SingleStore vs TiDB Die richtige Vektordatenbank für Ihre KI-Apps auswählen
Was ist eine Vektordatenbank?
Bevor wir SingleStore und TiDB vergleichen, wollen wir zunächst das Konzept von Vektordatenbanken untersuchen.
Eine Vektordatenbank ist speziell dafür konzipiert, hochdimensionale Vektoren zu speichern und abzufragen, die numerische Darstellungen von unstrukturierten Daten sind. Diese Vektoren kodieren komplexe Informationen, wie die semantische Bedeutung von Text, die visuellen Merkmale von Bildern oder Produktattribute. Indem sie effiziente Ähnlichkeitssuchen ermöglichen, spielen Vektordatenbanken eine zentrale Rolle in KI-Anwendungen und ermöglichen eine fortschrittlichere Datenanalyse und -abfrage.
Häufige Anwendungsfälle für Vektordatenbanken umfassen Produktempfehlungen im E-Commerce, Plattformen zur Inhaltsentdeckung, Anomalieerkennung in der Cybersicherheit, medizinische Bildanalyse und Aufgaben der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Sie spielen auch eine entscheidende Rolle bei Retrieval Augmented Generation (RAG), einer Technik, die die Leistung von großen Sprachmodellen (LLMs) verbessert, indem externes Wissen bereitgestellt wird, um Probleme wie KI-Halluzinationen zu reduzieren.
Auf dem Markt sind viele Arten von Vektordatenbanken verfügbar, darunter:
- Speziell entwickelte Vektordatenbanken wie Milvus, Zilliz Cloud (vollständig verwaltetes Milvus)
- Vektorsuchbibliotheken wie Faiss und Annoy.
- Leichtgewichtige Vektordatenbanken wie Chroma und Milvus Lite.
- Traditionelle Datenbanken mit Vektorsuch-Add-ons, die Vektorsuchen in kleinem Maßstab durchführen können.
SingleStore ist ein verteiltes, relationales SQL-Datenbankmanagementsystem, und Rockset ist eine Such- und Analysedatenbank mit Vektorsuchfunktionen als Add-on. Beide verfügen über Vektorsuchfunktionen als Add-on. Dieser Beitrag vergleicht ihre Vektorsuchfunktionen.
SingleStore: Überblick und Kerntechnologie
SingleStore hat Vektorsuche möglich gemacht, indem es sie in die Datenbank selbst integriert hat, sodass Sie keine separaten Vektordatenbanken in Ihrem Tech-Stack benötigen. Vektoren können in regulären Datenbanktabellen gespeichert und mit Standard-SQL-Abfragen durchsucht werden. Beispielsweise können Sie nach ähnlichen Produktbildern suchen und dabei nach Preisspanne filtern oder Dokument-Embeddings untersuchen und die Ergebnisse dabei auf bestimmte Abteilungen beschränken. Das System unterstützt sowohl semantische Suche mit FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT und HNSW_PQ für den Vektorindex als auch Skalarprodukt und euklidische Distanz für das Ähnlichkeitsmatching. Das ist äußerst nützlich für Anwendungen wie Empfehlungssysteme, Bilderkennung und KI-Chatbots, bei denen Ähnlichkeitsmatching schnell ist.
Im Kern ist SingleStore auf Leistung und Skalierbarkeit ausgelegt. Die Datenbank verteilt die Daten über mehrere Knoten, sodass Sie Vektordatenoperationen in großem Maßstab bewältigen können. Wenn Ihre Daten wachsen, können Sie einfach weitere Knoten hinzufügen, und schon sind Sie bereit. Der Query Processor kann Vektorsuche mit SQL-Operationen kombinieren, sodass Sie nicht mehrere separate Abfragen ausführen müssen. Im Gegensatz zu reinen Vektordatenbanken bietet Ihnen SingleStore diese Funktionen als Teil einer vollständigen Datenbank, sodass Sie KI-Funktionen entwickeln können, ohne mehrere Systeme zu verwalten oder sich mit komplexen Datenübertragungen auseinanderzusetzen.
Für die Vektorindizierung bietet SingleStore zwei Optionen. Die erste ist die exakte Suche nach k nächsten Nachbarn (kNN), die die exakte Menge der k nächsten Nachbarn für einen Abfragevektor findet. Für sehr große Datensätze oder hohe Parallelität unterstützt SingleStore jedoch auch die Approximate-Nearest-Neighbor-Suche (ANN) mithilfe von Vektorindizierung. Die ANN-Suche kann k nahe Nachbarn viel schneller finden als die exakte kNN-Suche, manchmal um Größenordnungen. Es gibt einen Kompromiss zwischen Geschwindigkeit und Genauigkeit – ANN ist schneller, liefert aber möglicherweise nicht die exakte Menge der k nächsten Nachbarn zurück. Für Anwendungen mit Milliarden von Vektoren, die interaktive Antwortzeiten benötigen und keine absolute Präzision erfordern, ist die ANN-Suche der richtige Weg.
Die technische Implementierung von Vektorindizes in SingleStore hat spezifische Anforderungen. Diese Indizes können nur auf Columnstore-Tabellen erstellt werden und müssen auf einer einzelnen Spalte erstellt werden, die die Vektordaten speichert. Das System unterstützt derzeit das Format Vector Type(dimensions[, F32]); F32 ist der einzige unterstützte Elementtyp. Dieser strukturierte Ansatz macht SingleStore hervorragend geeignet für Anwendungen wie semantische Suche mit Vektoren aus großen Sprachmodellen, Retrieval-Augmented Generation (RAG) für fokussierte Textgenerierung und Bildabgleich auf Basis von Vektoreinbettungen. Durch die Kombination dieser Funktionen mit traditionellen Datenbankfunktionen ermöglicht SingleStore Entwicklern, komplexe KI-Anwendungen mit SQL-Syntax zu erstellen und dabei Leistung und Skalierbarkeit beizubehalten.
Was ist TiDB? Ein Überblick
TiDB, entwickelt von PingCAP, ist eine verteilte Open-Source-SQL-Datenbank, die hybride transaktionale und analytische Verarbeitung (HTAP) bietet. Sie ist MySQL-kompatibel und daher für Teams, die bereits mit dem MySQL-Ökosystem vertraut sind, leicht einzuführen. Die verteilte SQL-Architektur von TiDB bietet horizontale Skalierbarkeit wie NoSQL-Datenbanken und behält gleichzeitig das relationale Modell von SQL-Datenbanken bei, wodurch sie äußerst flexibel für die Verarbeitung sowohl transaktionaler als auch analytischer Workloads ist.
Eine der Kernstärken von TiDB ist seine HTAP-Architektur, die es ermöglicht, transaktionale (OLTP) und analytische (OLAP) Workloads in einer einzigen Datenbank zu verarbeiten, wodurch der Bedarf an separaten Systemen reduziert wird. Darüber hinaus erleichtert die MySQL-Kompatibilität von TiDB die Integration in bestehende Umgebungen, die auf MySQL basieren, ohne erhebliche Änderungen am Anwendungscode. Die Datenbank verfügt außerdem über Auto-Sharding, das Daten automatisch über Knoten verteilt, um die Lese- und Schreibleistung zu verbessern und gleichzeitig starke Konsistenz beizubehalten.
TiDB unterstützt Vektorsuche durch Integration mit externen Bibliotheken und Plugins und ermöglicht so eine effiziente Verwaltung und Abfrage vektorisierter Daten. Diese Funktion macht TiDB in Kombination mit seiner HTAP-Architektur zu einer vielseitigen Option für Unternehmen, die Vektorsuchfunktionen neben transaktionalen und analytischen Workloads benötigen. Die verteilte Architektur von TiDB ermöglicht es, groß angelegte Vektorabfragen zu verarbeiten, sobald die erforderlichen Konfigurationen eingerichtet sind.
Obwohl die Einbindung von Vektorsuchfunktionen in TiDB zusätzliche Konfiguration erfordert, ermöglicht die SQL-Kompatibilität des Systems Entwicklern, Vektorsuche mit traditionellen relationalen Abfragen zu kombinieren. Diese Flexibilität macht TiDB geeignet für komplexe Anwendungen, die sowohl Vektorsuche als auch relationale Datenbankfunktionen erfordern, und bietet eine umfassende Lösung für vielfältige Anforderungen im Datenmanagement.
Wesentliche Unterschiede
Suchmethodik
SingleStore bietet Vektorsuche innerhalb der Datenbank mit sowohl exakter Suche nach k nächsten Nachbarn (kNN) als auch Approximate-Nearest-Neighbor-Suche (ANN). Sie können Präzision und Geschwindigkeit basierend auf den Anforderungen Ihrer Anwendung abstimmen. Mit integrierter Unterstützung für Vektorindizierungsmethoden wie FLAT, IVF_FLAT und HNSW kann SingleStore leistungsstarkes Ähnlichkeitsmatching innerhalb der Datenbank selbst durchführen, ohne dass separate vektorspezifische Systeme erforderlich sind.
TiDB hingegen integriert Vektorsuche über externe Bibliotheken und Plugins. Das gibt ihm zwar mehr Flexibilität, doch die Abhängigkeit von externen Komponenten kann zusätzliche Komplexität und Leistungsschwankungen mit sich bringen. TiDBs Stärke liegt in der Kombination von Vektorabfragen mit seiner Hybrid-Transactional-and-Analytical-Processing-(HTAP)-Architektur, aber das erfordert zusätzliche Konfiguration.
Datenverarbeitung
SingleStore kann Vektordaten in Columnstore-Tabellen speichern und SQL-Operationen zusammen mit Vektorabfragen ausführen. Das macht es einfach für Anwendungen wie semantische Suche oder KI-gestützte Empfehlungen. Es ist jedoch auf das Format Vector Type(dimensions[, F32]) beschränkt, was für einige Anwendungsfälle möglicherweise nicht flexibel genug ist.
TiDB kann verschiedene Workloads verarbeiten: strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten. Seine MySQL-Kompatibilität erleichtert die Einführung für Teams, die bereits in diesem Ökosystem arbeiten. Für Vektordaten nutzt TiDB externe Tools, was Flexibilität bietet, jedoch auf Kosten von zusätzlichem Setup und potenziellem Overhead.
Skalierbarkeit und Leistung
SingleStore verteilt Vektor- und relationale Daten über Knoten hinweg und ermöglicht einfache Skalierbarkeit. Wenn die Datenmenge wächst, sorgt das Hinzufügen von Knoten für konsistente Leistung, ohne die Architektur zu ändern. Die integrierte ANN-Indizierung optimiert die Abfragegeschwindigkeit für große Datensätze, für Anwendungen mit Milliarden von Vektoren.
TiDB bietet ebenfalls horizontale Skalierbarkeit durch seine verteilte SQL-Architektur, mit automatischem Sharding und Lastverteilung. Seine Skalierbarkeit für relationale Workloads ist bewährt, aber die Leistung von Vektorabfragen hängt von der gewählten externen Integration ab, die möglicherweise nicht ebenso reibungslos skaliert.
Flexibilität und Anpassung
SingleStore ist für SQL-basierte Vektorsuche optimiert, sodass du vertraute Syntax verwenden kannst, um deine Anwendung zu erstellen. Sein strukturierter Ansatz für Vektorindizierung und -speicherung könnte jedoch die Flexibilität im Vergleich zu Systemen einschränken, die ausschließlich für Vektoren entwickelt wurden.
TiDB bietet mehr Anpassungsmöglichkeiten, da es externe Bibliotheken für die Vektorsuche nutzt. Du kannst es an deine Bedürfnisse anpassen, daher ist es eine gute Wahl für Szenarien, die mehr Anpassung über die Standardfunktionen hinaus erfordern.
Integration und Ökosystem
SingleStore lässt sich gut in KI- und ML-Pipelines integrieren, indem es SQL-Operationen auf Vektoreinbettungen von Modellen wie OpenAI’s oder Hugging Face’s ermöglicht. Das reduziert den Aufwand für Datenübertragungen und macht die Anwendungsentwicklung nahtlos.
TiDB hat eine starke MySQL-Kompatibilität, sodass es sich leicht in bestehende MySQL-Tools und -Ökosysteme integrieren lässt. Seine Vektorsuche hängt jedoch von externen Bibliotheken ab, die zusätzlichen Aufwand erfordern, um sie in End-to-End-Workflows zu integrieren.
Benutzerfreundlichkeit
SingleStore vereinfacht die Entwicklung mit einem einzigen System für sowohl Vektor- als auch relationale Operationen. Seine Dokumentation und Unterstützung für gängige Indizierungsmethoden machen es einfach für Entwickler, die eine All-in-one-Lösung suchen.
TiDB ist zwar für relationale Aufgaben entwicklerfreundlich, könnte aber für die Vektorsuche eine steilere Lernkurve haben, da zusätzliche und externe Tools konfiguriert werden müssen.
Kosten
SingleStore vereint Vektor- und relationale Datenverwaltung in einem System und könnte die Kosten für die Wartung separater Datenbanken senken. Lizenzierungs- und Skalierungskosten sollten jedoch basierend auf dem Workload bewertet werden.
TiDB ist Open Source und hat einen Kostenvorteil für grundlegende Setups. Das Hinzufügen von Vektorsuche über externe Bibliotheken kann jedoch zusätzliche Betriebs- und Wartungskosten verursachen.
Sicherheit
SingleStore bietet Verschlüsselung, rollenbasierte Zugriffskontrolle und sichere Verbindungen als Teil seines Enterprise-Angebots und eignet sich daher gut für sensible Anwendungen.
TiDB bietet ebenfalls Sicherheitsfunktionen, Verschlüsselung und Zugriffskontrolle. Externe Plugins für die Vektorsuche erfordern jedoch zusätzliche Aufmerksamkeit hinsichtlich Compliance und Sicherheit.
Wann SingleStore gewählt werden sollte
SingleStore eignet sich hervorragend für Anwendungen, die ein einzelnes System benötigen, um sowohl Vektorsuche als auch relationale Abfragen in großem Maßstab zu verarbeiten. Mit integriertem exaktem kNN und ANN-Indexing sowie der Möglichkeit, Vektorsuche mit SQL zu kombinieren, ist es perfekt für KI-gestützte Anwendungen wie semantische Suche, Empfehlungssysteme und Bilderkennung. Wenn Sie schnelles Ähnlichkeits-Matching, nahtlose Knotenskalierung und weniger Komplexität bei der Verwaltung separater Systeme benötigen, bietet Ihnen der integrierte Ansatz von SingleStore hohe Leistung und Benutzerfreundlichkeit für Big Data.
Wann TiDB gewählt werden sollte
TiDB eignet sich hervorragend für Szenarien, in denen hybride transaktionale und analytische Verarbeitung (HTAP) erforderlich ist, insbesondere innerhalb des MySQL-Ökosystems. Es ist perfekt für Anwendungen, die transaktionale Konsistenz mit analytischen Workloads benötigen, wie Echtzeit-Datenanalyse oder operative Intelligenz. Wenn Ihr Anwendungsfall Volltextsuche umfasst oder eine benutzerdefinierte Konfiguration für Vektorsuche als Zusatzfunktion erfordert, ermöglicht TiDB die Integration mit externen Bibliotheken und nutzt gleichzeitig seine verteilten SQL-Funktionen und Auto-Sharding für Skalierbarkeit.
Fazit
SingleStore und TiDB sind beide hervorragend, SingleStore ist gut bei vereinheitlichter Vektor- und relationaler Abfrage in großem Maßstab, und TiDB ist gut bei HTAP und Anpassung. Ihre Wahl hängt von Ihrem Anwendungsfall ab: Wählen Sie SingleStore, wenn Sie eine All-in-One-Lösung für leistungsstarke Vektorsuche benötigen, oder wählen Sie TiDB, wenn Ihre Prioritäten HTAP, MySQL-Kompatibilität und benutzerdefinierte Integrationen sind. Stimmen Sie die Technologie auf Ihre Datentypen, Skalierbarkeitsanforderungen und Leistungsanforderungen ab, und Sie werden die besten Ergebnisse erzielen.
Lesen Sie dies, um einen Überblick über SingleStore und TiDB zu erhalten, aber um diese zu bewerten, müssen Sie sie anhand Ihres Anwendungsfalls bewerten. Ein Tool, das dabei helfen kann, ist VectorDBBench, ein Open-Source-Benchmarking-Tool für den Vergleich von Vektordatenbanken. Letztendlich wird gründliches Benchmarking mit Ihren eigenen Datensätzen und Abfragemustern entscheidend sein, um eine Entscheidung zwischen diesen beiden leistungsstarken, aber unterschiedlichen Ansätzen für Vektorsuche in verteilten Datenbanksystemen zu treffen.
Open-Source-VectorDBBench verwenden, um Vektordatenbanken selbst zu bewerten und zu vergleichen
VectorDBBench ist ein Open-Source-Benchmarking-Tool für Benutzer, die leistungsstarke Systeme zur Datenspeicherung und -abfrage benötigen, insbesondere Vektordatenbanken. Dieses Tool ermöglicht es Benutzern, verschiedene Vektordatenbanksysteme wie Milvus und Zilliz Cloud (das verwaltete Milvus) mit ihren eigenen Datensätzen zu testen und zu vergleichen und dasjenige zu finden, das zu ihren Anwendungsfällen passt. Mit VectorDBBench können Benutzer Entscheidungen auf der Grundlage der tatsächlichen Leistung von Vektordatenbanken treffen, anstatt sich auf Marketingaussagen oder Hörensagen 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.
Lesen Sie die folgenden Blogs, um mehr über die Bewertung von Vektordatenbanken zu erfahren.
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