Vektordatenbanken verfügen über die Fähigkeiten einer herkömmlichen Datenbank, die in eigenständigen Vektorindizes fehlen, und über die Spezialisierung auf den Umgang mit Vektoreinbettungen, die herkömmlichen skalarbasierten Datenbanken fehlt. Während dieser Datentyp ausreicht, weisen moderne No-SQL-Datenbanken viele Schwächen hinsichtlich der Handhabung hoher Datenmengen auf Dimensionsdaten.
Begrenzte Unterstützung für hochdimensionale Vektorindizierung
In NoSQL-Datenbanken fehlen häufig spezielle Indizierungstechniken, die für hochdimensionale Vektordaten optimiert sind. Eine effiziente Indizierung ist für die Durchführung von Ähnlichkeitssuchen und anderen vektorspezifischen Operationen von entscheidender Bedeutung. Vektordatenbanken wie Milvus verwenden fortschrittliche Indexierungsalgorithmen, die auf hochdimensionale Vektoren zugeschnitten sind und eine schnellere und genauere Abfrageverarbeitung ermöglichen.
Mangel an nativen Vektoroperationen
In NoSQL-Datenbanken fehlt in der Regel die integrierte Unterstützung für vektorspezifische Operationen wie Distanzberechnungen, Kosinusähnlichkeit oder die Suche nach nächsten Nachbarn. Die effiziente Ausführung dieser Vorgänge innerhalb einer NoSQL-Datenbank erfordert möglicherweise zusätzliche komplexe Problemumgehungen. Vektordatenbanken hingegen bieten native Unterstützung für Vektoroperationen, wodurch die Arbeit mit Vektordaten einfacher und effizienter wird.
Schwierigkeiten bei der Skalierung mit hochdimensionalen Daten
Da die Dimension von Vektordaten zunimmt, können bei NoSQL-Datenbanken Skalierbarkeitsprobleme auftreten. Die in NoSQL-Datenbanken verwendeten Indizierungsstrukturen und Speichermechanismen könnten Schwierigkeiten haben, die erhöhte Komplexität und den Rechenaufwand im Zusammenhang mit hochdimensionalen Daten zu bewältigen. Vektordatenbanken, die speziell für die effiziente Verwaltung von Vektordaten entwickelt wurden, sind für die Bewältigung der Herausforderungen der hochdimensionalen Skalierung konzipiert.
Begrenzte Optimierung für die Vektorsuche
NoSQL-Datenbanken priorisieren häufig allgemeine Funktionen und Skalierbarkeit gegenüber spezifischen Optimierungen für Vektorsuchvorgänge. Dies kann bei der Arbeit mit Vektordaten zu einer suboptimalen Abfrageleistung und längeren Antwortzeiten führen. Vektordatenbanken hingegen sind speziell für vektorbezogene Aufgaben konzipiert und bieten spezielle Optimierungen, die die Effizienz von Vektorsuchvorgängen erheblich verbessern.
