SingleStore vs Milvus: Escolhendo o Banco de Dados Vetorial Certo para Seus Apps de IA
O que é um banco de dados vetorial?
Antes de compararmos SingleStore e Milvus, 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 análises e recuperações 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 distribuído, relacional, SQL de gerenciamento de banco de dados com busca vetorial como complemento. Faiss são bibliotecas leves e de código aberto criadas para busca vetorial eficiente. Este post compara suas capacidades de busca vetorial.
SingleStore: Visão geral e tecnologia principal
SingleStore tornou a busca vetorial possível ao colocá-la no próprio banco de dados, para que você não precise de bancos de dados vetoriais separados em sua stack tecnológica. Vetores podem ser armazenados em tabelas de banco de dados regulares 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 quanto produto escalar e distância euclidiana para correspondência por similaridade. Isso é muito útil para aplicações como sistemas de recomendação, reconhecimento de imagens e chatbots de IA, nas quais a correspondência por similaridade é rápida.
Em sua essência, SingleStore foi 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 está tudo 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 apenas vetoriais, SingleStore oferece esses recursos como parte de um banco de dados completo, para que você possa criar funcionalidades de IA sem gerenciar vários 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 esses recursos com funcionalidades tradicionais de banco de dados, o SingleStore permite que desenvolvedores criem aplicações complexas de IA usando sintaxe SQL, mantendo desempenho e escala.
Visão geral do banco de dados vetorial Milvus
Milvus é um banco de dados vetorial de código aberto projetado desde o início para busca vetorial e busca por similaridade em seu núcleo. Ele tem alto desempenho e é horizontalmente escalável em escala de bilhões, podendo ser executado com eficiência em uma ampla variedade de ambientes, de laptops a sistemas distribuídos de grande escala. O Milvus está disponível tanto como software de código aberto quanto como serviço em nuvem (Zilliz Cloud).
Milvus oferece suporte a pelo menos 11 métodos de indexação, incluindo HNSW (Hierarchical Navigable Small World), IVF (Inverted File), DiskANN, e CAGRA, permitindo que ele pesquise rapidamente grandes volumes de dados. Ao contrário do Cassandra, o Milvus não é um banco de dados de uso geral, mas uma ferramenta focada em dados não estruturados e busca por similaridade vetorial, tornando-o uma solução mais especializada.
O Milvus faz parte da LF AI & Data Foundation e é licenciado sob Apache 2.0. Muitos colaboradores são especialistas em computação de alto desempenho (HPC), com experiência na criação e otimização de sistemas de grande escala. Os principais colaboradores incluem profissionais de empresas como Zilliz, ARM, NVIDIA, AMD, Intel, Meta, IBM, Salesforce e Microsoft.
O Milvus oferece três opções de implantação: Milvus Lite, Standalone, and Distributed.
- Milvus Lite é uma biblioteca Python e uma versão ultraleve do Milvus. É perfeita para prototipagem rápida em Python ou ambientes de notebook e para experimentos locais de pequena escala.
- Milvus Standalone é a opção de implantação de nó único para o Milvus, usando um modelo cliente-servidor. Você pode pensar nele como o equivalente do Milvus ao MySQL, enquanto o Milvus Lite é como o SQLite.
- Milvus Distributed é o modo distribuído do Milvus, ideal para usuários corporativos que criam sistemas de banco de dados vetorial de grande escala ou plataformas de dados vetoriais.
Principais diferenças
Metodologia de busca
SingleStore: Oferece tanto busca exata de k-Vizinhos Mais Próximos (kNN) quanto busca de Vizinhos Mais Próximos Aproximados (ANN). Embora o kNN exato garanta mais precisão, o ANN fornece consultas mais rápidas para grandes conjuntos de dados, sacrificando alguma precisão em favor da velocidade. O suporte do SingleStore a vários métodos ANN (por exemplo, IVF_FLAT, IVF_PQ, HNSW_PQ) o torna versátil para cargas de trabalho híbridas que combinam consultas SQL tradicionais com busca vetorial.
Milvus: Especializa-se em busca por similaridade vetorial com amplo suporte a mais de 11 métodos de indexação, incluindo HNSW, IVF, DiskANN e CAGRA. Esses índices são otimizados para desempenho e flexibilidade, permitindo que o Milvus lide com diversos cenários de busca vetorial em escala. Suas opções de indexação o tornam uma escolha melhor para tarefas de busca vetorial pura que exigem alta configurabilidade. O Milvus também oferece suporte a kNN, ANN, Busca por Intervalo, busca de texto completo e Busca Híbrida para um conjunto mais diversificado de consultas de busca que ajuda a encontrar os resultados mais relevantes.
Tratamento de Dados
SingleStore: Integra dados vetoriais em um banco de dados relacional de uso geral, armazenando vetores em tabelas columnstore junto com dados estruturados e semiestruturados. Essa configuração permite filtragem e agregação perfeitas com consultas SQL padrão, tornando-o ideal para aplicações que combinam metadados estruturados com dados vetoriais não estruturados.
Milvus: Concentra-se exclusivamente em dados não estruturados, tornando-o desenvolvido especificamente para casos de uso como reconhecimento de imagens, recuperação de documentos e sistemas de recomendação. Se você estiver lidando com conjuntos de dados que são principalmente vetores sem forte dependência de dados estruturados, o Milvus fornece uma solução mais sob medida.
Escalabilidade e Desempenho
SingleStore: Escala horizontalmente distribuindo dados entre vários nós. À medida que seus dados crescem, adicionar nós é simples, e seu processador de consultas SQL combina eficientemente a busca vetorial com operações padrão de banco de dados. No entanto, seus recursos vetoriais fazem parte de um sistema de banco de dados mais amplo, o que pode introduzir sobrecarga para cargas de trabalho vetoriais puras.
Milvus: Projetado para busca vetorial em escala de bilhões, com escalabilidade horizontal como um recurso central. Seu modo distribuído garante alto desempenho para implantações em larga escala. A arquitetura do Milvus é otimizada para cenários em que a busca vetorial é a carga de trabalho principal, entregando menor latência e melhor eficiência para esses casos de uso.
Flexibilidade e Personalização
SingleStore: Fornece flexibilidade ao combinar busca vetorial com operações SQL. No entanto, a indexação vetorial é limitada a configurações específicas (por exemplo, tipo de elemento F32, vetores de coluna única em tabelas columnstore). Essa abordagem estruturada atende a aplicações que exigem integração estreita com funcionalidades tradicionais de banco de dados.
Milvus: Oferece ampla personalização para indexação, parâmetros de busca e modos de implantação. Com opções como Milvus Lite para ambientes embarcados, Milvus Standalone para experimentos locais e Distributed Milvus para ambientes em larga escala, ele atende a uma ampla variedade de fluxos de trabalho.
Integração e Ecossistema
SingleStore: Destaca-se em sua integração com ferramentas e fluxos de trabalho padrão baseados em SQL, permitindo que desenvolvedores usem tecnologias familiares sem curvas de aprendizado acentuadas. Sua compatibilidade com ferramentas de IA e análise aprimora sua utilidade em aplicações híbridas.
Milvus: Concentra-se em integrações com ecossistemas de IA e aprendizado de máquina. Ele oferece suporte a modelos de embedding e funciona bem em pipelines de geração aumentada por recuperação (RAG) e aplicações que exigem processamento de vetores densos. Sua natureza de código aberto também permite que desenvolvedores o ampliem e adaptem a necessidades específicas.
Facilidade de Uso
SingleStore: Combina a simplicidade do SQL com recursos vetoriais, tornando-o acessível a desenvolvedores familiarizados com bancos de dados relacionais. No entanto, a abordagem estruturada para o tratamento de vetores pode exigir ajustes para cargas de trabalho com grande volume de dados não estruturados.
Milvus: Projetado para busca vetorial desde o início, oferece uma experiência mais especializada. Embora seu modo distribuído possa introduzir complexidade, suas versões standalone e lite simplificam a experimentação e implantações em menor escala.
Considerações de Custo
SingleStore: Ao integrar a busca vetorial a um banco de dados completo, o SingleStore reduz a necessidade de múltiplos sistemas, potencialmente diminuindo os custos operacionais. No entanto, sua precificação como um banco de dados de uso geral pode incluir recursos de que você não precisa para cargas de trabalho específicas de vetores.
Milvus: O Milvus open-source oferece um ponto de entrada econômico, com a flexibilidade de escalar para serviços gerenciados como o Zilliz Cloud. Seu foco em busca vetorial garante que você pague apenas pelos recursos de que precisa.
Recursos de Segurança
SingleStore: Oferece recursos robustos de segurança de nível empresarial, incluindo criptografia, autenticação e controles de acesso. Sua funcionalidade abrangente de banco de dados o torna uma escolha forte para aplicações que exigem conformidade rigorosa.
Milvus: Embora recursos de segurança estejam disponíveis, os detalhes dependem do modelo de implantação (por exemplo, standalone vs. cloud). Para casos de uso empresariais, o Zilliz Cloud fornece capacidades de segurança aprimoradas.
Conclusão
Escolha um com base no seu caso de uso e ecossistema:
SingleStore se você quer uma solução híbrida que combina processamento de dados estruturados com busca vetorial. Bom para e-commerce ou análise empresarial em que consultas SQL e vetoriais precisam coexistir.
Milvus se você precisa de um banco de dados vetorial otimizado para dados não estruturados em larga escala e cargas de trabalho de IA. Bom para projetos que dependem fortemente de busca por similaridade, como mecanismos de recomendação ou sistemas de geração aumentada por recuperação.
Milvus para algo centrado em vetores, amigável para desenvolvedores e escalável. SingleStore para dados estruturados e vetores em um único sistema.
Leia isto para obter uma visão geral do SingleStore e do Milvus, 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 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 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 dos bancos de dados vetoriais, em vez de afirmações 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 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 Leaderboard do VectorDBBench.
Leia os seguintes blogs para saber mais sobre avaliação de bancos de dados vetoriais.
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