Apache Cassandra против pgvector: выбор подходящей векторной базы данных для ваших нужд
По мере развития ИИ и технологий, основанных на данных, выбор подходящей векторной базы данных для вашего приложения становится всё более важным. Apache Cassandra и pgvector — два варианта в этой области. В этой статье сравниваются эти технологии, чтобы помочь вам принять обоснованное решение для вашего проекта.
Что такое векторная база данных?
Прежде чем мы сравним Apache Cassandra и pgvector, давайте сначала рассмотрим концепцию векторных баз данных.
Векторная база данных специально предназначена для хранения и выполнения запросов к многомерным векторам, 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 по сходству, векторные базы данных играют ключевую роль в приложениях ИИ, позволяя выполнять более продвинутый анализ и извлечение данных.
Распространённые варианты использования векторных баз данных включают 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 Retrieval Augmented Generation (RAG), методе, который 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) и Weaviate
- Библиотеки векторного поиска, такие как Faiss и Annoy.
- Лёгковесные векторные базы данных, такие как Chroma и Milvus Lite.
- Традиционные базы данных с дополнениями для векторного поиска, способные выполнять векторный поиск небольшого масштаба.
Cassandra и pgvector представляют схожие подходы к векторным базам данных. Обе являются традиционными базами данных, которые эволюционировали, чтобы включить возможности векторного поиска.
Apache Cassandra: обзор и ключевая технология
Apache Cassandra — это open-source распределённая NoSQL-база данных, известная своей масштабируемостью и доступностью. Возможности Cassandra включают бессерверную 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 по сходству.
Функциональность векторного поиска Cassandra построена на её существующей архитектуре. Она позволяет пользователям хранить векторные эмбеддинги вместе с другими данными и выполнять поиск по сходству. Эта интеграция позволяет Cassandra поддерживать приложения на основе ИИ, сохраняя при этом свои сильные стороны в обработке крупномасштабных распределённых данных.
Ключевым компонентом векторного поиска Cassandra является использование Storage-Attached Indexes (SAI). SAI — это высокомасштабируемый и глобально распределённый индекс, который добавляет индексы на уровне столбцов к любому столбцу с векторным типом данных. Он обеспечивает высокую пропускную способность ввода-вывода для баз данных, чтобы использовать Vector Search, а также другое поисковое индексирование. SAI предлагает широкую функциональность индексирования, способную индексировать как запросы, так и контент (включая большие входные данные, такие как документы, слова и изображения), чтобы улавливать семантику.
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 её сильным претендентом в области векторных баз данных.
pgvector: обзор и базовая технология
pgvector — это расширение для PostgreSQL, которое добавляет поддержку векторных операций. Оно позволяет пользователям хранить и запрашивать векторные эмбеддинги непосредственно в своей базе данных PostgreSQL, предоставляя возможности поиска по векторному сходству без необходимости использовать отдельную векторную базу данных.
Ключевые возможности pgvector включают:
- Поддержку точного и приближённого поиска ближайших соседей
- Интеграцию с механизмами индексирования PostgreSQL
- Возможность выполнять векторные операции, такие как сложение и вычитание
- Поддержку различных метрик расстояния (евклидово, косинусное, скалярное произведение)
pgvector по умолчанию использует точный поиск ближайших соседей, который гарантирует идеальную полноту, но может быть медленнее на больших наборах данных. Для оптимизации производительности pgvector предлагает возможность создавать индексы для приближённого поиска ближайших соседей. Такой подход жертвует некоторой точностью ради значительно более высокой скорости, что часто является оправданным компромиссом во многих реальных приложениях.
Важно отметить, что добавление приближённого индекса может изменить результаты ваших запросов. Это отличается от типичных индексов базы данных, которые не влияют на фактически возвращаемые результаты. Два типа приближённых индексов, поддерживаемых pgvector:
- HNSW (Hierarchical Navigable Small World): Представленный в pgvector версии 0.5.0, HNSW известен своей высокой производительностью и качеством результатов. Он строит многоуровневую графовую структуру, которая обеспечивает быстрый обход во время поиска.
- IVFFlat (Inverted File Flat): Этот метод разделяет векторное пространство на кластеры. Во время поиска он сначала определяет наиболее релевантные кластеры, а затем выполняет точный поиск внутри этих кластеров. Это может значительно ускорить поиск в больших наборах данных.
Выбор между этими типами индексов зависит от вашего конкретного сценария использования с учётом таких факторов, как размер набора данных, требуемая скорость запросов и допустимый компромисс в точности. HNSW, как правило, обеспечивает лучшую производительность, но может использовать больше памяти, тогда как IVFFlat может быть более эффективным по памяти, но в некоторых случаях может быть немного медленнее или менее точным.
При внедрении pgvector в ваш проект попробуйте поэкспериментировать с обоими типами индексов и их параметрами, чтобы найти оптимальную конфигурацию для ваших конкретных потребностей. Этот процесс тонкой настройки может повлиять на производительность и точность ваших операций векторного поиска.
Хотите узнать, как начать использовать pgvector? Ознакомьтесь с этим руководством!
Ключевые различия между Apache Cassandra и pgvector
Методология поиска
Векторный поиск Cassandra предназначен для поиска по сходству в данных высокой размерности в распределённой системе. Он подходит для приложений, которым требуются семантическое понимание и контекстная релевантность в масштабе.
pgvector, будучи расширением PostgreSQL, сочетает традиционные возможности реляционной базы данных с векторными операциями. Это позволяет выполнять сложные запросы, которые могут включать как структурированные данные, так и поиск по векторному сходству.
Обработка данных
Cassandra обрабатывает структурированные и полуструктурированные данные в распределённой среде. Её модель данных позволяет хранить и извлекать векторные эмбеддинги наряду с другими типами данных на нескольких узлах.
pgvector работает в рамках реляционной модели PostgreSQL. Он может хранить векторные данные как тип столбца, обеспечивая бесшовную интеграцию векторных данных с традиционными структурированными данными в таблицах.
Масштабируемость и производительность
Cassandra использует архитектуру без ведущего узла, которая обеспечивает линейную масштабируемость. Такая конструкция позволяет ей обрабатывать большие объемы данных на множестве узлов со стабильной производительностью. Ее функция SAI дополнительно расширяет возможности эффективного выполнения векторного поиска в масштабе.
pgvector использует возможности масштабирования PostgreSQL. Хотя PostgreSQL можно масштабировать горизонтально, обычно он масштабируется не так легко, как Cassandra, для очень крупных распределенных систем. Однако для многих приложений производительности pgvector в хорошо настроенной среде PostgreSQL может быть более чем достаточно.
Гибкость и настройка
Cassandra предлагает гибкость в моделировании данных и уровнях согласованности. Пользователи могут адаптировать эти аспекты под свои конкретные сценарии использования. Добавление возможностей векторного поиска расширяет ее применение в области ИИ и машинного обучения.
pgvector выигрывает от богатой экосистемы расширений и инструментов PostgreSQL. Он позволяет выполнять сложные запросы, которые могут сочетать традиционные SQL-операции с поиском по векторному сходству, предлагая уникальную гибкость для приложений, которым нужны как реляционные данные, так и векторные операции.
Интеграция и экосистема
Cassandra хорошо интегрируется с другими инструментами для больших данных в экосистеме Apache, такими как Spark и Hadoop. Ее возможности векторного поиска также позволяют ей работать с фреймворками машинного обучения для приложений на базе ИИ.
pgvector, будучи расширением PostgreSQL, бесшовно интегрируется с обширной и чрезвычайно популярной экосистемой PostgreSQL. Сюда входят различные ORM, пулеры соединений и другие инструменты баз данных, поддерживающие PostgreSQL.
Простота использования
У Cassandra есть кривая обучения, особенно для тех, кто новичок в распределенных системах. Настройка и обслуживание кластера Cassandra требуют понимания ее архитектуры и модели данных. Однако для команд, уже знакомых с Cassandra, добавление возможностей векторного поиска относительно прямолинейно.
pgvector, используя знакомую среду PostgreSQL, может иметь более пологую кривую обучения для команд, уже имеющих опыт работы с реляционными базами данных. Настройка pgvector обычно так же проста, как установка расширения в существующую базу данных PostgreSQL
Соображения по стоимости
И Cassandra, и PostgreSQL (а следовательно, и pgvector) являются open-source и бесплатны для использования. Однако эксплуатационные расходы могут различаться.
Cassandra может требовать больше ресурсов для эффективной работы, особенно для больших кластеров. Однако ее способность работать на стандартном оборудовании может помочь контролировать затраты при крупномасштабных развертываниях.
PostgreSQL с pgvector часто может работать на менее мощном оборудовании для наборов данных среднего размера, что потенциально приводит к более низким затратам на инфраструктуру для малых и средних приложений.
Функции безопасности
Cassandra предлагает такие функции, как аутентификация, авторизация и шифрование. Ее распределенная природа требует тщательной настройки для обеспечения безопасности данных на всех узлах.
PostgreSQL, а следовательно и pgvector, предоставляет надежный набор функций безопасности, включая управление доступом на основе ролей, шифрование и журналирование аудита. Будучи зрелой реляционной базой данных, PostgreSQL имеет долгую историю разработки с акцентом на безопасность.
Когда выбирать Apache Cassandra или pgvector
Рассмотрите Cassandra, когда:
- Вам нужно обрабатывать очень большие объемы данных в распределенной системе
- Высокая доступность и отказоустойчивость критически важны
- Ваш сценарий использования включает как традиционное хранение данных, так и поиск по векторному сходству в масштабе
- Вы уже используете или планируете использовать другие инструменты в экосистеме Apache
Рассмотрите pgvector, когда:
- Вы уже используете PostgreSQL и хотите добавить возможности векторного поиска
- Вам нужно выполнять сложные запросы, включающие как реляционные данные, так и векторное сходство
- Размер ваших данных умеренный и может быть обработан хорошо настроенной установкой PostgreSQL
- Вы цените простоту использования и знакомую среду реляционной базы данных
Заключение
И Apache Cassandra, и pgvector предлагают мощные возможности для векторного поиска, но они ориентированы на разные сценарии использования и требования к масштабу.
Cassandra, благодаря своей распределенной архитектуре и недавно добавленным возможностям векторного поиска, хорошо подходит для крупномасштабных, высокодоступных систем, которым необходимо выполнять поиск по векторному сходству в огромных наборах данных. Ее интеграция с экосистемой Apache делает ее сильным выбором для организаций, уже инвестировавших в эти технологии.
pgvector, как расширение для PostgreSQL, предлагает более доступную точку входа в векторный поиск для команд, уже знакомых с реляционными базами данных. Он особенно эффективен в сценариях, где векторный поиск должен быть тесно интегрирован с традиционными реляционными данными и где ценится гибкость SQL.
Ваш выбор между Cassandra и pgvector должен зависеть от вашего конкретного сценария использования, объема данных, существующего технологического стека и экспертизы команды. Обе технологии продолжают развиваться, поэтому стоит следить за их прогрессом при принятии решения.
Использование Open-source VectorDBBench для самостоятельной оценки и сравнения векторных баз данных
VectorDBBench — это open-source инструмент для бенчмаркинга, 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 систему для своих сценариев использования. Используя VectorDBBench, пользователи могут принимать обоснованные решения на основе фактической производительности векторной базы данных, а не полагаться на маркетинговые заявления или разрозненные свидетельства.
VectorDBBench написан на Python и распространяется по open-source лицензии MIT, 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 бенчмарков 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
From Vector Database to Vector Lakebase
Zilliz offers a fully managed Vector Lakebase powered by Milvus, unifying real-time vector search, lake-scale discovery, and Al data operations.
3 Easiest Ways to Use Claude Code on Your Mobile Phone
Run Claude Code from your phone with Remote Control, Happy Coder, or SSH + Tailscale. Comparison table, setup steps, and tools for typing, memory, and parallel tasks.
Announcing the General Availability of Zilliz Cloud BYOC on Google Cloud Platform
Zilliz Cloud BYOC on GCP offers enterprise vector search with full data sovereignty and seamless integration.
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.