Apache Cassandra против Kdb: выбор подходящей векторной базы данных для ваших AI-приложений
По мере того как приложения на базе ИИ становятся всё более распространёнными, разработчики и инженеры сталкиваются с задачей выбора подходящей базы данных для эффективной обработки векторных данных. Два популярных варианта в этой области — Apache Cassandra и Kdb. В этой статье сравниваются эти технологии, чтобы помочь вам определиться с вашими потребностями в векторной базе данных.
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнить Apache Cassandra и Kdb, давайте сначала рассмотрим концепцию векторных баз данных.
Векторная база данных специально разработана для хранения и запросов высокоразмерных векторных эмбеддингов, которые являются числовыми представлениями неструктурированных данных. Эти векторы кодируют сложную информацию, такую как семантическое значение текста, визуальные признаки изображений или атрибуты продуктов. Обеспечивая эффективный поиск сходства, векторные базы данных играют ключевую роль в приложениях ИИ, позволяя выполнять более продвинутый анализ и извлечение данных.
Векторные базы данных применяются во многих сценариях, включая рекомендации товаров в электронной коммерции, платформы обнаружения контента, обнаружение аномалий в кибербезопасности, анализ медицинских изображений и задачи обработки естественного языка (NLP). Они также играют важнейшую роль в генерации с дополненным извлечением (RAG), методике, которая повышает производительность больших языковых моделей (LLMs), предоставляя внешние знания для уменьшения таких проблем, как галлюцинации ИИ.
На рынке доступно множество типов векторных баз данных, включая:
- Специализированные векторные базы данных, такие как Milvus, Zilliz Cloud (полностью управляемый Milvus)
- Библиотеки векторного поиска, такие как Faiss и Annoy.
- Лёгкие векторные базы данных, такие как Chroma и Milvus Lite.
- Традиционные базы данных с дополнениями для векторного поиска, способные выполнять векторный поиск в небольшом масштабе.
Cassandra и Kdb представляют разные подходы к векторным базам данных. Cassandra — это традиционная база данных, которая развилась и теперь включает возможности векторного поиска, тогда как Kdb, с другой стороны, — это специализированная база данных временных рядов с добавленными возможностями векторного поиска.
Apache Cassandra: обзор и базовая технология
Apache Cassandra — это распределённая NoSQL-база данных с открытым исходным кодом, известная своей масштабируемостью и доступностью. Возможности Cassandra включают архитектуру без ведущего узла для обеспечения доступности, масштабируемость, настраиваемую согласованность и гибкую модель данных. С выпуском Cassandra 5.0 она теперь поддерживает векторные эмбеддинги и поиск векторного сходства через функцию Storage-Attached Indexes (SAI). Хотя эта интеграция позволяет Cassandra обрабатывать векторные данные, важно отметить, что векторный поиск реализован как расширение существующей архитектуры Cassandra, а не как нативная функция.
Функциональность векторного поиска Cassandra построена на её существующей архитектуре. Она позволяет пользователям хранить векторные эмбеддинги вместе с другими данными и выполнять поиск сходства. Эта интеграция позволяет Cassandra поддерживать приложения на базе ИИ, сохраняя её сильные стороны в обработке крупномасштабных распределённых данных.
Ключевым компонентом векторного поиска Cassandra является использование Storage-Attached Indexes (SAI). SAI — это высокомасштабируемый и глобально распределенный индекс, который добавляет индексы на уровне столбцов к любому столбцу векторного типа данных. Он обеспечивает высокую пропускную способность ввода-вывода, позволяя базам данных использовать Vector Search, а также другие виды поискового индексирования. SAI предлагает широкую функциональность индексирования, способную индексировать как запросы, так и контент (включая большие входные данные, такие как документы, слова и изображения) для захвата семантики.
Vector Search — это первый пример проверки расширяемости SAI, использующий его новую модульность. Это сочетание Vector Search и SAI расширяет возможности Cassandra в обработке рабочих нагрузок ИИ и машинного обучения, делая ее сильным претендентом в области векторных баз данных.
Kdb: Обзор и базовая технология
KDB — это высокопроизводительная база данных, которая превосходно справляется с обработкой данных в реальном времени без необходимости использования GPU. Она может обрабатывать необработанные данные, генерировать векторные эмбеддинги, хранить их и выполнять поиск по сходству в реальном времени. Одной из ключевых сильных сторон KDB является ее мультимодальная производительность, поддерживающая различные типы данных и сценарии использования. Ее подход объединяет потоковую обработку, генерацию эмбеддингов, векторную базу данных, обработку необработанных данных, временные ряды и аналитику в единое решение, значительно упрощая технологический стек для разработчиков и делая его адаптируемым для разных приложений.
KDB включает динамическое индексирование, которое позволяет разработчикам динамически выбирать векторные эмбеддинги для поиска по сходству без жестких ограничений индекса. Это приводит к более быстрым и гибким возможностям поиска. KDB поддерживает перекодирование между наборами данных, позволяя выполнять поиск по сходству между наборами данных путем перекодирования и хранения необработанных данных с разными размерностями. Для данных временных рядов KDB предоставляет уникальные возможности поиска по сходству даже без генерации эмбеддингов, предлагая большую универсальность пользователям, работающим как с быстро, так и с медленно изменяющимися наборами данных.
С точки зрения производительности KDB выделяется среди популярных методов, таких как HNSW. Она выполняет поиск в 17 раз быстрее и использует в 12 раз меньше памяти, чем HNSW, особенно для быстро изменяющихся временных данных. KDB сокращает использование памяти и дискового хранилища в 100 раз для медленно изменяющихся наборов данных на основе времени, одновременно ускоряя поиск в 10 раз. Объединение поиска по сходству, точного и буквального поиска в одном запросе обеспечивает релевантность запроса даже по мере изменения контента, делая KDB эффективным решением для данных в реальном времени и эволюционирующих данных.
KDB расширяет свои возможности векторного поиска, позволяя разработчикам объединять поиск по векторному сходству с традиционными запросами к базе данных. Это достигается с помощью фильтров, которые применяют пользовательские ограничения на основе параметров поиска. KDB поддерживает несколько методов поиска, включая Flat и qFlat (оба — исчерпывающие поиски точных ближайших соседей), HNSW (графовый индекс для эффективного обхода), IVF (поиск на основе кластеров для более быстрых, но менее точных результатов) и IVFPQ (сжатая версия IVF для повышения эффективности использования памяти и скорости). Каждый метод предлагает уникальные компромиссы, позволяя разработчикам выбирать лучший подход для своего сценария использования.
Ключевые различия
Методология поиска
KDB и Cassandra существенно различаются в своих методологиях поиска. KDB поддерживает несколько алгоритмов векторного поиска, таких как Flat, qFlat, HNSW, IVF и IVFPQ, предлагая сочетание исчерпывающих и приближенных стратегий поиска. Это обеспечивает гибкость в балансировании точности поиска и производительности. Cassandra, с другой стороны, интегрирует векторный поиск как расширение через свои Storage-Attached Indexes (SAI). Хотя SAI обеспечивает векторные эмбеддинги и поиск по сходству, он не настолько специализирован и разнообразен в алгоритмах поиска, как KDB. Динамическое индексирование и модульные методы поиска KDB превосходят более ограниченный, основанный на индексах векторный поиск Cassandra.
Обработка данных
KDB отлично справляется с обработкой самых разных данных, включая структурированные, полуструктурированные и неструктурированные форматы. Он обрабатывает необработанные данные в реальном времени, бесшовно генерируя векторные эмбеддинги и выполняя поиск по сходству. Мультимодальная природа KDB позволяет ему поддерживать временные ряды, потоковые и пакетные данные, что делает его более универсальным. Cassandra создана для крупномасштабных распределенных данных, в основном структурированных или полуструктурированных, с векторными эмбеддингами, добавленными через SAI. Однако векторный поиск не является основной функцией Cassandra, и она может обрабатывать неструктурированные данные и векторный поиск в реальном времени не так эффективно, как KDB.
Масштабируемость и производительность
Обе системы обладают высокой масштабируемостью, но используют разные подходы. KDB масштабируется за счет интеграции различных задач, таких как генерация эмбеддингов, поиск и аналитика, в одном унифицированном решении, обеспечивая более высокую производительность поиска (в 17 раз быстрее, чем HNSW) при меньшем использовании памяти. Cassandra полагается на свою распределенную архитектуру без ведущего узла для масштабируемости, при этом SAI обеспечивает векторный поиск в масштабе. Хотя Cassandra отлично подходит для распределенной масштабируемости общего назначения, специализация KDB на векторном поиске и обработке данных делает его более производительным для сценариев использования в реальном времени с большими объемами данных.
Гибкость и настройка
KDB предлагает превосходную гибкость в моделировании данных, запросах и настройке. Его динамическое индексирование позволяет в реальном времени корректировать то, как векторные эмбеддинги выбираются для поиска, что дает разработчикам возможность тонко настраивать производительность и точность. Он также позволяет сочетать векторный поиск с традиционными запросами. Cassandra, хотя и гибкая с точки зрения своей модели данных NoSQL, не обладает таким же уровнем настройки для векторного поиска. SAI предоставляет простой, масштабируемый индекс для векторных данных, но он не соответствует способности KDB настраивать методы поиска или комбинации запросов с такой же детализацией.
Интеграция и экосистема
Cassandra хорошо известна своей богатой экосистемой интеграций, поддерживающей множество инструментов для больших данных, распределенных систем и облачных платформ. Внедрение SAI также может поддерживать нагрузки ИИ и машинного обучения, делая ее универсальной и полезной в более широкой экосистеме. KDB, хотя и не так широко интегрирован со сторонними инструментами, сосредоточен на мультимодальных данных и векторном поиске, хорошо вписываясь в специализированные приложения ИИ и обработки данных в реальном времени. KDB может предоставить более бесшовное решение для сценариев использования, ориентированных на задачи на основе ИИ.
Простота использования
Что касается простоты использования, Cassandra имеет более пологую кривую обучения для разработчиков, знакомых с базами данных NoSQL и распределенными системами. Ее документация и экосистема предоставляют надежные ресурсы для настройки и обслуживания. KDB, высокопроизводительная база данных с более продвинутыми функциями обработки в реальном времени, может иметь более крутую кривую обучения, особенно для разработчиков, незнакомых с ее специфическим языком запросов или архитектурой. Однако для задач, требующих продвинутых возможностей векторного поиска, преимущества производительности KDB могут перевесить дополнительную сложность.
Соображения стоимости
Соображения стоимости различаются в зависимости от сценариев использования каждой системы. Благодаря своей модели с открытым исходным кодом и широкому распространению Cassandra имеет более низкие эксплуатационные затраты с точки зрения инфраструктуры, но может стать дороже при масштабировании SAI для крупномасштабного векторного поиска. KDB, хотя потенциально может иметь более высокие первоначальные затраты на инфраструктуру из-за своих специализированных возможностей производительности, может значительно снизить затраты за счет использования меньшего объема памяти и хранилища для приложений с большими объемами данных или данных в реальном времени. Для разработчиков, которым нужен векторный поиск в масштабе, KDB может предложить лучшую долгосрочную ценность.
Функции безопасности
KDB и Cassandra предлагают надежные функции безопасности, включая шифрование, аутентификацию и контроль доступа. Cassandra легко интегрируется с корпоративными протоколами безопасности, включая ролевой контроль доступа и шифрование TLS. KDB также предлагает шифрование и безопасность на различных уровнях, но, учитывая ее ориентацию на высокопроизводительные среды, ее функции безопасности оптимизированы для задач реального времени и задач с высокой пропускной способностью. Обе системы безопасны, но Cassandra может быть более адаптируемой для предприятий со стандартными требованиями соответствия.
Когда выбирать Cassandra
Cassandra — лучший выбор для сценариев использования, требующих обработки крупномасштабных распределенных данных, особенно когда доступность и масштабируемость являются ключевыми факторами. Она особенно хорошо проявляет себя, когда нужно хранить огромные объемы структурированных или полуструктурированных данных на множестве узлов, например в глобальных приложениях с высокой пропускной способностью записи. Благодаря добавленным возможностям векторного поиска через Storage-Attached Indexes (SAI) она подходит для приложений на базе ИИ, которым нужен базовый векторный поиск наряду с традиционными запросами к данным. Cassandra идеально подходит для компаний, которым нужна надежная, масштабируемая NoSQL-база данных с векторным поиском в качестве дополнительной функции, а не основного направления.
Когда выбирать KDB
KDB — превосходный выбор для сценариев использования, требующих обработки данных в реальном времени и высокопроизводительного векторного поиска. Она особенно подходит для таких задач, как анализ временных рядов, финансовые данные или ИИ-приложения, требующие динамической индексации, быстрого поиска и бесшовной генерации эмбеддингов. KDB отлично справляется со сценариями, связанными с мультимодальными данными (структурированными, полуструктурированными и неструктурированными), и требующими расширенных возможностей векторного поиска в сочетании с традиционными запросами. Это также правильный выбор для разработчиков, стремящихся упростить свой технологический стек, объединив потоковую обработку, векторный поиск и аналитику на одной платформе.
Заключение
В итоге, и Cassandra, и KDB являются мощными базами данных, но их сильные стороны лежат в разных областях. Cassandra идеально подходит для крупномасштабных распределенных данных с базовыми потребностями в векторном поиске, тогда как KDB превосходна в обработке данных в реальном времени и расширенных возможностях векторного поиска. Выбор правильной технологии зависит от вашего конкретного сценария использования — от того, что для вас важнее: масштабируемость и распределенные данные или высокопроизводительная обработка мультимодальных данных с динамическими вариантами поиска.
Хотя эта статья дает обзор Cassandra и Kdb, важно оценивать эти базы данных исходя из вашего конкретного сценария использования. Один из инструментов, который может помочь в этом процессе, — VectorDBBench, инструмент бенчмаркинга с открытым исходным кодом, предназначенный для сравнения производительности векторных баз данных. В конечном счете тщательное бенчмаркинг-тестирование с конкретными наборами данных и шаблонами запросов будет необходимо для принятия обоснованного решения между этими двумя мощными, но различными подходами к векторному поиску в распределенных системах баз данных.
Использование open-source VectorDBBench для самостоятельной оценки и сравнения векторных баз данных
VectorDBBench — это инструмент бенчмаркинга с открытым исходным кодом, предназначенный для пользователей, которым требуются высокопроизводительные системы хранения и извлечения данных, в частности векторные базы данных. Этот инструмент позволяет пользователям тестировать и сравнивать производительность различных систем векторных баз данных, таких как Milvus и Zilliz Cloud (управляемый Milvus), используя собственные наборы данных, и определять наиболее подходящую для их сценариев использования. Используя VectorDBBench, пользователи могут принимать обоснованные решения на основе фактической производительности векторной базы данных, а не полагаться на маркетинговые заявления или отдельные свидетельства.
VectorDBBench написан на Python и распространяется по лицензии MIT с открытым исходным кодом, что означает, что любой может свободно использовать, изменять и распространять его. Инструмент активно поддерживается сообществом разработчиков, стремящихся улучшать его функции и производительность.
Скачайте VectorDBBench из его репозитория GitHub, чтобы воспроизвести наши результаты бенчмарка или получить результаты производительности на собственных наборах данных.
Быстро ознакомьтесь с производительностью популярных векторных баз данных в рейтинге VectorDBBench.
Прочитайте следующие блоги, чтобы узнать больше об оценке векторных баз данных.
Дополнительные ресурсы о VectorDB, GenAI и ML
Читать далее
AI Agents Are Quietly Transforming E-Commerce — Here’s How
Discover how AI agents transform e-commerce with autonomous decision-making, enhanced product discovery, and vector search capabilities for today's retailers.
How to Build RAG with Milvus, QwQ-32B and Ollama
Hands-on tutorial on how to create a streamlined, powerful RAG pipeline that balances efficiency, accuracy, and scalability using the QwQ-32B and Milvus.
1 Table = 1000 Words? Foundation Models for Tabular Data
TableGPT2 automates tabular data insights, overcoming schema variability, while Milvus accelerates vector search for efficient, scalable decision-making.
The Definitive Guide to Choosing a Vector Database
Overwhelmed by all the options? Learn key features to look for & how to evaluate with your own data. Choose with confidence.