MongoDB vs Rockset: Escolhendo o banco de dados certo para aplicações GenAI
À medida que as aplicações impulsionadas por IA evoluem, a importância dos recursos de busca vetorial no apoio a esses avanços não pode ser exagerada. Esta publicação do blog discutirá dois bancos de dados proeminentes com recursos de busca vetorial: MongoDB e Rockset. 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 se alinha melhor aos seus requisitos específicos.
O que é um Banco de Dados Vetorial?
Antes de compararmos MongoDB vs Rockset, vamos primeiro explorar o conceito de bancos de dados vetoriais.
Um banco de dados vetorial é projetado especificamente 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, as características visuais de imagens ou atributos de produtos. Ao permitir 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 e Rockset é um banco de dados de busca e análise; ambos oferecem 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 por 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 realizar 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 de documentos 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 suporta 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 embeddings de provedores como OpenAI, VoyageAI e muitos outros listados no Hugging Face. Ela também suporta 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 escalonamento 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 impulsionadas por 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.
Rockset: Visão geral e tecnologia principal
Rockset é um banco de dados de pesquisa 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, por isso é ótimo para aplicações que precisam de insights atualizados ao segundo. Rockset suporta ingestão de dados tanto em streaming quanto em massa, 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. Rockset pode lidar com documentos de até 40MB e suporta dimensionalidade vetorial de até 200.000, por isso é adequado para uma ampla gama de casos de uso de embeddings vetoriais.
Rockset tem pesquisa vetorial integrada ao núcleo. Ele suporta métodos de pesquisa K-Nearest Neighbors (KNN) e Approximate Nearest Neighbors (ANN) e usa um índice FAISS distribuído para escalabilidade. Rockset é agnóstico em relação a algoritmos, então você pode escolher sua própria implementação de pesquisa. O otimizador baseado em custo pode escolher dinamicamente entre métodos de pesquisa KNN e ANN para desempenho ideal.
O que é único no Rockset para pesquisa vetorial é o Converged Index, que combina índices de pesquisa, ANN, colunares e de linhas em um só. Isso significa que você pode lidar com uma ampla variedade de padrões de consulta imediatamente. Rockset também suporta filtragem de metadados e pesquisa híbrida. O otimizador escolherá o caminho de consulta mais eficiente. Pode pesquisar em vários campos ANN, suporta modelos multimodais e tem APIs SQL e REST para interface de consulta.
Principais diferenças
Ao escolher entre MongoDB Atlas Vector Search e Rockset para pesquisa vetorial, você precisa conhecer as diferenças para tomar uma decisão informada. Vamos comparar esses dois em várias áreas-chave:
Metodologia de pesquisa
MongoDB Atlas Vector Search usa o algoritmo Hierarchical Navigable Small World (HNSW) para indexar e pesquisar dados vetoriais. Ele suporta pesquisas tanto Approximate Nearest Neighbor (ANN) quanto Exact Nearest Neighbors (ENN).
Rockset tem métodos de pesquisa K-Nearest Neighbors (KNN) e Approximate Nearest Neighbors (ANN). Ele tem um índice FAISS distribuído para escalabilidade e é agnóstico em relação a algoritmos, então você pode escolher sua própria implementação de pesquisa.
Dados
O MongoDB Atlas Vector Search integra-se ao modelo flexível de documentos do MongoDB para que você possa armazenar embeddings vetoriais junto com outros dados do documento. Isso significa buscas mais contextuais e precisas com suporte para até 4096 dimensões.
O Rockset pode lidar com dados estruturados e não estruturados, incluindo embeddings vetoriais. Ele pode lidar com documentos de até 40MB e dimensionalidade vetorial de até 200.000, então é bom para muitos casos de uso.
Escalabilidade e Desempenho
O MongoDB Atlas tem Search Nodes dedicados para cargas de trabalho de Search e Vector Search, para que você possa escalar a busca de forma independente e otimizar o desempenho em escala.
O Rockset tem um Converged Index que combina índices de busca, ANN, colunares e de linhas em um só, para que possa lidar com muitos padrões de consulta. Ele foi projetado para ingestão, indexação e consulta de dados em tempo real.
Flexibilidade e Personalização
O MongoDB Atlas Vector Search permite combinar buscas por similaridade vetorial com filtragem de documentos e oferece suporte à busca híbrida, combinando busca vetorial com busca de texto completo.
O Rockset oferece a flexibilidade de escolher sua própria implementação de busca e oferece suporte à filtragem por metadados e busca híbrida. Seu otimizador baseado em custo pode escolher entre métodos de busca KNN e ANN para você.
Integração e Ecossistema
O MongoDB Atlas Vector Search integra-se com serviços e ferramentas populares de IA, oferece suporte a modelos de embedding da OpenAI e VoyageAI e funciona com frameworks de código aberto como LangChain e LlamaIndex.
O Rockset tem APIs SQL e REST para consultas, mas as informações não especificam as integrações do ecossistema.
Facilidade de Uso
O MongoDB Atlas Vector Search é construído sobre o ecossistema existente do MongoDB, então muitos desenvolvedores estarão familiarizados com ele. É uma solução completa dentro da plataforma MongoDB, então pode simplificar o processo de desenvolvimento.
O suporte a SQL do Rockset o torna mais familiar para usuários de bancos de dados SQL.
Custo
O MongoDB tem um ecossistema estabelecido, muita documentação e os desenvolvedores estão familiarizados com ele. Se você já está usando MongoDB, adicionar busca vetorial pode ser uma escolha óbvia.
A precificação do Rockset é baseada em computação e armazenamento. Embora seja mais flexível, pode exigir mais gerenciamento de recursos para otimizar custos.
Quando Usar Cada Um
O MongoDB Atlas Vector Search é uma boa escolha quando você já está usando MongoDB para seu armazenamento de dados e quer adicionar busca vetorial sem introduzir um novo sistema. É ótimo para aplicações que precisam que a busca vetorial seja perfeitamente integrada à consulta de documentos, como sistemas de recomendação de conteúdo ou busca semântica em plataformas de e-commerce. Você pode armazenar embeddings vetoriais junto com outros dados do documento, então é perfeito para cenários em que o contexto importa e oferece suporte à busca híbrida para resultados mais granulares.
O Rockset é ótimo para casos de uso que exigem análises e buscas em tempo real em dados que mudam rapidamente. Sua Converged Indexing é perfeita para aplicações que precisam ingerir, indexar e consultar fluxos de dados de alta velocidade com baixa latência. O Rockset oferece suporte a vetores de dimensionalidade muito alta (até 200.000 dimensões), então é bom para aplicações avançadas de machine learning ou cenários complexos de busca por similaridade. Se seu caso de uso envolve atualizações frequentes em dados vetoriais ou exige insights em tempo real a partir de fontes de dados em streaming, então o Rockset pode ser a melhor escolha.
Resumo
O MongoDB Atlas Vector Search usa os pontos fortes do modelo de documentos e da escalabilidade do MongoDB para oferecer uma única plataforma tanto para busca tradicional quanto para busca vetorial. Ele é integrado a serviços populares de IA e oferece suporte à busca híbrida, por isso é uma ótima escolha para desenvolvedores que já estão no ecossistema MongoDB. O Rockset é ótimo para análises em tempo real e busca vetorial de alta dimensionalidade com sua abordagem exclusiva de indexação para consultar rapidamente dados que mudam rápido. A escolha entre esses dois depende, em última análise, do seu caso de uso. Considere sua infraestrutura existente, a natureza dos seus dados (estáticos vs. mudando rapidamente), a dimensionalidade dos seus embeddings vetoriais e a importância das análises em tempo real na sua aplicação. Ambos têm busca vetorial poderosa, mas seus pontos fortes se alinham a diferentes casos de uso e necessidades de tratamento de dados.
Leia isto para obter uma visão geral do MongoDB e do Rockset, 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 de código aberto para comparação de bancos de dados vetoriais. No fim, 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. Essa 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 dos bancos de dados vetoriais, em vez de afirmações de marketing ou boatos.
O 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 em seu repositório do GitHub para reproduzir nossos resultados de benchmark ou obter resultados de desempenho com seus próprios conjuntos de dados.
Dê uma olhada rápida no desempenho dos bancos de dados vetoriais convencionais no VectorDBBench Leaderboard.
Leia os blogs a seguir para saber mais sobre avaliação de bancos de dados vetoriais.
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