TiDB vs. Rockset: Die richtige Vektordatenbank für Ihre KI-Apps auswählen
Was ist eine Vektordatenbank?
Bevor wir TiDB und Rockset vergleichen, wollen wir zunächst das Konzept von Vektordatenbanken näher betrachten.
Eine Vektordatenbank ist speziell dafür ausgelegt, 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. Durch die Ermöglichung effizienter Ähnlichkeitssuchen spielen Vektordatenbanken eine zentrale Rolle in KI-Anwendungen und ermöglichen 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 sie externes Wissen bereitstellt, um Probleme wie KI-Halluzinationen zu reduzieren.
Auf dem Markt sind viele Arten von Vektordatenbanken verfügbar, 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 in kleinem Umfang durchzuführen.
TiDB ist eine traditionelle Datenbank und Rockset ist eine Such- und Analysedatenbank. 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 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, wodurch der Bedarf an separaten Systemen reduziert wird. Darüber hinaus erleichtert die MySQL-Kompatibilität von TiDB die Integration in bestehende Umgebungen, die auf MySQL setzen, 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 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 verarbeiten, sobald die erforderlichen Konfigurationen eingerichtet sind.
Während die Einbindung von Vektorsuchfunktionen in TiDB zusätzliche Konfiguration erfordert, ermöglicht die SQL-Kompatibilität des Systems Entwicklern, die 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.
Rockset: Überblick und Kerntechnologie
Rockset ist eine Echtzeit-Such- und Analysedatenbank für strukturierte und unstrukturierte Daten, einschließlich Vektor-Embeddings. Seine Stärke liegt in der Echtzeitaufnahme, -indizierung und -abfrage von Daten, sodass es sich hervorragend für Anwendungen eignet, die Einblicke bis zur aktuellen Sekunde benötigen. Rockset unterstützt sowohl Streaming- als auch Massendatenaufnahme, kann Ereignisströme mit hoher Geschwindigkeit und Change-Data-Capture-(CDC)-Feeds in 1–2 Sekunden verarbeiten.
Eine der wichtigsten Funktionen von Rockset ist Converged Indexing, aufgebaut auf mutable RocksDB. Dies ermöglicht In-Place-Updates von Vektoren und Metadaten, sodass es besonders effizient für Szenarien ist, in denen sich Daten häufig ändern. Rockset kann Dokumente mit bis zu 40 MB verarbeiten und unterstützt eine Vektordimensionalität von bis zu 200.000, sodass es für eine breite Palette von Anwendungsfällen mit Vektor-Embeddings geeignet ist.
Rockset hat Vektorsuche direkt im Kern integriert. Es unterstützt K-Nearest-Neighbors-(KNN)- und Approximate-Nearest-Neighbors-(ANN)-Suchmethoden und verwendet einen verteilten FAISS-Index für Skalierbarkeit. Rockset ist algorithmusagnostisch, sodass Sie Ihre eigene Suchimplementierung wählen können. Der kostenbasierte Optimierer kann dynamisch zwischen KNN- und ANN-Suchmethoden wählen, um optimale Leistung zu erzielen.
Das Besondere an Rockset für die Vektorsuche ist der Converged Index, der Suche, ANN, spaltenorientierte und zeilenbasierte Indizes in einem vereint. Das bedeutet, dass Sie eine breite Palette von Abfragemustern sofort handhaben können. Rockset unterstützt außerdem Metadatenfilterung und hybride Suche. Der Optimierer wählt den effizientesten Abfragepfad. Es kann über mehrere ANN-Felder hinweg suchen, unterstützt multimodale Modelle und bietet sowohl SQL- als auch REST-APIs als Abfrageschnittstelle.
Hauptunterschiede
Suchmethoden und Leistung
TiDB unterstützt Vektorsuche über Plugins und externe Bibliotheken, sodass Sie verschiedene Suchalgorithmen implementieren können. Dies erfordert jedoch zusätzliche Einrichtung und Konfiguration. Das System gewährleistet während Vektorabfragen starke Konsistenz über Knoten hinweg.
Rockset verfügt über integrierte Vektorsuche mit KNN- und ANN-Methoden unter Verwendung eines verteilten FAISS-Index. Sein Converged Index kombiniert mehrere Indextypen (Suche, ANN, spaltenorientiert, zeilenbasiert) in einem System und optimiert die Abfrageleistung automatisch. Das System kann Vektoren mit bis zu 200.000 Dimensionen und Dokumente mit bis zu 40 MB verarbeiten.
Datenverwaltung
TiDB überzeugt bei der Verarbeitung strukturierter Daten mit seiner MySQL-kompatiblen Schnittstelle. Durch seine HTAP-Architektur kombiniert es OLTP- und OLAP-Workloads in einem System. Vektorsuchfunktionen arbeiten neben traditionellen SQL-Abfragen.
Rockset verarbeitet strukturierte und unstrukturierte Daten gleichermaßen gut. Sein Converged-Indexing-System ermöglicht schnelle Updates von Vektoren und Metadaten und macht es effizient für häufig wechselnde Daten. Es kann sowohl Streaming- als auch Massendaten aufnehmen und Änderungen innerhalb von 1–2 Sekunden verarbeiten.
Skalierbarkeit
TiDB verwendet Auto-Sharding, um Daten automatisch über Knoten zu verteilen. Dies hilft, die Leistung aufrechtzuerhalten, wenn Ihr Datensatz wächst. Das System skaliert horizontal und behält dabei starke Konsistenz bei.
Die verteilte Architektur von Rockset übernimmt die Skalierung durch ihr cloud-natives Design. Das System verwaltet Ressourcenzuweisung und Abfrageverteilung über Knoten hinweg automatisch.
Integration
TiDB lässt sich gut in MySQL-basierte Systeme und Tools integrieren. Seine SQL-Kompatibilität bedeutet, dass bestehende Anwendungen nur minimale Änderungen benötigen, um mit TiDB zu funktionieren.
Rockset bietet sowohl SQL- als auch REST-APIs für Abfragen. Es lässt sich leicht mit Streaming-Datenquellen verbinden und unterstützt CDC-Feeds. Das System funktioniert gut mit verschiedenen Vektor-Embedding-Modellen und multimodalen Daten.
TiDB wählen
Wenn Sie sowohl transaktionale als auch analytische Verarbeitung mit Vektorsuche benötigen. MySQL-Kompatibilität, starke Konsistenz und die Fähigkeit, komplexe SQL-Abfragen mit Vektoroperationen zu verarbeiten. Bestehende MySQL-Infrastrukturen und SQL-Teams werden die Lernkurve als handhabbar empfinden.
Wählen Sie Rockset
Wenn sich Daten häufig ändern und Sie in Echtzeit suchen müssen. Ideal für Anwendungen, die eine schnelle Vektorsuche auf Streaming-Daten benötigen, wie Empfehlungs-Engines, Ähnlichkeitssuchsysteme oder KI-gestützte Suchfunktionen. Integrierte Vektorfunktionen und schnelle Datenverarbeitung machen es perfekt für Teams, die Vektorsuche ohne viel Konfiguration implementieren müssen.
Fazit
TiDB bietet MySQL-Kompatibilität und HTAP mit Vektorsuche über Plugins, Rockset bietet native Vektorsuche mit Echtzeitverarbeitung. Wählen Sie basierend auf der Aktualisierungshäufigkeit Ihrer Daten, Ihren Konsistenzanforderungen und Ihrer bestehenden Infrastruktur. TiDB passt in die MySQL-Welt, in der Konsistenz wichtig ist, Rockset in Echtzeitanwendungen, in denen schnelle Vektorsuche und häufige Aktualisierungen erforderlich sind.
Lesen Sie dies, um einen Überblick über TiDB und Rockset zu erhalten, aber um diese zu bewerten, müssen Sie sie basierend auf Ihrem Anwendungsfall evaluieren. Ein Tool, das dabei helfen kann, ist VectorDBBench, ein Open-Source-Benchmarking-Tool zum 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.
Verwendung von Open-Source VectorDBBench zur Evaluierung 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 Basis 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 nutzen, verändern 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 Evaluierung von Vektordatenbanken zu erfahren.
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