SingleStore vs MongoDB 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 MongoDB, 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, 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 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.
SingleStore é um sistema de gerenciamento de banco de dados SQL distribuído, relacional, e MongoDB é um banco de dados NoSQL que armazena dados em documentos semelhantes a JSON. Ambos têm busca vetorial como um complemento. Este post compara seus recursos 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 pilha tecnológica. 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 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 muito útil para aplicações como sistemas de recomendação, reconhecimento de imagens e chatbots de IA, em que 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 larga 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 exclusivamente vetoriais, SingleStore oferece esses recursos como parte de um banco de dados completo, para que você possa criar recursos 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 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 compatível. 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.
MongoDB: Visão geral e tecnologia principal
O MongoDB Atlas Vector Search é um recurso que permite fazer buscas de 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 fazer 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 fazer buscas por Vizinhos Mais Próximos Aproximados (ANN). É um equilíbrio entre velocidade e precisão para busca vetorial em grande escala. O Atlas Vector Search também oferece suporte a buscas por Vizinhos Mais Próximos Exatos (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 flexível de documentos 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 buscas de similaridade vetorial com filtragem tradicional de documentos. Por exemplo, uma busca semântica por produtos poderia ser filtrada por categoria, faixa de preço ou disponibilidade.
O Atlas Vector Search também oferece suporte à busca híbrida, combinando busca vetorial com busca de texto completo para resultados mais granulares. Isso é diferente do Atlas Search, que é focado em busca baseada em palavras-chave. A plataforma se integra a serviços e ferramentas populares de IA, para que você possa usá-la com modelos de embedding de provedores como OpenAI, VoyageAI e muitos outros listados no Hugging Face. Ela também oferece suporte a frameworks de código aberto como LangChain e LlamaIndex para criar aplicações que usam Grandes Modelos de Linguagem (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 busca, 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 com IA, sistemas de recomendação ou recursos avançados de busca. Não há necessidade de um banco de dados vetorial separado; você pode usar a escalabilidade e os ricos recursos do MongoDB junto com a busca vetorial.
Principais diferenças
Metodologia e algoritmos de busca
SingleStore tem várias opções de busca vetorial para atender a diferentes casos de uso. Para resultados exatos, ele tem busca exata de k-vizinhos mais próximos (kNN). Para velocidade em detrimento da exatidão, SingleStore tem busca de Vizinhos Mais Próximos Aproximados (ANN) com vários tipos de índice: FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT e HNSW_PQ. Ele oferece suporte tanto a produto escalar quanto à distância euclidiana para correspondência por similaridade, dando aos desenvolvedores flexibilidade na forma como medem a similaridade vetorial.
MongoDB Atlas Vector Search adota uma abordagem mais focada e usa HNSW (Hierarchical Navigable Small World) como seu principal método de busca. Para conjuntos de dados menores, de até 10.000 documentos, MongoDB tem busca de Vizinhos Mais Próximos Exatos (ENN). Para maior escala, ele muda para busca ANN para manter o desempenho. Isso simplifica a decisão para os desenvolvedores, ainda oferecendo capacidade de busca.
Tratamento e Estrutura de Dados
SingleStore usa uma abordagem estruturada baseada em tabelas columnstore. Os dados vetoriais devem estar no formato: Vector Type(dimensions[, F32]). Essa abordagem estruturada permite que SingleStore combine SQL tradicional com operações vetoriais de forma eficiente. Ele funciona bem para aplicações com um esquema de dados claro, onde operações SQL são o principal requisito.
MongoDB adota uma abordagem mais flexível com seu armazenamento baseado em documentos. Ele oferece suporte a vetores de até 4096 dimensões e você pode misturar dados vetoriais com qualquer estrutura de documento. Essa flexibilidade torna MongoDB bom para aplicações com dados semiestruturados e não estruturados, onde o esquema pode mudar ao longo do tempo.
Escalabilidade e Desempenho
SingleStore escala por meio da distribuição de dados entre vários nós. À medida que seus dados crescem, você pode adicionar mais nós para manter o desempenho. Ele combina busca vetorial com SQL em uma única consulta, reduzindo a complexidade e melhorando o desempenho. Essa arquitetura torna SingleStore bom para operações vetoriais de alto desempenho dentro de um banco de dados tradicional.
MongoDB escala por meio de Search Nodes dedicados para cargas de trabalho de busca vetorial. Essa separação da infraestrutura de busca das operações principais do banco de dados permite o escalonamento independente da busca. Ele é otimizado para operações baseadas em documentos com busca vetorial integrada, então é bom para aplicações que precisam equilibrar armazenamento tradicional de documentos com recursos de busca vetorial.
Integração e Ecossistema
A força do SingleStore está em sua abordagem baseada em SQL. Ele funciona perfeitamente com ferramentas e fluxos de trabalho SQL existentes, por isso é uma ótima escolha para organizações com expertise e infraestrutura SQL existentes. Aplicações que exigem forte integração com SQL podem usar a capacidade vetorial do SingleStore sem mudanças arquiteturais significativas.
MongoDB tem ampla integração com serviços populares de IA, como OpenAI e VoyageAI. Ele oferece suporte a frameworks modernos de IA, como LangChain e LlamaIndex, e funciona com vários modelos de embeddings. Ele também tem suporte integrado para busca híbrida, combinando busca vetorial e busca de texto completo. Esse ecossistema rico torna MongoDB uma boa escolha para aplicações orientadas por IA.
Quando Escolher SingleStore
SingleStore é para empresas que usam SQL e precisam lidar com dados estruturados em escala. Ele é perfeito para aplicações empresariais em que a correspondência vetorial exata importa, como plataformas de análise financeira, mecanismos de recomendação em tempo real ou grandes sistemas de busca por similaridade de imagens que precisam de resultados precisos. Ele é indicado quando você precisa combinar operações tradicionais de banco de dados com busca vetorial e sua equipe tem expertise em SQL e sua infraestrutura é construída em torno de bancos de dados relacionais.
Quando Escolher MongoDB
MongoDB é a escolha óbvia quando seu aplicativo precisa de estruturas de dados flexíveis e integração perfeita com serviços modernos de IA. Ele é ótimo para aplicações como sistemas de recomendação de conteúdo, busca semântica de documentos ou chatbots com IA que precisam combinar busca vetorial com dados não estruturados. É para quando você precisa prototipar rapidamente e iterar na sua implementação de busca vetorial, precisa de busca híbrida ou planeja integrar-se a muitos serviços de IA e modelos de embeddings.
Conclusão
Tanto o SingleStore quanto o MongoDB são ótimos para busca vetorial, mas atendem a necessidades diferentes no cenário moderno de aplicativos. A força do SingleStore está em sua abordagem SQL first, operações vetoriais precisas e capacidade de lidar com dados estruturados em escala, por isso é ótimo para ambientes corporativos onde a expertise em SQL é abundante. A flexibilidade do MongoDB, a integração com serviços de IA e a abordagem baseada em documentos o tornam perfeito para aplicativos modernos que precisam combinar busca vetorial com vários tipos de dados e capacidades de IA. Sua escolha deve ser baseada no seu caso de uso, stack tecnológica existente, expertise da equipe e se você precisa de operações precisas baseadas em SQL ou de flexibilidade e facilidade de integração com IA.
Leia isto para obter uma visão geral do SingleStore e do MongoDB, mas, para avaliá-los, você precisa avaliar com base no seu caso de uso. Uma ferramenta que pode ajudar com isso 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 adapta 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 comprometida em melhorar seus recursos e desempenho.
Baixe o VectorDBBench de seu repositório GitHub para reproduzir nossos resultados de benchmark ou obter resultados de desempenho nos 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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