分散ベクトルデータベースの内部構造から学んだこと：効率的なスケーリングと低遅延の実現方法

分布型ベクトルデータベースの内部を解剖したことで学んだこと 私がセマンティックエンジンのプロトタイプにベクトル検索を統合し始めた際、課題は単に戦略的な上位k件の精度を得ることだけではなかったことに気づきました。真正なる問題はインフラストラクチャでした。大量のデータを効率的に取り込み、インデックスを効率的に構築し、読み取りの一貫性を維持しながら、高負荷下でも低遅延を達成する方法です。この挑戦に取り組むため、オープンソースシステムのMilvusの内部を数日かけて研究しました。 ベクトルデータベースが新しいアーキテクチャを必要とする理由 従来のデータベースはトランザクショナルワークロードに特化しており、主にキー-バリュー、ドキュメント、またはリレーショナルデータベースです。一方、ベクトルデータベースは、類似性検索やインデックス構築などの計算リソースを消費する操作に最適化されています。これをモノリス的なOLTPシステムに組み込むと、性能が不安定になり、並列処理の効率も低下します。 Milvusのようなシステムは、分散データエンジニアリングの原則に準拠している4階層設計を採用しています。このアーキテクチャにより、書き込み重いコンポーネントと読み込み重いコンポーネントを独立してスケールできます。 コンピュート層の分解 コンピュート（ワーカー）層はさらに特殊化されたサービスに分解されます： QueryNode 私が5000万べクトルを持つテストを行った際、300 QPS（Queries Per Second）の負荷下で2つの追加のQueryNodeを起動すると、95パーセンタイルの遅延が780msから約420msに短縮されました。 DataNode ストリーミングアプリケーションなど、リアルタイムのドキュメントアップロードやベクトルログの取り込みを処理するのに重要です。検索性能が取り込み性能に依存しないようにすることが求められます。 IndexNode HNSW（Hierarchical Navigable Small World）を使って高効率でインデックスを構築する場合、CPU飽和が発生します。インデックシングを独立したノードに隔離することで、検索遅延が低下します。 セグメント：データの一貫性和分割の基本単位 セグメントとは、データを不可変のブロック（デフォルト512MB）に分割し、それぞれのブロックを個別にインデックス化し検索可能にする概念です。1億ベクトルのデータセットを使った私の実験では、セグメントサイズを512MBから256MBに調整することで、最近のデータのリコールが向上しつつ、総合的な検索遅延が安定したことが確認されました。 | セグメントサイズ | 遅延（平均） | リコール | |------------------|----------------|-----------| | 512MB | 400ms | 80% | | 256MB | 400ms | 85% | 小さなセグメントは新鮮なデータを提供しますが、より多くのインデックスオーバーヘッドが発生します。使用目的によってバランスを選択する必要があります。 一貫性レベル：無視できないトレードオフ Milvusは4つの一貫性レベル（強、限定的遅延、セッション、最終的に一致）をサポートしています。これらのレベルにはそれぞれリスクがあります。 強 管理画面やダッシュボードのような用途に最適。ただし、遅延時間が長くなる可能性がある。 限定的遅延 監視やストリーム再生向け。一部の読み取りが遅れる場合がある。 セッション 交互に動作するRAG（Retrieval-Augmented Generation）やパーソナライズされた検索に適している。ただし、セッションIDが必要になる。 最終的に一致 オフライン処理やログ管理向け。新規挿入を見逃す可能性がある。 インデックシングはバックグラウンドジョブではない Milvusでは、インデックングリングがブラックボックスのバッチジョブとして扱われない点が評価できます。インデキシングプロセスは確定的な制御が可能で、eコマースの製品検索のような用途で頻繁にベクトル分布が変わる場合、以下のような最適化を実現できます。 埋め込みモデルの更新タイミングの制御 データの一貫性の確保 パフォーマンスの最大化 導入時の注意点 実装中に得た教訓をいくつかご紹介します： データの一貫性レベル設定により、パフォーマンスに大きく影響する。 クラスタサイズとノードの役割を最適化することで、全体のパフォーマンスを向上できる。 定期的なバックアップとモニタリングにより、システムの健全性を維持できる。 次に、いくつかのプロトタイプとベンチマークを構築した後、以下について研究を進めています： より大規模なデータセットにおけるパフォーマンス最適化 異なるセグメントサイズの影響 一貫性レベルと読み取り遅延のトレードオフ 今後ベンチマークと落とし穴について報告します。ベクトルデータベースを検討中の方は、リコールや遅延時間だけでなくシステムの内部を深く調査しましょう。なぜなら、アーキテクチャがスケーリングしなければ、他の全てが意味を成さないからです。 業界関係者のコメントと会社概要 この研究を通じて、Milvusの開発者がその設計哲学と技術の先見性を示しています。Milvusは、高性能かつ一貫性のあるベクトルデータベースソリューションを提供し、AIやデータサイエンスの分野での幅広い用途に対応しています。今後のアップデートや技術的な議論にぜひ注目してください。 Generative AIの最新情報を追って、AIの未来を共に形づけていきましょう。LinkedInを通じて私たちとつながり、Zeniteqをフォローしてください。また、メールメーリングリストやYouTubeチャンネルにもご登録ください。