SingleStore vs Apache Cassandra: 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 Apache Cassandra, 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 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) 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.
SingleStore é um sistema de gerenciamento de banco de dados SQL relacional e distribuído, e Apache Cassandra é um banco de dados NoSQL. Ambos têm busca vetorial como complemento. Este post compara suas capacidades de busca vetorial.
SingleStore: Visão geral e tecnologia central
SingleStore incorporou a busca vetorial ao próprio banco de dados, então você não precisa adicionar um banco de dados vetorial separado à sua pilha de tecnologia. A busca vetorial no SingleStore funciona junto com operações regulares de banco de dados, armazenando vetores em tabelas regulares de banco de dados. Você pode combinar a busca vetorial com consultas SQL regulares - pesquisar em vetores ao mesmo tempo que filtra por datas, categorias ou quaisquer outros campos de dados. Por exemplo, você pode encontrar imagens de produtos semelhantes enquanto filtra por faixa de preço ou pesquisar em embeddings de documentos enquanto limita os resultados a departamentos específicos.
A funcionalidade vetorial do SingleStore oferece suporte a busca semântica e consultas de vizinho mais próximo. O sistema pode processar similaridade vetorial usando cálculos tanto de produto escalar quanto de distância euclidiana, que são necessários para corresponder itens semelhantes em aplicações de IA. Isso é útil para aplicações como sistemas de recomendação, reconhecimento de imagens e chatbots de IA, onde encontrar itens semelhantes rapidamente é importante.
Desempenho e escalabilidade estão no centro do design do SingleStore. O banco de dados distribui dados por vários nós para que possa lidar com grandes quantidades de dados vetoriais. Isso significa que você pode adicionar mais nós à medida que seus dados crescem. O processador de consultas do SingleStore também pode combinar busca vetorial com operações SQL - você não precisa fazer várias consultas separadas para obter o que deseja.
Ao contrário de bancos de dados que se concentram apenas em operações vetoriais, o SingleStore oferece esses recursos como parte do banco de dados completo. Assim, você pode criar recursos de IA sem gerenciar vários bancos de dados ou mover dados entre sistemas. O banco de dados lida tanto com vetores quanto com tipos de dados regulares, consultas complexas que combinam ambos e escala à medida que sua aplicação cresce - tudo em SQL familiar que você já conhece.
Apache Cassandra: Visão geral e tecnologia principal
Apache Cassandra é um banco de dados NoSQL distribuído e de código aberto, conhecido por sua escalabilidade e disponibilidade. Os recursos do Cassandra incluem uma arquitetura sem mestre para disponibilidade, escalabilidade, consistência ajustável e um modelo de dados flexível. Com o lançamento do Cassandra 5.0, ele agora oferece suporte a embeddings vetoriais e busca por similaridade vetorial por meio de seu recurso Storage-Attached Indexes (SAI). Embora essa integração permita que o Cassandra lide com dados vetoriais, é importante observar que a busca vetorial é implementada como uma extensão da arquitetura existente do Cassandra, em vez de ser um recurso nativo.
A funcionalidade de busca vetorial do Cassandra é construída sobre sua arquitetura existente. Ela permite que os usuários armazenem embeddings vetoriais junto com outros dados e realizem buscas por similaridade. Essa integração permite que o Cassandra ofereça suporte a aplicações impulsionadas por IA, mantendo seus pontos fortes no tratamento de dados distribuídos em larga escala.
Um componente-chave da busca vetorial do Cassandra é o uso de Storage-Attached Indexes (SAI). O SAI é um índice altamente escalável e distribuído globalmente que adiciona índices em nível de coluna a qualquer coluna de tipo de dados vetorial. Ele fornece alta taxa de transferência de E/S para que os bancos de dados usem Vector Search, bem como outros índices de busca. O SAI oferece ampla funcionalidade de indexação, capaz de indexar tanto consultas quanto conteúdo (incluindo grandes entradas como documentos, palavras e imagens) para capturar semântica.
Vector Search é a primeira instância de validação da extensibilidade do SAI, aproveitando sua nova modularidade. Essa combinação de Vector Search e SAI aprimora os recursos do Cassandra no tratamento de cargas de trabalho de IA e machine learning, tornando-o um forte concorrente no espaço de bancos de dados vetoriais.
Principais diferenças
Metodologia de busca
O SingleStore tem busca vetorial como um recurso nativo de banco de dados e oferece suporte tanto a produto escalar quanto à distância euclidiana para correspondência por similaridade. Você pode escrever consultas SQL que combinam operações vetoriais com filtros regulares de banco de dados.
O Cassandra tem busca vetorial por meio de seu recurso Storage-Attached Indexes (SAI). Isso adiciona recursos vetoriais à arquitetura existente do Cassandra, para que você possa realizar operações vetoriais junto com sua funcionalidade NoSQL regular.
Dados
O SingleStore armazena vetores em tabelas de banco de dados como qualquer outro tipo de dado. Isso significa que você pode fazer buscas vetoriais enquanto filtra por colunas regulares. Por exemplo, encontrar produtos semelhantes dentro de uma determinada faixa de preço.
O Cassandra armazena dados vetoriais por meio de seu modelo de armazenamento colunar. Ele pode armazenar e indexar embeddings vetoriais, mas a integração é mais recente e construída como uma extensão, em vez de um recurso central.
Escalabilidade e desempenho
Ambos têm recursos sólidos de escalabilidade, mas abordagens diferentes:
O SingleStore distribui dados entre nós e pode escalar horizontalmente adicionando mais nós à medida que seus dados crescem. Seu processador de consultas otimiza operações combinadas de vetores e SQL em uma única passagem.
A arquitetura sem mestre do Cassandra é ótima para escalabilidade horizontal e alta disponibilidade. O SAI é projetado para alta taxa de transferência de E/S, o que é bom para busca vetorial em ambientes distribuídos.
Integração e ecossistema
O SingleStore integra busca vetorial com SQL padrão. Se sua equipe já conhece SQL, você não precisará aprender novas linguagens de consulta nem gerenciar sistemas separados para dados vetoriais e regulares.
Os recursos vetoriais do Cassandra estão dentro de seu ecossistema NoSQL. Embora isso signifique que você precisará aprender CQL, isso oferece flexibilidade na modelagem de dados e nas opções de consistência.
Facilidade de Uso
O SingleStore é mais familiar para equipes com experiência em SQL. As operações vetoriais usam a sintaxe SQL padrão, então há uma curva de aprendizado menor para desenvolvedores que já conhecem bancos de dados relacionais.
O Cassandra tem uma curva de aprendizado mais acentuada se você vem de uma experiência com SQL, pois tem sua própria linguagem de consulta e conceitos de modelagem de dados. Mas sua documentação e o suporte da comunidade são extensos.
Custo
A precificação do SingleStore é baseada no seu volume de dados, requisitos de computação e se você escolhe nuvem ou auto-hospedagem.
O Cassandra é de código aberto e gratuito para uso, mas você precisará considerar os custos de infraestrutura e, potencialmente, a contratação de expertise especializada para manutenção.
Recursos de Segurança
Ambos têm opções de segurança robustas: o SingleStore tem recursos padrão de segurança de banco de dados, como controle de acesso baseado em função, criptografia em repouso e em trânsito e registro de auditoria.
O Cassandra tem recursos de segurança semelhantes por meio de autenticação, autorização e criptografia, além de mais recursos por meio de várias distribuições.
Quando Escolher SingleStore
O SingleStore é para empresas que precisam combinar SQL com busca vetorial em um único sistema. É ótimo para empresas que têm dados estruturados e embeddings vetoriais, como sites de e-commerce que precisam de recomendações de produtos em tempo real enquanto acompanham o estoque, ou sistemas de gerenciamento de conteúdo que precisam pesquisar em documentos enquanto gerenciam permissões de usuário e metadados. É para cenários em que você precisa de conformidade ACID com operações vetoriais, então é perfeito para aplicações em que a integridade dos dados é fundamental.
Quando Escolher Apache Cassandra
O Apache Cassandra é para empresas que precisam de escalabilidade horizontal e alta disponibilidade para sua busca vetorial. É ótimo para casos de uso com grandes quantidades de dados não estruturados ou semiestruturados, como plataformas de análise de mídias sociais, aplicações de IoT que processam dados de sensores com representações vetoriais, ou sistemas de registro em larga escala que precisam pesquisar em conjuntos de dados distribuídos. A arquitetura de código aberto e sem mestre o torna perfeito para empresas com expertise em NoSQL e aquelas que buscam minimizar custos de licenciamento.
Conclusão
Sua escolha entre SingleStore e Apache Cassandra depende dos seus requisitos e restrições técnicas. O SingleStore é mais integrado à sintaxe SQL e à conformidade ACID, então é ótimo para empresas com expertise em SQL e aplicações que precisam de consistência forte. O Cassandra tem melhor escalabilidade horizontal e alta disponibilidade com sua arquitetura distribuída, então é perfeito para empresas com conjuntos de dados massivos em várias regiões. Considere a expertise da sua equipe, a infraestrutura existente, as necessidades de escalabilidade e as restrições de orçamento ao tomar essa decisão, pois ambos têm vantagens diferentes que podem ser mais ou menos valiosas dependendo do seu caso de uso.
Leia isto para obter uma visão geral do SingleStore e do Apache Cassandra, mas para avaliá-los você precisa fazer a avaliação 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 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, mas 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 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 de bancos de dados vetoriais, em vez de alegações 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 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 principais bancos de dados vetoriais no VectorDBBench Leaderboard.
Leia os seguintes blogs para saber mais sobre avaliação de bancos de dados vetoriais.
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