SingleStore vs Redis: 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 Redis, 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 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.
Existem muitos tipos de bancos de dados vetoriais disponíveis no mercado, incluindo:
- Bancos de dados vetoriais desenvolvidos especificamente 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 Redis é um banco de dados em memória, e ambos têm busca vetorial como complemento. 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, de modo que você não precisa de bancos de dados vetoriais separados em sua stack tecnológica. Vetores podem ser armazenados em tabelas de banco de dados comuns 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 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, onde 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 estará tudo 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 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 um trade-off 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 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.
Redis: Visão geral e tecnologia principal
O Redis era originalmente conhecido por seu armazenamento de dados em memória e adicionou capacidades de busca vetorial por meio da Redis Vector Library, que agora faz parte do Redis Stack. Isso permite que o Redis faça busca por similaridade vetorial mantendo sua velocidade e desempenho.
A busca vetorial no Redis é construída sobre sua infraestrutura existente, usando processamento em memória para execução rápida de consultas. O Redis usa os algoritmos FLAT e HNSW (Hierarchical Navigable Small World) para busca aproximada de vizinhos mais próximos, o que permite buscas rápidas e precisas em espaços vetoriais de alta dimensionalidade.
Uma das principais forças da busca vetorial do Redis é que ela pode combinar busca por similaridade vetorial com filtragem tradicional em outros atributos. Essa busca híbrida permite que desenvolvedores criem consultas complexas que consideram tanto a similaridade semântica quanto critérios específicos de metadados, tornando-a versátil para muitas aplicações impulsionadas por IA.
A Redis Vector Library fornece uma interface simples para desenvolvedores trabalharem com dados vetoriais no Redis. Ela tem recursos como design de esquema flexível, consultas vetoriais personalizadas e extensões para tarefas relacionadas a LLM, como cache semântico e gerenciamento de sessões. Isso facilita para engenheiros de IA/ML e cientistas de dados integrarem o Redis ao seu fluxo de trabalho de IA, especialmente para processamento e recuperação de dados em tempo real.
Principais diferenças
Metodologia e algoritmos de busca
O SingleStore oferece aos usuários várias opções de algoritmos de busca, tornando-o adaptável a diferentes casos de uso. O sistema implementa tanto métodos de busca exata de k vizinhos mais próximos (kNN) quanto de Vizinhos Mais Próximos Aproximados (ANN). Para ANN especificamente, o SingleStore oferece suporte aos métodos de indexação FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT e HNSW_PQ. Essa variedade permite que desenvolvedores equilibrem precisão e velocidade da busca com base em suas necessidades específicas.
O Redis adota uma abordagem mais simplificada para algoritmos de busca vetorial. Ele se concentra em duas implementações principais: FLAT e HNSW (Hierarchical Navigable Small World). Ambos os sistemas oferecem suporte a métricas comuns de similaridade, como produto escalar e distância euclidiana, dando aos usuários as ferramentas padrão necessárias para cálculos de similaridade vetorial.
Gerenciamento de dados e arquitetura
O SingleStore se destaca por integrar a busca vetorial diretamente ao seu sistema de banco de dados SQL. Essa integração significa que os desenvolvedores podem armazenar vetores em tabelas de banco de dados padrão e combinar buscas vetoriais com operações SQL regulares. O sistema permite que os usuários executem consultas complexas sem alternar entre diferentes bancos de dados, e eles podem filtrar resultados de busca vetorial usando condições SQL padrão. Essa abordagem unificada simplifica a arquitetura e reduz a complexidade de gerenciar múltiplos sistemas.
O Redis constrói suas capacidades de busca vetorial sobre sua arquitetura existente em memória por meio do Redis Stack. Essa escolha de design mantém a velocidade característica do Redis enquanto adiciona funcionalidade vetorial. O sistema oferece capacidades de busca híbrida que combinam similaridade vetorial com filtragem de metadados, tudo enquanto mantém a arquitetura simples e focada em desempenho.
Abordagens de escalabilidade
O SingleStore usa uma arquitetura distribuída para lidar com operações vetoriais em larga escala. O sistema distribui dados por múltiplos nós, permitindo que os usuários escalem adicionando mais nós à medida que seus dados crescem. Essa abordagem distribuída significa que o SingleStore pode lidar com volumes crescentes de dados enquanto mantém o desempenho, tornando-o adequado para aplicações em crescimento.
O Redis aproveita seu modelo comprovado de processamento em memória para operações de busca vetorial. Embora a documentação fornecida não detalhe seus mecanismos exatos de escalabilidade para busca vetorial, o sistema mantém a velocidade característica do Redis para operações vetoriais, tornando-o eficiente para muitos casos de uso.
Integração e uso
O SingleStore fornece uma interface baseada em SQL para operações vetoriais, tornando-o familiar para equipes que já trabalham com bancos de dados SQL. O sistema tem requisitos técnicos específicos: índices vetoriais funcionam apenas em tabelas columnstore, devem ser criados em uma única coluna de dados vetoriais e atualmente oferecem suporte ao formato Vector Type(dimensions[, F32]), com F32 como o único tipo de elemento suportado. Esses requisitos criam uma estrutura organizada para operações vetoriais.
O Redis oferece integração por meio de sua Vector Library, que fornece uma variedade de recursos projetados para aplicações modernas de IA. O sistema inclui capacidades flexíveis de design de schema, consultas vetoriais personalizadas e extensões específicas para tarefas de modelos de linguagem. Ele também fornece ferramentas para cache semântico e gerenciamento de sessão, tornando-o particularmente adequado para aplicações impulsionadas por IA.
Quando escolher SingleStore
SingleStore para aplicações que precisam de um banco de dados SQL completo com busca vetorial, especialmente para processamento de dados distribuídos em larga escala, SQL complexo com busca vetorial ou ao trabalhar com equipes já familiarizadas com sistemas SQL - especialmente para aplicações corporativas que precisam manter a consistência dos dados enquanto realizam operações vetoriais.
Quando escolher Redis
Redis para aplicações que precisam de velocidade e simplicidade, especialmente para processamento vetorial rápido em memória, design flexível de schema ou integração com modelos de linguagem - especialmente para aplicações em tempo real, sistemas impulsionados por IA que precisam de busca rápida por similaridade vetorial ou projetos em que o desempenho em memória é essencial.
Resumo
É SingleStore ou Redis - sua escolha depende do seu caso de uso - SingleStore é um banco de dados SQL completo com capacidades vetoriais, ótimo para aplicações distribuídas complexas, e Redis é uma solução de busca vetorial de alto desempenho construída sobre sua arquitetura em memória. Sua escolha deve se basear no tamanho dos dados, na complexidade das consultas, nas necessidades de desempenho e em se você precisa de um banco de dados completo ou de uma solução de busca vetorial.
Leia isto para obter uma visão geral de SingleStore e Redis, mas para avaliá-los você precisa fazer a avaliação com base no seu caso de uso. Uma ferramenta que pode ajudar com isso é VectorDBBench, uma ferramenta de benchmarking open-source para comparação de bancos de dados vetoriais. No fim, um benchmarking completo com seus próprios datasets 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 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 adapta 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 comprometida 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 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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