SingleStore vs Rockset: 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 Rockset, 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 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) fornecendo 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 Rockset é um banco de dados de busca e análise com recursos de busca vetorial como complemento. Ambos têm recursos de busca vetorial como 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, para que você não precise de bancos de dados vetoriais separados na sua stack 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 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 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 exclusivamente 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 simultaneidade, 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 troca entre velocidade e precisão — a 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 ótimo 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.
Rockset: Visão geral e tecnologia principal
Rockset é um banco de dados de busca e análise em tempo real para dados estruturados e não estruturados, incluindo embeddings vetoriais. Seu ponto forte é ingerir, indexar e consultar dados em tempo real, por isso é ótimo para aplicações que precisam de insights atualizados ao segundo. Rockset oferece suporte à ingestão de dados tanto em streaming quanto em lote, pode processar fluxos de eventos de alta velocidade e feeds de captura de dados de alterações (CDC) em 1-2 segundos.
Um dos principais recursos do Rockset é o Converged Indexing, construído sobre o RocksDB mutável. Isso permite atualizações in-place de vetores e metadados, tornando-o super eficiente para cenários em que os dados mudam com frequência. Rockset pode lidar com documentos de até 40MB e oferece suporte à dimensionalidade vetorial de até 200.000, por isso é adequado para uma ampla variedade de casos de uso de embeddings vetoriais.
Rockset tem busca vetorial integrada ao núcleo. Ele oferece suporte aos métodos de busca K-Nearest Neighbors (KNN) e Approximate Nearest Neighbors (ANN) e usa um índice FAISS distribuído para escalabilidade. Rockset é agnóstico quanto ao algoritmo, então você pode escolher sua própria implementação de busca. O otimizador baseado em custo pode escolher dinamicamente entre os métodos de busca KNN e ANN para desempenho ideal.
O que é único no Rockset para busca vetorial é o Converged Index, que combina índices de busca, ANN, colunares e de linhas em um só. Isso significa que você pode lidar com uma ampla variedade de padrões de consulta imediatamente. Rockset também oferece suporte à filtragem de metadados e à busca híbrida. O otimizador escolherá o caminho de consulta mais eficiente. Pode buscar em vários campos ANN, oferece suporte a modelos multimodais e tem APIs SQL e REST para interface de consulta.
Principais diferenças
Metodologia de busca
SingleStore tem uma variedade de opções de busca vetorial. Em seu núcleo, ele tem busca exata de k vizinhos mais próximos (kNN) para situações em que a precisão é essencial. Para conjuntos de dados maiores em que a velocidade é importante, o SingleStore tem busca de Vizinhos Mais Próximos Aproximados (ANN) com vários tipos de índice, incluindo FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT e HNSW_PQ. Ele oferece suporte tanto a produto escalar quanto à correspondência de similaridade por distância euclidiana, dando aos desenvolvedores flexibilidade na forma como medem a similaridade vetorial.
Rockset adota uma abordagem diferente com sua tecnologia Converged Index, que combina índices de busca, ANN, colunares e de linhas em um único sistema. Isso permite o processamento eficiente de consultas em diferentes tipos de dados e padrões de busca. Rockset oferece suporte a métodos de busca KNN e ANN por meio de um índice FAISS distribuído para escalabilidade. Um dos principais recursos é seu design agnóstico a algoritmos, que permite que as equipes implementem seus próprios métodos de busca, se necessário.
Manipulação de Dados
SingleStore tem busca vetorial integrada ao seu banco de dados, portanto os índices vetoriais precisam ser criados em tabelas columnstore. O sistema usa um formato específico Vector Type(dimensions[, F32]), com F32 como o único tipo de elemento compatível. Essa abordagem estruturada torna o SingleStore excelente para aplicações que precisam combinar operações tradicionais de banco de dados com recursos de busca vetorial, como sistemas de recomendação de produtos ou aplicações de busca semântica.
Rockset é excelente em lidar com diferentes tipos e formatos de dados. Ele pode processar dados estruturados e não estruturados, documentos de até 40MB e dimensionalidade vetorial de até 200.000. Construído sobre o RocksDB mutável, o Rockset é bom no processamento de dados em tempo real, podendo ingerir e processar dados de streaming em 1-2 segundos. Portanto, é excelente para aplicações que exigem análises em tempo real e atualizações frequentes de dados.
Escalabilidade e Desempenho
SingleStore escala distribuindo os dados por vários nós. À medida que os dados crescem, os usuários podem adicionar mais nós para manter o desempenho. O processador de consultas combina busca vetorial com operações SQL, portanto não são necessárias consultas separadas. Isso é particularmente útil para aplicações em larga escala que precisam realizar operações complexas envolvendo tanto dados tradicionais quanto busca vetorial.
Rockset é focado em desempenho de busca e análise em tempo real. Sua arquitetura é projetada para lidar com fluxos de eventos de alta velocidade. Ele tem um otimizador baseado em custo que escolhe entre métodos de busca KNN e ANN com base nos requisitos da consulta. Essa otimização, junto com sua arquitetura distribuída, garante que o desempenho permaneça consistente à medida que os dados crescem e a complexidade das consultas aumenta.
Flexibilidade e Integração
SingleStore tem uma interface baseada em SQL para operações vetoriais, portanto é acessível para equipes já familiarizadas com SQL. Ele é excelente para aplicações que combinam recursos tradicionais de banco de dados com recursos de busca vetorial, como busca semântica e geração aumentada por recuperação (RAG). Embora seja limitado ao tipo vetorial F32, essa padronização torna o desenvolvimento e a otimização mais fáceis.
Rockset tem mais flexibilidade em suas opções de integração, com APIs SQL e REST. Ele oferece suporte a modelos multimodais e pode buscar em vários campos ANN. Seus recursos flexíveis de filtragem de metadados e busca híbrida permitem consultas complexas que combinam similaridade vetorial com critérios tradicionais de busca. Portanto, é excelente para aplicações que exigem diferentes recursos de busca e análise.
Quando Escolher SingleStore
SingleStore é a melhor escolha para aplicações em larga escala que precisam de recursos tradicionais de banco de dados e busca vetorial em um único sistema. Ele é excelente para empresas que executam mecanismos de recomendação, aplicações de busca semântica ou aplicações com tecnologia de IA em que a compatibilidade com SQL é importante e você precisa combinar operações vetoriais com consultas regulares de banco de dados. A tecnologia se destaca na busca kNN exata, portanto é perfeita para aplicações em que a precisão da busca não pode ser comprometida, como serviços financeiros, recomendações de produtos em e-commerce ou análise de dados médicos, onde a precisão importa.
Quando Escolher Rockset
Rockset é a melhor escolha para aplicações que precisam de busca e análise em tempo real, especialmente ao lidar com dados em mudança ou cenários de streaming. É excelente para empresas que lidam com vários tipos e formatos de dados ou que precisam de busca flexível em vetores de alta dimensionalidade. A tecnologia é perfeita para casos de uso como dashboards de análise em tempo real, análise de logs com busca vetorial ou aplicações que precisam atualizar índices de busca rapidamente, portanto é ótima para cenários em que a atualidade dos dados importa e você precisa combinar busca de texto completo com operações vetoriais.
Conclusão
A escolha entre SingleStore e Rockset, em última análise, depende das suas necessidades técnicas específicas e casos de uso. SingleStore é excelente para um banco de dados unificado com busca vetorial, portanto é bom para aplicações que precisam combinar operações tradicionais de dados com busca vetorial em escala. Rockset é excelente para busca e análise em tempo real, portanto é bom para aplicações que precisam lidar com vários tipos de dados e atualizações rápidas. Ao tomar sua decisão, considere a frequência de atualização dos seus dados, a precisão da busca, as necessidades de dimensionalidade vetorial e os requisitos de processamento em tempo real. Ambas são soluções robustas, mas seus pontos fortes são diferentes, portanto são boas para diferentes casos de uso.
Leia isto para obter uma visão geral de SingleStore e Rockset, mas para avaliá-los você precisa avaliar com base no seu caso de uso. Uma ferramenta que pode ajudar nisso é VectorDBBench, uma ferramenta de benchmarking de código aberto 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 banco 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 banco 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.
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 comprometidos em melhorar seus recursos e desempenho.
Baixe o VectorDBBench a partir 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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