Apache Cassandra против Qdrant: выбор подходящей векторной базы данных для ваших нужд
Apache Cassandra против Qdrant: выбор подходящей векторной базы данных для ваших AI-приложений
По мере того как приложения на базе AI 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 Qdrant. В этой статье сравниваются эти технологии, чтобы помочь вам принять обоснованное решение для ваших потребностей в векторной базе данных.
Что такое векторная база данных?
Прежде чем мы сравним Apache Cassandra и Qdrant, давайте сначала рассмотрим концепцию векторных баз данных.
Векторная база данных специально предназначена для хранения и 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 AI-приложениях, позволяя выполнять более продвинутый анализ и извлечение данных.
Векторные базы данных применяются во многих сценариях использования, включая рекомендации товаров в электронной коммерции, платформы обнаружения контента, выявление аномалий в кибербезопасности, анализ медицинских изображений и задачи обработки естественного языка (NLP). Они также играют важнейшую роль в Retrieval Augmented Generation (RAG) — технике, которая повышает производительность больших языковых моделей (LLMs), предоставляя внешние знания для снижения таких проблем, как AI-галлюцинации.
На рынке доступно множество типов векторных баз данных, включая:
Специализированные векторные базы данных, такие как Milvus, Zilliz Cloud (полностью управляемый Milvus)
Лёгкие векторные базы данных, такие как Chroma и Milvus Lite.
Традиционные базы данных с надстройками для векторного поиска, способные выполнять векторный поиск в небольшом масштабе.
Cassandra и Qdrant представляют разные подходы к векторным базам данных. Cassandra — это традиционная база данных, которая эволюционировала, включив возможности векторного поиска, а Qdrant, с другой стороны, — специализированная векторная база данных. Она была спроектирована с нуля для обработки векторных данных и эффективного выполнения поиска по сходству. Как специализированное решение, Qdrant сосредоточен исключительно на векторных операциях и оптимизирован для таких задач, как поиск по сходству и рекомендации.
##Apache Cassandra: обзор и базовая технология
Apache Cassandra — это open-source, распределённая NoSQL-база данных, известная своей масштабируемостью и доступностью. Возможности Cassandra включают бессерверную архитектуру без главного узла для обеспечения доступности, масштабируемость, настраиваемую согласованность и гибкую модель данных. С выпуском Cassandra 5.0 она теперь поддерживает векторные embeddings и поиск по векторному сходству 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 ее существующей архитектуре. Она позволяет пользователям хранить векторные эмбеддинги вместе с другими данными и выполнять поиск по сходству. Эта интеграция позволяет Cassandra поддерживать приложения на базе ИИ, сохраняя при этом свои сильные стороны в обработке крупномасштабных распределенных 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 с векторным типом данных. Он обеспечивает высокую пропускную способность ввода-вывода для баз данных, чтобы использовать Vector Search, а также другие виды поискового индексирования. SAI предлагает обширную функциональность индексирования, способную индексировать как запросы, так и контент (включая большие входные данные, такие как документы, слова и изображения) для улавливания семантики.
Vector Search — это первый пример проверки расширяемости SAI с использованием его новой модульности. Это сочетание Vector Search и SAI расширяет возможности Cassandra в обработке рабочих нагрузок ИИ и машинного обучения, делая ее сильным претендентом в сфере векторных баз данных.
Qdrant: обзор и базовая технология
Qdrant — это векторная база данных, созданная специально для поиска по сходству и приложений машинного обучения. Она изначально спроектирована для эффективной обработки векторных данных, что делает ее одним из лучших вариантов для разработчиков, работающих над проектами на базе ИИ. Qdrant превосходно справляется с оптимизацией производительности и может работать с высокоразмерными векторными данными, что критически важно для многих современных моделей машинного обучения.
Одной из ключевых сильных сторон Qdrant является гибкое моделирование данных. Она позволяет хранить и индексировать не только векторы, но и полезную нагрузку, связанную с каждым вектором. Это означает, что вы можете выполнять сложные запросы, сочетающие векторное сходство с фильтрацией на основе метаданных, обеспечивая более мощные и тонко настраиваемые возможности поиска. Qdrant обеспечивает согласованность данных с транзакциями, соответствующими ACID, даже во время параллельных операций.
Возможности векторного поиска Qdrant являются ключевой частью ее архитектуры. Она использует пользовательскую версию алгоритма HNSW (Hierarchical Navigable Small World) для индексирования, известного своей эффективностью в пространствах высокой размерности. Это позволяет выполнять быстрый приближенный поиск ближайших соседей, что необходимо для многих ИИ-приложений. Для сценариев, где точность важнее скорости, Qdrant также поддерживает методы точного поиска.
Qdrant выделяется своим языком запросов и дизайном API. Она предлагает богатый набор параметров фильтрации и запросов, которые бесшовно работают с векторным поиском, позволяя выполнять сложные многоэтапные запросы. Это делает ее особенно подходящей для приложений, которым необходимо выполнять семантический поиск наряду с традиционной фильтрацией. Qdrant также включает такие функции, как автоматическое шардирование и репликация, чтобы помочь масштабироваться по мере роста объема данных и нагрузки запросов. Она поддерживает различные типы данных и условия запросов, включая сопоставление строк, числовые диапазоны и геолокации. Функции скалярной, произведенной и бинарной квантизации Qdrant могут значительно снизить использование памяти и повысить производительность поиска, особенно для высокоразмерных векторов
Ключевые различия
Методология поиска
И Cassandra, и Qdrant используют алгоритм HNSW для векторного поиска, но их реализации различаются. Cassandra интегрирует векторный поиск через свои Storage-Attached Indexes (SAI), расширяя существующую архитектуру. Qdrant, созданная специально для векторного поиска, использует пользовательскую версию HNSW как ключевую часть своей архитектуры, оптимизированную для пространств высокой размерности. Qdrant также предлагает методы точного поиска для сценариев, критичных к точности.
Обработка данных
Cassandra отлично справляется с управлением крупномасштабными структурированными и полуструктурированными данными, позволяя хранить векторные эмбеддинги наряду с другими типами данных. Qdrant сосредоточен на эффективной обработке векторных данных, но также поддерживает данные payload, связанные с векторами, что позволяет выполнять сложные запросы, сочетающие векторное сходство с фильтрацией по метаданным.
Масштабируемость и производительность
Бессерверная архитектура Cassandra без ведущего узла обеспечивает линейную масштабируемость в распределенных системах. Qdrant предлагает автоматическое шардирование и репликацию для масштабирования, а также дополнительные оптимизации производительности, такие как скалярное, произведенное и бинарное квантование для высокоразмерных векторов.
Гибкость и настройка
Cassandra обеспечивает гибкость благодаря своей функции SAI, позволяя выполнять настройку в рамках существующего языка запросов. Qdrant предлагает богатый язык запросов и дизайн API, специально адаптированные для векторных операций и сложных многоэтапных запросов, сочетающих векторный поиск с традиционной фильтрацией.
Интеграция и экосистема
Cassandra хорошо интегрируется с экосистемами больших данных и имеет зрелую экосистему инструментов. Qdrant, будучи более специализированным, сосредоточен на интеграциях, актуальных для рабочих процессов ИИ и машинного обучения.
Простота использования
У Cassandra более крутая кривая обучения из-за ее распределенной природы и сложности. Qdrant, разработанный специально для векторного поиска, может быть проще в настройке и использовании для приложений, ориентированных на векторы.
Соображения стоимости
Cassandra может иметь более высокие операционные затраты при крупномасштабных развертываниях из-за своей распределенной архитектуры. Стоимость Qdrant будет зависеть от масштаба векторных данных и нагрузки запросов, с потенциальной экономией благодаря оптимизациям эффективности.
Функции безопасности
Cassandra предлагает надежные функции безопасности для распределенных сред. Qdrant предоставляет транзакции, соответствующие ACID, и поддерживает различные меры безопасности, хотя конкретные детали необходимо сравнивать напрямую.
Когда выбирать Qdrant или Apache Cassandra
Apache Cassandra: Выбирайте Cassandra при работе с крупномасштабными распределенными данными, которым требуются возможности векторного поиска наряду с другими типами данных. Она особенно подходит для сценариев с огромными наборами данных, превышающими емкость одного сервера или небольшого кластера. Cassandra идеально подходит для приложений, требующих высокой пропускной способности записи, строгой согласованности и отказоустойчивости в нескольких центрах обработки данных. Это хороший выбор для проектов, которым необходимо хранить и запрашивать векторные данные как часть более крупного и разнообразного набора данных. Сильные стороны Cassandra в обработке структурированных и полуструктурированных данных делают ее подходящей для сложных, интенсивно использующих данные приложений, которым требуется векторный поиск как дополнительная функция, а не как основной фокус.
Qdrant: Выбирайте Qdrant, когда ваш основной фокус — поиск по векторному сходству и приложения машинного обучения. Это лучший выбор для проектов, которым требуется эффективная обработка высокоразмерных векторных данных и выполнение сложных запросов, сочетающих векторное сходство с фильтрацией по метаданным. Qdrant особенно подходит для приложений на основе ИИ, которым нужен быстрый приближенный поиск ближайших соседей, а также для сценариев, где критична точность и требуются методы точного поиска. Выбирайте Qdrant, когда вам нужен богатый язык запросов, специально разработанный для векторных операций, или когда ваше приложение выигрывает от таких функций, как автоматическое шардирование и репликация для масштабирования возможностей векторного поиска. Он также предпочтителен, когда вам нужны расширенные оптимизации производительности для векторного поиска, такие как скалярное, произведенное и бинарное квантование для высокоразмерных векторов.
Заключение
В заключение, и Apache Cassandra, и Qdrant предлагают мощные возможности векторного поиска, но они ориентированы на разные сценарии использования и требования. Cassandra превосходно справляется с обработкой крупномасштабных распределенных данных, обеспечивая надежную масштабируемость и строгую согласованность в нескольких дата-центрах. Это отличный выбор для приложений, которым необходимо включить векторный поиск в более широкую стратегию управления данными, особенно при работе с разнообразными типами данных и большими объемами информации.
Qdrant, с другой стороны, особенно хорош в ситуациях, сосредоточенных в первую очередь на поиске векторного сходства и приложениях машинного обучения. Его специализированная архитектура для эффективной обработки векторных данных в сочетании с богатым языком запросов и оптимизациями производительности делает его идеальным для AI-проектов, требующих сложных векторных операций. Выбор между этими технологиями в конечном счете зависит от вашего конкретного сценария использования, масштаба ваших операций с векторными данными и того, как они вписываются в вашу общую архитектуру данных.
Хотя эта статья предоставляет обзор Cassandra и Qdrant, крайне важно оценивать эти базы данных с учетом вашего конкретного сценария использования. Одним из инструментов, который может помочь в этом процессе, является VectorDBBench — open-source инструмент для бенчмаркинга, 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.
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 для их сценариев использования. Используя VectorDBBench, пользователи могут принимать обоснованные решения на основе фактической производительности векторных баз данных, а не полагаться на маркетинговые заявления или единичные 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.
Загрузите VectorDBBench из его GitHub-репозитория, чтобы воспроизвести наши результаты бенчмаркинга или получить результаты производительности на ваших 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
Notion's Vector Search Is Excellent. Their Next Problem Is Harder.
Notion solved vector search scaling in two years. The next bottleneck — offline context engineering, unified data, and the real-time/offline gap — is harder.
Zilliz Cloud Now Available in Azure North Europe: Bringing AI-Powered Vector Search Closer to European Customers
The addition of the Azure North Europe (Ireland) region further expands our global footprint to better serve our European customers.
Announcing the General Availability of Single Sign-On (SSO) on Zilliz Cloud
SSO is GA on Zilliz Cloud, delivering the enterprise-grade identity management capabilities your teams need to deploy vectorDB with confidence.
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.