Apache Cassandra vs. TiDB: Die richtige Datenbank für Ihre KI-Anwendungen auswählen
Mit dem Aufkommen KI-gestützter Anwendungen und dem wachsenden Bedarf, riesige Mengen unstrukturierter Daten zu verwalten, ist die Vektorsuche für moderne KI-Anwendungen und Anwendungsfälle wie Produktempfehlungen, Natural Language Processing (NLP) und Bildanalyse unverzichtbar geworden. Zwei prominente Optionen sind Apache Cassandra und TiDB. Beide Systeme sind für ihre Skalierbarkeit, verteilten Architekturen und ihre Fähigkeit bekannt, große Datensätze zu verwalten. Sie unterscheiden sich jedoch in vielerlei Hinsicht, von ihrer Kernarchitektur bis hin dazu, wie sie Vektorsuchfunktionen handhaben.
Dieser Artikel vergleicht Apache Cassandra und TiDB, um Ihnen bei der Auswahl der besten Lösung für Ihre Anforderungen an die Vektorsuche zu helfen. Wir werden ihre Suchmethoden, Datenverarbeitungsfunktionen, Leistung, Skalierbarkeit und weitere Unterschiede aufschlüsseln. Beginnen wir damit, die Konzepte der Vektorsuche und der Vektordatenbank zu verstehen und warum sie in modernen KI- und Datenanwendungen wichtig sind.
Was ist Vektorsuche und eine Vektordatenbank?
Bevor wir Apache Cassandra und TiDB vorstellen und vergleichen, wollen wir zunächst die Konzepte von Vektorsuchen und Vektordatenbanken verstehen.
Eine Vektorsuche oder Vektorähnlichkeitssuche bezeichnet die Suche nach Datenpunkten, die als Vektoren (numerische Darstellungen) gespeichert sind. Wenn man beispielsweise mit Textdaten arbeitet, werden Wörter oder Phrasen in Vektoreinbettungen umgewandelt, die ihre semantische Bedeutung erfassen. Dieser Ansatz ermöglicht es dem System, Ähnlichkeitssuchen durchzuführen, etwa Textpassagen mit ähnlicher Bedeutung zu identifizieren oder Bilder zu finden, die einem bestimmten Abfragebild ähneln.
Eine Vektordatenbank ist darauf ausgelegt, hochdimensionale Vektoren effizient zu speichern und abzufragen. Mit anderen Worten: Vektordatenbanken sind zweckentwickelte Lösungen zur Durchführung von Vektorsuchen. Im Gegensatz zu traditionellen relationalen Datenbanken ermöglichen Vektordatenbanken KI-gestützte Anwendungen wie Empfehlungssysteme, Gesichtserkennung und Aufgaben im Bereich Natural Language Processing (NLP), indem sie eine Ähnlichkeitssuche ermöglichen, bei der Vektoren verglichen werden, um nächste Nachbarn oder ähnliche Elemente zu finden. Sie spielen auch eine entscheidende Rolle bei Retrieval Augmented Generation (RAG), einer Technik, die die Leistung von large language models (LLMs) verbessert, indem sie externes Wissen bereitstellt, um Probleme wie KI-Halluzinationen zu reduzieren.
Es gibt viele Arten von Vektordatenbanken auf dem Markt, darunter:
- Zweckentwickelte Vektordatenbanken wie Milvus, Zilliz Cloud (vollständig verwaltetes Milvus)
- Vektorsuchbibliotheken wie Faiss und Annoy.
- Leichtgewichtige Vektordatenbanken wie Chroma und Milvus Lite.
- Traditionelle Datenbanken mit Vektorsuch-Erweiterungen wie TiDB und Apache Cassandra
Überblick über Apache Cassandra
Apache Cassandra ist eine hoch skalierbare, verteilte NoSQL-Datenbank, die dafür entwickelt wurde, massive Datenmengen auf Standardhardware zu verarbeiten. Ursprünglich von Facebook entwickelt, ist Cassandra für seine Fähigkeit bekannt, hohe Verfügbarkeit, Fehlertoleranz und horizontale Skalierbarkeit ohne Single Point of Failure bereitzustellen.
Kernfunktionen und Stärken von Apache Cassandra
- Dezentralisierte Architektur: Jeder Knoten im Cassandra-Cluster ist gleichberechtigt, was bedeutet, dass es keinen Master-Knoten gibt. Dies bietet hervorragende Fehlertoleranz und ermöglicht eine einfache horizontale Skalierung.
- Lineare Skalierbarkeit: Wenn Sie dem Cluster weitere Knoten hinzufügen, verbessert sich die Leistung linear, was es ideal für Anwendungen mit schnell wachsenden Datensätzen macht.
- Abstimmbare Konsistenz: Cassandra bietet abstimmbare Konsistenz, sodass Entwickler je nach den Anforderungen der Anwendung zwischen eventualer und starker Konsistenz wählen können.
- Unterstützung für schreibintensive Workloads: Cassandra glänzt in Szenarien mit häufigen Schreiboperationen, wie z. B. Protokollierung oder Erfassung von Sensordaten.
Vektorsuche in Apache Cassandra
Obwohl Apache Cassandra nicht nativ als Vektordatenbank konzipiert ist, ermöglicht seine Integration mit DataStax und benutzerdefinierten Plugins die Unterstützung von Vektorsuchfunktionen. Diese Integrationen ermöglichen Cassandra den Umgang mit Vektoreinbettungen und Ähnlichkeitssuchen, insbesondere in Kombination mit Machine-Learning-Frameworks.
Die Implementierung der Vektorsuche in Cassandra nutzt in der Regel externe Bibliotheken, was bedeutet, dass zusätzliche Einrichtung und Anpassung erforderlich sein können, um eine optimale Vektorsuchleistung zu erreichen. Sobald Cassandra jedoch konfiguriert ist, ermöglicht seine verteilte Natur die effiziente Durchführung groß angelegter Vektorsuchen über viele Knoten hinweg.
Überblick über TiDB
TiDB, entwickelt von PingCAP, ist eine Open-Source-, verteilte SQL-Datenbank, die hybride transaktionale und analytische Verarbeitungskapazitäten (HTAP) bietet. TiDB ist MySQL-kompatibel, was die Einführung für Teams erleichtert, die bereits mit dem MySQL-Ökosystem vertraut sind.
Kernfunktionen und Stärken von TiDB
- Verteiltes SQL: TiDB bietet horizontale Skalierbarkeit wie NoSQL-Datenbanken und behält gleichzeitig das relationale Modell von SQL-Datenbanken bei. Dadurch ist es äußerst flexibel bei der Bewältigung sowohl transaktionaler als auch analytischer Workloads.
- HTAP-Architektur: TiDB kann transaktionale (OLTP) und analytische (OLAP) Workloads in einer einzigen Datenbank verarbeiten, wodurch der Bedarf an separaten Systemen reduziert wird.
- MySQL-Kompatibilität: TiDB ist mit MySQL kompatibel, wodurch es sich leicht in bestehende Umgebungen integrieren lässt, die auf MySQL angewiesen sind, ohne wesentliche Änderungen am Anwendungscode.
- Auto-Sharding: TiDB shardet Daten automatisch über Knoten hinweg, verbessert die Lese- und Schreibleistung und gewährleistet gleichzeitig starke Konsistenz.
Vektorsuche in TiDB
TiDB unterstützt Vektorsuche durch die Integration mit externen Bibliotheken und Plugins, was eine effiziente Verwaltung und Abfrage vektorisierter Daten ermöglicht. Die HTAP-Architektur von TiDB ist vorteilhaft für die Durchführung von Vektorsuchen neben transaktionalen und analytischen Workloads, wodurch es eine vielseitige Option für Unternehmen ist, die diese Fähigkeiten benötigen.
Die Einbindung von Vektorsuchfunktionen in TiDB erfordert zusätzliche Konfiguration, aber sobald sie eingerichtet ist, kann das System mit seiner verteilten Architektur groß angelegte Vektorabfragen verarbeiten. Die SQL-Kompatibilität ermöglicht es Entwicklern außerdem, Vektorsuche mit traditionellen relationalen Abfragen zu kombinieren, was mehr Flexibilität für komplexe Anwendungen bietet.
Hauptunterschiede: Apache Cassandra vs TiDB
Während sowohl Apache Cassandra als auch TiDB Vektorsuchen unterstützen können, gibt es erhebliche Unterschiede in ihren Architekturen, Methoden und Funktionalitäten. Hier ist ein Vergleich über verschiedene kritische Faktoren hinweg:
1. Suchmethodik
- Apache Cassandra: Vektorsuche in Cassandra wird typischerweise über externe Plugins erreicht, was den Prozess manueller machen und zusätzliche Einrichtung erfordern kann. Sobald Cassandra jedoch konfiguriert ist, ermöglicht seine verteilte Natur eine effiziente Vektorsuche über große Datensätze hinweg.
- TiDB: Die HTAP-Architektur von TiDB ermöglicht es, Vektorsuche als Teil seiner umfassenderen Workload-Fähigkeiten zu handhaben. Durch die Unterstützung sowohl transaktionaler als auch analytischer Abfragen bietet TiDB mehr Flexibilität bei der Kombination von Vektorsuchen mit anderen Abfragen.
2. Datenverarbeitung
- Apache Cassandra: Spezialisiert auf die Verarbeitung unstrukturierter oder semistrukturierter Daten mit seinem flexiblen Schema, wodurch es ideal für Anwendungen mit schreibintensiven Workloads ist.
- TiDB: Zeichnet sich bei der Verwaltung strukturierter Daten aus, bietet dank seiner SQL-Kompatibilität jedoch auch Flexibilität bei semistrukturierten Daten. Die hybride transaktionale und analytische Architektur ermöglicht einen stärker integrierten Ansatz für den Umgang mit Daten.
3. Skalierbarkeit und Leistung
- Apache Cassandra: Bekannt für seine lineare Skalierbarkeit und die Fähigkeit, enorme Datenmengen über mehrere Knoten hinweg zu verarbeiten. Es ist eine ausgezeichnete Wahl für Anwendungen, die schnell horizontal skalieren müssen.
- TiDB: Bietet ebenfalls horizontale Skalierbarkeit, aber seine Leistung skaliert besonders gut bei Workloads, die eine Kombination aus OLTP und OLAP erfordern. Für Anwendungen, die transaktionale Abfragen mit analytischen Workloads ausbalancieren müssen, kann die Leistung von TiDB vorteilhafter sein.
4. Flexibilität und Anpassung
- Apache Cassandra: Bietet hohe Flexibilität bei der Datenmodellierung, sodass Entwickler Tabellen mit unterschiedlichen Schemata definieren können. Die Anpassung für die Vektorsuche erfordert jedoch eine zusätzliche Integration mit externen Bibliotheken.
- Dank seiner Kompatibilität mit MySQL ist** TiDB** flexibler bei der Kombination von SQL-basierten Abfragen mit Vektorsuchen. Diese Flexibilität kann entscheidend dafür sein, ob Ihr Team lieber mit relationalen Datenbanken arbeitet und dabei KI-gesteuerte Workloads integriert.
5. Integration und Ökosystem
- Apache Cassandra: Integriert sich gut in cloudnative Anwendungen und andere Big-Data-Frameworks wie Apache Kafka und Apache Spark. Das Angebot DataStax Enterprise ergänzt weitere Funktionen auf Enterprise-Niveau, einschließlich erweiterter Vektorsuchfunktionen.
- TiDB: Verfügt über eine starke Integration mit dem MySQL-Ökosystem, wodurch die Einführung für Teams, die bereits MySQL verwenden, einfach ist. TiDB integriert sich außerdem in eine breite Palette von Datenvisualisierungs- und Analysetools.
6. Benutzerfreundlichkeit
- Apache Cassandra: Erfordert eine steilere Lernkurve, insbesondere für Teams, die mit NoSQL-Datenbanken nicht vertraut sind. Die Implementierung von Vektorsuchfunktionen kann zusätzliche Komplexität mit sich bringen.
- TiDB: Für Teams, die bereits mit SQL-Datenbanken vertraut sind, einfacher einzuführen. Die MySQL-Kompatibilität reduziert die Lernkurve und vereinfacht die Implementierung der Vektorsuche.
7. Kostenüberlegungen
- Apache Cassandra: Open Source, erfordert beim Skalieren jedoch erhebliche Infrastrukturressourcen. Verwaltete Cassandra-Dienste wie DataStax Astra können helfen, den Betriebsaufwand zu reduzieren, verursachen jedoch zusätzliche Kosten.
- TiDB: Ebenfalls Open Source, aber die hybride Natur der Datenbank kann zu Kosteneinsparungen führen, indem der Bedarf an separaten OLTP- und OLAP-Systemen reduziert wird. TiDB Cloud bietet verwaltete Dienste, die die Betriebskosten senken können, aber je nach Nutzung die Gesamtausgaben erhöhen können.
8. Sicherheitsfunktionen
- Apache Cassandra: Bietet grundlegende Sicherheitsfunktionen wie Authentifizierung, rollenbasierte Zugriffskontrolle und Datenverschlüsselung. Erweiterte Sicherheitsfunktionen sind jedoch über DataStax Enterprise verfügbar.
- TiDB: Bietet umfassende Sicherheitsfunktionen, einschließlich Verschlüsselung, Zugriffskontrolle und Audit-Protokollierung. Für Enterprise-Anwendungsfälle sind die Sicherheitsfunktionen von TiDB im Vergleich zur Open-Source-Version von Cassandra robuster.
Wann Sie Apache Cassandra für die Vektorsuche wählen sollten
- Sie benötigen eine hochgradig verteilte, fehlertolerante Datenbank, die groß angelegte, schreibintensive Workloads bewältigen kann.
- Ihre Anwendung erfordert flexible Datenmodellierung, und Eventual Consistency kann in bestimmten Fällen toleriert werden.
- Sie sind damit vertraut, Vektorsuchen über externe Bibliotheken oder Plugins einzurichten.
- Sie priorisieren Skalierbarkeit und Fehlertoleranz gegenüber Benutzerfreundlichkeit und erweiterten Suchfunktionen.
Wann Sie TiDB für die Vektorsuche wählen sollten
- Sie benötigen ein SQL-kompatibles System, das sowohl transaktionale als auch analytische Workloads unterstützt.
- Ihre Anwendung basiert auf einer Mischung aus strukturierten und semi-strukturierten Daten, und Sie bevorzugen die Vertrautheit von SQL.
- Sie benötigen eine einfacher zu implementierende Vektorsuche, die sich gut in relationale Abfragen integrieren lässt.
- Sie benötigen eine hybride transaktionale/analytische Datenbank mit starker Skalierbarkeit für gemischte Workloads.
Wann sollte man eine spezialisierte Vektordatenbank wählen?
Während sowohl Apache Cassandra als auch TiDB Vektorsuchfunktionen bieten, sind sie nicht für groß angelegte, leistungsstarke Vektorsuchaufgaben optimiert.
Wenn Ihre Anwendung auf schnelle, präzise Ähnlichkeitssuchen über Millionen oder Milliarden hochdimensionaler Vektoren angewiesen ist, wie etwa Bilderkennung, E-Commerce-Empfehlungen oder NLP-Aufgaben, sind spezialisierte Vektordatenbanken wie Milvus und Zilliz Cloud (das verwaltete Milvus) besser geeignet. Diese Datenbanken sind darauf ausgelegt, Vektordaten in großem Maßstab zu verarbeiten, indem sie fortschrittliche Approximate Nearest Neighbor (ANN)-Algorithmen (z. B. HNSW, IVF ) verwenden und erweiterte Funktionen wie hybride Suche (einschließlich hybrider Sparse- und Dense-Suche, multimodaler Suche, Vektorsuche mit Metadatenfilterung sowie hybrider Dense- und Volltextsuche), Echtzeit-Ingestion und verteilte Skalierbarkeit für hohe Leistung in dynamischen Umgebungen bieten.
Andererseits eignen sich Allzwecksysteme wie Apache Cassandra und TiDB, wenn die Vektorsuche nicht im Mittelpunkt steht und Sie strukturierte oder semi-strukturierte Daten mit kleineren Vektordatensätzen oder moderaten Leistungsanforderungen verarbeiten. Wenn Sie diese Systeme bereits verwenden und den Aufwand für die Einführung neuer Infrastruktur vermeiden möchten, können Vektorsuch-Plugins ihre Fähigkeiten erweitern und eine kosteneffiziente Lösung für einfachere Vektorsuchaufgaben in kleinerem Maßstab bieten.
Verwendung von Open-source VectorDBBench zur eigenen Bewertung und zum Vergleich von Vektordatenbanken
VectorDBBench ist ein Open-Source-Benchmarking-Tool, das für Benutzer entwickelt wurde, die leistungsstarke Datenspeicher- und Abrufsysteme benötigen, insbesondere Vektordatenbanken. Dieses Tool ermöglicht es Benutzern, die Leistung verschiedener Vektordatenbanksysteme wie Milvus und Zilliz Cloud (das verwaltete Milvus) mit ihren eigenen Datensätzen zu testen und zu vergleichen und das am besten geeignete System für ihre Anwendungsfälle zu bestimmen. Mithilfe von VectorDBBench können Benutzer fundierte Entscheidungen auf der Grundlage der tatsächlichen Leistung von Vektordatenbanken treffen, anstatt sich auf Marketingaussagen oder anekdotische Belege zu verlassen.
VectorDBBench ist in Python geschrieben und unter der MIT-Open-Source-Lizenz lizenziert, was bedeutet, dass jeder es frei verwenden, ändern und verbreiten kann. Das Tool wird aktiv von einer Community von Entwicklern gepflegt, die sich der Verbesserung seiner Funktionen und Leistung verschrieben haben.
Laden Sie VectorDBBench aus seinem GitHub repository herunter, um unsere Benchmark-Ergebnisse zu reproduzieren oder Leistungsergebnisse mit Ihren eigenen Datensätzen zu erhalten.
Werfen Sie einen kurzen Blick auf die Leistung gängiger Vektordatenbanken im *VectorDBBench Leaderboard.
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