, os registros de índice são processados de forma assíncrona a partir de uma fila de indexação. Isso é feito em lotes e distribuído por todos os nós do AVS, usando todos os núcleos de CPU no cluster AVS e sendo escalável. O desempenho de ingestão depende muito da memória do host e da configuração da camada de armazenamento.
Para cada item na fila de indexação, o AVS processa o vetor para indexação, constrói os clusters para cada vetor e os confirma no ASDB. Um registro de índice contém uma cópia do próprio vetor e os clusters desse vetor em uma determinada camada do grafo HNSW. A indexação usa extensões vetoriais (AVX) para processamento paralelo de instrução única e múltiplos dados.
O AVS faz consultas durante a ingestão para “pré-hidratar” o cache do índice, porque os registros nos clusters são interconectados. Essas consultas não são contabilizadas como solicitações de consulta, mas aparecem como leituras na camada de armazenamento. Dessa forma, o cache é populado com dados relevantes e pode melhorar o desempenho das consultas. Isso mostra como o AVS lida com dados vetoriais e constrói índices para pesquisa por similaridade, de modo que possa escalar para pesquisas vetoriais de alta dimensionalidade.
Principais Diferenças
Quando se trata de busca vetorial, tanto o MongoDB quanto o Aerospike têm boas opções. Como desenvolvedor que deseja adicionar busca vetorial à sua aplicação, entender as diferenças entre os dois ajudará você a tomar uma decisão. Vamos comparar o MongoDB Atlas Vector Search e o Aerospike Vector Search (AVS) em alguns pontos-chave.
Metodologia de Busca
Tanto o MongoDB Atlas Vector Search quanto o Aerospike Vector Search usam o algoritmo Hierarchical Navigable Small World (HNSW) para indexar e pesquisar dados vetoriais. Esse algoritmo cria um grafo multinível do espaço vetorial para que você possa fazer buscas Approximate Nearest Neighbor (ANN). O MongoDB Atlas também oferece suporte a buscas Exact Nearest Neighbors (ENN) para consultas de até 10.000 documentos. Isso dá aos usuários do MongoDB mais flexibilidade para equilibrar velocidade e precisão com base em seu caso de uso.
Dados
O modelo de documentos flexível do MongoDB permite armazenar embeddings vetoriais junto com outros dados do documento. Isso permite buscas mais contextuais e precisas, pois você pode combinar buscas por similaridade vetorial com filtragem tradicional de documentos. Por exemplo, você pode fazer uma busca semântica por produtos e filtrar os resultados por categoria, faixa de preço ou disponibilidade.
O Aerospike é principalmente um armazenamento chave-valor e adicionou recursos de indexação e busca vetorial. Ele permite múltiplos vetores e índices para um único registro, então você tem flexibilidade em como pode pesquisar seus dados. Mas seu modelo de dados pode não ser tão flexível quanto a abordagem baseada em documentos do MongoDB para lidar com dados semiestruturados ou não estruturados.
Escalabilidade e Desempenho
O MongoDB Atlas tem Search Nodes que fornecem infraestrutura dedicada para cargas de trabalho do Atlas Search e do Vector Search. Isso permite recursos de computação otimizados e escalonamento independente das necessidades de busca, para que você obtenha melhor desempenho em escala.
A abordagem do Aerospike para construir o índice é diferente. Ele processa registros de índice a partir de uma fila de indexação de forma assíncrona em todos os nós AVS. Isso usa todos os núcleos de CPU no cluster AVS, então poderia ser mais escalável para a construção de índices. O Aerospike também usa uma técnica de “pre-hydration” durante a ingestão para popular o cache do índice com dados relevantes, o que pode melhorar o desempenho das consultas.
Flexibilidade e Personalização
O MongoDB Atlas Vector Search oferece suporte a múltiplas métricas de distância para cálculos de similaridade e pode trabalhar com embeddings de qualquer provedor com até 4096 dimensões. Ele também oferece suporte a busca híbrida, combinando busca vetorial com busca de texto completo para resultados mais precisos.
O Aerospike Vector Search, embora limitado ao preview atual, permite múltiplos vetores e índices por registro. Isso pode ser útil para pesquisar os mesmos dados de maneiras diferentes.
Integração e Ecossistema
O MongoDB Atlas integra-se a serviços e ferramentas populares de IA, funciona com modelos de embedding da OpenAI, VoyageAI e muitos outros listados no Hugging Face. Ele também oferece suporte à integração com LangChain e LlamaIndex para criar aplicações com IA.
O Aerospike também se integra a frameworks populares como LangChain.
Facilidade de Uso
O MongoDB é conhecido por ser amigável para desenvolvedores, com muita documentação e uma grande comunidade. O Atlas, como serviço gerenciado, pode simplificar a configuração e a manutenção.
O Aerospike tem uma curva de aprendizado mais acentuada se você não estiver familiarizado com sua arquitetura. Sua busca vetorial está em preview, então pode ter menos documentação e suporte da comunidade em comparação com opções mais estabelecidas.
Custo
O MongoDB Atlas tem um modelo de preços em camadas; os custos variam com base no seu uso e nos recursos. Você precisa verificar se a busca vetorial cabe no seu orçamento.
Os preços do Aerospike não estão disponíveis publicamente; você precisa contatá-los para obter mais informações. Considere tanto os custos de software quanto os custos de infraestrutura para executar o Aerospike.
Quando Usar Cada Um
O MongoDB Atlas Vector Search é ótimo para aplicações que precisam de um modelo de dados flexível e precisam integrar a busca vetorial com consultas regulares de documentos. É perfeito para projetos que envolvem dados complexos e semiestruturados e precisam fazer buscas híbridas que combinam similaridade vetorial com busca de texto completo. O MongoDB é ótimo quando você precisa armazenar e consultar diferentes tipos de dados junto com embeddings vetoriais, como sistemas de recomendação de conteúdo, mecanismos de busca semântica ou plataformas de analytics com IA que usam grandes modelos de linguagem. Também é ótimo para desenvolvedores que criam aplicações de IA que precisam trabalhar tanto com dados estruturados quanto não estruturados e se integrar a serviços e ferramentas populares de IA.
O Aerospike Vector Search é ótimo para aplicações de alto desempenho e em tempo real que são principalmente chave-valor, mas precisam de busca vetorial. É perfeito para casos de uso que exigem latência extremamente baixa e alta taxa de transferência, como sistemas de lances em tempo real, mecanismos de detecção de fraudes ou redes de entrega de conteúdo personalizado. A abordagem da Aerospike para criação de índices e pré-hidratação de cache pode proporcionar benefícios significativos de desempenho em cenários em que a velocidade de ingestão de dados e a velocidade de consulta são críticas. Embora seu modelo de dados possa não ser tão flexível quanto o do MongoDB, o Aerospike é a melhor escolha para aplicações que priorizam desempenho bruto e escala em vez de requisitos complexos de modelagem de dados.
Resumo
O MongoDB Atlas Vector Search é uma solução completa que combina a flexibilidade de um banco de dados de documentos com recursos de busca vetorial, excelente para aplicações complexas orientadas por IA que precisam lidar com dados diversos. Sua força está na integração da busca vetorial com consultas regulares, buscas híbridas e um ecossistema rico de ferramentas de IA. O Aerospike Vector Search é mais especializado e se destaca em cenários de alto desempenho e em tempo real, nos quais baixa latência e alta taxa de transferência são fundamentais. Sua abordagem de indexação e foco em desempenho o tornam uma boa opção para casos de uso específicos que precisam de velocidade e escala. Em última análise, a escolha entre MongoDB e Aerospike para busca vetorial deve ser orientada pelos requisitos da sua aplicação, complexidade dos dados, necessidades de desempenho e demandas de escalabilidade. Considere sua infraestrutura existente, a natureza dos dados, padrões de consulta e o nível de integração com ferramentas e serviços de IA ao tomar sua decisão.
Leia isto para obter uma visão geral do MongoDB e do Aerospike, mas, para avaliá-los, você precisa avaliar com base no seu caso de uso. Uma ferramenta que pode ajudar nisso é o VectorDBBench, uma ferramenta de benchmarking open-source para comparação de bancos de dados vetoriais. No fim, um benchmarking minucioso 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 bancos de dados distribuídos.
Usando o VectorDBBench open-source para avaliar e comparar bancos de dados vetoriais por conta própria
VectorDBBench é uma ferramenta de benchmarking open-source 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 bancos 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 do banco de dados vetorial, e não em alegações de marketing ou boatos.
O VectorDBBench é escrito em Python e licenciado sob a licença open-source 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 comprometida em melhorar seus recursos e desempenho.
Baixe o VectorDBBench de seu repositório no 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 mainstream no VectorDBBench Leaderboard.
Leia os seguintes blogs para saber mais sobre avaliação de bancos de dados vetoriais.
Recursos adicionais sobre VectorDB, GenAI e ML
Continue lendo
Zilliz Cloud Update: Tiered Storage, Business Critical Plan, Cross-Region Backup, and Pricing Changes
This release offers a rebuilt tiered storage with lower costs, a new Business Critical plan for enhanced security, and pricing updates, among other features.
Announcing the General Availability of Single Sign-On (SSO) on Zilliz Cloud
SSO is GA on Zilliz Cloud, delivering the enterprise-grade identity management capabilities your teams need to deploy vectorDB with confidence.
Zilliz Named "Highest Performer" and "Easiest to Use" in G2's Summer 2025 Grid® Report for Vector Databases
Zilliz shines in G2's Summer 2025 Grid® Report as both "Highest Performer" and "Easiest to Use," solving the performance-usability dilemma.
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.