SingleStore против Apache Cassandra: выбор подходящей векторной базы данных для ваших AI-приложений
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнивать SingleStore и Apache Cassandra, 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 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 поиск 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 важнейшую роль в Retrieval Augmented Generation (RAG), методе, который повышает производительность больших языковых моделей (LLMs), предоставляя внешние знания для снижения 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 векторного поиска, способные выполнять векторный поиск в небольшом масштабе.
SingleStore — это распределенная реляционная SQL-система управления базами данных, а Apache Cassandra — база данных NoSQL. У обеих есть векторный поиск в качестве надстройки. В этой статье сравниваются их возможности векторного поиска.
SingleStore: обзор и базовая технология
SingleStore встроила векторный поиск в саму базу данных, поэтому вам не нужно добавлять отдельную векторную базу данных в свой технологический стек. Векторный поиск в SingleStore работает наряду с обычными операциями базы данных, сохраняя векторы в обычных таблицах базы данных. Вы можете комбинировать векторный поиск с обычными SQL-запросами — искать по векторам, одновременно фильтруя по датам, категориям или любым другим полям данных. Например, вы можете находить похожие изображения товаров, фильтруя по ценовому диапазону, или выполнять поиск по эмбеддингам документов, ограничивая результаты конкретными отделами.
Векторная функциональность SingleStore поддерживает семантический поиск и запросы ближайших соседей. Система может обрабатывать векторное сходство с использованием как скалярного произведения, так и вычислений евклидова расстояния, которые необходимы для сопоставления похожих элементов в приложениях ИИ. Это полезно для таких приложений, как рекомендательные системы, распознавание изображений и чат-боты ИИ, где важно быстро находить похожие элементы.
Производительность и масштабируемость лежат в основе архитектуры SingleStore. База данных распределяет данные по нескольким узлам, поэтому она может обрабатывать большие объемы векторных данных. Это означает, что вы можете добавлять больше узлов по мере роста ваших данных. Процессор запросов SingleStore также может объединять векторный поиск с операциями SQL — вам не нужно выполнять несколько отдельных запросов, чтобы получить нужный результат.
В отличие от баз данных, которые сосредоточены только на векторных операциях, SingleStore предоставляет эти возможности как часть полноценной базы данных. Поэтому вы можете создавать AI-функции без управления несколькими базами данных или перемещения данных между системами. База данных обрабатывает как векторные, так и обычные типы данных, сложные запросы, которые объединяют и то и другое, и масштабируется по мере роста вашего приложения — всё на знакомом SQL, который вы уже знаете.
Apache Cassandra: обзор и базовая технология
Apache Cassandra — это open-source распределённая NoSQL-база данных, 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 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 её существующей архитектуре. Она позволяет пользователям хранить векторные embeddings вместе с другими данными и выполнять поиск по сходству. Эта интеграция позволяет Cassandra поддерживать приложения на основе AI, 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 распределённый индекс, который добавляет индексы уровня столбца к любому столбцу с типом векторных данных. Он обеспечивает высокую пропускную способность I/O для баз данных, чтобы использовать Vector Search, а также другие виды поискового индексирования. SAI предлагает широкие возможности индексирования, позволяя 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 с использованием его новой модульности. Такое сочетание Vector Search и SAI расширяет возможности Cassandra в обработке рабочих нагрузок AI и машинного обучения, делая её сильным претендентом в области векторных баз данных.
Ключевые различия
Методология поиска
SingleStore имеет векторный поиск как нативную функцию базы данных и поддерживает как скалярное произведение, так и евклидово расстояние для сопоставления по сходству. Вы можете писать SQL-запросы, которые объединяют векторные операции с обычными фильтрами базы данных.
Cassandra предоставляет векторный поиск через функцию Storage-Attached Indexes (SAI). Это добавляет векторные возможности к существующей архитектуре Cassandra, чтобы вы могли выполнять векторные операции наряду с её обычной NoSQL-функциональностью.
Данные
SingleStore хранит векторы в таблицах базы данных, как и любой другой тип данных. Это означает, что вы можете выполнять векторный поиск, одновременно фильтруя по обычным столбцам. Например, находить похожие продукты в определённом ценовом диапазоне.
Cassandra хранит векторные данные через свою колоночную модель хранения. Она может хранить и индексировать векторные embeddings, но интеграция является более новой и построена как расширение, а не как базовая функция.
Масштабируемость и производительность
У обеих есть сильные возможности масштабируемости, но разные подходы:
SingleStore распределяет данные по узлам и может масштабироваться горизонтально, добавляя больше узлов по мере роста ваших данных. Её обработчик запросов оптимизирует объединённые векторные и SQL-операции за один проход.
Архитектура Cassandra без ведущего узла отлично подходит для горизонтального масштабирования и высокой доступности. SAI разработан для высокой пропускной способности I/O, что хорошо подходит для векторного поиска в распределённых средах.
Интеграция и экосистема
SingleStore интегрирует векторный поиск со стандартным SQL. Если ваша команда уже знает SQL, вам не нужно будет изучать новые языки запросов или управлять отдельными системами для векторных и обычных данных.
Возможности векторного поиска Cassandra находятся в рамках ее NoSQL-экосистемы. Хотя это означает, что вам потребуется изучить CQL, это дает вам гибкость в моделировании данных и выборе вариантов согласованности.
Простота использования
SingleStore более привычна для команд с опытом работы с SQL. Векторные операции используют стандартный синтаксис SQL, поэтому разработчикам, которые уже знают реляционные базы данных, потребуется меньше времени на обучение.
У Cassandra более крутая кривая обучения, если вы приходите из SQL-среды, поскольку у нее есть собственный язык запросов и концепции моделирования данных. Но ее документация и поддержка сообщества обширны.
Стоимость
Цены SingleStore зависят от объема ваших данных, требований к вычислительным ресурсам и того, выбираете ли вы облачный вариант или самостоятельное размещение.
Cassandra имеет открытый исходный код и бесплатна в использовании, но вам нужно будет учесть затраты на инфраструктуру и, возможно, наем специализированных экспертов для обслуживания.
Функции безопасности
У обеих систем есть надежные варианты безопасности: SingleStore имеет стандартные функции безопасности баз данных, такие как управление доступом на основе ролей, шифрование данных в состоянии покоя и при передаче, а также аудит-логирование.
Cassandra имеет аналогичные возможности безопасности благодаря аутентификации, авторизации и шифрованию, а также дополнительные возможности через различные дистрибутивы.
Когда выбирать SingleStore
SingleStore подходит компаниям, которым нужно объединить SQL с векторным поиском в одной системе. Она отлично подходит для компаний, у которых есть структурированные данные и векторные эмбеддинги, например для сайтов электронной коммерции, которым нужны рекомендации товаров в реальном времени при одновременном отслеживании запасов, или для систем управления контентом, которым нужно выполнять поиск по документам, одновременно управляя правами пользователей и метаданными. Она подходит для сценариев, где требуется соответствие ACID при векторных операциях, поэтому идеальна для приложений, в которых целостность данных является ключевой.
Когда выбирать Apache Cassandra
Apache Cassandra подходит компаниям, которым нужны горизонтальная масштабируемость и высокая доступность для векторного поиска. Она отлично подходит для вариантов использования с огромными объемами неструктурированных или полуструктурированных данных, таких как платформы аналитики социальных сетей, IoT-приложения, обрабатывающие данные датчиков с векторными представлениями, или крупномасштабные системы логирования, которым нужно выполнять поиск по распределенным наборам данных. Открытый исходный код и архитектура без master-узла делают ее идеальной для компаний с экспертизой в NoSQL и тех, кто стремится минимизировать лицензионные расходы.
Заключение
Ваш выбор между SingleStore и Apache Cassandra зависит от ваших технических требований и ограничений. SingleStore лучше интегрирована с синтаксисом SQL и соответствием ACID, поэтому она отлично подходит для компаний с экспертизой в SQL и приложений, которым нужна строгая согласованность. Cassandra обеспечивает лучшую горизонтальную масштабируемость и высокую доступность благодаря своей распределенной архитектуре, поэтому она идеальна для компаний с огромными наборами данных в нескольких регионах. При принятии этого решения учитывайте экспертизу вашей команды, существующую инфраструктуру, потребности в масштабируемости и бюджетные ограничения, поскольку у обеих систем есть разные преимущества, которые могут быть более или менее ценными в зависимости от вашего варианта использования.
Прочитайте это, чтобы получить обзор SingleStore и Apache Cassandra, но для их оценки необходимо исходить из вашего варианта использования. Один инструмент, который может помочь в этом, — VectorDBBench, инструмент бенчмаркинга с открытым исходным кодом для сравнения векторных баз данных. В конечном итоге тщательное тестирование на ваших собственных наборах данных и шаблонах запросов будет ключом к принятию решения между этими двумя мощными, но разными подходами к векторному поиску в распределенных системах баз данных.
Использование Open-source VectorDBBench для оценки и сравнения векторных баз данных на ваших собственных данных
VectorDBBench — это инструмент с открытым исходным кодом для бенчмаркинга, предназначенный для пользователей, которым нужны высокопроизводительные системы хранения и извлечения данных, особенно векторные базы данных. Этот инструмент позволяет пользователям тестировать и сравнивать различные 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 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 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 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
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.
Vector Databases vs. Document Databases
Use a vector database for similarity search and AI-powered applications; use a document database for flexible schema and JSON-like data storage.
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.