SingleStore против Elasticsearch: выбор подходящей векторной базы данных для ваших AI-приложений
Что такое векторная база данных?
Прежде чем мы сравним SingleStore и Elasticsearch, 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 сходства, 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 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 векторного поиска, способные выполнять векторный поиск в небольшом масштабе.
SingleStore — это распределенная реляционная система управления базами данных SQL, а Elasticsearch — поисковая система на базе Apache Lucene. Обе имеют векторный поиск в качестве надстройки. В этой статье сравниваются их возможности векторного поиска.
SingleStore: обзор и базовая технология
SingleStore сделала векторный поиск возможным, встроив его в саму базу данных, поэтому вам не нужны отдельные векторные базы данных в вашем технологическом стеке. Векторы можно хранить в обычных таблицах базы данных и искать с помощью стандартных SQL-запросов. Например, вы можете искать похожие изображения продуктов, одновременно фильтруя по ценовому диапазону, или исследовать эмбеддинги документов, ограничивая результаты конкретными отделами. Система поддерживает семантический поиск с использованием FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT и HNSW_PQ для векторного индекса, а также скалярное произведение и евклидово расстояние для сопоставления по сходству. Это очень полезно для таких приложений, как рекомендательные системы, распознавание изображений и ИИ-чатботы, где сопоставление по сходству выполняется быстро.
В своей основе SingleStore создана для производительности и масштабирования. База данных распределяет данные по нескольким узлам, чтобы вы могли обрабатывать крупномасштабные операции с векторными данными. По мере роста ваших данных вы можете просто добавить больше узлов, и всё будет готово. Обработчик запросов может сочетать векторный поиск с SQL-операциями, поэтому вам не нужно выполнять несколько отдельных запросов. В отличие от баз данных только для векторов, SingleStore предоставляет вам эти возможности как часть полноценной базы данных, поэтому вы можете создавать функции ИИ без управления несколькими системами или необходимости иметь дело со сложными передачами данных.
Для векторной индексации у SingleStore есть два варианта. Первый — точный поиск k ближайших соседей (kNN), который находит точный набор из k ближайших соседей для вектора запроса. Но для очень больших наборов данных или высокой конкурентности SingleStore также поддерживает поиск приблизительных ближайших соседей (ANN) с использованием векторной индексации. Поиск ANN может находить k близких соседей гораздо быстрее, чем точный поиск kNN, иногда на порядки. Существует компромисс между скоростью и точностью — ANN быстрее, но может не вернуть точный набор из k ближайших соседей. Для приложений с миллиардами векторов, которым нужны интерактивные времена отклика и не требуется абсолютная точность, поиск ANN — правильный выбор.
Техническая реализация векторных индексов в SingleStore имеет определенные требования. Эти индексы можно создавать только для таблиц columnstore, и они должны создаваться на одном столбце, где хранятся векторные данные. В настоящее время система поддерживает формат Vector Type(dimensions[, F32]), F32 — единственный поддерживаемый тип элемента. Такой структурированный подход делает SingleStore отличным выбором для таких приложений, как семантический поиск с использованием векторов из больших языковых моделей, retrieval-augmented generation (RAG) для сфокусированной генерации текста и сопоставление изображений на основе векторных эмбеддингов. Комбинируя это с традиционными возможностями баз данных, SingleStore позволяет разработчикам создавать сложные AI-приложения с использованием синтаксиса SQL, сохраняя производительность и масштабируемость.
Elasticsearch: обзор и основная технология
Elasticsearch — это поисковый движок с открытым исходным кодом, построенный на базе библиотеки Apache Lucene. Он известен индексацией в реальном времени и полнотекстовым поиском, поэтому является популярным поисковым решением для высоконагруженных приложений и аналитики логов. Elasticsearch позволяет быстро и эффективно искать и анализировать большие объемы данных.
Elasticsearch был создан для поиска и аналитики, с такими возможностями, как нечеткий поиск, сопоставление фраз и ранжирование по релевантности. Он отлично подходит для сценариев, где требуются сложные поисковые запросы и получение данных в реальном времени. С ростом AI-приложений Elasticsearch добавил возможности векторного поиска, поэтому он может выполнять поиск по сходству и семантический поиск, что необходимо для таких AI-сценариев, как распознавание изображений, поиск документов и Generative AI.
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 поиски 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 за свою простоту, высокие результаты в бенчмарках и способность обрабатывать инкрементальные обновления без необходимости полного переобучения индекса. Система обычно выполняет векторные поиски за десятки или сотни миллисекунд, что гораздо быстрее подходов полного перебора.
Техническая архитектура Elasticsearch — одно из его главных преимуществ. 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, поиски увидят 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 память.
Помимо основных возможностей векторного поиска, Elasticsearch предоставляет практичные функции интеграции, которые делают его чрезвычайно ценным. Векторный поиск можно комбинировать с традиционными фильтрами Elasticsearch, поэтому вы можете выполнять гибридный поиск, сочетающий векторное сходство с результатами полнотекстового поиска. Векторный поиск полностью совместим с функциями безопасности Elasticsearch, агрегациями и сортировкой индекса, поэтому это полноценное решение для современных сценариев поиска.
Ключевые различия
Технология поиска и реализация
SingleStore имеет несколько вариантов векторных индексов: FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT, HNSW_PQ. Он поддерживает методы поиска точных k-ближайших соседей (kNN) и Approximate Nearest Neighbor (ANN) с использованием скалярного произведения и евклидова расстояния для сопоставления по сходству.
Elasticsearch использует алгоритм HNSW для векторного поиска, реализованный через Apache Lucene. Это создает граф, в котором похожие векторы соединяются друг с другом, поэтому поиск обычно выполняется за миллисекунды.
Управление данными и хранение
SingleStore интегрирует векторный поиск в свою SQL-базу данных. Вы можете хранить векторы в обычных таблицах и запрашивать их с помощью стандартного SQL, объединяя векторный поиск с обычными операциями базы данных в одном запросе. Но вы можете создавать векторные индексы только на таблицах columnstore и должны использовать формат Vector Type(dimensions[, F32]).
Elasticsearch обрабатывает векторы через сегментную архитектуру Lucene. Векторы буферизуются в памяти во время индексации, а затем сериализуются в сегменты. Система поддерживает согласованность между различными полями во время обновлений, поэтому поиск видит либо все старые, либо все новые значения.
Масштабируемость
SingleStore распределяет данные по нескольким узлам для крупномасштабных векторных операций. Вы можете добавлять больше узлов по мере роста ваших данных. Он особенно эффективен при сочетании векторного поиска с SQL-операциями.
Elasticsearch имеет распределенную архитектуру для масштабирования с помощью шардирования и репликации. Хотя он работает лучше всего, когда векторные данные помещаются в памяти, он может масштабироваться за пределы доступной RAM. Сегментная архитектура помогает управлять большими наборами данных.
Функции
Главное преимущество SingleStore — его интеграция с SQL, поэтому он отлично подходит для приложений, которым нужно объединять векторный поиск с обычными операциями базы данных. Он хорош для рекомендательных систем и AI-чатботов, которым нужны как сопоставление по векторному сходству, так и запросы к структурированным данным.
Elasticsearch отлично справляется с объединением векторного поиска со своим существующим поиском. Вы можете смешивать векторное сходство с результатами полнотекстового поиска и использовать обычные фильтры Elasticsearch. Он также хорошо интегрируется со своими функциями безопасности, агрегациями и сортировкой индекса.
Когда использовать каждый из них
SingleStore: для SQL и векторов вместе
SingleStore лучше всего подходит, когда вам нужно создавать приложения, сочетающие SQL- и векторные операции. Если вы работаете над рекомендательными системами, которым нужно учитывать как предпочтения пользователей (в виде векторов), так и бизнес-правила (в виде SQL-ограничений), или если вы создаете AI-приложения, которым нужно объединять векторное сходство с запросами к структурированным данным. Он хорошо работает, когда вам нужно горизонтально масштабироваться и при этом выполнять сложный SQL вместе с векторным поиском.
Elasticsearch: для приложений, ориентированных прежде всего на поиск
Elasticsearch лучше всего подходит, когда поиск является основным фокусом, а векторные возможности — дополнением к существующему поиску. Это правильный выбор для приложений, которым нужен мощный полнотекстовый поиск вместе с семантическим сходством, например для рекомендательных систем контента или платформ поиска документов. Он хорошо работает, когда вам нужно объединять поиск по ключевым словам, фильтры и векторное сходство в одном запросе, поэтому он отлично подходит для приложений, которым нужно сочетать традиционный поиск с семантическим пониманием на базе AI.
Резюме
Выбор между SingleStore и Elasticsearch сводится к вашему сценарию использования — SingleStore предлагает мощный SQL с векторными возможностями, а Elasticsearch — надежный поиск с поддержкой векторов. Ваше решение должно основываться на том, нужна ли вам основная база данных с векторными возможностями (SingleStore) или поисковый движок с векторным поиском (Elasticsearch). Учитывайте ваш существующий технологический стек, типы запросов, которые вы будете выполнять чаще всего, и то, нужны ли вам более традиционные операции с базой данных или функциональность поиска. Оба могут выполнять векторный поиск, но они сильны в разных областях, поэтому подходят для разных сценариев использования.
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.
Similarity Metrics for Vector Search
Exploring five similarity metrics for vector search: L2 or Euclidean distance, cosine distance, inner product, and hamming distance.
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.