TiDB vs ClickHouse: Die richtige Vektordatenbank für Ihre KI-Apps auswählen
Was ist eine Vektordatenbank?
Bevor wir TiDB und ClickHouse vergleichen, wollen wir zunächst das Konzept von Vektordatenbanken betrachten.
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. Durch die Ermöglichung effizienter Ähnlichkeitssuchen 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 außerdem 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.
Es gibt viele Arten von Vektordatenbanken auf dem Markt, 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.
TiDB ist eine traditionelle Datenbank und ClickHouse ist eine quelloffene spaltenorientierte Datenbank. Beide verfügen über Vektorsuche als Add-on. Dieser Beitrag vergleicht ihre Vektorsuchfunktionen.
TiDB: Überblick und Kerntechnologie
TiDB, entwickelt von PingCAP, ist eine quelloffene, verteilte SQL-Datenbank, die hybride transaktionale und analytische Verarbeitungskapazitäten (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 und behält gleichzeitig das relationale Modell von SQL-Datenbanken bei, wodurch sie äußerst flexibel für die Bewältigung sowohl transaktionaler als auch analytischer Workloads ist.
Eine der zentralen Stärken 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 angewiesen sind, ohne erhebliche Änderungen am Anwendungscode. Die Datenbank verfügt außerdem über 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 und ermöglicht so die 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 bewältigen, sobald die erforderlichen Konfigurationen vorhanden 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 unterschiedliche Anforderungen an das Datenmanagement.
ClickHouse: Überblick und Kerntechnologie
ClickHouse ist eine Open-Source-Echtzeit-OLAP-Datenbank, die für ihre vollständige SQL-Unterstützung und schnelle Abfrageverarbeitung bekannt ist. Sie zeichnet sich durch die Verarbeitung analytischer Abfragen aus, da ihre vollständig parallelisierte Abfrage-Pipeline es ihr ermöglicht, Vektorsuchoperationen schnell auszuführen. Die hohen Kompressionsraten, die über Codecs anpassbar sind, ermöglichen es ClickHouse, große Datensätze effektiv zu speichern und abzufragen. Eine ihrer wichtigsten Stärken besteht darin, dass sie Multi-TB-Datensätze verarbeiten kann, ohne durch den Arbeitsspeicher eingeschränkt zu sein, was sie zu einem leistungsstarken Werkzeug für Nutzer macht, die mit großskaligen Vektordaten arbeiten. Sie unterstützt außerdem Filterung und Aggregation von Metadaten, sodass Entwickler komplexe Abfragen sowohl auf Vektoren als auch auf deren zugehörigen Metadaten durchführen können.
ClickHouse integriert Vektorsuchfunktionen über seine SQL-Fähigkeiten, wobei Vektordistanzoperationen wie jede andere SQL-Funktion behandelt werden. Dies ermöglicht eine nahtlose Kombination mit traditioneller Filterung und Aggregation und macht es ideal für Anwendungsfälle, in denen Vektordaten zusammen mit Metadaten oder anderen Informationen abgefragt werden müssen. Zusätzlich bieten experimentelle Funktionen wie Approximate Nearest Neighbour (ANN)-Indizes schnellere, wenn auch näherungsweise, Matching-Fähigkeiten. ClickHouse unterstützt außerdem exaktes Matching durch einen linearen Scan über Zeilen, wobei seine parallelisierte Verarbeitung hohe Geschwindigkeit und Effizienz gewährleistet.
ClickHouse ist eine ausgezeichnete Option für Vektorsuche, wenn die Kombination von Vektor-Matching mit Metadatenfilterung oder Aggregation wichtig ist. Es ist besonders nützlich für sehr große Vektordatensätze, die parallel über mehrere CPU-Kerne hinweg verarbeitet werden müssen. ClickHouse ist außerdem vorteilhaft, wenn SQL-Unterstützung erforderlich ist und der Vektordatensatz zu groß ist, um sich auf reine In-Memory-Indizes zu verlassen. Wenn Sie zudem bereits verwandte Daten in ClickHouse haben oder vermeiden möchten, ein weiteres Tool zur Verwaltung von Millionen von Vektoren zu erlernen, kann ClickHouse Ihnen sowohl Zeit als auch Ressourcen sparen. Seine Stärken liegen im schnellen, parallelisierten exakten Matching und in der Verarbeitung großer Datensätze, wodurch es sich für Nutzer mit anspruchsvollen Suchanforderungen eignet.
ClickHouse hebt sich als vielseitige Plattform für Vektorsuche hervor, insbesondere beim Umgang mit großen Datensätzen, die parallelisierte Verarbeitung erfordern, und bei der Kombination von Vektorsuchen mit SQL-basierter Filterung und Aggregation. Auch wenn es für kleine, speichergebundene Datensätze oder High-QPS-Szenarien möglicherweise nicht so spezialisiert ist wie dedizierte Vektordatenbanken, macht seine Fähigkeit, komplexe Abfragen einschließlich Metadaten zu verarbeiten, es zu einer leistungsstarken Option für Entwickler, die mit SQL vertraut sind und schnelle Vektorsuchfunktionen benötigen.
Wesentliche Unterschiede
Sucharchitektur
TiDB verarbeitet Vektorsuche über externe Plugins und behält dabei seine HTAP-Fähigkeiten bei. Es ermöglicht kombinierte Vektor- und relationale Abfragen über MySQL-kompatible Syntax.
ClickHouse implementiert Vektorsuche direkt innerhalb seines SQL-Frameworks und behandelt Vektoroperationen wie standardmäßige SQL-Funktionen. Es verwendet eine vollständig parallelisierte Abfrage-Pipeline und unterstützt sowohl exaktes Matching durch lineare Scans als auch näherungsweises Matching über ANN-Indizes.
Datenmanagement
TiDB zeichnet sich bei hybriden Workloads aus und verwaltet sowohl transaktionale als auch analytische Daten mit Auto-Sharding. Es verteilt Daten automatisch über Knoten hinweg und hält dabei starke Konsistenz aufrecht.
ClickHouse konzentriert sich auf analytische Workloads mit hohen Kompressionsraten. Es kann Multi-TB-Vektordatensätze ohne Arbeitsspeicherbeschränkungen verarbeiten und ermöglicht eine effiziente Filterung und Aggregation sowohl von Vektoren als auch von Metadaten.
Leistung und Skalierbarkeit
TiDB skaliert horizontal durch seine verteilte Architektur, aber die Performance der Vektorsuche hängt von der Konfiguration externer Bibliotheken ab.
ClickHouse erzielt hohe Performance durch parallelisierte Verarbeitung über CPU-Kerne hinweg. Es verarbeitet groß angelegte Vektorabfragen effizient, insbesondere in Kombination mit Metadatenfilterung.
Integration
TiDB bietet MySQL-Kompatibilität und eignet sich damit für bestehende MySQL-Umgebungen. Die Vektorsuche erfordert zusätzliche Einrichtung und externe Bibliotheken.
ClickHouse bietet native SQL-Unterstützung für Vektoroperationen und ermöglicht so die nahtlose Integration der Vektorsuche mit traditionellen SQL-Abfragen.
Wann TiDB verwendet werden sollte
TiDB ist die beste Wahl, wenn Sie sowohl transaktionale als auch analytische Verarbeitung in einer MySQL-kompatiblen Umgebung benötigen. Seine verteilte Architektur und Auto-Sharding-Funktionen machen es perfekt für groß angelegte Anwendungen, die starke Konsistenz erfordern, insbesondere solche, die bereits in das MySQL-Ökosystem investiert haben. TiDB funktioniert am besten, wenn die Vektorsuche Teil einer umfassenderen Datenstrategie ist, die traditionelle Datenbankoperationen einschließt.
Wann ClickHouse verwendet werden sollte
ClickHouse eignet sich am besten für Unternehmen mit riesigen Vektordatensätzen, die eine schnelle analytische Verarbeitung benötigen. Seine nativen Vektorsuchfunktionen, kombiniert mit paralleler Verarbeitung und SQL-Integration, machen es perfekt für Data Scientists und Engineers, die komplexe Abfragen durchführen müssen, die sowohl Vektoroperationen als auch Metadatenfilterung umfassen. Es ist besonders leistungsstark, wenn Speicheroptimierung und Abfrageperformance höchste Priorität haben.
Zusammenfassung
TiDB und ClickHouse sind für unterschiedliche Anwendungsfälle gedacht – TiDB für hybride transaktional-analytische Verarbeitung mit MySQL-Kompatibilität, ClickHouse für schnelle analytische Verarbeitung und native Vektorsuche. Wählen Sie basierend auf Ihren Anforderungen: TiDB für verteiltes SQL mit Vektorsuche als Add-on oder ClickHouse für dedizierte analytische Verarbeitung mit integrierter Vektorfunktionalität. Berücksichtigen Sie bei der Entscheidung Ihre bestehende Infrastruktur, Datengröße, Abfragemuster und Performance-Anforderungen.
Lesen Sie dies, um einen Überblick über TiDB und ClickHouse 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 zum 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 die Vektorsuche in verteilten Datenbanksystemen zu treffen.
Verwendung von Open-Source VectorDBBench zur Evaluierung und zum Vergleich von Vektordatenbanken auf eigene Faust
VectorDBBench ist ein Open-Source-Benchmarking-Tool für Benutzer, die leistungsstarke Datenspeicher- und Abrufsysteme 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 Grundlage der tatsächlichen Performance von Vektordatenbanken treffen, statt auf Marketingaussagen oder Hörensagen zu vertrauen.
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 Performance verschrieben haben.
Laden Sie VectorDBBench aus seinem GitHub-Repository herunter, um unsere Benchmark-Ergebnisse zu reproduzieren oder Performance-Ergebnisse 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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