TiDB vs. Aerospike: Die richtige Vektordatenbank für Ihre KI-Apps auswählen
Was ist eine Vektordatenbank?
Bevor wir TiDB und Aerospike vergleichen, wollen wir zunächst das Konzept von Vektordatenbanken untersuchen.
Eine Vektordatenbank ist speziell dafür entwickelt, hochdimensionale Vektoren zu speichern und abzufragen, die numerische Darstellungen von unstrukturierten Daten sind. Diese Vektoren kodieren komplexe Informationen, wie etwa 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 erlauben 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 außerdem eine entscheidende Rolle bei Retrieval Augmented Generation (RAG), einer Technik, die die Leistung von großen Sprachmodellen (LLMs) verbessert, indem sie externes Wissen bereitstellt, um Probleme wie KI-Halluzinationen zu reduzieren.
Es gibt viele Arten von Vektordatenbanken auf dem Markt, darunter:
- Zweckgebundene 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, die Vektorsuchen in kleinem Maßstab durchführen können.
TiDB ist eine traditionelle Datenbank und Aerospike ist ebenfalls eine verteilte, skalierbare NoSQL-Datenbank. Beide verfügen über Vektorsuche als Erweiterung.Dieser Beitrag vergleicht ihre Vektorsuchfunktionen.
TiDB: Überblick und Kerntechnologie
TiDB, entwickelt von PingCAP, ist eine quelloffene, verteilte SQL-Datenbank, die Funktionen für hybride transaktionale und analytische Verarbeitung (HTAP) bietet. Sie ist MySQL-kompatibel, was die Einführung für Teams erleichtert, die bereits mit dem MySQL-Ökosystem vertraut sind. Die verteilte SQL-Architektur von TiDB bietet horizontale Skalierbarkeit wie NoSQL-Datenbanken, behält dabei jedoch das relationale Modell von SQL-Datenbanken bei, wodurch sie sehr 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. Zusätzlich erleichtert die MySQL-Kompatibilität von TiDB die Integration in bestehende Umgebungen, die auf MySQL setzen, ohne erhebliche Änderungen am Anwendungscode. Die Datenbank bietet außerdem Auto-Sharding, wodurch Daten automatisch über Knoten verteilt werden, um die Lese- und Schreibleistung zu verbessern und gleichzeitig starke Konsistenz aufrechtzuerhalten.
TiDB unterstützt Vektorsuche durch die Integration mit externen Bibliotheken und Plugins, wodurch eine effiziente Verwaltung und Abfrage vektorisierter Daten ermöglicht wird. Diese Funktion, kombiniert mit der HTAP-Architektur von TiDB, macht es 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 bewältigen, sobald die erforderlichen Konfigurationen eingerichtet sind.
Während 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 Datenverwaltungsanforderungen.
Aerospike: Überblick und Kerntechnologie
Aerospike ist eine NoSQL-Datenbank für leistungsstarke Echtzeitanwendungen. Sie unterstützt inzwischen Vektorindizierung und -suche und eignet sich daher für Anwendungsfälle von Vektordatenbanken. Die Vektorfunktion heißt Aerospike Vector Search (AVS) und befindet sich in der Preview-Phase. Sie können bei Aerospike Early Access anfordern.
AVS unterstützt ausschließlich Hierarchical Navigable Small World (HNSW)-Indizes für die Vektorsuche. Wenn in AVS Aktualisierungen oder Einfügungen vorgenommen werden, werden Datensatzdaten einschließlich des Vektors in die Aerospike Database (ASDB) geschrieben und sind sofort sichtbar. Für die Indizierung muss jeder Datensatz mindestens einen Vektor im angegebenen Vektorfeld eines Index haben. Sie können mehrere Vektoren und Indizes für einen einzelnen Datensatz haben, sodass Sie dieselben Daten auf unterschiedliche Weise durchsuchen können. Aerospike empfiehlt, upsertete Datensätze einem bestimmten Set zuzuweisen, damit Sie sie überwachen und darauf operieren können.
AVS hat eine einzigartige Methode zum Aufbau des Index: Er erfolgt gleichzeitig über alle AVS-Knoten hinweg. Während Aktualisierungen von Vektordatensätzen direkt in ASDB geschrieben werden, werden Indexdatensätze asynchron aus einer Indizierungswarteschlange verarbeitet. Dies geschieht in Batches und verteilt über alle AVS-Knoten, sodass alle CPU-Kerne im AVS-Cluster genutzt werden und die Lösung skalierbar ist. Die Ingestion-Performance hängt stark vom Host-Speicher und der Konfiguration der Speicherschicht ab.
Für jedes Element in der Indizierungswarteschlange verarbeitet AVS den Vektor für die Indizierung, erstellt die Cluster für jeden Vektor und schreibt diese in ASDB fest. Ein Indexdatensatz enthält eine Kopie des Vektors selbst und die Cluster für diesen Vektor auf einer bestimmten Ebene des HNSW-Graphen. Die Indizierung nutzt Vektorerweiterungen (AVX) für Single-Instruction-Multiple-Data-Parallelverarbeitung.
AVS führt während der Ingestion Abfragen aus, um den Index-Cache „vorzuhydratisieren“, da die Datensätze in den Clustern miteinander verbunden sind. Diese Abfragen werden nicht als Abfrageanforderungen gezählt, erscheinen jedoch als Lesevorgänge gegenüber der Speicherschicht. Auf diese Weise wird der Cache mit relevanten Daten gefüllt und kann die Abfrageleistung verbessern. Dies zeigt, wie AVS Vektordaten verarbeitet und Indizes für die Ähnlichkeitssuche aufbaut, sodass es für hochdimensionale Vektorsuchen skalieren kann.
Wichtige Unterschiede
TiDB bietet Vektorsuche über externe Integrationen und behält seinen Kern als verteilte SQL-Datenbank mit HTAP-Funktionen bei. Es ist MySQL-kompatibel und kombiniert Vektorsuche mit traditionellen relationalen Abfragen.
Aerospike verfolgt mit Aerospike Vector Search (AVS), das ausschließlich HNSW-Indizierung verwendet, einen spezialisierteren Ansatz. Es ermöglicht den gleichzeitigen Indexaufbau über Knoten hinweg und nutzt Vektorerweiterungen für die Parallelverarbeitung.
Suchmethodik:
TiDB integriert Vektorsuche über Plugins; SQL- und Vektorabfragen können zusammenarbeiten. Aerospike verwendet ausschließlich HNSW-Indizes, mit asynchronen Indizierungswarteschlangen für bessere Leistung.
Daten:
TiDB bewältigt transaktionale und analytische Workloads mit Auto-Sharding. Aerospike verarbeitet Vektordaten asynchron, mit sofortiger Sichtbarkeit für Aktualisierungen, während Indexdatensätze in Batches verarbeitet werden.
Skalierbarkeit:
TiDB verteilt Daten automatisch über Knoten hinweg und wahrt die Konsistenz. Aerospikes verteilte Indizierung nutzt alle CPU-Kerne im Cluster und skaliert basierend auf Host-Speicher und Speicher.
Integration:
TiDB passt in MySQL-Umgebungen und unterstützt sowohl SQL- als auch Vektoroperationen. Aerospikes AVS ist stärker auf Vektorsuche ausgerichtet, integriert sich jedoch eng mit der zentralen Aerospike-Datenbank.
Wann TiDB wählen
TiDB eignet sich am besten für Unternehmensanwendungen, die sowohl traditionelle Datenbankoperationen als auch Vektorsuche benötigen, insbesondere in MySQL-Umgebungen. Seine HTAP-Architektur ist perfekt für Organisationen, die gemischte Workloads haben – von regulären Transaktionen bis hin zu komplexen Analysen – und Vektorsuche benötigen. Die MySQL-Kompatibilität bedeutet, dass bestehende Teams es mit minimalen Änderungen an ihren Anwendungen und Workflows einführen können.
Wann Aerospike gewählt werden sollte
Aerospike eignet sich am besten für Anwendungen, bei denen leistungsstarke Vektorsuche die oberste Priorität hat, insbesondere in Echtzeit. Sein AVS-System mit gleichzeitigem Indexaufbau und Optimierung der Vektorverarbeitung ist perfekt für Anwendungen, die schnelle Vektorähnlichkeitssuche in großem Maßstab benötigen, wie Recommendation Engines, Bilderkennungssysteme oder andere KI-gestützte Anwendungen, die Suchgeschwindigkeit über traditionelle Datenbankoperationen stellen.
Fazit
TiDB und Aerospike sind für unterschiedliche Anwendungsfälle im Bereich der Vektorsuche gedacht. TiDB ist eine vollständige Datenbank mit Vektorfunktionen, perfekt für Unternehmen, die sowohl traditionelle Datenbankoperationen als auch Vektorsuche benötigen. Aerospike ist leistungsstarke Vektorsuche mit optimierter Indexierung, perfekt für spezialisierte Vektorsuchanwendungen. Wählen Sie, was Sie benötigen: eine voll ausgestattete Datenbank mit Vektorsuche (TiDB) oder eine spezialisierte Vektorsuchlösung (Aerospike).
Lesen Sie dies, um einen Überblick über TiDB und Aerospike zu erhalten, aber um diese zu bewerten, müssen Sie sie anhand Ihres Anwendungsfalls evaluieren. 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 zur Vektorsuche in verteilten Datenbanksystemen zu treffen.
Verwendung von Open-Source VectorDBBench zur Bewertung und zum Vergleich von Vektordatenbanken auf eigene Faust
VectorDBBench ist ein Open-Source-Benchmarking-Tool für Nutzer, die leistungsstarke Systeme zur Datenspeicherung und -abfrage benötigen, insbesondere Vektordatenbanken. Dieses Tool ermöglicht es Nutzern, 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 Nutzer Entscheidungen auf Grundlage der tatsächlichen Leistung von Vektordatenbanken treffen, statt auf Marketingbehauptungen oder Hörensagen zu vertrauen.
VectorDBBench ist in Python geschrieben und unter der MIT-Open-Source-Lizenz lizenziert, was bedeutet, dass jeder es frei nutzen, 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 auf dem VectorDBBench Leaderboard.
Lesen Sie die folgenden Blogs, um mehr über die Bewertung von Vektordatenbanken zu erfahren.
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