SingleStore против KDB: выбор правильной векторной базы данных для ваших AI-приложений
SingleStore и KDB: выбор подходящей векторной базы данных для ваших AI-приложений
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнивать SingleStore и KDB, давайте сначала рассмотрим концепцию векторных баз данных.
Векторная база данных специально разработана для хранения и запросов высокоразмерных векторов, 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.
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 генерации, дополненной извлечением (Retrieval Augmented Generation, RAG), методе, который повышает производительность больших языковых моделей (LLMs), предоставляя внешние знания для снижения таких проблем, как галлюцинации AI.
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 дополнениями для векторного поиска, способные выполнять векторный поиск малого масштаба.
SingleStore — это распределенная реляционная система управления базами данных SQL, а KDB — специализированная база данных временных рядов. Обе имеют векторный поиск в качестве дополнения. В этом посте сравниваются их возможности векторного поиска.
SingleStore: обзор и базовая технология
SingleStore сделал 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 товаров, одновременно фильтруя по диапазону цен, или исследовать эмбеддинги документов, ограничивая результаты конкретными отделами. Система поддерживает как семантический поиск с использованием FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT и HNSW_PQ для векторного индекса, так и скалярное произведение и евклидово расстояние для сопоставления по сходству. Это чрезвычайно полезно для таких приложений, как рекомендательные системы, распознавание изображений и AI-чат-боты, где сопоставление по сходству выполняется быстро.
В своей основе SingleStore создан для производительности и масштабирования. База данных распределяет данные по нескольким узлам, поэтому вы можете обрабатывать крупномасштабные операции с векторными данными. По мере роста данных вы можете просто добавлять больше узлов, и все готово. Обработчик запросов может объединять векторный поиск с SQL-операциями, поэтому вам не нужно выполнять несколько отдельных запросов. В отличие от баз данных, предназначенных только для векторов, SingleStore предоставляет эти возможности как часть полноценной базы данных, поэтому вы можете создавать AI-функции без управления несколькими системами или сложных передач данных.
Для векторной индексации SingleStore предлагает два варианта. Первый — это 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 Approximate Nearest Neighbor (ANN) с использованием векторной индексации. ANN-поиск может находить k близких соседей гораздо быстрее, чем точный kNN-поиск, 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, ANN-поиск — оптимальный выбор.
Техническая реализация векторных индексов в SingleStore имеет конкретные требования. Эти индексы могут создаваться только для таблиц columnstore и должны создаваться на одном столбце, который хранит векторные данные. В настоящее время система поддерживает формат Vector Type(dimensions[, F32]), F32 — единственный поддерживаемый тип элемента. Такой структурированный подход делает SingleStore отличным решением для приложений вроде семантического поиска с использованием векторов из больших языковых моделей, retrieval-augmented generation (RAG) для сфокусированной генерации текста и сопоставления изображений на основе векторных эмбеддингов. Объединяя это с традиционными возможностями баз данных, SingleStore позволяет разработчикам создавать сложные AI-приложения с использованием синтаксиса SQL, сохраняя производительность и масштабируемость.
Kdb: Обзор и базовая технология
KDB — это высокопроизводительная база данных, которая отлично подходит для обработки данных в реальном времени без необходимости использования GPU. Она способна обрабатывать сырые данные, генерировать векторные эмбеддинги, хранить их и выполнять поиски по сходству — всё в реальном времени. Одно из ключевых преимуществ KDB — её мультимодальная производительность, поддерживающая разнообразные типы данных и сценарии использования. Её подход объединяет потоковую обработку, генерацию эмбеддингов, векторную базу данных, работу с сырыми данными, временные ряды и аналитику в единое унифицированное решение, значительно упрощая технологический стек для разработчиков и делая его адаптируемым для разных приложений.
KDB включает динамическую индексацию, которая позволяет разработчикам динамически выбирать векторные эмбеддинги для поиска по сходству без жёстких ограничений индекса. Это приводит к более быстрым и гибким поисковым возможностям. KDB поддерживает повторное кодирование между наборами данных, позволяя выполнять поиски сходства между разными наборами данных за счёт повторного кодирования и хранения сырых данных с различными размерностями. Для данных временных рядов KDB предоставляет уникальные возможности поиска по сходству даже без генерации эмбеддингов, обеспечивая большую универсальность для пользователей, работающих как с быстро, так и с медленно изменяющимися наборами данных.
Что касается производительности, KDB выделяется тем, что превосходит популярные методы, такие как HNSW. Она выполняет поиски в 17 раз быстрее и использует в 12 раз меньше памяти по сравнению с HNSW, особенно для быстро изменяющихся временных данных. Для медленно изменяющихся временных наборов данных KDB сокращает использование памяти и дискового хранилища в 100 раз, одновременно ускоряя поиск в 10 раз. Возможность объединять поиски по сходству, точные и буквальные поиски в одном запросе обеспечивает релевантность запросов даже по мере изменения контента, делая KDB эффективным решением для данных реального времени и развивающихся данных.
KDB.AI расширяет свои возможности векторного поиска, позволяя разработчикам объединять поиски по векторному сходству с традиционными запросами к базе данных. Это достигается за счёт использования фильтров, которые применяют пользовательские ограничения на основе параметров поиска. KDB поддерживает несколько методов поиска, включая Flat и qFlat (оба — исчерпывающие поиски точных ближайших соседей), HNSW (графовый индекс для эффективного обхода), IVF (поиски на основе кластеров для более быстрых, но менее точных результатов) и IVFPQ (сжатая версия IVF для повышения эффективности использования памяти и скорости). Каждый метод предлагает уникальные компромиссы, позволяя разработчикам выбирать лучший подход для их конкретного сценария использования.
Ключевые различия
Методы поиска
SingleStore: SingleStore имеет как точные методы поиска k-ближайших соседей (kNN), так и методы Approximate Nearest Neighbor (ANN). ANN использует индексирование IVF и HNSW для более быстрого поиска ценой некоторой потери точности, что хорошо подходит для крупномасштабных приложений с высокой параллельной нагрузкой. Он интегрирует векторный поиск напрямую с SQL-запросами, поэтому вы можете сочетать поиск по сходству с традиционными фильтрами (например, по цене или категории).
KDB: KDB имеет несколько методов поиска: Flat, qFlat, HNSW, IVF, IVFPQ с динамическим индексированием. Он гибок для поиска между наборами данных и адаптации запросов в реальном времени. Методы индексирования KDB оптимизированы для скорости и использования памяти, превосходят популярные методы на основе графов, такие как HNSW, как по времени, так и по ресурсам.
Данные
SingleStore: Структурированные и полуструктурированные данные, таблицы columnstore для векторных индексов. Хорошо подходит для объединения векторного поиска с традиционными рабочими процессами SQL, но предполагает структурированную схему. Сценарии использования: распознавание изображений, рекомендательные системы, задачи retrieval-augmented generation (RAG).
KDB: Мультимодальные данные, потоковая передача, генерация эмбеддингов, обработка сырых данных в одной среде. Хорошо подходит для временных рядов и данных в реальном времени, можно выполнять поиск без генерации эмбеддингов.
Масштабируемость
SingleStore: Распределенная архитектура масштабируется линейно по мере роста данных. Объединяет векторные и SQL-запросы в одной операции, поэтому снижает накладные расходы на управление несколькими системами.
KDB: KDB оптимизирован для наборов данных в реальном времени и быстро меняющихся наборов данных. Снижает использование памяти в 100 раз и время поиска в 10 раз для данных временных рядов. Хорошо подходит для сценариев как с временными, так и со статическими данными.
Гибкость
KDB: Динамическое индексирование и повторное кодирование между наборами данных, поиск по сходству между наборами данных. Разработчики могут настраивать параметры индексирования и запросов в зависимости от своих потребностей.
Интеграция и экосистема
SingleStore: Интегрируется с инструментами на основе SQL, хорошо подходит для разработчиков, знакомых с традиционными базами данных. Встраивает векторный поиск в существующие операции базы данных.
KDB: Унифицированная архитектура для потоковых данных, временных рядов, векторных данных. Хорошо подходит для различных приложений. Экосистема для сценариев с интенсивной обработкой данных: финансы, IoT, машинное обучение.
Удобство использования
SingleStore: Подход SQL-first снижает барьер для пользователей баз данных. Документация рассчитана на разработчиков, знакомых с реляционными базами данных.
KDB: Мощный, но требует знакомства с языком q. У разработчиков может быть более крутая кривая обучения при интеграции KDB в существующие рабочие процессы.
Стоимость
KDB: Оптимизации памяти и хранения KDB могут сэкономить вам много денег, особенно для аналитики в реальном времени и приложений с интенсивным использованием векторного поиска.
Безопасность
SingleStore: Безопасность корпоративного уровня: шифрование, аутентификация, контроль доступа на основе ролей (RBAC). Хорошо подходит для чувствительных рабочих нагрузок.
KDB: То же самое в отношении безопасности, но с дополнительными функциями для финансов и IoT, где соответствие требованиям и защита в реальном времени критически важны.
Когда выбирать SingleStore
SingleStore подходит для приложений, которым нужно объединять векторный поиск со структурированными или полуструктурированными данными в мире SQL. Его распределенная архитектура может легко справляться с большими рабочими нагрузками, поэтому он отлично подходит для таких сценариев использования, как рекомендательные системы, поисковые системы на базе ИИ и конвейеры retrieval-augmented generation (RAG). Он может выполнять как точный, так и приближенный поиск ближайших соседей, поэтому вы можете балансировать производительность и точность в зависимости от своих потребностей. Это хороший выбор для компаний, масштабирующих векторный поиск наряду с традиционными операциями баз данных.
Когда выбирать KDB
KDB предназначена для сценариев, требующих обработки данных в реальном времени, таких как временные ряды или быстро меняющиеся данные. Ее мультимодальные возможности делают ее отличным выбором для таких отраслей, как финансы, IoT или энергетика, где потоковые данные и быстрая аналитика имеют ключевое значение. Разработчикам, которым нужен высокопроизводительный поиск по сходству с динамическим индексированием и расширенной гибкостью запросов, понравится универсальное решение KDB. Кроме того, KDB сверхэффективна с точки зрения памяти и хранения, поэтому она очень экономична для требовательных приложений с большими объемами данных.
Резюме
SingleStore и KDB подходят для разных сценариев использования. SingleStore отлично подходит для сред, где нужно сочетать векторный поиск с традиционными функциями базы данных, масштабируемостью и простотой использования. KDB хорошо подходит для рабочих нагрузок в реальном времени и динамических рабочих нагрузок, производительности, гибкости и обработки нескольких типов данных. Выбирайте между ними исходя из своих потребностей, типа ваших данных, требуемой производительности и сложности ваших сценариев использования.
Прочитайте это, чтобы получить обзор SingleStore и KDB, но для их оценки необходимо проводить оценку на основе вашего сценария использования. Один инструмент, который может в этом помочь, — VectorDBBench, инструмент с открытым исходным кодом для бенчмаркинга и сравнения векторных баз данных. В конечном итоге тщательный бенчмаркинг с вашими собственными наборами данных и шаблонами 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 самостоятельно
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 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 репозитория GitHub, чтобы воспроизвести наши результаты бенчмарка или получить результаты производительности на ваших собственных наборах данных.
Быстро ознакомьтесь с производительностью основных векторных баз данных в VectorDBBench Leaderboard.
Прочитайте следующие блоги, чтобы узнать больше об оценке векторных баз данных.
Дополнительные ресурсы о VectorDB, GenAI и ML
Читать далее
How to Build an Enterprise-Ready RAG Pipeline on AWS with Bedrock, Zilliz Cloud, and LangChain
Build production-ready enterprise RAG with AWS Bedrock, Nova models, Zilliz Cloud, and LangChain. Complete tutorial with deployable code.
Zilliz Cloud Enterprise Vector Search Powers High-Performance AI on AWS
Zilliz Cloud on AWS powers secure, scalable, ultra-fast vector search for enterprise AI apps, with BYOC, sub-10ms latency, and zero-DevOps simplicity.
What Exactly Are AI Agents? Why OpenAI and LangChain Are Fighting Over Their Definition?
AI agents are software programs powered by AI that can perceive their environment, make decisions, and take actions to achieve a goal—often autonomously.
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.