SingleStore против Vespa: выбираем подходящую векторную базу данных для ваших AI-приложений
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнить SingleStore и Vespa, 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 семантический смысл 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 важную роль в 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 с векторным поиском в качестве дополнения, а Vespa — специализированная векторная база данных. В этой статье сравниваются их возможности векторного поиска.
SingleStore: обзор и основная технология
SingleStore сделал векторный поиск возможным, встроив его непосредственно 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 особенно полезно для таких приложений, как рекомендательные системы, распознавание изображений и AI-чатботы, 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 обрабатывать операции с векторными данными большого масштаба. По мере роста ваших данных вы можете просто добавить больше узлов, и всё будет готово к работе. Процессор запросов может сочетать 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, чтобы вы могли создавать AI-функции без управления несколькими системами или сложной передачи данных.
Для векторной индексации у SingleStore есть 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. Поиск ANN может находить k близких соседей намного быстрее, чем точный поиск kNN, иногда на порядки. Есть 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 нужна абсолютная точность, поиск ANN — лучший выбор.
Техническая реализация векторных индексов в SingleStore имеет определенные требования. Эти индексы можно создавать только в таблицах 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 выбором для приложений, таких 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. Объединяя это с традиционными функциями баз данных, SingleStore позволяет разработчикам создавать сложные AI-приложения с использованием синтаксиса SQL, сохраняя производительность и масштабируемость.
Vespa: обзор и ключевая технология
Vespa — это мощный поисковый движок и векторная база данных, которая может обрабатывать несколько типов поиска одновременно. Она отлично справляется с векторным поиском, текстовым поиском и поиском по структурированным данным. Это означает, что вы можете использовать ее для поиска похожих объектов (например, изображений или товаров), поиска определенных слов в тексте и фильтрации результатов по таким параметрам, как даты или числа, — всё за один раз. Vespa гибкая и может работать с разными типами данных, от простых чисел до сложных структур.
Одна из выдающихся особенностей Vespa — ее способность выполнять векторный поиск. Вы можете добавлять в документы любое количество векторных полей, и Vespa будет быстро выполнять поиск по ним. Она даже может обрабатывать специальные типы векторов, называемые тензорами, которые полезны для представления таких вещей, как многокомпонентные эмбеддинги документов. Vespa разумно подходит к тому, как она хранит и ищет эти векторы, поэтому может обрабатывать действительно большие объемы данных без замедления.
Vespa создана для сверхбыстрой и эффективной работы. Она использует собственный специальный движок, написанный на C++, для управления памятью и выполнения поиска, что помогает ей хорошо работать даже при обработке сложных запросов и больших объемов данных. Она спроектирована так, чтобы продолжать работать плавно, даже когда вы добавляете новые данные или обрабатываете много поисковых запросов одновременно. Это делает ее отличным выбором для больших реальных приложений, которым нужно обрабатывать много трафика и данных.
Еще одна классная особенность Vespa в том, что она может автоматически масштабироваться для обработки большего объема данных или трафика. Вы можете добавить больше компьютеров в свою конфигурацию Vespa, и она автоматически распределит работу между ними. Это означает, что ваша поисковая система может расти по мере роста ваших потребностей, без необходимости выполнять большое количество сложной настройки. Vespa даже может автоматически адаптироваться к изменениям объема данных или трафика, что может помочь сэкономить на затратах. Это делает ее отличным выбором для компаний, которым нужна поисковая система, способная расти вместе с ними со временем.
Ключевые различия
Методология и возможности поиска
SingleStore выполняет векторный поиск непосредственно в движке базы данных и предлагает как точный поиск k ближайших соседей (kNN), так и поиск Approximate Nearest Neighbor (ANN). Он поддерживает несколько типов индексов: FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT, HNSW_PQ, а также скалярное произведение и евклидово расстояние для сопоставления по сходству.
Vespa выполняет векторный поиск + текстовый поиск + запросы к структурированным данным в одном движке. Этот унифицированный поиск позволяет разработчикам выполнять несколько типов поиска одновременно, что может быть очень полезно для сложных приложений.
Обработка и хранение данных
SingleStore — это полноценная система баз данных, в которой векторы хранятся в обычных таблицах базы данных. В настоящее время она поддерживает формат Vector Type(dimensions[, F32]), где F32 — единственный поддерживаемый тип элементов. Векторы должны храниться в таблицах columnstore, при этом индексы создаются на отдельных столбцах, содержащих векторные данные.
Vespa обладает большей гибкостью в представлении данных: в одном документе может быть любое количество векторных полей. Она умеет работать с тензорами, поэтому подходит для сложных структур данных, таких как эмбеддинги многочастных документов. Эта гибкость распространяется и на обработку типов данных, выходящих за рамки одних только векторов.
Масштабируемость и производительность
Обе системы реализуют масштабируемость по-разному:
SingleStore имеет распределённую архитектуру, в которой данные распределяются между несколькими узлами. По мере роста объёма данных вы добавляете больше узлов, и ёмкость увеличивается. Процессор запросов объединяет векторный поиск с SQL-операциями, поэтому отдельные запросы не нужны.
Vespa имеет C++-движок для управления памятью и поисковых операций. Она распределяет рабочие нагрузки между узлами и адаптируется к изменяющемуся объёму данных или шаблонам трафика. Такое автомасштабирование помогает оптимизировать использование ресурсов и потенциально снижать затраты.
Интеграция и использование
SingleStore выполняет векторный поиск с использованием стандартного синтаксиса SQL, поэтому разработчики, знакомые с SQL, могут легко им пользоваться. Вы можете объединять векторные операции с традиционными запросами к базе данных с помощью стандартных SQL-команд. Это очень полезно для таких приложений, как рекомендательные системы, распознавание изображений и AI-чатботы.
Vespa имеет поисковый движок, который может выполнять несколько типов поиска одновременно. Хотя документация не уточняет синтаксис запросов, она может выполнять разные типы поиска в одном запросе, значит, у неё должен быть единый интерфейс запросов.
Компромиссы производительности
ANN-поиск в SingleStore может быть значительно быстрее точного kNN-поиска, иногда на порядки. Но это сопровождается более низкой точностью — компромисс, оправданный для приложений, которым нужны интерактивные времена отклика при работе с миллиардами векторов.
C++-движок Vespa оптимизирован для производительности при сложных запросах и больших объёмах данных. Его производительность сохраняется при одновременных операциях, таких как обновление данных и поиск, поэтому он хорошо подходит для приложений с высоким трафиком.
Когда выбирать SingleStore
SingleStore лучше всего подходит, когда важнее всего совместимость с SQL и точный векторный поиск. Это идеальный вариант для компаний, создающих приложения на базе AI, которым нужна интеграция с существующими SQL-базами данных, особенно при разработке рекомендательных движков, систем распознавания изображений или AI-чатботов, требующих точного сопоставления векторов. Он подходит командам, которые хотят сохранить свои SQL-процессы и добавить векторный поиск, а также приложениям, которым нужны как точный, так и приближённый поиск ближайших соседей.
Когда выбирать Vespa
Vespa лучше всего подходит, когда нужно объединять разные типы поиска. Она предназначена для проектов, которым нужен единый поиск по векторам, тексту и структурированным данным, особенно при работе со сложными структурами данных, такими как эмбеддинги многочастных документов. Компаниям, которым нужна система, способная масштабироваться и оптимизировать ресурсы без вмешательства человека, понравится самоадаптирующаяся инфраструктура Vespa, поэтому она идеально подходит для приложений, растущих при изменяющемся трафике.
Итоговые мысли
Всё сводится к вашим техническим требованиям и организации. SingleStore отлично подходит для интеграции с SQL и точного векторного поиска, предоставляя знакомую среду для команд с опытом работы с SQL. Vespa отлично подходит для единого поиска и автомасштабирования, идеально соответствуя сложным мультимодальным поисковым приложениям. При принятии решения учитывайте опыт вашей команды, существующую инфраструктуру, потребности в масштабировании и сценарии использования. Обе системы предлагают надёжный векторный поиск, но отличаются подходами к реализации и масштабированию, поэтому каждая лучше подходит для своего типа проектов.
Прочитайте это, чтобы получить общее представление о SingleStore и Vespa, но для их оценки вам нужно исходить из вашего сценария использования. Один из инструментов, который может помочь в этом, — VectorDBBench, open-source инструмент для бенчмаркинга и сравнения векторных баз данных. В конечном итоге тщательный бенчмаркинг с вашими собственными наборами данных и паттернами запросов будет ключевым для принятия решения между этими двумя мощными, но разными подходами к векторному поиску в распределённых системах баз данных.
Использование open-source VectorDBBench для самостоятельной оценки и сравнения векторных баз данных
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 различные системы векторных баз данных, такие как Milvus и Zilliz Cloud (управляемый Milvus), используя свои 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 лицензирован под open-source лицензией 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 популярных 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 Zilliz Ended Up at the Center of NVIDIA’s Unstructured Data Story at GTC 2026
If unstructured data is the context of AI, then the ceiling of AI applications will be set not just by models, but by how mature the infrastructure for unstructured data becomes.
Zilliz Cloud Now Available in AWS Europe (Ireland)
Zilliz Cloud launches in AWS eu-west-1 (Ireland) — bringing low-latency vector search, EU data residency, and full GDPR-ready infrastructure to European AI teams. Now live across 30 regions on five cloud providers.
Building RAG Pipelines for Real-Time Data with Cloudera and Milvus
explore how Cloudera can be integrated with Milvus to effectively implement some of the key functionalities of RAG pipelines.
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.