SingleStore vs MyScale: 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 MyScale, 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 permitir buscas por similaridade eficientes, os bancos de dados vetoriais desempenham um papel fundamental em aplicações de IA, possibilitando análises 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, e MyScale é um banco de dados construído sobre ClickHouse que combina busca vetorial e análise SQL. Ambos têm capacidades de busca vetorial como um complemento. Este post compara suas capacidades de busca vetorial.
SingleStore: Visão geral e tecnologia principal
SingleStore tornou a busca vetorial possível ao colocá-la dentro do próprio banco de dados, então você não precisa 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 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 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 entre 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 está tudo certo. 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 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 dos 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 uma compensação entre velocidade e precisão — a ANN é mais rápida, mas pode não retornar o conjunto exato dos 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 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 com base em embeddings vetoriais. Ao combinar isso com recursos tradicionais de banco de dados, o SingleStore permite que os desenvolvedores criem aplicações complexas de IA usando sintaxe SQL, mantendo desempenho e escala.
O que é MyScale? Visão geral e tecnologia central
MyScale é um banco de dados baseado em nuvem construído sobre o banco de dados de código aberto ClickHouse, projetado para cargas de trabalho de IA e machine learning. Ele pode lidar com dados estruturados e vetoriais, além de análises em tempo real e machine learning. O MyScale é focado em séries temporais, busca vetorial e busca de texto completo, por isso é bom para processamento em tempo real e insights impulsionados por IA. Ao usar a arquitetura do ClickHouse, o MyScale é de alto desempenho e escalável para IA.
Um dos principais recursos do MyScale é o suporte nativo a SQL, que simplifica consultas impulsionadas por IA ao integrar busca vetorial, busca de texto completo e consultas SQL tradicionais em um único sistema. Isso reduz a necessidade de várias ferramentas e o torna escalável para IA. O MyScale oferece suporte e gerencia o processamento analítico de dados estruturados e vetorizados em uma única plataforma usando arquitetura de banco de dados OLAP para operar em dados vetorizados. Os desenvolvedores podem interagir com o MyScale usando SQL, portanto ele é acessível a todos os programadores familiarizados com bancos de dados relacionais.
O MyScale tem vários tipos de índices vetoriais e métricas de similaridade para oferecer suporte a diferentes casos de uso. Ele oferece suporte a métricas de distância comuns, como distância euclidiana (L2), produto interno (IP) e similaridade de cosseno. O banco de dados tem vários algoritmos de indexação: MSTG (Multi-Scale Tree Graph), ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ e HNSW, cada um com seu próprio conjunto de parâmetros para ajuste. O mecanismo vetorial proprietário MSTG do MyScale usa SSDs NVMe para aumentar a densidade de dados, portanto supera bancos de dados vetoriais especializados tanto em desempenho quanto em custo.
Ao combinar a funcionalidade de um banco de dados SQL, banco de dados vetorial e mecanismo de busca de texto completo em um único sistema, o MyScale reduz os custos de infraestrutura e manutenção. Essa unificação permite consultas e análises conjuntas de dados e uma única base de dados para aplicações de IA. O MyScale também tem o MyScale Telemetry para observabilidade completa de sistemas LLM, para que você possa monitorar e depurar com eficiência. À medida que os dados ficam mais complexos, o MyScale é uma solução à prova de futuro que pode lidar com novas modalidades de dados e tamanhos de banco de dados, mantendo o desempenho computacional e a integração entre diferentes tipos de dados.
Principais diferenças
Metodologia de busca
SingleStore: busca de k vizinhos mais próximos (kNN) e Vizinhos Mais Próximos Aproximados (ANN). A ANN é otimizada para grandes conjuntos de dados com compensações entre velocidade e precisão, boa para sistemas de recomendação e busca semântica.
MyScale: Mais algoritmos de indexação (MSTG, ScaNN, IVFFLAT, HNSW). O mecanismo vetorial MSTG usa SSDs NVMe para alto desempenho e eficiência de armazenamento. Suporte a múltiplas métricas de distância (euclidiana, produto interno, similaridade de cosseno).
Veredito: Se você precisa de diversidade de algoritmos e personalização, o MyScale vence. Para ANN e kNN simplificados com SQL, o SingleStore é uma boa escolha.
Tratamento de Dados
SingleStore: Dados estruturados e semiestruturados, vetores armazenados em tabelas columnstore. Consultas vetoriais se integram com SQL, então você pode fazer operações híbridas, como filtrar embeddings com dados relacionais.
MyScale: Dados estruturados, semiestruturados e não estruturados. A arquitetura OLAP (Online Analytical Processing) permite o processamento analítico de tipos de dados vetoriais e tradicionais, boa para cargas de trabalho mistas.
Veredito: A capacidade do MyScale de lidar com dados não estruturados o torna mais versátil para diferentes cargas de trabalho de IA. O SingleStore é bom em consultas vetoriais e SQL para dados estruturados e semiestruturados.
Escalabilidade e Desempenho
SingleStore: Armazenamento de dados e processamento de consultas distribuídos. A escalabilidade é fácil — adicione nós e você obtém mais capacidade e desempenho.
MyScale: Compartilha a linhagem do ClickHouse, escalabilidade para análises em tempo real e cargas de trabalho de IA. O mecanismo MSTG usa NVMe para conjuntos de dados em larga escala com eficiência de custo.
Veredito: Ambos escalam bem, mas a abordagem NVMe do MyScale pode ser melhor em custo-desempenho para casos de uso de IA em larga escala.
Flexibilidade e Personalização
SingleStore: Estruturado e centrado em SQL, bom para aplicações que precisam de integração estreita com bancos de dados tradicionais.
MyScale: Mais algoritmos de indexação e métricas de distância, mais opções para ajustar o desempenho.
Veredito: MyScale vence em personalização, SingleStore em simplicidade e fluxo de trabalho baseado em SQL.
Integração e Ecossistema
SingleStore: Busca vetorial integrada com banco de dados relacional, os desenvolvedores podem criar aplicações completas sem ferramentas adicionais.
MyScale: Busca vetorial, full-text e SQL, menos sistemas para gerenciar. MyScale Telemetry para monitoramento e depuração de sistemas LLM.
Veredito: MyScale é preparado para o futuro, SingleStore simplifica a integração com o ecossistema de bancos de dados tradicional.
Facilidade de Uso
SingleStore: Sintaxe SQL e documentação abrangente, curva de aprendizado menor para desenvolvedores familiarizados com bancos de dados relacionais.
MyScale: SQL para interações, mas o conjunto de recursos mais amplo pode exigir uma curva de aprendizado um pouco mais íngreme.
Veredito: SingleStore é um pouco mais fácil de começar, com abordagem SQL-first e configuração mais simples.
Custo
SingleStore: A busca vetorial faz parte do banco de dados, então, se você já o usa como seu banco de dados principal, pode economizar custos de infraestrutura.
MyScale: Usa armazenamento eficiente (por exemplo, SSDs NVMe) e unifica funções, então você não precisa de ferramentas separadas.
Veredito: MyScale pode ser melhor no longo prazo para cargas de trabalho intensivas em IA, SingleStore se você quer simplicidade e integração com sistemas existentes.
Segurança
SingleStore: Criptografia, autenticação e controles de acesso de nível empresarial.
MyScale: Herda os recursos de segurança do ClickHouse e adiciona ferramentas de observabilidade, mas os níveis de criptografia precisam ser verificados.
Veredito: Ambos são seguros, SingleStore tem uma leve vantagem em recursos de nível empresarial.
Quando Escolher SingleStore
SingleStore é ótimo quando você quer combinar busca vetorial com dados relacionais em um único fluxo de trabalho baseado em SQL. É bom para aplicações em que você precisa analisar dados estruturados ou semiestruturados com embeddings vetoriais, como sistemas de recomendação, business intelligence com IA ou RAG (retrieval-augmented generation). Sua arquitetura distribuída significa escalabilidade, e sua busca ANN fornece resultados rápidos em grandes conjuntos de dados. Se você quer simplicidade, o design baseado em SQL do SingleStore significa que você não precisa de várias ferramentas ou sistemas.
Quando Escolher MyScale
MyScale é melhor para cargas de trabalho com vários tipos de dados e aplicações de IA que precisam de flexibilidade. Sua busca vetorial, busca de texto completo e análises em tempo real o tornam excelente para monitorar grandes sistemas de IA, processar dados não estruturados ou análise de séries temporais. A gama mais ampla de algoritmos de indexação e métricas do MyScale significa que os desenvolvedores podem ajustar o desempenho, e sua arquitetura baseada em NVMe representa uma forma econômica de lidar com grandes conjuntos de dados. Se você quer uma plataforma preparada para o futuro, com escalabilidade, observabilidade e indexação avançada, o MyScale é uma boa escolha.
Conclusão
SingleStore e MyScale são bons em coisas diferentes. SingleStore é excelente para simplificar a busca vetorial com dados estruturados usando SQL, além de oferecer facilidade de uso e escalabilidade para casos de uso tradicionais centrados em bancos de dados. MyScale é bom em versatilidade, indexação avançada e no tratamento de múltiplos tipos de dados para casos de uso intensivos em IA e análises em tempo real. A escolha, em última análise, depende dos seus casos de uso, dos dados com os quais você trabalha e dos seus requisitos de desempenho. Escolha a tecnologia que se adapta à sua carga de trabalho e aos seus objetivos de desenvolvimento.
Leia isto para obter uma visão geral do SingleStore e do MyScale, 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 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, porém 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.
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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