Die besten 10 Vektordatenbanken 2023: Eine umfassende Überprüfung

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Jennie Rose

Published on 10.11.2023

Vektordatenbanken sind kein Nischenthema mehr, das nur unter Data-Scientists und Datenbankadministratoren diskutiert wird. Mit dem Eintritt in das Jahr 2023 sind sie zum Mittelpunkt für jeden geworden, der es mit komplexen Datentypen wie Bildern, Audio und Text zu tun hat. Aber was sind Vektordatenbanken genau und warum erlangen sie so viel Aufmerksamkeit?

In diesem Artikel werden wir Vektordatenbanken entmystifizieren, ihre Vor- und Nachteile analysieren und den Hype um sie enthüllen. Wir werden Ihnen auch einen exklusiven Einblick in die Top 9 Vektordatenbanken von 2023 geben, mit besonderem Fokus auf Open-Source-Optionen. Tauchen wir also ein!

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Was ist eine Vektordatenbank?

Eine Vektordatenbank ist ein spezialisiertes Datenbanktyp, der darauf ausgelegt ist, komplexe Datentypen zu verarbeiten, mit denen traditionelle Datenbanken Schwierigkeiten haben. Im Gegensatz zu herkömmlichen relationalen Datenbanken, die Daten in Tabellen speichern, verwenden Vektordatenbanken mathematische Vektoren zur Darstellung von Daten. Dadurch können sie effizient mit hochdimensionalen Daten wie Bildern, Audiodateien und Textinhalten umgehen und danach suchen.

Vektordatenbanken verwenden Algorithmen wie k-NN (k-Nächste-Nachbarn), um in den hochdimensionalen Daten zu suchen. Sie verwenden auch Techniken wie Quantisierung und Partitionierung, um die Suchleistung zu optimieren. Hier ist eine Beispielabfrage zur Suche nach ähnlichen Bildern in einer Vektordatenbank:

SELECT * FROM images WHERE VECTOR_SEARCH(image_vector, target_vector) < 0.2;

In dieser Beispielabfrage ist VECTOR_SEARCH eine Funktion, die die Ähnlichkeit zwischen image_vector und target_vector berechnet. Das < 0.2 spezifiziert den Ähnlichkeitsschwellenwert.

Warum Vektordatenbanken anders sind?

• Verarbeitung hochdimensionaler Daten: Traditionelle Datenbanken sind nicht für hochdimensionale Daten geeignet. Vektordatenbanken füllen diese Lücke, indem sie mathematische Vektoren zur Darstellung verwenden und somit den Umgang mit komplexen Datentypen erleichtern.

• Schnelle Suchmöglichkeiten: Eine der herausragenden Funktionen von Vektordatenbanken ist ihre Fähigkeit, schnelle Ähnlichkeitssuchen durchzuführen. Wenn Sie beispielsweise ein Bild haben, kann eine Vektordatenbank schnell ähnliche Bilder in der Datenbank finden, ohne jeden Eintrag durchsuchen zu müssen.

• Skalierbarkeit: Mit zunehmenden Datenmengen wird die Notwendigkeit von Datenbanken, die sich skalieren können, ohne Leistungseinbußen zu erleiden, immer wichtiger. Vektordatenbanken sind darauf ausgelegt, große Datenmengen effizient zu verarbeiten.

Überprüfung von Vektordatenbanken: Erfüllen sie den Hype?

Wie bei jeder aufkommenden Technologie wurden Vektordatenbanken von einer erheblichen Menge an Hype umgeben. Viele behaupten, sie seien das nächste große Ding in der Datenbanktechnologie und vergleichen sie mit der NoSQL-Bewegung, die vor einem Jahrzehnt die Datenbanklandschaft durcheinandergebracht hat. Aber wie viel davon ist wahr und worauf sollten Sie achten?

Die harte Wahrheit über Vektordatenbanken: Sollten Sie sich anpassen?

Der Hype ist nicht völlig unbegründet. Vektordatenbanken bieten tatsächlich einzigartige Fähigkeiten, die traditionelle Datenbanken nicht haben, insbesondere wenn es um den Umgang mit komplexen, hochdimensionalen Daten geht. Es ist jedoch wichtig, die Spreu vom Weizen zu trennen. Nicht alle Vektordatenbanken erfüllen die Erwartungen, und einige konzentrieren sich mehr auf Marketing als auf die Bereitstellung robuster Funktionen.

Indem Sie sich dieser Punkte bewusst sind, können Sie sich durch den Hype navigieren und eine fundiertere Entscheidung treffen. Denken Sie immer daran, über die Marketing-Modewörter hinauszublicken und sich eingehend mit den tatsächlichen Funktionen und Einschränkungen der Datenbank auseinanderzusetzen.

Vorteile vs Nachteile von Vektordatenbanken

Vektordatenbanken gewinnen aufgrund ihrer Fähigkeit, komplexe Datentypen wie Bilder, Audio und Text zu verarbeiten, an Bedeutung. Es ist jedoch wichtig, sowohl ihre Vorteile als auch ihre Einschränkungen zu verstehen.

Top 10 Vektordatenbanken in 2023

Top Open-Source Vektordatenbanken in 2023

1. Faiss

• Startpreis: Kostenlos (Open-Source)
• Bewertung: 4,7/5
• Vorteile:
  • Außergewöhnliche GPU-Beschleunigung über CUDA
  • Unterstützt Milliarden von Vektoren
  • Umfangreiche algorithmische Optionen wie IVFADC, PQ und HNSW
• Nachteile:
  • Erfordert Fachkenntnisse in Vektorquantisierung
  • Begrenzt auf ein-Node-Bereitstellungen

Technische Details: Faiss (opens in a new tab) verwendet verschiedene Indexing-Techniken, darunter Inverted File Segmenter (IVF) und Scalar Quantizer (SQ), um effiziente Ähnlichkeitssuchen durchzuführen. Es unterstützt auch Stapelanfragenverarbeitung und Parallelisierung über mehrere GPUs. Die Bibliothek ist für L2-Abstand und innere Produktsimilarität optimiert, was sie vielseitig für verschiedene Anwendungsfälle macht.

Faiss Vector Database GitHub: https://github.com/facebookresearch/faiss (opens in a new tab)

2. Annoy (Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah)

• Startpreis: Kostenlos (Open-Source)
• Bewertung: 4,5/5
• Vorteile:
  • Verwendet Forest-of-Trees zur Partitionierung des Vektorraums
  • Memory-Mapped-Datei-Unterstützung für Daten im großen Maßstab
  • Asymptotische Komplexität der Abfragen beträgt (O(\log N))
• Nachteile:
  • Begrenzt auf Winkel-, euklidische, Manhattan- und Hamming-Distanzmetriken
  • Keine native Unterstützung für verteiltes Computing

Technische Details: Annoy Vector Database (opens in a new tab) erstellt für jeden Vektor einen binären Baum und unterteilt den Raum in Halbräume. Die Bäume werden dann für effiziente Nachbarschaftssuchen verwendet. Es unterstützt auch mehrere Threads für die Erstellung von Indizes und ermöglicht das Speichern von Indizes auf der Festplatte, die später für Ähnlichkeitssuchen im großen Maßstab im Speicher abgebildet werden können.

Annoy Vector Database GitHub: https://github.com/spotify/annoy (opens in a new tab)

3. NMSLIB (Non-Metric Space Library)

• Startpreis: Kostenlos (Open-Source)
• Bewertung: 4,6/5
• Vorteile:
  • Unterstützt eine Vielzahl von Distanzmetriken wie Kosinus, Jaccard und Levenshtein
  • Verwendet Hierarchical Navigable Small World (HNSW)-Graphen für effiziente Suche
  • Optimiert für dichte und spärliche Datenvektoren
• Nachteile:
  • Hohe Lernkurve aufgrund umfangreicher algorithmischer Optionen
  • Begrenzte Community-Unterstützung und Dokumentation

Technische Details: NMSLIB Vector Database (opens in a new tab) verwendet fortschrittliche Algorithmen wie VP-Bäume, SW-Graphen und HNSW für die Indexierung. Es unterstützt auch Approximate Nearest Neighbor (ANN) Suche, um eine Balance zwischen Abfrageleistung und Genauigkeit zu ermöglichen. Die Bibliothek ist für eine geringe Latenz und hohe Durchsatzleistung optimiert, was sie für Echtzeitanwendungen geeignet macht.

NMSLIB Vector Database GitHub: https://github.com/nmslib/nmslib (opens in a new tab)

Kommerzielle Vektordatenbanken: Lohnt sich der Hype?

4. Milvus

• Startpreis: Kostenlos (Open-Source)
• Bewertung: 4,2/5
• Vorteile:
  • Skalierbarkeit: Unterstützt bis zu 100 Milliarden Vektoren mit Latenz im Sub-Sekundenbereich.
  • Abstandsmetriken: Unterstützt euklidische, kosinuszählende und Jaccard-Metriken. Unterstützt Indextypen wie IVF_FLAT, IVF_PQ und HNSW.
• Nachteile:
  • Datenarten: Keine Unterstützung für geografische und Datumsarten.
  • Backup: Kein integriertes Sicherungssystem.
  • Authentifizierung: Inkonsistente Sicherheitsfunktionen.
  • Erfordert zusätzliche Komponenten wie MySQL oder SQLite zur Speicherung von Metadaten
  • Begrenzte transaktionale Unterstützung, nicht für ACID-konforme Anwendungen geeignet

Vorteile von Milvus: Milvus ist für cloudbasierte Umgebungen konzipiert und unterstützt horizontale Skalierung. Es verwendet ein hybrides Indexsystem, das baumbasierte und hashbasierte Indexierungsmethoden zur effizienten Datenabrufung kombiniert. Das System unterstützt auch Vektorpruning und Abfragefilterung für komplexere Suchbedingungen.

Nachteile von Milvus: Milvus ist zwar Open-Source und skalierbar, hat aber seine Grenzen. Es unterstützt keine erweiterten Datentypen wie geografische und Datumsangaben. Dies ist eine bedeutende Lücke für Anwendungen in der GIS- und Zeitreihenanalyse. Es gibt auch kein integriertes Sicherungssystem, was ein gravierender Fehler ist. Die inkonsistente Implementierung von Sicherheitsfunktionen wie OAuth und LDAP ist ein weiteres Problem.

5. Pinecone

• Startpreis: Beginnt bei $30/Monat
• Bewertung: 3,9/5
• Vorteile:
  • Vollständig verwalteter Service
  • Eingebaute Datenversionsverwaltung und Rollback-Funktionen
  • Unterstützt Multi-Tenancy
• Nachteile:
  • Kosten: Die Kosten können bei größeren Bereitstellungen schnell ansteigen, was mit der Datenmenge exponentiell sein kann.
  • Begrenzte Funktionen: Keine Joins, Transaktionen oder erweiterte Indizierung.
  • Dokumentation: Sparse technische Dokumentation.
  • Eingeschränkte Anpassungsmöglichkeiten aufgrund der verwalteten Natur

Vorteile von Pinecone: Pinecone verwendet einen proprietären Vektorindexierungsalgorithmus, der sowohl für dichte als auch für spärliche Vektoren optimiert ist. Es verwendet eine verteilte, geschärfte Architektur für Skalierbarkeit und bietet RESTful-APIs für eine einfache Integration. Die fehlende Zugriffsmöglichkeit auf den Quellcode könnte jedoch eine Einschränkung für diejenigen sein, die ihre Funktionalitäten erweitern oder anpassen möchten.

Nachteile von Pinecone: Die kommerzielle Natur von Pinecone geht mit hohen Kosten einher, insbesondere für große Datensätze. Es unterstützt keine Joins und Transaktionen, die für komplexe Datenoperationen unerlässlich sind. Die sparse technische Dokumentation ist ein Warnsignal und lässt vermuten, dass das Produkt nicht den Marketinghype erfüllt.

6. Zilliz

• Startpreis: Individuelle Preisgestaltung
• Bewertung: 3,7/5
• Vorteile:
• REST-API: Einfache Integration mit bestehenden Anwendungen.
  • Attributsuche: Grundlegende Attributsuchvorgänge unterstützt.
  • Cloud-basiert: Skalierbarkeit ohne betrieblichen Overhead.
• Nachteile:
  • Kosten: Exponentielle Preisgestaltung mit Datenmenge.
  • Eingeschränkte Funktionen: Keine Joins, Transaktionen oder erweiterte Indizierung.
  • Dokumentation: Wenig technische Dokumentation.
  • Fehlen fortgeschrittener Datentypen wie geografischer und zeitbezogener Daten.

Vorteile von Zilliz: Zilliz verwendet eine Vielzahl von Indexierungs-Algorithmen, einschließlich IVF_SQ8 und NSG, und unterstützt die Beschleunigung mittels GPU für eine schnellere Abfrageverarbeitung. Es bietet auch eine SQL-ähnliche Abfragesprache, die komplexe Suchbedingungen ermöglicht. Die mangelnde Transparenz hinsichtlich der Hochverfügbarkeitsmerkmale wirft jedoch Fragen zur Eignung für geschäftskritische Anwendungen auf.

Nachteile von Zilliz: Zilliz fehlen wichtige Funktionen wie Joins und Transaktionen, was es für ernsthafte Anwendungen unzuverlässig macht. Das Fehlen von Hochverfügbarkeitsmerkmalen wie Datenreplikation und automatischem Failover birgt ein Risiko. Das Backupsystem ist unzureichend und erfordert zusätzliche Ressourcen für die Datenwiederherstellung.

Wie man Vector-Datenbanken bewertet

Weitere Details finden Sie in den Tools, die von diesem GitHub-Repo (opens in a new tab) als Benchmark für Vector-Datenbanken bereitgestellt werden.

Beste Open-Source-Vektor-Datenbanken-Alternativen im Jahr 2023

7. Qdrant: Die Wahl der Community

• Startpreis: Kostenlos (Open Source)
• Bewertung: 4.5/5

Vorteile:

• Lokal und Cloud-basiert: Bietet beide Bereitstellungsoptionen für maximale Flexibilität.
• In-Memory-Modus: Ermöglicht Tests ohne Einrichtung eines Containers.
• Migration-freundlich: Erfahrungsgemäß häufige Migrationen von anderen Tools.

Nachteile:

• Dokumentation: Könnte von umfassenderen Anleitungen profitieren.
• Community-Größe: Kleinere Community im Vergleich zu anderen Open-Source-Optionen.
• Funktionsumfang: Wächst noch und kann einige fortgeschrittene Funktionen vermissen.

Technische Details: Qdrant (opens in a new tab) bietet sowohl lokale als auch Cloud-basierte Optionen und ist daher eine flexible Wahl. Die Community ist jedoch kleiner und könnte von umfassenderer Dokumentation profitieren. Obwohl es an Zugkraft gewinnt, wächst der Funktionsumfang noch und es könnten einige fortgeschrittene Optionen fehlen.

Qdrant-Link: https://qdrant.tech/ (opens in a new tab)

8. Cassandra/AstraDB: Der Skalabilitätskönig

Startpreis: Kostenlose Stufe verfügbar Bewertung: 4.3/5

Vorteile:

• Skalierbarkeit: Bekannt für die Bewältigung großer Durchsatzmengen ohne Abstürze.
• Lokal und Cloud-basiert: Beide Bereitstellungsoptionen sind verfügbar.
• Branchenanerkennung: Hat sich jahrelang in der Branche behauptet.

Nachteile:

• Komplexität: Steilere Lernkurve für neue Benutzer.
• Kosten: Kostenlose Stufe hat Einschränkungen und die Preisgestaltung kann steigen.
• Vektor-Unterstützung: Ursprünglich nicht für vektorisierte Daten konzipiert, daher können einige Funktionen fehlen.

Technische Details: Apache Cassandra (opens in a new tab)/DataStax AstraDB (opens in a new tab) ist hervorragend skalierbar, erfordert jedoch eine steilere Lernkurve. Obwohl es eine kostenlose Stufe bietet, können schnellere Einschränkungen erreicht werden, was zu steigenden Kosten führt. Es wurde auch nicht ursprünglich für vektorisierte Daten entwickelt, daher können einige spezialisierte Funktionen fehlen.

Apache Cassandra: https://cassandra.apache.org (opens in a new tab) DataStax AstraDB: https://www.datastax.com/products/datastax-astra (opens in a new tab)

9. MyScale DB: Das SQL-Kraftpaket als Alternative zu Pinecone

Startpreis: Großzügige kostenlose Stufe Bewertung: 4.1/5

Vorteile:

• SQL-Unterstützung: Vollständige und erweiterte SQL-Unterstützung für alle Datenoperationen.
• Geschwindigkeit: Cloud-native OLAP-Datenbankarchitektur für schnelle Operationen.
• Strukturierte und vektorisierte Daten: Verwaltet beides in einer einzigen Datenbank.

Nachteile:

• Newcomer: Relativ neu und könnte auf etwas weniger Community-Unterstützung treffen.
• Dokumentation: Könnte von technischeren Anleitungen profitieren.
• Komplexität: SQL-Kenntnisse sind erforderlich, was möglicherweise nicht für alle Benutzer geeignet ist.

Technische Details: MyScale DB (opens in a new tab) bietet eine großzügige kostenlose Stufe und vollständige SQL-Unterstützung, was es zu einer starken Wahl für Personen macht, die mit SQL vertraut sind. Da es sich um ein relativ neues Produkt handelt, könnte es jedoch an umfangreicher Community-Unterstützung fehlen und von technischerer Dokumentation profitieren.

MyScale DB: https://myscale.com (opens in a new tab)

10. SPTAG (Space Partition Tree and Graph)

• Startpreis: Kostenlos (Open Source)
• Bewertung: 4.3/5
• Vorteile:
  • Entwickelt von Microsoft, was eine gewisse Zuverlässigkeit gewährleistet.
  • Hohe Geschwindigkeit bei der k-Nächste-Nachbarn-Suche.
  • Optimiert für große Datenbanken mit Milliarden von Vektoren.
• Nachteile:
  • Begrenzte Community-Unterstützung
  • Dokumentation ist nicht so umfangreich wie bei anderen Open-Source-Optionen. Technische Details: SPTAG (opens in a new tab) verwendet KD-Bäume und Ball-Bäume für die Indizierung, ermöglicht schnelle k-NN-Suchen und ist für den Einsatz in großen Datenbanken optimiert. Der Algorithmus kann effizient mit Milliarden von Vektoren umgehen. Die Suche unterstützt auch Multi-Thread und die Verarbeitung von Batch-Anfragen.

SPTAG GitHub: https://github.com/microsoft/SPTAG (opens in a new tab)

FAQs

Was sind die wichtigsten Vektor-Datenbanken?

Die wichtigsten Vektor-Datenbanken im Jahr 2023 sind Faiss, Annoy, NMSLIB, Milvus, Pinecone, Zilliz, Elasticsearch, Weaviate, Jina und SPTAG.

Gibt es eine kostenlose Vektor-Datenbank?

Ja, es gibt mehrere kostenlose, Open-Source Vektor-Datenbanken wie Faiss, Annoy, NMSLIB, Milvus, Weaviate, Jina und SPTAG.

Ist Pinecone die beste Vektor-Datenbank?

Obwohl Pinecone einen vollständig verwalteten Service bietet und einfach zu bedienen ist, hängt es davon ab, welche Anforderungen Sie haben, ob es die "beste" ist. Es ist nicht Open-Source und kann für größere Projekte kostenintensiv sein.

Wie wähle ich eine Vektor-Datenbank aus?

Die Auswahl einer Vektor-Datenbank hängt von verschiedenen Faktoren ab, wie z.B. der Art der Daten, mit denen Sie arbeiten, dem Umfang Ihres Projekts und Ihrem Budget. Open-Source Optionen wie Faiss und Annoy sind hervorragend für diejenigen, die mehr Kontrolle und Anpassungsmöglichkeiten wünschen, während verwaltete Dienste wie Pinecone möglicherweise besser geeignet sind für diejenigen, die eine einfache Bedienung wünschen.

Fazit

Vektor-Datenbanken sind ein wesentliches Werkzeug zur Handhabung komplexer, hochdimensionaler Daten. Obwohl sie zahlreiche Vorteile wie effiziente Ähnlichkeitssuche und Skalierbarkeit bieten, haben sie auch ihre eigenen Einschränkungen. Open-Source Optionen wie Faiss und Annoy bieten hervorragende Leistung und Flexibilität, erfordern jedoch möglicherweise einen steilen Lernprozess. Auf der anderen Seite bieten kommerzielle Optionen wie Pinecone eine einfache Bedienung, können aber teuer sein. Daher ist es wichtig, Vor- und Nachteile sorgfältig abzuwägen, um die Vektor-Datenbank zu wählen, die Ihren Bedürfnissen am besten entspricht.

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