Relationale Datenbanken vs. Vektordatenbanken
Datenbanken stellen seit Langem Herausforderungen für die Anwendungsleistung dar und erfordern oft umfangreiches Feintuning. Als Reaktion darauf sind neue Datenbankdesigns entstanden, um Skalierbarkeit, Leistung und Entwicklerproduktivität zu verbessern und die Erstellung bestimmter Arten von Anwendungen zu vereinfachen.
Dennoch bringen diese neuen Datenbanklösungen ihre Kompromisse mit sich. Jedes Design umfasst Abwägungen, bei denen bestimmte Vorteile auf Kosten anderer gewonnen werden. Das Verständnis dieser Optionen und ihrer Kompromisse ist entscheidend, um das beste Werkzeug für Ihre Anforderungen auszuwählen. In diesem Artikel werden wir Vektordatenbanken untersuchen und sie mit traditionellen relationalen Datenbanken vergleichen, um Ihnen zu helfen, eine gut informierte Entscheidung zu treffen.
Warum eine spezialisierte Datenbank für Ihre Anwendung wählen?
In den letzten Jahren gab es einen starken Anstieg spezialisierter Datenbanken, die auf bestimmte Anwendungsfälle zugeschnitten sind:
Graph Database: Graphdatenbanken sind für die effiziente Speicherung und Analyse stark vernetzter Daten konzipiert und zeichnen sich durch die Verwaltung von Beziehungen zwischen Datenpunkten aus (knowledge graph).
Search Database: Diese Datenbanken verarbeiten unstrukturierte oder halbstrukturierte Daten und sind für schnelles, effizientes Suchen und Abfragen optimiert.
Time Series Database: Zeitreihendatenbanken sind für hohen Schreibdurchsatz und zeitbasierte Abfragen optimiert und bewältigen Arbeitslasten mit häufigen und groß angelegten zeitgestempelten Dateneinträgen.
Key-Value Database: Key-Value-Datenbanken sind für ihre hohe Leistung und Skalierbarkeit bekannt und speichern Daten als einfache Schlüssel-Wert-Paare ohne zusätzliche Metadaten, wodurch sie ideal für schnelle Lese- und Schreibvorgänge sind.
In-Memory Database: Diese Datenbanken speichern Daten im RAM statt auf der Festplatte, wodurch Verzögerungen durch Festplattenzugriffe eliminiert und die Leistung erheblich verbessert werden.
Vector Database: Diese Datenbanken sind darauf ausgelegt, Vektoreinbettungen zu speichern, und sind optimiert, um die rechenintensive semantische Suche zu bewältigen.
Während relationale Datenbanken (RDBMS) beim Marktanteil weiterhin dominieren, gewinnen zweckgebundene Datenbanken rasch an Bedeutung, wobei Vektor-, Zeitreihen-, Key-Value- und Graphdatenbanken in den letzten zwei Jahren das stärkste Wachstum verzeichnet haben.
Die Verlagerung hin zu spezialisierten Datenbanken wird durch steigende Anforderungen an Leistung und fortschrittliche Funktionen vorangetrieben, da Nutzer erwarten, dass Software den hohen Standards führender Technologieunternehmen entspricht. Darüber hinaus hat der Aufstieg von Microservice-Architekturen die Einführung spezialisierter Datenbanken erleichtert. Microservices, die unabhängig bereitgestellt werden können und voneinander abstrahiert sind, ermöglichen es Teams, die besten Werkzeuge für spezifische Anwendungsfunktionen auszuwählen, ohne umfassende Kenntnisse der Technologien anderer Services zu benötigen.
Die Integration einer weiteren Datenbank in eine Architektur erhöht jedoch die Komplexität. Es ist entscheidend zu beurteilen, ob die Vorteile einer spezialisierten Datenbank die Kosten und Komplexitäten überwiegen. Eine gründliche Bewertung der Vor- und Nachteile ist unerlässlich, bevor Entscheidungen getroffen werden, die Ihre Anwendung langfristig beeinflussen werden.
"In der Praxis ist es schwierig, ein einheitliches Datenmanagementsystem zu erreichen, das verschiedene Workloads und Anwendungen unterstützt. Verglichen mit der Automobilindustrie können wir uns kein einzelnes Fahrzeug vorstellen, das allen Zwecken dient—SUVs, Trucks, Limousinen und Schulbusse werden mit spezifischen Funktionen im Blick entwickelt. Ähnlich sind Systeme in der Datenbankwelt für unterschiedliche Anforderungen optimiert, und eine Universallösung ist unwahrscheinlich. Die Zukunft liegt in der Entwicklung spezialisierterer Datenbanken, die auf spezifische Anforderungen zugeschnitten sind. Zwar könnten wir einheitliche Schnittstellen oder SDKs sehen, um mit verschiedenen Datenbanksystemen zu interagieren, doch der Trend wird sich weiter in Richtung zunehmend spezialisierter Lösungen bewegen." Charles Xie, Gründer und CEO von Zilliz.**
Überblick über relationale Datenbanken
Relationale Datenbanken, auch als traditionelle Datenbanken bekannt, sind vielseitige Werkzeuge, die Daten in einem tabellarischen Format verwalten. Diese Struktur, organisiert in Zeilen und Spalten, ermöglicht eine effiziente Datenspeicherung und -abfrage, typischerweise auf Festplatten verwaltet. Die Verwendung von SQL erhöht ihre Vielseitigkeit zusätzlich und unterstützt eine breite Palette von Abfragen. Diese Anpassungsfähigkeit macht relationale Datenbanken für eine Vielzahl von Anwendungen geeignet. Sie werden besonders für ihre Fähigkeit geschätzt, strukturierte Beziehungen zwischen Datensätzen durchzusetzen und durch vordefinierte Schemata Datenkonsistenz und -integrität sicherzustellen.
Datenspeicherung: Zeilen und Spalten
Relationale Datenbanken nutzen eine systematische Anordnung von Zeilen und Spalten, um Daten zu speichern. Jede Zeile stellt einen einzelnen Datensatz dar, während jede Spalte ein Datenfeld oder Attribut darstellt. Dieses organisierte Format erleichtert den einfachen Zugriff auf Daten und deren Verwaltung, sodass Nutzer Datenspeicher effizient navigieren und Informationen innerhalb der Datenbank aktualisieren können.
Abfragemöglichkeiten
Structured Query Language (SQL) ist ein zentrales Merkmal relationaler Datenbanken und ermöglicht es Nutzern, präzise Abfragen zu formulieren, um komplexe Daten gemeinsam zu extrahieren und zu manipulieren. SQL bietet ein robustes Framework zum Filtern, Sortieren und Abrufen von Daten, wodurch komplexe Suchen und Operationen auf großen Datensätzen einfach durchgeführt werden können. Durch die Verwendung von SQL können Nutzer relevante Informationen schnell identifizieren und detaillierte Berichte basierend auf bestimmten Kriterien erstellen.
ACID-Eigenschaften
Transaktionen in relationalen Datenbanken werden durch vier zentrale Eigenschaften geregelt, die als ACID bekannt sind: Atomarität, Konsistenz, Isolation und Dauerhaftigkeit. Atomarität stellt sicher, dass alle Aspekte einer Transaktion als Ganzes abgeschlossen werden und keine teilweisen Aktualisierungen zurückbleiben. Konsistenz wahrt die Integrität der Daten und stellt sicher, dass Transaktionen zu gültigen Zuständen führen. Isolation verhindert, dass Transaktionen einander beeinflussen, bis sie vollständig festgeschrieben sind, wodurch Konflikte vermieden werden. Schließlich garantiert Dauerhaftigkeit, dass die Änderungen nach dem Festschreiben einer Transaktion dauerhaft sind, selbst im Falle eines Systemausfalls.
Überblick über Vektordatenbanken
Also, was genau ist eine Vektordatenbank? Im Kern ist eine Vektordatenbank ein spezialisiertes System, das darauf ausgelegt ist, unstrukturierte Daten mithilfe ihrer Vektorrepräsentationen und Einbettungen zu verarbeiten. Dieser Ansatz ermöglicht das schnelle Abrufen semantischer Informationen und effiziente Ähnlichkeitssuchen.
Vektordatenbanken sind im modernen KI-Ökosystem von entscheidender Bedeutung, insbesondere bei Retrieval Augmented Generation (RAG). RAG verbessert die Leistung von Large Language Models (LLMs), indem es externes Wissen integriert, was dazu beiträgt, KI-Halluzinationen zu reduzieren und die Genauigkeit generierter Antworten zu verbessern. Diese Datenbanken verwalten und rufen kontextbezogene Informationen ab, die die LLMs verwenden, um zuverlässigere Antworten zu erzeugen.
Sie werden in verschiedenen Bereichen breit eingesetzt, darunter Chatbots, Empfehlungssysteme und Multimediasuchen wie Bild-, Video- und Audioabruf.
Vektordatenbanken vs. relationale Datenbanken
Traditionelle relationale Datenbanken zeichnen sich durch die Verwaltung strukturierter Daten, die Verwendung vordefinierter Schemata und die Durchführung präziser Suchen innerhalb tabellarischer Datenformate aus. Im Gegensatz dazu eröffnen Vektordatenbanken mit ihrer einzigartigen Fähigkeit, unstrukturierte Daten wie Bilder, Audio, Videos und Text zu verarbeiten, indem sie diese Datentypen als hochdimensionale Vektoren darstellen, eine Welt voller Möglichkeiten. Anders als relationale Datenbanken, die Zeilen und Spalten verwenden, speichern Vektordatenbanken Daten als Vektoren mit mehreren Dimensionen und gruppieren sie basierend auf Ähnlichkeit.
Während relationale Datenbanken wie MySQL und PostgreSQL für viele Entwickler lange Zeit die erste Wahl waren, gibt es in der Branche eine deutliche Verschiebung hin zur Integration von Vektorsuchfunktionen in diese Systeme. PostgreSQL-Nutzer greifen beispielsweise zunehmend auf Pgvector für ihre Vektordatenbankanforderungen zurück, was einen wachsenden Trend in der Datenbanklandschaft signalisiert.
Zur Unterstützung vektorbasierter Operationen ergänzen relationale Datenbanken typischerweise Indizierungstechnologien wie HNSW (Hierarchical Navigable Small World), um approximative Nächste-Nachbarn-Suchen im Vektorraum durchzuführen. Dies ist entscheidend, um ähnliche Elemente in KI-gestützten Anwendungen zu finden. Zusätzlich bieten diese Datenbanken Vektorspeicherung neben traditionellen Daten und behalten die SQL-Kompatibilität bei, sodass Nutzer vertraute SQL-Befehle zur Verwaltung und Abfrage von Vektordaten verwenden können.
Im Gegensatz zu Pgvector, das keine vollständige Vektorsuchmaschine, sondern vielmehr ein Plugin für PostgreSQL-Datenbanken ist, sind dedizierte Vektordatenbanken wie Milvus und Zilliz Cloud von Grund auf dafür entwickelt, Milliarden hochdimensionaler Vektoren mit nahezu Echtzeit-Performance zu verwalten und abzufragen. Diese spezialisierten Datenbanken nutzen fortschrittliche Indizierungstechniken, um Ähnlichkeitssuchen effizient zu handhaben, bieten überlegene Leistung für ähnlichkeitsbasierte Operationen und unterstützen die Verwaltung großskaliger Vektordaten. Sie bieten außerdem robuste APIs, die auf KI- und Machine-Learning-Anwendungen zugeschnitten sind, wodurch sie sich gut für komplexe und großskalige Anforderungen an Vektordaten eignen.
Warum Vektorindizes wichtig sind
Während der Prototyping-Phase ist es üblich, alle Daten für eine schnellere Verarbeitung und eine einfachere Entwicklung in den Arbeitsspeicher zu laden. Wenn die Datenmenge jedoch in der Produktion wächst, wird dieser Ansatz unpraktisch aufgrund von:
Speicherbeschränkungen: Arbeitsspeicher ist sowohl begrenzt als auch teurer als Festplattenspeicher.
Kapazitätsprobleme: Große Datensätze können den verfügbaren Arbeitsspeicher überschreiten.
Performance-Auswirkungen: Das Speichern aller Daten im Arbeitsspeicher kann die Startzeit und den Ressourcenverbrauch erhöhen.
Um große Datensätze in der Produktion effizient zu verarbeiten, ist die Auswahl der richtigen Indizierungsstrategie entscheidend und bedeutsam. Ein geeigneter Vektorindex optimiert die Performance Ihrer Retrieval-Augmented-Generation-(RAG)-Anwendung, indem er Abfragegeschwindigkeit, Speicherbedarf und Latenz ausbalanciert. Das folgende Diagramm hilft dabei zu visualisieren, wie verschiedene Indizes basierend auf drei zentralen Kennzahlen abschneiden, und unterstreicht die Bedeutung Ihrer Rolle in diesem Prozess.
Von Milvus unterstützte Indizes
Abfragen pro Sekunde (QPS): Misst die Abfrageverarbeitungskapazität des Index pro Sekunde und zeigt Durchsatz und Effizienz an.
Speicher: Spiegelt den für den Index erforderlichen Festplattenspeicher wider und beeinflusst Infrastrukturkosten und Skalierbarkeit.
Latenz: Stellt die Zeit dar, die zur Verarbeitung und Rückgabe von Abfrageergebnissen benötigt wird, und beeinflusst die Reaktionsfähigkeit der Anwendung.
Durch den Vergleich dieser Kennzahlen können Sie den Index auswählen, der am besten zu Ihrem Anwendungsfall und Ihren Performance-Anforderungen passt.
Milvus bietet ein flexibles Framework zur Indexauswahl, das auf verschiedene Speicher- und Performance-Anforderungen zugeschnitten ist:
GPU-Index: Ideal für Hochleistungsumgebungen, unterstützt schnelle Datenverarbeitung und -abfrage.
Memory Index: Bietet ein Gleichgewicht zwischen Performance und Kapazität, geeignet für Abfragen-pro-Sekunde-(QPS)-Raten, und skaliert bis zu Terabytes an Speicher mit einer durchschnittlichen Latenz von etwa zehn Millisekunden.
Disk Index: Verarbeitet Dutzende von Terabyte mit einer Latenz von etwa 100 Millisekunden und eignet sich für größere, weniger zeitkritische Datensätze. Milvus ist einzigartig als einzige Open-Source-Vektordatenbank, die Disk-Indizes unterstützt.
Swap Index: Erleichtert den Datenaustausch zwischen S3 oder anderem Objektspeicher und dem Arbeitsspeicher, wodurch die Kosten um etwa das Zehnfache gesenkt werden, während die Latenz verwaltet wird. Typische Zugriffszeiten liegen bei etwa 100 Millisekunden, können sich jedoch bei seltener abgerufenen Daten auf wenige Sekunden verlängern, wodurch er sich für die Offline-Nutzung und kostensensible Anwendungen eignet.
Nachdem Sie einen Index ausgewählt haben, bewerten Sie seine Leistung anhand von Erstellungszeit, Genauigkeit, Performance und Ressourcennutzung. Beispielsweise könnte ein nicht optimierter Index nur 20 Abfragen pro Sekunde unterstützen, während ein optimierter Index die QPS mit jeder Tuning-Iteration verzehnfachen könnte, obwohl dies auch die Erstellungszeit erhöhen kann.
Um Ihren Index effektiv auszuwählen und feinzujustieren:
Wählen Sie den Indextyp basierend auf Ihren Anforderungen aus.
Stimmen Sie die Indexparameter zur Performance-Optimierung ab.
Führen Sie Benchmarks für Ihre Anwendungsfälle durch, um die erwartete Performance sicherzustellen.
Passen Sie die Suchparameter an, um die Ergebnisse weiter zu verbessern.
Für die Anleitung durch den Optimierungsprozess verwenden Sie Benchmarking-Tools wie VectorDBBench. Von Zilliz entwickelt und als Open Source veröffentlicht, bewertet VectorDBBench verschiedene Vektordatenbanken und ermöglicht umfassende Experimente sowie die Feinabstimmung des Systems für optimale Performance.
Ein Spickzettel ist als schnelle Referenz verfügbar, der die Performance jedes Index in unserem GPU-Indexkatalog darstellt und Ihnen hilft, Performance und Kosteneffizienz zu optimieren, indem er Sie zum besten Index für Ihre Anwendung führt.
Ein Index-Spickzettel
Performance-Benchmarks relationaler Datenbanken für die Vektorsuche
Wie erwähnt, verwenden traditionelle relationale Datenbanken häufig 1–2 Vektorindizes, was bei der Verarbeitung großer Vektordaten zu Performance-Problemen führen kann. Um diese Herausforderung hervorzuheben, ist VectorDBBench ein Open-Source-Tool, das für das Benchmarking von Vektordatenbanken entwickelt wurde. Es bewertet verschiedene gängige Vektorindex-Datenbanken und Cloud-Dienste und liefert unvoreingenommene Metriken zu Abfragen pro Sekunde (QPS), Abfragen pro Dollar (QP$) und P99-Latenz.
Beispielsweise kann VectorDBBench Pgvector mit Milvus oder Zilliz vergleichen. Benchmark-Ergebnisse zeigen durchweg, dass Milvus und Zilliz eine überlegene Performance bei QPS, Geschwindigkeit und Latenz im Vergleich zu Pgvector bieten.
Hinweis: Dies ist eine Bewertung von 1–100 basierend auf der Performance jedes Systems in verschiedenen Fällen gemäß einer spezifischen Regel. Eine höhere Bewertung bedeutet bessere Performance.
Hinweis: Dies ist eine >1-Bewertung basierend auf der Performance jedes Systems in verschiedenen Fällen gemäß einer spezifischen Regel. Eine niedrigere Bewertung bedeutet bessere Performance.
Mit VectorDBBench können Sie schnell verstehen, welche Datenbank in Bezug auf verschiedene Metriken besser abschneidet. Sie können außerdem bestimmen, welche Datenbank am besten zu Ihren spezifischen Anforderungen passt.
Anwendungsfälle für Vektordatenbanken
Traditionelle Datenbanken werden hauptsächlich für die Verarbeitung von Transaktionen, die Bestandsverfolgung oder die Gehaltsabrechnung verwendet, während Vektordatenbanken die Entwicklung einiger beeindruckender KI-gestützter Anwendungsfälle hervorragend unterstützen.
Retrieval Augmented Generation (RAG)
Erweitern Sie das Wissen von LLMs, indem Sie externe Datenquellen in LLMs und Ihre KI-Anwendungen integrieren.
Empfehlungssystem
Empfehlen Sie Nutzern Informationen oder Produkte basierend auf ihrem bisherigen Verhalten und ihren Präferenzen.
Multimodale Ähnlichkeitssuche
Suchen Sie über verschiedene Modalitäten hinweg, wie Texte, Videos, Audio und Bilder.
Molekulare Ähnlichkeitssuche
Suchen Sie nach ähnlichen Substrukturen, Superstrukturen und anderen Strukturen für ein bestimmtes Molekül.
Fazit: Vektordatenbank vs. relationale Datenbank
Die Wahl der richtigen Datenbank für Ihre Anwendung ist nicht nur wichtig; sie ist unerlässlich. Relationale Datenbanken sind stark bei der Verwaltung strukturierter Daten und der Ausführung komplexer Abfragen mit SQL. Im Gegensatz dazu sind Vektordatenbanken darauf ausgelegt, unstrukturierte Daten und hochdimensionale Suchen zu verarbeiten, und bieten eine bessere Leistung für KI- und Machine-Learning-Aufgaben. Die Tragweite dieser Entscheidung kann nicht hoch genug eingeschätzt werden.
Mit ihren fortschrittlichen Indexierungs- und Suchfunktionen übertreffen Vektordatenbanken traditionelle relationale Datenbanken häufig bei der Verarbeitung großer, hochdimensionaler Datenmengen. Das Hinzufügen spezialisierter Vektordatenbanken kann jedoch Ihre Einrichtung erweitern und die Komplexität erhöhen, daher ist es wichtig zu bewerten, ob die Vorteile die zusätzliche Komplexität rechtfertigen.
Die Auswahl der richtigen Indexierungsstrategie und Benchmarking-Tools wie VectorDBBench kann dazu beitragen, die Leistung zu optimieren und sicherzustellen, dass Sie die beste Wahl für Ihre Anforderungen treffen.
Weitere Informationen zu Datenbanklösungen und Leistung finden Sie bei Zilliz Cloud.
Weiterlesen
Top 10 Context Engineering Techniques You Should Know for Production RAG
A practical guide to context engineering for production LLM systems, covering RAG, context processing, memory, agents, and multimodal context.
The Real Bottlenecks in Autonomous Driving — And How AI Infrastructure Can Solve Them
Autonomous driving faces a data bottleneck. Learn how AI-native vector databases like Zilliz solve scale, cost, and insight challenges across AV pipelines.
Selecting the Right ETL Tools for Unstructured Data to Prepare for AI
Learn the right ETL tools for unstructured data to power AI. Explore key challenges, tool comparisons, and integrations with Milvus for vector search.