TiDB vs MyScale: Die richtige Vektordatenbank für Ihre KI-Apps auswählen
Was ist eine Vektordatenbank?
Bevor wir TiDB und MyScale 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. 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:
- 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 in der Lage sind, Vektorsuchen in kleinem Maßstab durchzuführen.
TiDB ist eine traditionelle Datenbank und MyScale ist eine auf ClickHouse aufgebaute Datenbank, die Vektorsuche und SQL-Analytik kombiniert. Beide mit Vektorsuche als Add-on. Dieser Beitrag vergleicht ihre Vektorsuchfunktionen.
TiDB: Überblick und Kerntechnologie
TiDB, entwickelt von PingCAP, ist eine verteilte Open-Source-SQL-Datenbank, die 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 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 und so den Bedarf an separaten Systemen zu reduzieren. Darüber hinaus erleichtert die MySQL-Kompatibilität von TiDB die Integration in bestehende Umgebungen, die auf MySQL angewiesen sind, ohne dass wesentliche Änderungen am Anwendungscode erforderlich sind. Die Datenbank bietet außerdem Auto-Sharding, das Daten automatisch über Knoten verteilt, um die Lese- und Schreibleistung zu verbessern und gleichzeitig starke Konsistenz zu gewährleisten.
TiDB unterstützt Vektorsuche durch die Integration mit externen Bibliotheken und Plugins und ermöglicht so eine effiziente Verwaltung und Abfrage vektorisierter Daten. 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 verarbeiten, 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 für komplexe Anwendungen geeignet, die sowohl Vektorsuche als auch relationale Datenbankfunktionen benötigen, und bietet eine umfassende Lösung für vielfältige Anforderungen im Datenmanagement.
Was ist MyScale? Überblick und Kerntechnologie
MyScale ist eine cloudbasierte Datenbank, die auf der Open-Source-Datenbank ClickHouse aufbaut und für KI- und Machine-Learning-Workloads entwickelt wurde. Sie kann strukturierte und Vektordaten sowie Echtzeitanalysen und Machine Learning verarbeiten. MyScale konzentriert sich auf Zeitreihen, Vektorsuche und Volltextsuche und eignet sich daher gut für Echtzeitverarbeitung und KI-gestützte Erkenntnisse. Durch die Nutzung der ClickHouse-Architektur ist MyScale leistungsstark und skalierbar für KI.
Eine der wichtigsten Funktionen von MyScale ist die native SQL-Unterstützung, die KI-gestützte Abfragen vereinfacht, indem Vektorsuche, Volltextsuche und traditionelle SQL-Abfragen in einem System integriert werden. Dadurch wird der Bedarf an mehreren Tools reduziert und die Skalierbarkeit für KI verbessert. MyScale unterstützt und verwaltet die analytische Verarbeitung sowohl strukturierter als auch vektorisierter Daten auf einer Plattform und nutzt dabei eine OLAP-Datenbankarchitektur, um auf vektorisierten Daten zu arbeiten. Entwickler können mit MyScale über SQL interagieren, sodass es für alle Programmierer zugänglich ist, die mit relationalen Datenbanken vertraut sind.
MyScale verfügt über mehrere Vektorindextypen und Ähnlichkeitsmetriken zur Unterstützung unterschiedlicher Anwendungsfälle. Es unterstützt gängige Distanzmetriken wie euklidische Distanz (L2), inneres Produkt (IP) und Kosinusähnlichkeit. Die Datenbank verfügt über mehrere Indexierungsalgorithmen: MSTG (Multi-Scale Tree Graph), ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ und HNSW, jeweils mit eigenen Parametern zur Feinabstimmung. Die proprietäre MSTG-Vektor-Engine von MyScale nutzt NVMe-SSDs, um die Datendichte zu erhöhen, sodass sie spezialisierte Vektordatenbanken sowohl in Bezug auf Leistung als auch Kosten übertrifft.
Durch die Kombination der Funktionalität einer SQL-Datenbank, Vektordatenbank und Volltextsuchmaschine in einem System reduziert MyScale Infrastruktur- und Wartungskosten. Diese Vereinheitlichung ermöglicht gemeinsame Datenabfragen und Analysen sowie eine einheitliche Datengrundlage für KI-Anwendungen. MyScale verfügt außerdem über MyScale Telemetry für vollständige Beobachtbarkeit von LLM-Systemen, sodass Sie effizient überwachen und debuggen können. Da Daten immer komplexer werden, ist MyScale eine zukunftssichere Lösung, die neuere Datenmodalitäten und Datenbankgrößen bewältigen kann und dabei Rechenleistung sowie Integration zwischen verschiedenen Datentypen beibehält.
Wichtige Unterschiede
Implementierung der Vektorsuche
TiDB integriert Vektorsuche über externe Bibliotheken, während MyScale native Vektorsuchfunktionen mit mehreren Indextypen (MSTG, ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ, HNSW) bietet. Die proprietäre MSTG-Vektor-Engine von MyScale nutzt NVMe-SSDs für verbesserte Datendichte und Leistung.
Architektur & Datenverarbeitung
TiDB verwendet eine hybride transaktionale/analytische Verarbeitungsarchitektur (HTAP) und bewältigt sowohl OLTP- als auch OLAP-Workloads. Es ist MySQL-kompatibel und umfasst Auto-Sharding für die Datenverteilung.
MyScale baut auf der OLAP-Architektur von ClickHouse auf und konzentriert sich auf Zeitreihen, Vektorsuche und Volltextsuche. Es verarbeitet strukturierte und Vektordaten in einem einheitlichen System.
Leistung & Skalierbarkeit
TiDB skaliert horizontal und bewahrt dabei starke Konsistenz, indem Daten durch Auto-Sharding über Knoten verteilt werden.
MyScale nutzt die Hochleistungsarchitektur von ClickHouse und beansprucht durch seine MSTG-Vektor-Engine überlegene Leistung und Kosteneffizienz im Vergleich zu spezialisierten Vektordatenbanken.
Integration
TiDB bietet MySQL-Kompatibilität und eignet sich daher für bestehende MySQL-Umgebungen mit minimalen Codeänderungen.
MyScale kombiniert SQL-Datenbank-, Vektordatenbank- und Volltextsuchfunktionen in einer Plattform. Es umfasst MyScale Telemetry zur Überwachung von LLM-Systemen.
Kosten und Wartung
TiDB erfordert möglicherweise zusätzliche Konfiguration und Ressourcen für die Implementierung der Vektorsuche.
Die vereinheitlichte Plattform von MyScale kann Infrastruktur- und Wartungskosten potenziell reduzieren, indem sie die Notwendigkeit separater Systeme eliminiert.
TiDB wählen
Wenn Sie MySQL-Kompatibilität benötigen und sowohl transaktionale als auch analytische Workloads bewältigen können. Besonders dann, wenn Sie starke Konsistenz in verteilten Setups, Auto-Sharding benötigen und planen, die Vektorsuche ohne größere Codeänderungen in ein bestehendes MySQL-Ökosystem zu integrieren.
MyScale wählen
Wenn Sie KI-gestützte Anwendungen haben, die eine enge Integration zwischen Vektorsuche, Zeitreihenanalyse und Volltextsuche benötigen. Wenn Sie native Vektorsuche mit mehreren Indexierungsoptionen, MyScale Telemetry zur Überwachung Ihres LLM-Systems und eine vereinheitlichte Plattform zur Reduzierung der Infrastrukturkomplexität benötigen.
Fazit
TiDB ist hervorragend darin, MySQL-kompatibles verteiltes SQL mit HTAP-Fähigkeiten bereitzustellen, was es ideal für Organisationen macht, die Datenkonsistenz und vertraute MySQL-Workflows priorisieren. MyScale zeichnet sich durch seine native Implementierung der Vektorsuche und seinen vereinheitlichten Ansatz für den Umgang mit strukturierten und Vektordaten aus. Ihre Wahl sollte sich an Ihren spezifischen Anforderungen orientieren: Wählen Sie TiDB für verteiltes SQL auf Enterprise-Niveau mit Vektorsuchfunktionen oder MyScale für dedizierte Vektorsuche und Analysen mit umfassendem Monitoring von LLM-Systemen.
Lesen Sie dies, um einen Überblick über TiDB und MyScale 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 ein 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.
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 Grundlage der tatsächlichen Leistung von Vektordatenbanken treffen, statt auf Marketingaussagen oder Hörensagen.
VectorDBBench ist in Python geschrieben und unter der MIT-Open-Source-Lizenz lizenziert, was bedeutet, dass jeder es frei verwenden, ändern und weiterverbreiten 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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