SingleStore vs Zilliz Cloud 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 Zilliz Cloud, 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 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) 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 distribuído, relacional, com busca vetorial como complemento, e Zilliz Cloud é um banco de dados vetorial criado especificamente para esse fim. 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, para que você não precise de bancos de dados vetoriais separados em sua pilha tecnológica. Vetores podem ser armazenados em tabelas comuns de banco de dados 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, nos quais 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 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 apenas vetoriais, SingleStore oferece essas capacidades 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 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 troca entre velocidade e precisão — 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 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 com base em embeddings vetoriais. Ao combinar isso com recursos tradicionais de banco de dados, o SingleStore permite que os desenvolvedores criem aplicações de IA complexas usando sintaxe SQL, mantendo desempenho e escala.
Zilliz Cloud: Visão geral e tecnologia central
Zilliz Cloud é um serviço de banco de dados vetorial totalmente gerenciado, construído sobre o mecanismo open-source Milvus. Ele ajuda desenvolvedores e organizações a lidar com aplicações de IA em grande escala, armazenando, gerenciando e pesquisando embeddings vetoriais de forma eficiente. Ele cuida da infraestrutura para você, para que você possa se concentrar na criação de recursos de IA em vez de gerenciar bancos de dados.
Uma das principais vantagens do Zilliz Cloud é a otimização automática de desempenho. O sistema tem a tecnologia AutoIndex, que escolherá o melhor método de indexação para seus dados e caso de uso. Assim, você não precisa gastar tempo ajustando parâmetros ou comparando diferentes tipos de índice. A plataforma também usa IVF (Inverted File) e técnicas baseadas em grafos para acelerar a busca por similaridade em grandes conjuntos de dados.
A plataforma tem recursos empresariais. Você pode implantar seus bancos de dados vetoriais na AWS, Azure ou Google Cloud, com opções para usar o serviço totalmente gerenciado da Zilliz ou trazer sua própria conta de nuvem (BYOC). Para organizações que lidam com dados sensíveis, o Zilliz Cloud tem controles de segurança como criptografia, gerenciamento de acesso e ferramentas de conformidade. O sistema também oferece suporte a diferentes níveis de consistência, para que você possa equilibrar atualizações rápidas e forte consistência de dados com base nas suas necessidades.
O gerenciamento de custos é outro aspecto importante do Zilliz Cloud. A plataforma usa armazenamento em camadas para mover automaticamente dados menos acessados para opções de armazenamento mais baratas, para que você possa reduzir custos sem afetar o desempenho. Você também pode escolher recursos de computação que correspondam à sua carga de trabalho — por exemplo, usar instâncias mais poderosas para tarefas de processamento pesado e instâncias mais leves para consultas simples. Essa flexibilidade ajuda você a otimizar seus gastos, mantendo um bom desempenho.
Para aplicações de IA que precisam pesquisar diferentes tipos de dados em conjunto, o Zilliz Cloud oferece suporte à busca híbrida. Você pode pesquisar embeddings de texto, vetores de imagem e outros tipos de dados em uma única consulta. A plataforma também oferece suporte a várias métricas de similaridade, como Cosine, Euclidean e Inner Product, portanto é adequada para diferentes modelos de machine learning e casos de uso. À medida que seus dados crescem, o sistema pode escalar horizontalmente adicionando mais recursos automaticamente, para que você possa manter um bom desempenho mesmo sob carga de trabalho pesada.
Principais diferenças
Metodologia de busca
SingleStore tem busca vetorial integrada ao seu banco de dados SQL, suporta múltiplos algoritmos de busca: FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT, HNSW_PQ. Ele oferece tanto busca exata de k-vizinhos mais próximos (kNN) quanto busca de Vizinhos Mais Próximos Aproximados (ANN). A escolha entre elas depende dos seus requisitos de precisão — kNN exato é perfeito, mas mais lento; ANN é mais rápido, mas menos preciso.
Zilliz Cloud, construído sobre o Milvus, usa AutoIndex para escolher automaticamente a melhor estratégia de indexação para seus dados. Ele usa IVF e abordagens baseadas em grafos para busca por similaridade, tirando a seleção de índice das suas mãos.
Dados
SingleStore é único ao combinar busca vetorial com SQL tradicional. Isso significa que você pode fazer busca por similaridade vetorial enquanto aplica filtros SQL. Por exemplo, encontrar produtos similares dentro de faixas de preço específicas. Os vetores devem ser armazenados em tabelas columnstore e atualmente só há suporte ao formato Vector Type(dimensions[, F32]).
Zilliz Cloud tem mais flexibilidade em tipos de dados, suporta busca híbrida em embeddings de texto, vetores de imagem e outros tipos de dados em uma única consulta. Ele suporta múltiplas métricas de similaridade: Cosseno, Euclidiana, Produto Interno, compatíveis com diferentes modelos de machine learning.
Escalabilidade e Desempenho
SingleStore tem uma arquitetura distribuída em que os dados são particionados entre múltiplos nós. À medida que seus dados crescem, você pode adicionar mais nós para manter o desempenho. O sistema combina busca vetorial com SQL em uma única consulta, reduzindo a sobrecarga.
Zilliz Cloud lida com escalabilidade por meio de escalonamento horizontal automático, adicionando recursos conforme necessário. Ele usa armazenamento em camadas para otimizar custos, movendo dados acessados com menos frequência para armazenamento mais barato enquanto mantém o desempenho.
Integração e Gerenciamento
SingleStore tem busca vetorial integrada ao seu sistema de banco de dados. Não há necessidade de bancos de dados vetoriais separados. Simplifica a pilha tecnológica e reduz a complexidade da transferência de dados.
Zilliz Cloud está disponível na AWS, Azure, Google Cloud, com opções tanto de serviço gerenciado quanto de bring-your-own-cloud (BYOC). Isso oferece flexibilidade no provedor de nuvem e na abordagem de gerenciamento.
Segurança e Recursos Empresariais
SingleStore tem recursos padrão de segurança de banco de dados.
Zilliz Cloud tem controles de segurança completos: criptografia, gerenciamento de acesso, ferramentas de conformidade. Ele também tem diferentes níveis de consistência para equilibrar velocidade de atualização e consistência dos dados.
Custo
O custo do SingleStore é baseado no uso geral do banco de dados; a busca vetorial faz parte do sistema principal.
Zilliz Cloud tem otimização de custos por meio de armazenamento em camadas e seleção flexível de recursos de computação. Você pode escolher diferentes tipos de instância com base na sua carga de trabalho, podendo ser mais econômico.
Quando Escolher Cada Tecnologia
SingleStore é a escolha ideal para organizações que desejam combinar operações SQL tradicionais com busca vetorial em um sistema unificado. Ele se destaca em cenários em que você precisa executar consultas complexas que misturam busca por similaridade vetorial com filtragem de dados estruturados, como plataformas de e-commerce que correspondem produtos similares enquanto filtram por preço ou categoria, mecanismos de recomendação que precisam considerar tanto preferências do usuário quanto regras de negócio, ou sistemas de gerenciamento de conteúdo que exigem controle preciso sobre os resultados de busca por meio de operações SQL.
Zilliz Cloud se destaca em aplicações puramente orientadas por IA que exigem capacidades flexíveis de busca vetorial sem ampla integração com SQL. É particularmente adequado para aplicações como busca por similaridade de imagens, recuperação semântica de documentos ou chatbots de IA, nas quais a otimização automática de índices e as capacidades de busca híbrida entre diferentes tipos de dados são cruciais. A abordagem de serviço gerenciado da plataforma, com seu escalonamento automático e armazenamento em camadas, a torna ideal para equipes que desejam se concentrar em criar recursos de IA sem gerenciar detalhes de infraestrutura.
Conclusão
A escolha entre SingleStore e Zilliz Cloud depende fundamentalmente da arquitetura e dos requisitos da sua aplicação. A força do SingleStore está em sua integração com SQL e na capacidade de combinar busca vetorial com operações tradicionais de banco de dados, tornando-o uma escolha poderosa para aplicações que precisam de ambas as capacidades. O Zilliz Cloud, por outro lado, oferece automação superior, opções flexíveis de implantação e recursos especializados de busca vetorial, tornando-o ideal para aplicações de IA puras. Sua decisão deve ser orientada por fatores como sua stack de tecnologia existente, a importância da integração com SQL, a necessidade de gerenciamento automatizado e requisitos específicos de desempenho para o seu caso de uso.
Leia isto para obter uma visão geral do SingleStore e do Zilliz Cloud, 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 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, 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. Essa 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 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 comprometidos em melhorar seus recursos e desempenho.
Baixe o VectorDBBench em 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 VectorDBBench Leaderboard.
Leia os blogs a seguir para saber mais sobre avaliação de bancos de dados vetoriais.
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