SingleStore vs Deep Lake: 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 Deep Lake, 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 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, com busca vetorial como complemento, e Deep Lake é um data lake otimizado para embeddings vetoriais. 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 regulares de banco de dados 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 limitando os resultados a departamentos específicos. O sistema oferece suporte tanto à busca semântica usando FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT e HNSW_PQ para índice vetorial quanto a produto escalar e distância euclidiana para correspondência por similaridade. Isso é extremamente útil para aplicações como sistemas de recomendação, reconhecimento de imagem e chatbots de IA, onde a correspondência por similaridade é rápida.
Em sua essência, SingleStore foi criado para desempenho e escala. O banco de dados distribui os dados entre múltiplos 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. Diferentemente de bancos de dados apenas 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 de 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 por 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 uma compensação entre velocidade e precisão - ANN é mais rápida, 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 precisam de 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 com base 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.
DeepLake: Visão geral e tecnologia principal
Deep Lake é um banco de dados especializado criado para lidar com dados vetoriais e multimídia—como imagens, áudio, vídeo e outros tipos não estruturados—amplamente usado em IA e aprendizado de máquina. Ele funciona tanto como um data lake quanto como um armazenamento vetorial:
- Como Data Lake: O Deep Lake oferece suporte ao armazenamento e à organização de dados não estruturados (imagens, áudio, vídeos, texto e formatos como NIfTI para imagens médicas) em um formato com controle de versão. Essa configuração melhora o desempenho em tarefas de deep learning. Ela permite consultas e visualização rápidas de conjuntos de dados, facilitando a criação de conjuntos de treinamento de alta qualidade para modelos de IA.
- Como Armazenamento Vetorial: O Deep Lake foi projetado para armazenar e pesquisar embeddings vetoriais e metadados relacionados (por exemplo, texto, JSON, imagens). Os dados podem ser armazenados localmente, no seu ambiente de nuvem ou no armazenamento gerenciado do Deep Lake. Ele se integra perfeitamente a ferramentas como LangChain e LlamaIndex, simplificando o desenvolvimento de aplicações de Geração Aumentada por Recuperação (RAG).
O Deep Lake usa o índice Hierarchical Navigable Small World (HNSW), baseado no pacote Hnswlib com otimizações adicionais, para busca por Vizinhos Mais Próximos Aproximados (ANN). Isso permite consultar mais de 35 milhões de embeddings em menos de 1 segundo. Recursos exclusivos incluem multithreading para criação de índices mais rápida e gerenciamento eficiente de memória para reduzir o uso de RAM.
Por padrão, o Deep Lake usa busca linear de embeddings para conjuntos de dados com até 100.000 linhas. Para conjuntos de dados maiores, ele muda para ANN para equilibrar precisão e desempenho. A API permite que os usuários ajustem esse limite conforme necessário.
Embora o índice do Deep Lake não seja usado para buscas combinadas de atributos e vetores (que atualmente dependem de busca linear), atualizações futuras abordarão essa limitação para melhorar ainda mais sua funcionalidade.
Deep Lake como um Armazenamento Vetorial: Deep Lake oferece uma solução robusta para armazenar e pesquisar embeddings vetoriais e seus metadados associados, incluindo texto, JSON, imagens, áudio e arquivos de vídeo. Você pode armazenar dados localmente, no seu ambiente de nuvem preferido ou no armazenamento gerenciado da Deep Lake. Deep Lake também oferece integração perfeita com ferramentas como LangChain e LlamaIndex, permitindo que os desenvolvedores criem facilmente aplicações de Geração Aumentada por Recuperação (RAG).
Principais Diferenças
Metodologia de Pesquisa
Ambas as ferramentas oferecem suporte à pesquisa Approximate Nearest Neighbor (ANN) para consultas vetoriais rápidas e em larga escala.
- SingleStore: Oferece tanto pesquisa exata k-Nearest Neighbor (kNN) para precisão quanto pesquisa ANN para escala, com suporte a múltiplos índices vetoriais (por exemplo, HNSW_FLAT, IVF_PQ). Ela combina pesquisa vetorial com operações SQL, o que é útil se você precisar filtrar vetores usando atributos (como preço ou tags) juntamente com pontuações de similaridade.
- Deep Lake: Usa um índice HNSW otimizado para pesquisa ANN, alcançando desempenho impressionante (consultando mais de 35 milhões de embeddings em menos de um segundo). Por padrão, usa pesquisa linear para conjuntos de dados menores (<100 mil linhas) e muda para ANN à medida que os dados crescem. No entanto, pesquisas combinadas de atributos e vetores atualmente dependem de pesquisa linear — uma área para melhoria.
Se você está trabalhando com dados mistos — como filtrar embeddings juntamente com dados estruturados — o suporte SQL integrado da SingleStore oferece uma vantagem.
Tratamento de Dados
Os dois sistemas adotam abordagens diferentes para gerenciar tipos de dados:
- SingleStore: Projetado como um banco de dados relacional completo que oferece suporte nativo a vetores dentro de tabelas columnstore. É ideal para dados estruturados ou semiestruturados combinados com operações vetoriais, como recomendações de produtos ou pesquisa semântica com filtros adicionais.
- Deep Lake: Especializa-se em gerenciar dados não estruturados — imagens, áudio, vídeo e texto — juntamente com embeddings vetoriais. Atua tanto como um data lake quanto como um armazenamento vetorial, tornando-se uma escolha forte para fluxos de trabalho de IA/ML que precisam de conjuntos de dados multimídia versionados.
Escolha SingleStore para aplicações que exigem dados estruturados com operações SQL. Opte por Deep Lake se seu caso de uso se concentra em tarefas de IA/ML com dados não estruturados ou multimídia.
Escalabilidade e Desempenho
- SingleStore: Criado para escalabilidade por meio de nós distribuídos, lida com bilhões de vetores e cresce linearmente à medida que você adiciona mais nós. A indexação ANN permite tempos de resposta quase instantâneos em escala, equilibrando velocidade e precisão.
- Deep Lake: Lida com conjuntos de dados vetoriais massivos de forma eficiente ao otimizar o uso de memória durante a indexação (por exemplo, multithreading para criação de índice HNSW). No entanto, o desempenho pode cair em consultas combinadas envolvendo metadados.
Para desempenho altamente escalável e multinó com operações estruturadas, SingleStore se destaca. Deep Lake tem melhor desempenho para conjuntos de dados de IA não estruturados em que as pesquisas vetoriais são o foco principal.
Flexibilidade e Personalização
- SingleStore: Oferece flexibilidade por meio de consultas SQL, com suporte a uma combinação de estratégias de pesquisa vetorial exata e aproximada. Os desenvolvedores podem aproveitar todo o poder do SQL para operações complexas.
- Deep Lake: Permite flexibilidade no armazenamento de embeddings (local, em nuvem ou armazenamento gerenciado) e integra-se perfeitamente com LangChain, LlamaIndex e ferramentas de deep learning.
Se fluxos de trabalho baseados em SQL são centrais, SingleStore oferece uma abordagem familiar e robusta. Para desenvolvedores que criam aplicações RAG ou pipelines de deep learning, a flexibilidade do Deep Lake se destaca.
Integração e Ecossistema
- SingleStore: Integra-se bem a ecossistemas tradicionais orientados por bancos de dados. Você pode combinar pesquisa vetorial com fluxos de trabalho existentes de dados relacionais, possibilitando aplicações como pesquisa híbrida (vetores + atributos).
- Deep Lake: Adaptado para ecossistemas de IA/ML. Suas integrações com LangChain, LlamaIndex e pipelines de treinamento de modelos o tornam ideal para desenvolvedores que criam aplicações de IA, como Retrieval-Augmented Generation (RAG).
Escolha SingleStore se o seu projeto exigir um banco de dados de uso geral com recursos vetoriais. Deep Lake se encaixa melhor em ecossistemas especializados de IA/ML.
Facilidade de Uso
- SingleStore: Configurar índices vetoriais exige alguma familiaridade com esquemas de banco de dados (por exemplo, tabelas columnstore) e sintaxe específica para vetores. No entanto, desenvolvedores familiarizados com SQL o acharão intuitivo.
- Deep Lake: Oferece uma experiência de integração mais simples para desenvolvedores de IA, especialmente aqueles que usam ferramentas baseadas em Python. A API é direta, mas combinar filtros de metadados com pesquisa vetorial exige esforço adicional.
Considerações de Custo
- SingleStore: Os custos operacionais dependem do tamanho do banco de dados, da complexidade das consultas e do escalonamento dos nós. O valor do SingleStore vem de seu papel duplo como armazenamento vetorial e banco de dados relacional.
- Deep Lake: Oferece preços flexíveis para seu armazenamento gerenciado. Os custos variam com base em onde você armazena seus dados (localmente, na nuvem ou no serviço do Deep Lake).
Recursos de Segurança
- SingleStore: Inclui recursos de segurança robustos, como criptografia, autenticação e controle de acesso baseado em funções — padrão para bancos de dados empresariais.
- Deep Lake: Fornece recursos de segurança essenciais, mas se concentra mais na flexibilidade e no desempenho para desenvolvedores.
Quando Escolher SingleStore
SingleStore é a melhor opção quando você tem grandes volumes de dados distribuídos e pesquisa vetorial, especialmente quando precisa misturar consultas de dados estruturados com pesquisas de similaridade vetorial. Sua integração com SQL permite fazer consultas híbridas — filtrar embeddings vetoriais por atributos como preço, categoria ou tags — sem adicionar complexidade à pilha. Aplicações como sistemas de recomendação, pesquisa semântica e sistemas de chat com IA se beneficiam da capacidade do SingleStore de realizar pesquisas kNN exatas e ANN aproximadas em escala. Se desempenho, escalabilidade e consolidação da pesquisa vetorial em um banco de dados relacional completo são essenciais, SingleStore é o caminho a seguir.
Quando Escolher Deep Lake
Deep Lake é melhor para fluxos de trabalho de IA/ML em que dados não estruturados — imagens, áudio, vídeo, texto — desempenham um papel importante. Sua capacidade de ser tanto um data lake quanto um armazenamento vetorial o torna excelente para criar e gerenciar conjuntos de dados de alta qualidade e com controle de versão para treinar modelos de machine learning. Desenvolvedores que trabalham em aplicações de Retrieval-Augmented Generation (RAG), pesquisa de embeddings para dados multimídia ou projetos de deep learning em larga escala se beneficiarão da integração do Deep Lake com ferramentas como LangChain e LlamaIndex. Para projetos em que a pesquisa vetorial é focada em casos de uso de IA, em vez de operações SQL híbridas, Deep Lake é uma solução mais simplificada e flexível.
Conclusão
SingleStore e Deep Lake têm pesquisa vetorial, mas atendem a propósitos diferentes. SingleStore é ótimo para aplicações com dados estruturados ou híbridos, nas quais você precisa combinar operações baseadas em SQL com pesquisa vetorial escalável. Deep Lake se destaca em ambientes de IA/ML, onde dados não estruturados e embeddings multimídia são o foco, com desempenho otimizado e integrações para pipelines modernos de deep learning. A escolha é sua: para dados estruturados e distribuídos com suporte a SQL, escolha SingleStore. Para tarefas de dados não estruturados orientadas por IA, Deep Lake é o vencedor.
Leia isto para obter uma visão geral do SingleStore e do Deep Lake, 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 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 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 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 em seus próprios conjuntos de dados.
Dê uma olhada rápida no desempenho dos principais bancos de dados vetoriais no VectorDBBench Leaderboard.
Leia os blogs a seguir para saber mais sobre avaliação de bancos de dados vetoriais.
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