SingleStore против LanceDB: выбор подходящей векторной базы данных для ваших AI-приложений
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнивать SingleStore и LanceDB, давайте сначала рассмотрим концепцию векторных баз данных.
Векторная база данных специально разработана 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 признаки изображений или атрибуты товаров. Обеспечивая эффективный поиск по сходству, векторные базы данных играют ключевую роль в приложениях ИИ, позволяя проводить более продвинутый анализ и извлечение данных.
Распространенные варианты 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 небольшого масштаба.
SingleStore — это распределенная реляционная система управления базами данных SQL с векторным поиском в виде надстройки, а LanceDB — это бессерверная векторная база данных. В этой публикации 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 изучать 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 приложений вроде рекомендательных систем, распознавания изображений и ИИ-чатботов, где сопоставление по сходству должно быть быстрым.
В своей основе SingleStore создан для производительности и масштабирования. База данных распределяет данные по нескольким узлам, чтобы вы могли выполнять крупномасштабные операции с векторными данными. По мере роста ваших данных вы можете просто добавлять больше узлов, и все будет готово. Процессор запросов может объединять векторный поиск с SQL-операциями, поэтому вам не нужно выполнять несколько отдельных запросов. В отличие от баз данных только для векторов, SingleStore предоставляет эти возможности как часть полноценной базы данных, так что вы можете создавать функции ИИ без управления несколькими системами или сложной передачи данных.
Для векторной индексации SingleStore предлагает 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 параллельной нагрузки SingleStore также поддерживает поиск Approximate Nearest Neighbor (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 конкретные требования. Эти индексы можно создавать только для таблиц columnstore, и они должны создаваться для одного столбца, в котором хранятся 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 целенаправленной генерации текста и сопоставления изображений на основе векторных эмбеддингов. Сочетая это с традиционными возможностями баз данных, SingleStore позволяет разработчикам создавать сложные AI-приложения с использованием синтаксиса SQL, сохраняя производительность и масштабируемость.
Что такое LanceDB? Обзор
LanceDB — это open-source векторная база данных для AI, которая хранит, управляет, запрашивает и извлекает эмбеддинги из крупномасштабных мультимодальных данных. Построенная на Lance, open-source колоночном формате данных, LanceDB обеспечивает простую интеграцию, масштабируемость и экономическую эффективность. Она может работать встроенно в существующих backend-системах, напрямую в клиентских приложениях или как удаленная serverless-база данных, поэтому подходит для множества сценариев использования.
Векторный поиск лежит в основе LanceDB. Она поддерживает как исчерпывающий поиск k ближайших соседей (kNN), так и поиск approximate nearest neighbor (ANN) с использованием индекса IVF_PQ. Этот индекс делит набор данных на разделы и применяет product quantization для эффективного сжатия векторов. В LanceDB также есть полнотекстовый поиск и скалярные индексы для повышения производительности поиска по разным типам данных.
LanceDB поддерживает различные метрики расстояния для векторного сходства, включая евклидово расстояние, косинусное сходство и скалярное произведение. База данных позволяет выполнять гибридный поиск, объединяющий семантические и основанные на ключевых словах подходы, а также фильтрацию по полям метаданных. Это позволяет разработчикам создавать сложные системы поиска и рекомендаций.
Основная аудитория LanceDB — разработчики и инженеры, работающие над AI-приложениями, рекомендательными системами или поисковыми движками. Ее ядро на Rust и поддержка нескольких языков программирования делают ее доступной для широкого круга технических пользователей. Фокус LanceDB на простоте использования, масштабируемости и производительности делает ее отличным инструментом для тех, кто работает с крупномасштабными векторными данными и ищет эффективные решения для поиска по сходству.
Ключевые различия
Методология поиска
SingleStore предлагает полный набор вариантов векторного поиска, включая точный поиск k ближайших соседей (kNN) и поиск Approximate Nearest Neighbor (ANN). Мы поддерживаем несколько типов индексов, таких как FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT и HNSW_PQ, поэтому вы можете точно настраивать баланс между точностью поиска и производительностью в зависимости от вашего сценария использования.
LanceDB использует более сфокусированный подход к векторному поиску: точный поиск k ближайших соседей (kNN) и поиск Approximate Nearest Neighbor (ANN) через наш индекс IVF_PQ. Они объединяют векторный поиск с полнотекстовым поиском и скалярными индексами, чтобы вы могли создавать сложные поисковые решения. Обе системы поддерживают стандартные метрики расстояния, такие как евклидово расстояние, косинусное сходство и скалярное произведение, поэтому вы можете использовать их для любого поиска по сходству.
Обработка данных
SingleStore встраивает векторный поиск непосредственно в свою SQL-базу данных, поэтому вам нужно создавать векторные индексы в таблицах columnstore. Мы поддерживаем формат Vector Type(dimensions[, F32]), поэтому вы можете сочетать векторные операции со стандартными SQL-запросами. Это означает, что вы можете выполнять фильтрацию и агрегацию вместе с поиском по векторному сходству — всё в одном запросе.
LanceDB обрабатывает данные на основе своего колоночного формата Lance, разработанного для мультимодальных данных. Они хорошо справляются с различными типами данных и поддерживают гибридные подходы к поиску, которые объединяют семантические методы и методы на основе ключевых слов. Это делает их особенно подходящими для приложений, которым требуются гибкое моделирование данных и сложные шаблоны поиска по разным типам данных.
Масштабируемость и производительность
SingleStore масштабируется благодаря распределённой архитектуре, которая распределяет данные по нескольким узлам. Вы можете масштабироваться горизонтально, просто добавляя новые узлы по мере роста объёма данных. Производительность оптимизируется с помощью интегрированного процессора запросов, который может сочетать векторный поиск со стандартными SQL-запросами и снижать накладные расходы отдельных этапов обработки. Мы предлагаем настраиваемый компромисс между скоростью и точностью с помощью нашего ANN-поиска.
LanceDB масштабируется благодаря гибким вариантам развёртывания и эффективному сжатию векторов. Они используют индексирование IVF_PQ для управления крупномасштабными векторными операциями. Вы можете запускать LanceDB встроенным в вашу существующую систему или как serverless-базу данных, поэтому можете масштабироваться в зависимости от вашего сценария использования и характера нагрузки. Производительность можно настраивать в зависимости от требований вашего развёртывания и приложения.
Интеграция и экосистема
SingleStore включает векторный поиск как часть своей полнофункциональной SQL-базы данных, поэтому вам не нужно иметь отдельную векторную базу данных в вашем технологическом стеке. SQL-интерфейс также очень доступен для команд, уже знакомых с традиционными базами данных. Это означает, что вы можете создавать AI-функции и векторный поиск без управления несколькими системами или работы с переносом данных.
LanceDB обеспечивает гибкость интеграции благодаря своей open-source-архитектуре и нескольким вариантам развёртывания. Вы можете встраивать его в свои бэкенды, запускать в клиентских приложениях или развёртывать как удалённую serverless-базу данных. Ядро на Rust даёт преимущества в производительности, а поддержка нескольких языков делает его доступным для разных команд разработки. Open-source-характер проекта означает, что вклад сообщества и расширения приветствуются.
Простота использования
SingleStore использует SQL-синтаксис для векторных операций, поэтому он очень доступен для разработчиков с опытом работы с базами данных. Кривая обучения в основном связана с пониманием требований к векторным индексам и стратегий оптимизации. Поскольку он интегрирован, вы можете работать с векторами, используя те же инструменты и подходы, которые применяете для традиционных операций с базами данных.
LanceDB делает приоритетом удобство разработчиков благодаря простой интеграции и полной поддержке языков. Они снижают барьеры внедрения, сохраняя при этом гибкость, необходимую для сложных приложений векторного поиска. Open-source-сообщество предоставляет больше ресурсов и поддержки, чтобы разработчики могли научиться пользоваться системой.
Стоимость
Стоимость SingleStore’s основана на том, что это полноценная система баз данных, поэтому расходы связаны с масштабированием на основе узлов и управлением инфраструктурой. Первоначальные инвестиции могут быть выше, чем у специализированных векторных баз данных, но вы можете сократить расходы, объединив несколько баз данных в одну. Общая стоимость владения должна учитывать как прямую стоимость лицензирования, так и операционные преимущества интегрированного векторного поиска.
LanceDB имеет ценовые преимущества как open-source-решение, поэтому он хорошо подходит для небольших развёртываний или проектов с бюджетными ограничениями. Вариант serverless-развёртывания даёт гибкость в управлении инфраструктурными затратами, а self-hosted-развёртывания дают больше контроля над расходами. Фактическая стоимость будет зависеть от ваших требований к развёртыванию и масштабированию.
Когда выбирать SingleStore
Выбирайте SingleStore, когда вам нужен векторный поиск внутри зрелой SQL-базы данных, у вас уже есть экспертиза в SQL, необходима поддержка высокой конкурентности или вы хотите сочетать сложные SQL-операции с векторным поиском. Он отлично подходит для корпоративных сред, где ключевыми являются консолидация данных и интеграция с SQL, а также нужен набор вариантов векторных индексов для настройки.
Когда выбирать LanceDB
LanceDB — лучший выбор, когда вам нужна специализированная векторная база данных, легкие и гибкие варианты развертывания, open-source или вы в основном работаете с мультимодальными данными. Он идеально подходит для небольших проектов, которым нужно расти, команд, которые хотят прямого контроля над реализацией векторного поиска, или приложений, которым нужна тесная интеграция между векторным и полнотекстовым поиском.
Заключение
SingleStore отлично подходит для корпоративных сред, где ключевыми являются интеграция с SQL и широкий набор вариантов векторного поиска, для организаций, которые хотят добавить векторы в свои существующие операции с базами данных. LanceDB гибок, open-source и силен в работе с мультимодальными данными, поэтому идеально подходит для команд, которым нужна специализированная векторная база данных. В конечном итоге ваш выбор будет зависеть от ваших сценариев использования, существующей инфраструктуры, экспертизы команды и требований к масштабируемости. Учитывайте объем данных, шаблоны запросов, потребности в интеграции и бюджетные ограничения.
Прочитайте это, чтобы получить обзор SingleStore и LanceDB, но для оценки этих решений вам нужно проводить оценку исходя из вашего сценария использования. Один инструмент, который может в этом помочь, — VectorDBBench, open-source инструмент для бенчмаркинга и сравнения векторных баз данных. В итоге тщательное бенчмаркинг-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 самостоятельно
VectorDBBench — это open-source инструмент 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 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 GitHub repository, чтобы воспроизвести наши результаты бенчмарка или получить результаты производительности на ваших собственных наборах данных.
Быстро ознакомьтесь с производительностью популярных 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
Introducing Loon: A New Storage Engine for Vector Data That Never Stops Changing
Loon is a new storage engine for Milvus 3.0 and Zilliz Vector Lakebase, built to manage evolving vector datasets with ColumnGroups, row ID alignment, and Manifests.
My Wife Wanted Dior. I Spent $600 on Claude Code to Vibe-Code a 2M-Line Database Instead.
Write tests, not code reviews. How a test-first workflow with 6 parallel Claude Code sessions turns a 2M-line C++ codebase into a daily shipping pipeline.
Optimizing Embedding Model Selection with TDA Clustering: A Strategic Guide for Vector Databases
Discover how Topological Data Analysis (TDA) reveals hidden embedding model weaknesses and helps optimize vector database performance.
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.