SingleStore vs pgvector 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 pgvector, 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 dimensão, que são representações numéricas de dados não estruturados. Esses vetores codificam informações complexas, como o significado semântico de texto, os recursos 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, permitindo uma 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 especializados 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 pgvector é um banco de dados tradicional. Ambos com busca vetorial como complemento. 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 de banco de dados regulares e pesquisados com consultas SQL padrão. Por exemplo, você pode pesquisar 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 ao produto escalar e à distância euclidiana para correspondência por similaridade. Isso é super 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 foi criado 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 tudo fica 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 múltiplos sistemas ou lidar com transferências de dados complexas.
Para indexação vetorial, o SingleStore tem duas opções. A primeira é a busca exata por 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 por Vizinhos Mais Próximos Aproximados (ANN) usando indexação vetorial. A busca ANN pode encontrar k vizinhos próximos muito mais rápido do que a busca kNN exata, às vezes por ordens de magnitude. Há um trade-off entre velocidade e precisão — ANN é mais rápido, 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 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 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.
pgvector: Visão geral e núcleo
pgvector é uma extensão do PostgreSQL que permite realizar operações vetoriais diretamente no seu banco de dados PostgreSQL. Isso significa que você pode armazenar e consultar embeddings vetoriais sem um banco de dados vetorial separado.
pgvector tem recursos completos de operação vetorial: busca nativa por similaridade vetorial, busca exata e aproximada por vizinhos mais próximos e integração com a indexação do PostgreSQL. Ele oferece suporte à aritmética vetorial: adição e subtração, e a múltiplas métricas de distância: euclidiana, cosseno, produto interno.
Mecanismos de busca e tipos de índice
Por padrão, o pgvector usa busca exata por vizinhos mais próximos, que oferece recall perfeito, mas pode ser lenta com grandes conjuntos de dados. Para melhor desempenho, o pgvector oferece busca aproximada por vizinhos mais próximos por meio de indexação, que troca alguma precisão por uma velocidade muito melhor.
HNSW (Hierarchical Navigable Small World): Introduzido no pgvector 0.5.0, HNSW cria uma estrutura de grafo em múltiplas camadas para travessia rápida de busca. É conhecido pelo ótimo desempenho e bons resultados, mas exige mais memória do que IVFFlat. Esse índice é adequado para aplicações que precisam de busca rápida e precisa.
IVFFlat (Inverted File Flat): O método IVFFlat agrupa vetores no espaço vetorial e usa um processo de busca em duas etapas. Primeiro, ele encontra clusters relevantes e, em seguida, realiza uma busca exata dentro dos clusters selecionados. É mais eficiente em memória do que HNSW, mas pode ser um pouco mais lento ou menos preciso em alguns casos.
Limitações técnicas
Uma limitação técnica do pgvector é seu limite dimensional. Com um tamanho de página padrão de 8 KiB, a extensão pode armazenar dados vetoriais de precisão total (32 bits/4 bytes) de até 2000 dimensões, pois isso usa 7.8125 KiB por vetor. Com quantização escalar (halfvec/16 bits/2 bytes), as dimensões máximas aumentam para 4000, ainda usando 7.8125 KiB por vetor.
Impacto nos modelos de linguagem modernos
Isso limita aplicações de RAG (Retrieval-Augmented Generation). A maioria dos modelos de embedding com melhor desempenho no leaderboard MTEB da HuggingFace excede esses limites dimensionais. Mesmo com quantização escalar halfvec, apenas três modelos são compatíveis: gte-qwen2-7B-instruct, gte-qwen2-7B-instruct-fp16, bge-multilingual-gemma2.
Dicas de implementação
Ao usar pgvector, você deve experimentar tanto índices HNSW quanto IVFFlat para encontrar o melhor para o seu caso de uso. Sua decisão dependerá de vários fatores: tamanho do conjunto de dados, requisitos de velocidade de consulta, trade-offs de precisão aceitáveis, restrições de memória. Ajuste finamente os parâmetros do índice e faça benchmark de diferentes configurações para encontrar o ponto ideal para o seu caso de uso.
Desempenho
Ao usar pgvector, tenha em mente que adicionar índices aproximados alterará os resultados das consultas, diferentemente dos índices de banco de dados tradicionais. Isso é algo a considerar durante a fase de desenvolvimento e teste para garantir que o equilíbrio entre precisão e desempenho atenda às necessidades da sua aplicação. Monitore e ajuste sua configuração conforme seus dados e padrão de uso mudam.
Principais diferenças
Metodologia de busca
SingleStore: SingleStore tem buscas exatas e aproximadas de vizinhos mais próximos (ANN). Sua indexação vetorial suporta FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, HNSW_FLAT e HNSW_PQ. Isso oferece buscas de similaridade de alto desempenho com produto escalar ou distância euclidiana. ANN é ótima para grandes conjuntos de dados com baixa latência, onde você pode tolerar alguns compromissos de precisão.
pgvector: pgvector tem operações vetoriais nativas no PostgreSQL, incluindo buscas exatas e ANN. Ele usa HNSW e IVFFlat para ANN; HNSW é mais rápido, mas consome mais memória, e IVFFlat equilibra memória e velocidade. Embora pgvector seja muito flexível, sua busca exata padrão terá dificuldades com grandes conjuntos de dados, a menos que você otimize com esses índices.
Tratamento de dados
SingleStore: SingleStore coloca dados vetoriais em tabelas columnstore para que você possa consultar dados estruturados e não estruturados de forma integrada. Sua abordagem orientada por SQL combina busca vetorial com consultas de banco de dados padrão, então é ótima para casos de uso híbridos, como buscar embeddings de produtos filtrados por preço ou categoria.
pgvector: Como uma extensão do PostgreSQL, pgvector é fortemente acoplado ao tratamento de dados relacionais. Ele permite armazenar embeddings vetoriais junto com dados relacionais tradicionais, então é fácil projetar seu esquema para aplicações que precisam de ambos os tipos de dados. No entanto, limites de dimensão vetorial (2000-4000 dependendo da precisão) podem limitar algumas aplicações modernas de LLM.
Escalabilidade e desempenho
SingleStore: SingleStore escala horizontalmente distribuindo dados entre nós; o desempenho permanece o mesmo conforme os dados crescem. Sua arquitetura distribuída e processador de consultas podem executar operações vetoriais e SQL em paralelo, reduzindo a sobrecarga das consultas. A indexação ANN torna as consultas mais rápidas para grandes conjuntos de dados.
pgvector: A escalabilidade no pgvector depende dos pontos fortes do PostgreSQL. Ele pode lidar bem com conjuntos de dados moderados, mas pode ter dificuldades com grandes conjuntos de dados ou cargas de trabalho de alta concorrência. Ajuste de índices e clustering podem ajudar, mas o dimensionamento horizontal pode exigir soluções alternativas adicionais, como particionamento.
Flexibilidade e personalização
SingleStore: SingleStore é simples; você pode fazer busca vetorial com SQL padrão. Embora isso facilite a implementação, as opções de indexação vetorial são limitadas a configurações específicas, como tabelas columnstore, o que pode limitar a flexibilidade para configurações personalizadas.
pgvector: pgvector é mais flexível, suporta aritmética vetorial e múltiplas métricas de similaridade (euclidiana, cosseno, produto interno). É melhor para desenvolvedores que querem experimentar indexação personalizada, ajustar parâmetros com precisão ou integrar com o ecossistema do PostgreSQL.
Integração e ecossistema
SingleStore: Como um banco de dados independente, SingleStore é tudo em um, reduzindo a necessidade de sistemas separados. Essa abordagem tudo em um minimiza a complexidade de integração, mas pode não ter o ecossistema de ferramentas baseadas em PostgreSQL.
pgvector: pgvector se beneficia do ecossistema do PostgreSQL, incluindo compatibilidade com frameworks, ferramentas e extensões populares. É uma escolha forte se sua stack já é construída sobre PostgreSQL.
Facilidade de uso
SingleStore: O design SQL first torna a configuração e as consultas fáceis, ótimo para equipes que querem implantar rapidamente e com curva de aprendizado mínima. Mas adaptar-se às suas restrições de indexação vetorial pode exigir alguns ajustes.
pgvector: Desenvolvedores familiarizados com PostgreSQL acharão pgvector fácil. A experimentação e o ajuste de índices adicionam alguma complexidade, mas também oportunidades de otimização específicas para seu caso de uso.
Custo
SingleStore: Como um banco de dados de nível empresarial de alto desempenho, o SingleStore pode ter custos operacionais mais altos, especialmente para serviços gerenciados ou implantações em larga escala. A consolidação de sistemas pode compensar custos para organizações com necessidades de dados diversas.
pgvector: A natureza open source do pgvector o torna econômico para projetos menores. Mas gerenciar a infraestrutura PostgreSQL em escala pode introduzir custos ocultos, como hardware adicional ou manutenção.
Segurança
SingleStore: O SingleStore possui recursos de segurança de nível empresarial, como criptografia de dados, controle de acesso baseado em funções e logs de auditoria. Eles são para casos de uso com altos requisitos de conformidade.
pgvector: O pgvector herda os recursos de segurança do PostgreSQL.
Quando usar o SingleStore
O SingleStore é para grandes sistemas de dados distribuídos que precisam de alto desempenho e escala. Ele pode combinar busca vetorial com consultas SQL para reunir dados estruturados e não estruturados em aplicações como sistemas de recomendação impulsionados por IA, busca de produtos com filtros e busca semântica para cargas de trabalho empresariais. A arquitetura distribuída do SingleStore, as opções de indexação ANN e o design tudo em um o tornam perfeito para cenários em que você precisa lidar com bilhões de vetores com tempos de resposta interativos.
Quando usar o pgvector
O pgvector é para ambientes que já usam PostgreSQL ou onde simplicidade e custo importam. Ele é para aplicações de busca vetorial em menor escala ou projetos que precisam combinar busca de texto completo, consultas relacionais tradicionais e operações vetoriais no mesmo banco de dados. Ele é flexível com métricas de distância, opções de indexação e se integra bem ao rico ecossistema do PostgreSQL para desenvolvedores que experimentam modelos de embedding ou adicionam busca vetorial à infraestrutura PostgreSQL existente.
Conclusão
Tanto o SingleStore quanto o pgvector têm seus próprios pontos fortes em busca vetorial. O SingleStore é ótimo para conjuntos de dados distribuídos em larga escala com integração SQL e alto desempenho, enquanto o pgvector é ótimo pela flexibilidade, facilidade de uso com PostgreSQL e custo-benefício. A escolha depende do seu caso de uso – você precisa de escalabilidade de nível empresarial ou de uma solução leve dentro de um ambiente PostgreSQL existente. Ao avaliar seus tipos de dados, necessidades de desempenho e requisitos de ecossistema, você pode escolher a ferramenta que se ajusta ao seu projeto.
Leia isto para obter uma visão geral do SingleStore e do pgvector, 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 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 de bancos de dados vetoriais, em vez de alegações 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 a partir de seu repositório no 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 bancos de dados vetoriais mais usados no Leaderboard do VectorDBBench.
Leia os seguintes blogs para saber mais sobre avaliação de bancos de dados vetoriais.
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