ベクトルデータベースは、AIや類似性タスク向けの高次元埋め込みの保存と検索に特化している一方、従来のリレーショナルデータベースは、正確なクエリとACIDトランザクションを備えた構造化データに優れています。どちらを選択するかは、ワークロードがセマンティック検索を重視するか、トランザクションの整合性を重視するかによって決まります。
類似性検索やAIアプリケーション向けに、高次元ベクトル表現を保存、インデックス化、クエリするために設計された専用システム。
成熟したテーブルベースのデータベースシステムで、SQLを用いて構造化データを管理し、高い一貫性とトランザクション保証を提供する。
| 機能 | ベクターデータベース | 従来のリレーショナルデータベース |
|---|---|---|
| プライマリデータモデル | 高次元ベクトル（埋め込み） | 行と列を持つ表 |
| クエリ言語 | 類似性検索API（k-NN、ANN） | SQL（構造化照会言語） |
| 検索方法 | HNSW、IVF、またはPQを使用して最近傍点を近似する | インデックス、結合、フィルタを使用した完全一致 |
| 一貫性モデル | 多くの場合、最終的にはパフォーマンスが安定する | 強力なACIDトランザクション一貫性 |
| 最適な使用例 | セマンティック検索、RAG、レコメンデーション、画像/音声検索 | OLTP、レポート作成、財務システム、CRM、ERP |
| スケーラビリティアプローチ | ベクトルインデックスによる水平シャーディング（多くの場合分散型） | 垂直スケーリングは一般的。水平スケーリングはシャーディングまたはレプリカによって行われる。 |
| スキーマの柔軟性 | スキーマレスまたは柔軟なメタデータフィールド | 移行を伴う厳密な事前定義済みスキーマ |
| インデックス作成手法 | HNSWグラフ、転置ファイル、積量子化 | Bツリー、ハッシュインデックス、GiST、GIN |
| 成熟 | 新興技術、2019年頃からの急速な進化 | 1970年代以降の数十年にわたる生産強化 |
| 製品例 | 松ぼっくり、ミルバス、ウィアビエイト、クドラント、クロマ | PostgreSQL、MySQL、Oracle、SQL Server、SQLite |
ベクトルデータベースは、機械学習モデルによって生成される数値埋め込みに変換された非構造化データまたは半構造化データを扱うために存在します。各項目は高次元空間内の点となり、意味的な類似性が幾何学的な近接性に変換されます。一方、従来の関係データベースは、すべてのフィールドに定義された型と意味があり、エンティティ間の関係が外部キーと結合によって表現される構造化されたビジネスデータ向けに設計されています。
ベクトルデータベースにクエリを実行する場合、通常は「このベクトルに最も類似したk個の項目を見つける」という操作を行います。これは、行をスキャンするのではなく、複雑なインデックス構造をナビゲートする処理を伴います。ANNアルゴリズムは、精度を犠牲にして大幅な速度向上を実現し、数百万のベクトルに対してもミリ秒単位で結果を返すことがよくあります。一方、リレーショナルデータベースはSQLによる正確な回答を優先し、数十年にわたるクエリ最適化のノウハウを活用して、結合、集計、複雑なフィルタ処理を予測可能なパフォーマンスで実行します。
従来のリレーショナルデータベースは、口座間の送金や在庫管理など、厳格なトランザクション整合性が求められるシナリオで真価を発揮します。ACID特性により、操作は完全に完了するか、全く完了しないかのどちらかとなり、データの破損を防ぎます。一方、ベクトルデータベースは、スループットとリコールを優先するため、これらの特性を緩和する傾向があります。そのため、記録システムとしてはあまり適していませんが、時折データが古くなっても許容される、読み取り中心の類似性検証ワークロードには最適です。
ベクトルデータベースは、生成型AIアプリケーション、特に独自の知識に基づいてLLM応答を生成する検索拡張生成（RAG）パイプラインの基盤となるインフラストラクチャとなっています。これらは、OpenAI、Cohere、またはオープンソースの代替ツールからの埋め込みモデルと自然に連携します。リレーショナルデータベースは、pgvectorなどの拡張機能を通じてベクトル機能を追加することが増えていますが、類似性検索は依然としてコア機能ではなく機能として扱われており、多くの場合、大規模環境ではパフォーマンスのトレードオフが生じます。
大規模なリレーショナルデータベースの運用は、バックアップ、レプリケーション、監視、災害復旧のための成熟したツールを備えた、十分に確立された分野です。一方、ベクトルデータベースは比較的新しく、インデックスパラメータ、埋め込み次元、リコール/レイテンシのトレードオフなどについて、より慎重な調整が必要となる場合が多くあります。しかし、Pineconeのようなマネージドベクトルサービスは、こうした複雑さの多くを抽象化してくれる一方で、リレーショナルデータベースのエコシステムは、より広範なコミュニティの知識と、実戦で実証された運用手法を提供します。
ベクトルインデックス、特にHNSWグラフは、低遅延クエリを実現するためにグラフ構造をRAMに常駐させる必要があるため、大量のメモリを消費します。100万個の768次元ベクトルは、簡単に数ギガバイトのメモリを必要とする可能性があります。リレーショナルデータベースは、一般的なワークロードにおいてはメモリ効率が高く、ディスクベースのストレージを効果的に活用できますが、バッファプールやキャッシュのために十分なRAMがあれば、やはりメリットがあります。
ベクトルデータベースは、リレーショナルデータベースを完全に置き換えるだろう。
ベクトルデータベースは、根本的に異なる問題を解決します。埋め込みデータに対する類似性検索に優れていますが、トランザクションの整合性、複雑な結合、構造化クエリといった、リレーショナルデータベースが業務運営に不可欠な機能を備えていません。ほとんどの運用システムでは両方が使用されており、リレーショナルデータベースはトランザクションデータの処理に、ベクトルデータベースは検索機能やAI機能の基盤として活用されています。
ベクトルデータベースは常に正確な最近傍点を返します。
ほとんどのベクトルデータベースは、設計上、近似最近傍法アルゴリズムを採用しており、わずかな精度を犠牲にして速度と拡張性を大幅に向上させています。厳密な検索も可能ですが、大規模なデータベースでは通常非現実的です。「近似」という部分はバグではなく機能であり、数十億ものベクトルに対してミリ秒単位の応答を可能にしています。
あらゆるAIアプリケーションを構築するには、ベクトルデータベースが必要です。
小規模なデータセットやシンプルなユースケースであれば、pgvectorのようなベクトル拡張機能を備えた従来型のデータベース、あるいはFAISSのようなインメモリライブラリで十分な場合もあります。数百万個を超えるベクトルを扱う場合、低遅延のクエリが必要な場合、またはAIワークロード向けのマネージドインフラストラクチャが必要な場合に、専用のベクトルデータベースが真価を発揮します。
リレーショナルデータベースはベクトル検索を全く処理できません。
最新のリレーショナルデータベースは、ベクトル機能を追加しています。例えば、PostgreSQLのpgvector拡張機能は、SQL内でベクトルストレージと類似性検索を直接サポートします。OracleとSQL Serverもベクトル機能を導入しています。パフォーマンスは、極めて大規模な専用システムには及ばないかもしれませんが、多くのユースケースにおいて、その差は縮まりつつあります。
ベクトルデータベースは、スキーマやデータモデリングを必要としません。
ベクトルデータベースはリレーショナルデータベースよりも柔軟性が高いものの、それでも綿密なデータモデリングが不可欠です。埋め込み次元、インデックスの種類、メタデータ構造、シャーディング戦略に関する決定は、パフォーマンス、コスト、クエリ精度に大きな影響を与えます。「ここに埋め込みをただ放り込むだけ」という扱いでは、期待通りの結果が得られません。
意味的類似性、AIを活用した検索、あるいは意味の理解が完全一致よりも重要なレコメンデーションシステムなど、アプリケーションが中心となる場合は、ベクトルデータベースを選択してください。トランザクションシステム、構造化レポート、およびデータの整合性と複雑な結合が不可欠なシナリオでは、従来のリレーショナルデータベースを使用してください。多くの最新アーキテクチャでは、リレーショナルデータベースを記録システムとして使用し、ベクトルデータベースをその上に構築された特殊な検索レイヤーとして使用するなど、両方を組み合わせています。
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