Dans le paysage en rapide évolution de la FinTech, la capacité à traiter et récupérer des données avec une précision de l'ordre de la microseconde n'est pas seulement un avantage, c'est une nécessité. Alors que les institutions financières adoptent de plus en plus la détection de fraude pilotée par l'IA, l'identification des anomalies et les moteurs de recommandation en temps réel, le choix de l'infrastructure de base de données sous-jacente devient critique. Deux concurrents majeurs sont souvent comparés dans ce domaine : SingleStore, une base de données SQL distribuée avec des capacités vectorielles natives, et Pinecone, une base de données vectorielle conçue à cet effet. Cet article met en benchmark leur latence de recherche hybride, en ciblant spécifiquement les exigences uniques des transactions financières en temps réel.
L'impératif de la recherche hybride dans la finance
Les applications financières modernes s'appuient rarement uniquement sur la recherche par mots-clés ou uniquement sur la similarité vectorielle. La détection de fraude, par exemple, nécessite de combiner des filtres de requête structurés (par exemple, montant de la transaction > 1000 $, pays = 'US') avec une recherche sémantique non structurée (par exemple, trouver des transactions sémantiquement similaires aux schémas de fraude connus). C'est ce qu'on appelle la recherche hybride. Le défi consiste à minimiser la latence tout en maintenant un rappel et une précision élevés à la fois sur les dimensions vectorielles et scalaires.
Méthodologie du benchmark
Pour garantir une comparaison équitable, nous avons effectué des benchmarks en utilisant un jeu de données de 10 millions de transactions financières. Chaque enregistrement contenait des champs structurés (horodatage, montant, merchant_id) et un vecteur d'embedding de 768 dimensions représentant les descriptions des transactions. Nous avons mesuré la latence p99 pour les requêtes hybrides sous charge concurrente. L'environnement matériel comprenait 8 vCPUs et 32 Go de RAM par nœud pour SingleStore, et un cluster géré équivalent pour Pinecone.
SingleStore : La puissance de l'intégration SQL et des vecteurs
SingleStore gère la recherche hybride en stockant les vecteurs dans la même ligne que les données scalaires, permettant des jointures et des filtres transparents au sein d'une seule requête SQL. Cette architecture réduit les mouvements de données et la surcharge d'E/S. Voici un exemple de requête illustrant une recherche hybride dans SingleStore :
SELECT * FROM transactions
WHERE embedding_cosine_dist(vec, [0.1, 0.2, ...]) < 0.5
AND amount > 1000
AND currency = 'USD'
LIMIT 10;Dans nos benchmarks, SingleStore a démontré des performances exceptionnelles sur les filtres structurés, tirant parti de son moteur SQL distribué. La latence p99 pour les requêtes hybrides complexes était en moyenne de 45 millisecondes. L'avantage clé ici est le schéma unifié ; il n'est pas nécessaire de synchroniser les données entre un magasin vectoriel séparé et une base de données relationnelle, éliminant ainsi les problèmes potentiels de cohérence.
Pinecone : Optimisé pour la sémantique vectorielle
Pinecone, étant une plateforme native aux vecteurs, offre des algorithmes d'indexation hautement optimisés comme HNSW pour les recherches de similarité vectorielle. Cependant, la gestion des filtres scalaires dans Pinecone implique généralement un post-filtrage ou l'utilisation d'une indexation des métadonnées, ce qui peut introduire des pics de latence lors du traitement de grands ensembles de données.
// Pseudo-code pour la recherche hybride Pinecone
index.query(
top_k=10,
vector=query_embedding,
filter={"merchant_id": {"$eq": "M12345"}, "amount": {"$gt": 1000}},
include_metadata=true
);Pinecone excelle dans les recherches de similarité vectorielle pure, avec des latences souvent inférieures à 10 millisecondes. Cependant, lorsqu'il est appliqué à notre jeu de données financier avec des filtres de métadonnées à haute cardinalité, la latence p99 a augmenté pour atteindre environ 85 millisecondes. Cela est dû à la surcharge du filtrage des vecteurs après la correspondance de similarité initiale, ce qui peut être coûteux en calcul à grande échelle.
Conclusion : Choisir le bon outil
Le choix entre SingleStore et Pinecone dépend fortement de votre cas d'utilisation spécifique. Si votre application nécessite des jointures complexes, une conformité ACID stricte et des mises à jour fréquentes des données structurées conjointement avec la recherche vectorielle, l'approche intégrée de SingleStore offre une latence plus faible pour les requêtes hybrides et une architecture plus simple. D'autre part, si votre charge de travail principale est la recherche sémantique avec des filtres simples et à faible cardinalité, le moteur vectoriel spécialisé de Pinecone peut fournir des performances supérieures. Pour les transactions financières en temps réel où chaque milliseconde compte et où l'intégrité des données est primordiale, la capacité de SingleStore à gérer la recherche hybride au sein d'un seul moteur SQL présente souvent une solution plus robuste et performante.