SingleStore vs Aerospike Escolhendo o Banco de Dados Vetorial Certo para Seus Aplicativos de IA
O que é um Banco de Dados Vetorial?
Antes de compararmos SingleStore e 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 textos, as características 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 modelos de linguagem grandes (LLMs) fornecendo 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.
SingleStore é um sistema de gerenciamento de banco de dados SQL relacional, distribuído, e Aerospike também é um banco de dados NoSQL distribuído e escalável. Ambos têm busca vetorial como complemento. Este post compara suas capacidades de busca vetorial.
SingleStore: Visão geral e tecnologia central
SingleStore tornou a busca vetorial possível ao colocá-la no próprio banco de dados, então você não precisa de bancos de dados vetoriais separados na sua stack de tecnologia. Vetores podem ser armazenados em tabelas de banco de dados comuns e pesquisados com consultas SQL padrão. Por exemplo, você pode buscar imagens de produtos semelhantes enquanto filtra por faixa de preço ou explorar embeddings de documentos enquanto limita os resultados a departamentos específicos. O sistema suporta tanto busca semântica usando FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT e HNSW_PQ para índice vetorial e produto escalar e distância euclidiana para correspondência por similaridade. Isso é super útil para aplicações como sistemas de recomendação, reconhecimento de imagens e chatbots de IA, onde a correspondência por similaridade é rápida.
Em sua essência, SingleStore é construído para desempenho e escala. O banco de dados distribui os dados por vários nós para que você possa lidar com operações de dados vetoriais em grande escala. À medida que seus dados crescem, você pode simplesmente adicionar mais nós e pronto. O processador de consultas pode combinar busca vetorial com operações SQL, então você não precisa fazer várias consultas separadas. Ao contrário de bancos de dados somente vetoriais, SingleStore oferece essas capacidades como parte de um banco de dados completo, para que você possa criar recursos de IA sem gerenciar múltiplos sistemas ou lidar com transferências de dados complexas.
Para indexação vetorial, o SingleStore tem duas opções. A primeira é a busca exata pelos k vizinhos mais próximos (kNN), que encontra o conjunto exato de k vizinhos mais próximos para um vetor de consulta. Mas, para conjuntos de dados muito grandes ou alta concorrência, o SingleStore também oferece suporte à busca de Vizinhos Mais Próximos Aproximados (ANN) usando indexação vetorial. A busca ANN pode encontrar k vizinhos próximos muito mais rapidamente do que a busca kNN exata, às vezes por ordens de magnitude. Há um compromisso entre velocidade e precisão — ANN é mais rápido, mas pode não retornar o conjunto exato de k vizinhos mais próximos. Para aplicações com bilhões de vetores que precisam de tempos de resposta interativos e não exigem precisão absoluta, a busca ANN é o caminho a seguir.
A implementação técnica de índices vetoriais no SingleStore tem requisitos específicos. Esses índices só podem ser criados em tabelas columnstore e devem ser criados em uma única coluna que armazena os dados vetoriais. Atualmente, o sistema oferece suporte ao formato Vector Type(dimensions[, F32]), F32 é o único tipo de elemento suportado. Essa abordagem estruturada torna o SingleStore excelente para aplicações como busca semântica usando vetores de grandes modelos de linguagem, geração aumentada por recuperação (RAG) para geração de texto focada e correspondência de imagens baseada em embeddings vetoriais. Ao combinar isso com recursos tradicionais de banco de dados, o SingleStore permite que desenvolvedores criem aplicações complexas de IA usando sintaxe SQL, mantendo desempenho e escala.
Aerospike: Visão geral e tecnologia central
Aerospike é um banco de dados NoSQL para aplicações em tempo real de alto desempenho. Ele adicionou suporte à indexação e busca vetorial, portanto é adequado para casos de uso de bancos de dados vetoriais. O recurso vetorial é chamado Aerospike Vector Search (AVS) e está em Preview. Você pode solicitar acesso antecipado à Aerospike.
O AVS oferece suporte apenas a índices Hierarchical Navigable Small World (HNSW) para busca 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, para poder 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 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 AVS, de modo que utiliza todos os núcleos de CPU no cluster AVS e é 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, múltiplos dados.
O AVS consulta durante a ingestão para “pré-hidratar” o cache do índice, porque os registros nos clusters são interconectados. Essas consultas não são contadas 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 busca por similaridade, de modo que possa escalar para buscas vetoriais de alta dimensionalidade.
Principais diferenças
Metodologia de busca
SingleStore tem várias opções de índice vetorial: FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT, HNSW_PQ. Isso oferece opções para diferentes casos de uso - de correspondências exatas a vizinhos mais próximos aproximados. O Aerospike Vector Search (AVS) oferece suporte apenas a índices HNSW. HNSW é bom para muitos casos, mas a gama mais ampla de opções de indexação do SingleStore oferece mais controle sobre o equilíbrio entre velocidade e precisão nas suas buscas.
Dados e Integração
SingleStore tem busca vetorial integrada ao seu banco de dados SQL. Você pode combinar buscas vetoriais com consultas SQL padrão para filtrar resultados por campos de dados comuns, como preços ou categorias. Um único banco de dados atende tanto às suas necessidades de dados vetoriais quanto tradicionais. Aerospike adota uma abordagem NoSQL, focada em aplicações em tempo real de alto desempenho. Sua capacidade de busca vetorial (AVS) é mais recente e atualmente está em Preview, exigindo acesso antecipado da Aerospike.
Escalabilidade e Desempenho
Ambos os bancos de dados escalam de formas diferentes. SingleStore tem uma arquitetura distribuída em que você pode adicionar nós à medida que seus dados crescem. Seu processador de consultas combina operações vetoriais e SQL em uma única consulta. O AVS da Aerospike processa a construção de índices simultaneamente em todos os nós e usa extensões vetoriais para processamento paralelo. Ele também pré-hidrata o cache de índices para melhorar o desempenho das consultas. O desempenho de ingestão depende fortemente da memória do host e da configuração de armazenamento.
Flexibilidade na Implementação
SingleStore exige que índices vetoriais sejam criados em tabelas columnstore e em colunas únicas que armazenam dados vetoriais, e atualmente oferece suporte apenas ao tipo de elemento F32. Aerospike permite múltiplos vetores e índices para registros únicos, oferecendo mais flexibilidade na forma como você pesquisa seus dados. Mas Aerospike recomenda práticas específicas, como atribuir registros inseridos/atualizados via upsert a conjuntos específicos para monitoramento.
Facilidade de Uso e Integração
SingleStore pode ser mais atraente para equipes familiarizadas com SQL, pois usa sintaxe SQL padrão tanto para consultas vetoriais quanto tradicionais. Isso pode reduzir a curva de aprendizado para desenvolvedores proficientes em SQL. A abordagem NoSQL da Aerospike pode exigir mais aprendizado para equipes acostumadas a bancos de dados SQL tradicionais, mas pode ser uma vantagem para equipes que já trabalham com sistemas NoSQL.
Use Quando
SingleStore para aplicações que precisam tanto de operações tradicionais de banco de dados quanto de busca vetorial em um único sistema. É perfeito para projetos que têm dados estruturados junto com vetores, como plataformas de e-commerce que precisam de busca por similaridade de produtos com filtragem por preço, ou sistemas de recomendação de conteúdo que combinam preferências do usuário com metadados de conteúdo. Você pode usar sintaxe SQL familiar para operações vetoriais, então é uma ótima escolha para equipes com experiência em SQL que querem adicionar recursos de IA sem gerenciar bancos de dados vetoriais separados.
Aerospike é melhor para aplicações em tempo real de alto desempenho em que a velocidade importa. Sua construção de índices concorrente e cache pré-hidratado o tornam excelente para casos de uso como motores de recomendação em tempo real ou busca de similaridade de imagens ao vivo. Ter múltiplos vetores por registro é útil para aplicações que precisam de diferentes representações vetoriais dos mesmos dados, como sistemas de IA multimodais que processam tanto texto quanto imagens, ou sistemas que usam diferentes modelos de embedding para o mesmo conteúdo.
Conclusão
A escolha entre SingleStore e Aerospike depende das suas necessidades. SingleStore é ótimo para combinar operações tradicionais de banco de dados com busca vetorial, tem vários tipos de índice e integração com SQL. Aerospike é voltado para operações em tempo real de alto desempenho com sua implementação HNSW e processamento concorrente. Sua decisão deve se basear na sua stack tecnológica existente, na experiência da equipe (SQL vs NoSQL), nos requisitos em tempo real e se você precisa de consultas combinadas com tipos de dados tradicionais. Também tenha em mente que a busca vetorial da Aerospike é mais recente e está em preview; SingleStore tem uma solução de busca vetorial mais madura.
Leia isto para obter uma visão geral do SingleStore e do Aerospike, mas, para avaliá-los, você precisa fazer a avaliação 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 bancos 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 alegações de marketing ou rumores.
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 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 principais bancos de dados vetoriais no Ranking do VectorDBBench.
Leia os seguintes blogs para saber mais sobre avaliação de bancos de dados vetoriais.
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