TiDB vs. Deep Lake: Die richtige Vektordatenbank für Ihre KI-Apps auswählen
Was ist eine Vektordatenbank?
Bevor wir TiDB und Deep Lake vergleichen, wollen wir zunächst das Konzept von Vektordatenbanken näher 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 etwa die semantische Bedeutung von Text, die visuellen Merkmale von Bildern oder Produkteigenschaften. 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 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.
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-Add-ons, die in der Lage sind, Vektorsuchen im kleinen Maßstab durchzuführen.
TiDB ist eine traditionelle Datenbank mit Vektorsuche als Add-on, und Deep Lake ist ein Data Lake, der für Vektor-Embeddings optimiert ist. 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 und lässt sich daher für Teams, die bereits mit dem MySQL-Ökosystem vertraut sind, leicht einführen. Die verteilte SQL-Architektur von TiDB bietet horizontale Skalierbarkeit wie NoSQL-Datenbanken, behält dabei aber das relationale Modell von SQL-Datenbanken bei, was sie äußerst flexibel für die Bewältigung sowohl transaktionaler als auch analytischer Workloads macht.
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 angewiesen sind, ohne wesentliche 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 zu gewährleisten.
TiDB unterstützt die Vektorsuche durch die 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 notwendigen Konfigurationen eingerichtet sind.
Während die Integration 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 für komplexe Anwendungen geeignet, die sowohl Vektorsuche als auch relationale Datenbankfunktionen benötigen, und bietet eine umfassende Lösung für vielfältige Anforderungen im Datenmanagement.
DeepLake: Überblick und Kerntechnologie
Deep Lake ist eine spezialisierte Datenbank, die für die Verarbeitung von Vektor- und Multimediadaten entwickelt wurde – wie Bilder, Audio, Video und andere unstrukturierte Typen – und in KI und maschinellem Lernen weit verbreitet ist. Sie fungiert sowohl als Data Lake als auch als Vektorspeicher:
- Als Data Lake: Deep Lake unterstützt die Speicherung und Organisation unstrukturierter Daten (Bilder, Audio, Videos, Text und Formate wie NIfTI für medizinische Bildgebung) in einem versionierten Format. Diese Einrichtung verbessert die Leistung bei Deep-Learning-Aufgaben. Sie ermöglicht schnelle Abfragen und Visualisierungen von Datensätzen, wodurch es einfacher wird, hochwertige Trainingsdatensätze für KI-Modelle zu erstellen.
- Als Vektorspeicher: Deep Lake ist für die Speicherung und Suche von Vektoreinbettungen und zugehörigen Metadaten (z. B. Text, JSON, Bilder) konzipiert. Daten können lokal, in Ihrer Cloud-Umgebung oder im verwalteten Speicher von Deep Lake gespeichert werden. Es lässt sich nahtlos in Tools wie LangChain und LlamaIndex integrieren und vereinfacht so die Entwicklung von Retrieval Augmented Generation (RAG)-Anwendungen.
Deep Lake verwendet den Hierarchical Navigable Small World (HNSW)-Index, der auf dem Hnswlib-Paket mit zusätzlichen Optimierungen basiert, für die Approximate Nearest Neighbor (ANN)-Suche. Dies ermöglicht Abfragen über mehr als 35 Millionen Einbettungen in weniger als 1 Sekunde. Einzigartige Funktionen umfassen Multi-Threading für eine schnellere Indexerstellung und speichereffiziente Verwaltung zur Reduzierung der RAM-Nutzung.
Standardmäßig verwendet Deep Lake die lineare Einbettungssuche für Datensätze mit bis zu 100.000 Zeilen. Für größere Datensätze wechselt es zu ANN, um Genauigkeit und Leistung auszubalancieren. Die API ermöglicht es Benutzern, diesen Schwellenwert nach Bedarf anzupassen.
Obwohl der Index von Deep Lake nicht für kombinierte Attribut- und Vektorsuchen verwendet wird (die derzeit auf linearer Suche basieren), werden kommende Updates diese Einschränkung beheben, um die Funktionalität weiter zu verbessern.
Deep Lake als Vektorspeicher: Deep Lake bietet eine robuste Lösung für die Speicherung und Suche von Vektoreinbettungen und den zugehörigen Metadaten, einschließlich Text-, JSON-, Bild-, Audio- und Videodateien. Sie können Daten lokal, in Ihrer bevorzugten Cloud-Umgebung oder im verwalteten Speicher von Deep Lake speichern. Deep Lake bietet außerdem eine nahtlose Integration mit Tools wie LangChain und LlamaIndex, sodass Entwickler problemlos Retrieval Augmented Generation(RAG)-Anwendungen erstellen können.
Wesentliche Unterschiede
Suchmethodik
TiDB: TiDB unterstützt Vektorsuche über externe Bibliotheken und Plugins. Es unterstützt die Approximate Nearest Neighbor (ANN)-Suche mit Bibliotheken wie Hnswlib oder Faiss. Dies ist jedoch keine native Funktion und erfordert zusätzliche Konfiguration, was für Benutzer, die eine Plug-and-Play-Lösung wünschen, möglicherweise nicht geeignet ist.
Deep Lake: Deep Lake verwendet den HNSW-Index für die ANN-Suche, optimiert für Hochgeschwindigkeitsabfragen von großskaligen Einbettungen. Es ist nativ für vektorbasierte Anwendungen ausgelegt, sodass selbst bei Datensätzen mit über 35 Millionen Einbettungen nur minimale Einrichtung für die Suche erforderlich ist.
Daten
TiDB: TiDB eignet sich gut für strukturierte und semi-strukturierte Daten. Es unterstützt hybride transaktionale und analytische Workloads (HTAP), sodass Sie OLTP und OLAP gleichzeitig durchführen können. Es kann Vektordaten über Plugins verwalten, aber sein Hauptfokus liegt auf relationalen Daten.
Deep Lake: Deep Lake ist für unstrukturierte und multimediale Daten, Bilder, Videos und Text optimiert. Es kombiniert Versionskontrolle und Vektordatenbank und eignet sich daher für Deep-Learning- und KI-Anwendungen, die mit vielfältigen und komplexen Daten arbeiten.
Skalierbarkeit
TiDB: Die verteilte Architektur und das Auto-Sharding von TiDB können horizontal über Knoten hinweg skalieren und große Datenmengen sowie Workloads effizient verarbeiten. Die Skalierung der Vektorsuche hängt jedoch von den verwendeten externen Bibliotheken ab.
Deep Lake: Deep Lake ist für hohe Leistung mit unstrukturierten Daten konzipiert. Seine ANN-Implementierung ist hochoptimiert, und Funktionen wie Multi-Threading und speichereffiziente Indexerstellung gewährleisten Leistung im großen Maßstab.
Flexibilität und Anpassung
TiDB: Die SQL-Kompatibilität von TiDB ermöglicht umfangreiche Anpassungen durch relationale Abfragen, indem traditionelle SQL-Operationen mit Vektorsuche kombiniert werden. Dies ist nützlich für komplexe Anwendungen, die strukturierte und Vektordaten kombinieren.
Deep Lake: Deep Lake verfügt über eine einbettbare API für Suche, Visualisierung und Dataset-Versionierung. Es bietet nicht von Haus aus eine kombinierte Attribut- und Vektorsuche, aber wir arbeiten daran.
Integration und Ökosystem
TiDB: TiDB lässt sich gut in das MySQL-basierte Ökosystem und viele Datentools integrieren. Seine MySQL-Kompatibilität erleichtert Entwicklern, die mit traditionellen RDBMS vertraut sind, den Einstieg.
Deep Lake: Deep Lake integriert sich mit Machine-Learning-Frameworks wie PyTorch, TensorFlow und Tools wie LangChain und LlamaIndex. Diese Integrationen machen es sehr geeignet für KI- und RAG-Workflows.
Benutzerfreundlichkeit
TiDB: Die Einrichtung von TiDB ist relativ einfach, wenn Sie mit MySQL vertraut sind. Das Hinzufügen von Vektorsuchfunktionen erfordert jedoch eine zusätzliche Konfiguration externer Plugins, was die Bereitstellung komplexer machen kann.
Deep Lake: Die API von Deep Lake ist entwicklerfreundlich, mit klarer Dokumentation. Der Fokus auf Machine-Learning-Workflows bedeutet, dass nur minimale Konfiguration erforderlich ist, um mit der Vektorsuche zu beginnen.
Preise
TiDB: Die Kosten von TiDB hängen von der Infrastruktur ab, auf der es läuft, und vom Umfang der Bereitstellung. Für Vektorsuch-Plugins können zusätzliche Kosten anfallen.
Deep Lake: Deep Lake bietet verwalteten Speicher und verwaltete Suche, was die Kostenplanung vereinfachen kann. Der Betrieb in einer lokalen oder Cloud-Umgebung verursacht jedoch Kosten basierend auf Speicher- und Rechenanforderungen.
Sicherheit
TiDB: TiDB verfügt über robuste Sicherheitsfunktionen, einschließlich Verschlüsselung, Authentifizierung und Zugriffskontrolle, die für Unternehmen geeignet sind.
Deep Lake: Deep Lake bietet Verschlüsselung für die Datenspeicherung und rollenbasierte Zugriffskontrolle. Sein verwalteter Dienst umfasst eine Standard-Sicherheitskonfiguration, die jedoch je nach lokaler Bereitstellung variieren kann.
Wann TiDB gewählt werden sollte
TiDB eignet sich gut für Teams, die eine Datenbank für hybrides transaktionales und analytisches Processing (HTAP) mit starkem SQL benötigen. Da es MySQL-kompatibel ist, ist es eine natürliche Wahl für Teams, die bereits MySQL-basierte Systeme verwenden. Verwenden Sie TiDB, wenn Ihr Workload umfangreiche strukturierte oder halbstrukturierte Daten mit Vektorsuche umfasst, insbesondere wenn Sie relationale Abfragen mit Vektorsuche integrieren müssen. Seine verteilte Architektur und das Auto-Sharding gewährleisten Leistung für transaktionale und analytische Anwendungen über horizontal skalierte Systeme hinweg.
Wann Deep Lake gewählt werden sollte
Deep Lake eignet sich gut für KI- und Machine-Learning-Projekte, die viele unstrukturierte Daten wie Bilder, Audio und Video haben. Seine native Unterstützung für Vektoreinbettungen und die Integration mit ML-Frameworks wie PyTorch und TensorFlow machen es zu einer guten Wahl für den Aufbau von Retrieval-Augmented-Generation-(RAG)-Anwendungen und die Verwaltung multimedialer Datasets. Wenn Sie eine schnelle, approximative Nearest-Neighbor-(ANN)-Suche mit minimaler Konfiguration und Unterstützung für komplexe, versionskontrollierte Datasets benötigen, ist Deep Lake die einfachste und effizienteste Lösung.
Fazit
TiDB ist eine verteilte, SQL-kompatible Datenbank für strukturierte Daten und die Kombination relationaler Abfragen mit Vektorsuche, geeignet für hybride Workloads im Unternehmen. Deep Lake ist für unstrukturierte Daten und eine entwicklerfreundliche Plattform für AI/ML-Workflows und vektorbasierte Anwendungen. Wähle zwischen ihnen basierend auf deinem Anwendungsfall, der Art der Daten, die du hast, und den Leistungsanforderungen deiner Anwendungen. Jede hat ihre eigenen Stärken, also wähle diejenige, die am besten zu den Kernanforderungen deines Projekts passt.
Lies dies, um einen Überblick über TiDB und Deep Lake zu erhalten, aber um diese zu bewerten, musst du sie basierend auf deinem Anwendungsfall evaluieren. Ein Tool, das dabei helfen kann, ist VectorDBBench, ein Open-Source-Benchmarking-Tool zum Vergleich von Vektordatenbanken. Letztendlich wird gründliches Benchmarking mit deinen eigenen Datensätzen und Abfragemustern entscheidend sein, um eine Entscheidung zwischen diesen beiden leistungsstarken, aber unterschiedlichen Ansätzen zur 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 Nutzer, die leistungsstarke Datenspeicher- und Abrufsysteme 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 Basis der tatsächlichen Leistung von Vektordatenbanken treffen statt auf Grundlage von Marketingaussagen oder Hörensagen.
VectorDBBench ist in Python geschrieben und unter der MIT-Open-Source-Lizenz lizenziert, was bedeutet, dass jeder es frei nutzen, ändern und weiterverbreiten kann. Das Tool wird aktiv von einer Community von Entwicklern gepflegt, die sich der Verbesserung seiner Funktionen und Leistung widmen.
Lade VectorDBBench aus seinem GitHub-Repository herunter, um unsere Benchmark-Ergebnisse zu reproduzieren oder Leistungsergebnisse mit deinen eigenen Datensätzen zu erhalten.
Wirf einen kurzen Blick auf die Leistung gängiger Vektordatenbanken im VectorDBBench Leaderboard.
Lies die folgenden Blogs, um mehr über die Bewertung von Vektordatenbanken zu erfahren.
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