Datenbanken speichern Informationen und ermöglichen die Verwaltung sowie Auswertung großer Datenmengen. Herkömmliche relationale Datenbanken organisieren Daten ähnlich wie in einer Excel-Tabelle mit Spalten und Zeilen, in der sich Daten miteinander verknüpfen lassen. Das funktioniert für strukturierte Daten wie Namen und Adressen gut. Vektordatenbanken speichern Daten hingegen nicht tabellarisch, sondern als hochdimensionale Vektoren.

Doch was bedeutet das? Was sind die Vor- und Nachteile und welche einzigartigen Funktionen gehen damit einher? In diesem Artikel erfahren Sie mehr über die Eigenschaften, Funktionen und Einsatzmöglichkeiten von herkömmlichen Datenbanken und Vektordatenbanken.

Was sind herkömmliche Datenbanken?

Relationale Datenbanken wie MySQL und PostgreSQL sind der Standard für die Speicherung und Verwaltung strukturierter Daten. Sie befolgen die ACID-Regeln (Atomarität, Konsistenz, Isolation und Dauerhaftigkeit), um Datenverluste zu verhindern und Transaktionen konsistent durchzuführen. Diese Datenbanken eignen sich jedoch nur eingeschränkt für unstrukturierte Daten.

NoSQL-Datenbanken wie MongoDB und Cassandra eignen sich besser für die Verarbeitung unstrukturierter Daten, da sie flexibler sind und Schemafreiheit bieten. Sie umfassen verschiedene Modelle wie Key-Value- und Graphdatenbanken und verzichten oft auf vollständige ACID-Konformität. Stattdessen setzen sie auf das BASE-Prinzip (Basically Available, Soft state, Eventual consistency). Das bedeutet, dass die Datenbank stets verfügbar ist, die Datenkonsistenz jedoch eventuell erst verzögert eintritt. Bei komplexen Daten stoßen NoSQL-Datenbanken allerdings an ihre Grenzen.

Was sind Vektoren und Vektordatenbanken?

Vektordatenbanken wie Milvus, Pinecone, Faiss von Facebook und Weaviate sind spezielle Datenbanken, die komplexe Daten als hochdimensionale numerische Vektoren in einem mehrdimensionalen Raum speichern. Ein Vektor stellt vereinfacht gesagt eine Reihe von Zahlen dar, die einen Punkt in einem Koordinatensystem beschreiben. In einfachen Fällen kann jede Dimension eines Vektors für ein spezifisches Merkmal stehen. Bei komplexen Daten können für die Erfassung aller Details allerdings Tausende Zahlen nötig sein. Dann spricht man von hochdimensionalen Daten, die abstrakte Merkmalskombinationen repräsentieren, die nicht direkt interpretierbar sind.

Vektoren in Vektordatenbanken stammen oft aus Machine-Learning-Modellen und repräsentieren Eigenschaften oder Merkmale eines Objekts. Dabei kann es unter anderem um Feinheiten der natürlichen Sprache in der Textanalyse oder lebendige Details von Bildern gehen. Bei einer Bildsuche mit einem Bild von einer Katze ermöglicht eine Vektordatenbank den Vergleich des Vektors vom Ausgangsbild mit den Vektoren in der Datenbank und zeigt Bilder mit den ähnlichsten Vektoren an.

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Unterschiede zwischen Vektordatenbanken und herkömmlichen Datenbanken

Traditionelle relationale Datenbanken befolgen die ACID-Regeln, während Vektordatenbanken oft alternative Prinzipien wie BASE nutzen, um Verfügbarkeit und Performance zu gewährleisten.

Relationale Datenbanken speichern Daten in Spalten und Zeilen. Vektordatenbanken speichern Daten als Vektoren in hochdimensionalen Räumen. Während herkömmliche Datenbanken zum Beispiel strukturelle Informationen über ein Auto wie Marke, Modell und Höchstgeschwindigkeit in definierten Feldern speichern, speichern Vektordatenbanken komplexe Merkmale von Autofotos wie Form und Farbe als Vektor und machen diese vergleichbar.

Einsatzmöglichkeiten der Vektordatenbanken

  • Vektordatenbanken speichern und verarbeiten große Datenmengen für KI-Sprachmodelle.
  • Vektorsuchmethoden ermöglichen die Suche nach Ähnlichkeiten in Bildern, Videos und Texten.
  • Sie können in Onlineshops individuelle Empfehlungen auf Basis von Ähnlichkeiten zu früheren Interaktionen generieren.
  • Sie eignen sich auch für personalisierte Werbung und Sprachübersetzung.

Vor- und Nachteile

Vektordatenbanken können Ähnlichkeiten zwischen Daten finden und sind für die KI-Datenverarbeitung wichtig. Diese Eigenschaft ist unter anderem für Funktionen wie die Suche nach ähnlichen Bildern, Texten, Songs oder Videos nützlich.

  • Vektordatenbanken ermöglichen eine schnelle und effiziente Suche nach ähnlichen Objekten in riesigen Datenmengen.
  • Sie erkennen den Kontext und semantische Ähnlichkeiten zwischen Daten.
  • Vektordatenbanken können auch Bilder, Audio und Videos als Vektoren speichern und vergleichen.
  • Sie sind für die Skalierung ausgelegt und erleichtern den Umgang mit großen Datenmengen.
  • Sie ermöglichen die Interaktion mit Machine-Learning-Modellen.

Nachteile

  • Sie eignen sich weniger für die Speicherung und Verwaltung strukturierter Daten, bei denen Datenkonsistenz und -integrität entscheidend sind.
  • Die Implementierung erfordert mehr Fachwissen und ist mit größerem Aufwand verbunden.

Wie funktionieren Vektordatenbanken?

Eine Vektordatenbank verarbeitet und durchsucht Daten nach folgendem Muster:

  1. Vektorisierung (Einbettung): Daten wie Texte, Bilder oder Audiodateien werden mithilfe von Machine-Learning-Modellen in Vektoren umgewandelt.
  2. Speicherung: Die Speicherung der Vektoren erfolgt oft zusammen mit Metadaten.
  3. Anfragen: Suchanfragen werden ebenfalls in Vektoren umgewandelt.
  4. Ähnlichkeitssuche: Die Datenbank sucht nach Vektoren mit großer Ähnlichkeit. Sie verwendet spezialisierte Algorithmen wie die annähernde Nachbarschaftssuche (Approximate Nearest Neighbor) für die effiziente Suche in hochdimensionalen Räumen.
  5. Antwort: Daten werden zurückgegeben, die den ähnlichen Vektoren zugeordnet sind.

Vektordatenbanken vs. herkömmliche Datenbanken – Fazit

Welche Datenbanklösung für Unternehmen die richtige ist, hängt von den Anforderungen ab. Für strukturierte Daten sind herkömmliche Datenbanktypen die passende Wahl, für neue KI-Anwendungen kommen Vektordatenbanken zum Einsatz. Je nach Anwendungsfall kann auch eine Kombination sinnvoll sein. Mit Host Europe als WebServer-Partner können Sie eine skalierbare Infrastruktur für Ihre modernen Datenanwendungen bereitstellen.

Titelmotiv: Photo by Pawel Czerwinski on Unsplash

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