Elasticsearch и Aerospike: выбор подходящей базы данных для приложений GenAI
По мере развития приложений, управляемых ИИ, важность возможностей векторного поиска для поддержки этих достижений невозможно переоценить. В этой статье блога будут рассмотрены две заметные базы данных с возможностями векторного поиска: Elasticsearch and Aerospike. Каждая из них предоставляет надежные возможности для работы с векторным поиском — важной функцией для таких приложений, как рекомендательные системы, поиск изображений и семантический поиск. Наша цель — предоставить разработчикам и инженерам понятное сравнение, помогающее принять решение о том, какая база данных лучше всего соответствует их конкретным требованиям.
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнивать Elasticsearch и Aerospike, давайте сначала рассмотрим концепцию векторных баз данных.
Векторная база данных специально разработана для хранения и запроса многомерных векторов, которые являются числовыми представлениями неструктурированных данных. Эти векторы кодируют сложную информацию, такую как семантическое значение текста, визуальные характеристики 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.
Распространенные сценарии 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 критически важную 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)
- Библиотеки векторного поиска, такие как Faiss и Annoy.
- Легковесные векторные базы данных, такие как Chroma и Milvus Lite.
- Традиционные базы данных с надстройками для векторного поиска, способные выполнять векторный поиск малого масштаба.
Elasticsearch — это поисковая система на основе Apache Lucene, а Aerospike — распределенная масштабируемая NoSQL-база данных. Обе имеют возможности векторного поиска в виде надстройки. В этой статье сравниваются их возможности векторного поиска.
Elasticsearch: обзор и базовая технология
Elasticsearch — это поисковая система с открытым исходным кодом, построенная поверх библиотеки Apache Lucene. Она известна индексированием в реальном времени и полнотекстовым поиском, поэтому является популярным выбором для приложений с высокой нагрузкой на поиск и аналитики журналов. Elasticsearch позволяет быстро и эффективно искать и анализировать большие объемы данных.
Elasticsearch был создан для поиска и аналитики, с такими функциями, как нечеткий поиск, сопоставление фраз и ранжирование по релевантности. Он отлично подходит для сценариев, где требуются сложные поисковые запросы и извлечение данных в реальном времени. С ростом приложений ИИ Elasticsearch добавил возможности векторного поиска, чтобы выполнять поиск по сходству и семантический поиск, что необходимо для таких сценариев использования ИИ, как распознавание изображений, поиск документов и генеративный ИИ.
Векторный поиск
Векторный поиск интегрирован в Elasticsearch через Apache Lucene. Lucene организует данные в неизменяемые сегменты, которые периодически объединяются; векторы добавляются в сегменты так же, как и другие структуры данных. Процесс включает буферизацию векторов в памяти во время индексации, а затем сериализацию этих буферов как части сегментов при необходимости. Сегменты периодически объединяются для оптимизации, а поисковые запросы объединяют векторные совпадения по всем сегментам.
Для векторной индексации Elasticsearch использует алгоритм HNSW (Hierarchical Navigable Small World), который создает граф, где похожие векторы соединены друг с другом. Он выбран благодаря своей простоте, высокой производительности в бенчмарках и способности обрабатывать инкрементальные обновления без необходимости полного переобучения индекса. Система обычно выполняет векторные поисковые запросы за десятки или сотни миллисекунд, что намного быстрее, чем подходы полного перебора.
Техническая архитектура Elasticsearch — одна из его главных сильных сторон. Система поддерживает поиск без блокировок даже во время параллельной индексации и сохраняет строгую согласованность между разными полями при обновлении документов. Поэтому если вы обновляете и векторные, и ключевые поля, поисковые запросы будут видеть либо все старые значения, либо все новые значения; согласованность данных гарантирована. Хотя система может масштабироваться за пределы доступной RAM, производительность оптимизируется, когда векторные данные помещаются в памяти.
Помимо основных возможностей векторного поиска, Elasticsearch предоставляет практичные интеграционные функции, которые делают его чрезвычайно ценным. Векторный поиск можно сочетать с традиционными фильтрами Elasticsearch, поэтому можно выполнять гибридный поиск, который объединяет векторное сходство с результатами полнотекстового поиска. Векторный поиск полностью совместим с функциями безопасности Elasticsearch, агрегациями и сортировкой индексов, поэтому это комплексное решение для современных сценариев поиска.
Aerospike: обзор и базовая технология
Aerospike — это NoSQL-база данных для высокопроизводительных приложений реального времени. Она добавила поддержку векторной индексации и поиска, поэтому подходит для сценариев использования векторных баз данных. Возможность работы с векторами называется Aerospike Vector Search (AVS) и находится в Preview. Вы можете запросить ранний доступ у Aerospike.
AVS поддерживает только индексы Hierarchical Navigable Small World (HNSW) для векторного поиска. Когда в AVS выполняются обновления или вставки, данные записи, включая вектор, записываются в Aerospike Database (ASDB) и сразу становятся видимыми. Для индексации каждая запись должна иметь хотя бы один вектор в указанном векторном поле индекса. У вас может быть несколько векторов и индексов для одной записи, поэтому одни и те же данные можно искать разными способами. Aerospike рекомендует назначать upserted-записи определенному набору, чтобы их можно было отслеживать и выполнять над ними операции.
У AVS уникальный способ построения индекса: он выполняется параллельно на всех узлах AVS. Хотя обновления векторных записей записываются напрямую в ASDB, индексные записи обрабатываются асинхронно из очереди индексации. Это делается пакетами и распределяется по всем узлам AVS, поэтому используются все ядра CPU в кластере AVS, и процесс масштабируется. Производительность загрузки данных сильно зависит от памяти хоста и конфигурации слоя хранения.
Для каждого элемента в очереди индексации AVS обрабатывает вектор для индексации, строит кластеры для каждого вектора и сохраняет их в ASDB. Индексная запись содержит копию самого вектора и кластеры для этого вектора на заданном уровне графа HNSW. Индексация использует векторные расширения (AVX) для параллельной обработки single instruction, multiple data.
AVS выполняет запросы во время загрузки данных, чтобы «предварительно прогреть» кэш индекса, потому что записи в кластерах взаимосвязаны. Эти запросы не учитываются как поисковые запросы, но отображаются как чтения на уровне хранения. Таким образом, кэш заполняется релевантными данными и может улучшить производительность запросов. Это показывает, как AVS обрабатывает векторные данные и строит индексы для поиска по сходству, чтобы масштабироваться для высокоразмерных векторных поисковых запросов.
Ключевые различия
Векторный поиск необходим для современных приложений, от распознавания изображений до поиска документов на основе ИИ. Если вы выбираете между Elasticsearch и Aerospike для своих задач векторного поиска, этот пост поможет вам принять обоснованное решение.
Архитектура и реализация поиска
Elasticsearch построен на базе Apache Lucene, он организует векторные данные в неизменяемые сегменты, которые периодически объединяются. Система использует алгоритм HNSW (Hierarchical Navigable Small World) для создания графа, в котором похожие векторы соединяются. Это позволяет выполнять поиск за десятки или сотни миллисекунд.
Возможность векторного поиска Aerospike, называемая Aerospike Vector Search (AVS), находится в Preview. Как и Elasticsearch, она использует индексы HNSW, но индексирует иначе. AVS обрабатывает векторы асинхронно на всех узлах кластера, использует векторные расширения (AVX) для параллельной обработки.
Управление данными и согласованность
Elasticsearch обеспечивает строгую согласованность по всем полям при обновлении документов. Когда вы обновляете как векторные, так и ключевые поля, поиск будет видеть либо все старые значения, либо все новые значения, но никогда их смесь. Система позволяет выполнять поиск без блокировок во время параллельной индексации.
Aerospike обрабатывает обновления данных иначе. Когда записи обновляются или вставляются, векторные данные немедленно записываются в Aerospike Database (ASDB). Однако индексные записи обрабатываются асинхронно из очереди индексации, распределяясь пакетами по узлам AVS.
Производительность и масштабируемость
Elasticsearch работает лучше всего, когда векторные данные помещаются в память, но может масштабироваться за пределы доступной RAM. Его архитектура позволяет выполнять индексацию в реальном времени и полнотекстовый поиск.
Производительность Aerospike зависит от памяти хоста и конфигурации уровня хранения. Его распределенная индексация использует все ядра CPU в кластере AVS. Система предварительно прогревает кэш индекса с помощью фоновых запросов, что может улучшить производительность запросов.
Интеграции и дополнительные возможности
Elasticsearch силен своими интеграциями. Вы можете комбинировать векторный поиск с традиционными фильтрами, чтобы выполнять гибридный поиск, сочетающий векторное сходство с результатами полнотекстового поиска. Векторный поиск бесшовно работает с функциями безопасности Elasticsearch, агрегациями и сортировкой индексов.
Aerospike позволяет использовать несколько векторов и индексов на запись, что дает вам гибкость в поиске данных. Система рекомендует назначать upserted records конкретным sets для более удобного мониторинга и эксплуатации.
Ограничения и соображения
Векторный поиск Elasticsearch — это зрелая функция, встроенная в ядро. Однако производительность требует тщательного управления памятью и настройки системы.
AVS находится в Preview, свяжитесь с Aerospike, чтобы получить ранний доступ. Распределенная индексация обеспечивает масштабируемость, но статус preview означает, что могут существовать ограничения и изменения в будущих релизах.
Когда использовать каждый из вариантов
Используйте Elasticsearch, когда вам нужно готовое к production решение для векторного поиска, сочетающееся с полнотекстовым поиском. Он идеально подходит для приложений, которым нужна функциональность гибридного поиска, например платформ электронной коммерции, использующих как поиск по ключевым словам, так и поиск по сходству, систем рекомендаций контента или систем поиска документов на основе ИИ, где важны согласованность данных и зрелые функции безопасности. Он особенно хорош, когда у вас есть память для оптимизации производительности и нужно интегрироваться с существующей поисковой инфраструктурой.
Используйте Aerospike, когда вы создаете систему, которой нужна распределенная вычислительная мощность и которая может работать с реализацией векторного поиска в статусе preview. Он подходит для приложений, которым выгодны асинхронная индексация и параллельная обработка между узлами, например систем приема данных с высокой пропускной способностью или приложений, где нужны гибкие варианты векторной индексации. Он лучше всего подходит, когда вы можете использовать его распределенную архитектуру и вам не нужно немедленно разворачивать векторный поиск в production.
Заключение
Выбор между Elasticsearch и Aerospike сводится к вашим техническим требованиям и срокам проекта. Elasticsearch предлагает зрелое, хорошо интегрированное решение для векторного поиска с проверенными возможностями гибридного поиска и сильной экосистемой, поэтому это более безопасный выбор для немедленных производственных нужд. Aerospike обладает мощной распределенной обработкой и гибкими вариантами векторной индексации, но находится на стадии предварительной версии, поэтому вам нужно учитывать ограничения и изменения в будущих релизах. При принятии решения следует взвесить существующую инфраструктуру, требования к согласованности данных, потребности в обработке и то, нужно ли вам немедленно развертывать решение в production или вы можете работать с preview-функциями, пока строите свою систему.
Прочитайте это, чтобы получить обзор Elasticsearch и Aerospike, но для их оценки вам нужно оценивать их исходя из вашего сценария использования. Один инструмент, который может в этом помочь, — VectorDBBench, open-source инструмент для бенчмаркинга при сравнении векторных баз данных. В конечном итоге тщательное бенчмаркинг-тестирование на ваших собственных наборах данных и шаблонах запросов будет ключевым для принятия решения между этими двумя мощными, но различными подходами к векторному поиску в распределенных системах баз данных.
Использование open-source VectorDBBench для оценки и сравнения векторных баз данных самостоятельно
VectorDBBench — это open-source инструмент для бенчмаркинга для пользователей, которым нужны высокопроизводительные системы хранения и извлечения данных, особенно векторные базы данных. Этот инструмент позволяет пользователям тестировать и сравнивать разные системы векторных баз данных, такие как Milvus и Zilliz Cloud (управляемый Milvus), используя собственные наборы данных, и находить ту, которая подходит для их сценариев использования. С помощью VectorDBBench пользователи могут принимать решения на основе фактической производительности векторных баз данных, а не маркетинговых заявлений или слухов.
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 ваших собственных наборах данных.
Быстро ознакомьтесь с производительностью основных 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
How to Choose the Best Embedding Model for RAG in 2026: 10 Models Benchmarked
We benchmarked 10 embedding models on cross-modal, cross-lingual, long-document, and dimension compression tasks. See which one fits your RAG pipeline.
Zilliz Cloud Audit Logs Goes GA: Security, Compliance, and Transparency at Scale
Zilliz Cloud Audit Logs are now GA, giving enterprises real-time visibility, compliance-ready trails, and stronger security across AWS, GCP, and Azure.
Zilliz Cloud Launches in AWS Australia, Expanding Global Reach to Australia and Neighboring Markets
We're thrilled to announce that Zilliz Cloud is now available in the AWS Sydney, Australia region (ap-southeast-2).
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.