TiDB vs. Vald: Die richtige Vektordatenbank für Ihre KI-Apps auswählen
Was ist eine Vektordatenbank?
Bevor wir TiDB und Vald vergleichen, wollen wir zunächst das Konzept von Vektordatenbanken betrachten.
Eine Vektordatenbank ist speziell dafür konzipiert, hochdimensionale Vektoren zu speichern und abzufragen, bei denen es sich um numerische Darstellungen von unstrukturierten Daten handelt. 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 fortschrittlichere Datenanalysen und Datenabfragen.
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.
Auf dem Markt sind viele Arten von Vektordatenbanken verfügbar, 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-Erweiterungen, die in der Lage sind, Vektorsuchen im kleinen Maßstab durchzuführen.
TiDB ist eine traditionelle Datenbank mit Vektorsuche als Erweiterung, und Vald ist eine Vektordatenbank. 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, während sie das relationale Modell von SQL-Datenbanken beibehält, wodurch sie äußerst flexibel für die Verarbeitung sowohl transaktionaler als auch analytischer Workloads ist.
Eine der Kernstärken von TiDB ist ihre 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 basieren, 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 zu gewährleisten.
TiDB unterstützt Vektorsuche durch Integration mit externen Bibliotheken und Plugins, wodurch eine effiziente Verwaltung und Abfrage vektorisierter Daten ermöglicht wird. 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 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 Anforderungen im Datenmanagement.
Vald: Überblick und Kerntechnologie
Vald ist ein leistungsstarkes Tool, um riesige Mengen an Vektordaten wirklich schnell zu durchsuchen. Es ist darauf ausgelegt, Milliarden von Vektoren zu verarbeiten, und kann problemlos mit wachsenden Anforderungen skalieren. Das Coole an Vald ist, dass es einen superschnellen Algorithmus namens NGT verwendet, um ähnliche Vektoren zu finden.
Eine der besten Funktionen von Vald ist der Umgang mit der Indizierung. Normalerweise muss beim Aufbau eines Index alles stoppen. Aber Vald ist clever - es verteilt den Index auf verschiedene Maschinen, sodass Suchvorgänge weiterlaufen können, selbst während der Index aktualisiert wird. Außerdem sichert Vald deine Indexdaten automatisch, sodass du dir keine Sorgen machen musst, alles zu verlieren, wenn etwas schiefgeht.
Vald lässt sich hervorragend in unterschiedliche Setups integrieren. Du kannst anpassen, wie Daten hinein- und hinausgelangen, sodass es gut mit gRPC funktioniert. Es ist außerdem dafür gebaut, reibungslos in der Cloud zu laufen, sodass du bei Bedarf einfach mehr Rechenleistung oder Speicher hinzufügen kannst. Vald verteilt deine Daten auf mehrere Maschinen, was ihm hilft, riesige Informationsmengen zu verarbeiten.
Ein weiterer cleverer Trick von Vald ist die Indexreplikation. Es speichert Kopien jedes Index auf verschiedenen Maschinen. Das bedeutet, wenn eine Maschine ein Problem hat, können deine Suchvorgänge trotzdem problemlos weiterlaufen. Vald balanciert diese Kopien automatisch aus, sodass du dich nicht darum kümmern musst. All das macht Vald zu einer soliden Wahl für Entwickler, die schnell und zuverlässig riesige Mengen an Vektordaten durchsuchen müssen.
Wichtige Unterschiede
Suchmethodik
TiDB integriert Vektorsuche über externe Bibliotheken und Plugins. Diese Integrationen ermöglichen vektorisierte Datenverarbeitung in einem hybriden transaktionalen und analytischen (HTAP) Modus. Während der Hauptfokus von TiDB auf SQL liegt, basiert die Vektorsuche auf externer Konfiguration. Die Fähigkeit, Vektorsuche mit relationalen Abfragen zu kombinieren, macht es geeignet für Anwendungen, die sowohl Vektorähnlichkeit als auch SQL-gesteuerte Analysen benötigen.
Vald hingegen ist für Vektorsuche gebaut. Es verwendet den NGT-Algorithmus (Neighborhood Graph and Tree), der für Hochgeschwindigkeits-Ähnlichkeitssuche optimiert ist. Dieser Kernalgorithmus ist darauf ausgelegt, massive Vektordatensätze zu verarbeiten, wodurch Vald eine dedizierte Lösung für vektorintensive Anwendungen ist. Es kann während der Indizierung suchen, was ihm einen Vorteil in Echtzeitanwendungen verschafft.
Daten
Die verteilte SQL-Architektur von TiDB kann strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten verarbeiten. Seine SQL-Kompatibilität gewährleistet starke Konsistenz und unterstützt fortgeschrittene transaktionale Workflows. Bei Vektordaten hängt die Verarbeitung durch TiDB von externen Plugins ab, was Flexibilität bietet, aber für manche Anwendungsfälle komplex sein kann.
Vald ist für unstrukturierte Vektordaten konzipiert. Es unterstützt dynamische Indizierung und verteilte Speicherung, sodass es skalierbar und redundant ist. Vald ist stärker fokussiert als TiDB, da es nicht für strukturierte oder transaktionale Daten ausgelegt ist.
Skalierbarkeit und Leistung
TiDB ist gut bei horizontaler Skalierbarkeit. Seine Auto-Sharding-Funktion kann Daten über Knoten verteilen und einen hohen Lese- und Schreibdurchsatz sowohl für OLTP- als auch OLAP-Workloads bewältigen. Wenn es jedoch um Vektordaten in großem Maßstab geht, hängt seine Leistung von den Fähigkeiten der integrierten Vektorsuchtools ab.
Vald ist für Vektordaten skalierbar. Es verteilt Vektoren über mehrere Knoten und nutzt Replikation sowie dynamischen Lastenausgleich, um Milliarden von Vektoren zu verarbeiten. Valds Indizierung und Suche bleiben auch bei wachsender Datenmenge leistungsfähig, daher ist es eine gute Wahl für Vektorsuche in großem Maßstab.
Flexibilität und Anpassung
TiDB bietet viel Flexibilität bei der Datenmodellierung, der Abfrageausführung und im MySQL-kompatiblen Ökosystem. Die Möglichkeit, Vektorsuche mit SQL-Abfragen zu kombinieren, ist eine leistungsstarke Funktion für Anwendungen, die komplexe Dateninteraktionen benötigen. Der Bedarf an externen Bibliotheken zur Aktivierung der Vektorsuche schränkt jedoch die sofort einsatzbereite Anpassbarkeit ein.
Vald ist für vektorspezifische Operationen hochgradig anpassbar. Seine gRPC-Integration und die Unterstützung mehrerer Eingabe-/Ausgabe-Pipelines ermöglichen es Entwicklern, seine Funktionalität auf bestimmte Workflows zuzuschneiden. Es ist nicht für relationale Daten konzipiert, aber seine vektorfokussierte Architektur bietet ihm in diesem Bereich unübertroffene Flexibilität.
Integration und Ökosystem
TiDB lässt sich gut in MySQL-basierte Tools und Frameworks integrieren und eignet sich daher für Teams, die bereits in das MySQL-Ökosystem investiert haben. Seine hybriden Fähigkeiten ermöglichen die Integration über transaktionale und analytische Workloads hinweg.
Vald ist darauf ausgelegt, sich gut in Cloud-native Umgebungen zu integrieren. Seine Kubernetes-native Architektur erleichtert die Bereitstellung und Skalierung in containerisierten Setups. Valds Kompatibilität mit Cloud-Anbietern erweitert seine Ökosystemintegration für KI- und ML-Workflows.
Benutzerfreundlichkeit
TiDBs MySQL-Kompatibilität erleichtert Teams, die mit SQL-Datenbanken vertraut sind, den Einstieg. Seine umfangreiche Dokumentation und Community-Unterstützung helfen bei der Einführung. Die Einrichtung der Vektorsuchfunktionalität erfordert jedoch zusätzlichen Aufwand.
Valds Vektorsuchdesign erleichtert Entwicklern, die sich auf Ähnlichkeitssuche konzentrieren, den Einstieg. Seine Cloud-native Architektur sowie robuste Backup- und Replikationsfunktionen machen Wartung und Skalierung einfach.
Kosten
Die Kosten von TiDB hängen von seiner Komplexität ab. Während seine SQL-basierten Operationen effizient sind, erhöht die Integration der Vektorsuche den Ressourcen- und Verwaltungsaufwand. Managed-Service-Optionen können helfen, den betrieblichen Aufwand zu reduzieren.
Valds Kosteneffizienz ergibt sich aus seiner Spezialisierung. Es ist für Vektorsuche optimiert, sodass Ressourcen auf Hochgeschwindigkeits-Indexierung und -Abfragen ausgerichtet werden. Die Cloud-native Bereitstellung ermöglicht außerdem eine kosteneffiziente Skalierung nach Bedarf.
Sicherheit
TiDB verfügt über Sicherheitsfunktionen auf Enterprise-Niveau, einschließlich Verschlüsselung, Authentifizierung und Zugriffskontrolle. Diese sind wichtig für Anwendungen, die hohe Datensicherheit erfordern.
Vald bietet Authentifizierung und Datenreplikation für Fehlertoleranz. Seine Sicherheit ist jedoch auf Vektorsuchanwendungen ausgerichtet, nicht auf allgemeine Datenbankoperationen.
Wann welches System verwendet werden sollte
TiDB
TiDB ist die beste Wahl für hybrides Datenmanagement. Wenn Sie einen Anwendungsfall haben, der groß angelegte strukturierte oder halbstrukturierte Daten umfasst und Vektorsuche einbeziehen muss, ist TiDBs HTAP-Architektur und SQL-Unterstützung eine vollständige Lösung. Es eignet sich besonders gut für Umgebungen, in denen transaktionale und analytische Workloads koexistieren müssen.
Vald
Vald ist am besten für Szenarien geeignet, in denen leistungsstarke Vektorsuche die Hauptanforderung ist. Wenn Ihre Anwendung auf Ähnlichkeitssuche über große Datensätze hinweg basiert—wie Empfehlungssysteme, Bildsuche oder KI/ML-Workflows—machen Valds spezialisierte Architektur und dynamische Skalierung es zur besseren Wahl. Darüber hinaus macht seine Cloud-native Bereitstellung es noch geeigneter für vektorintensive Workloads.
Zusammenfassung
TiDB ist stark als Allzwecklösung für hybride transaktionale und analytische Verarbeitung sowie Vektorsuchintegrationen. Vald ist stark als spezialisierte, schnelle und zuverlässige Vektorsuche für unstrukturierte Daten in großem Maßstab. Ihre Wahl hängt von Ihrem Anwendungsfall ab—benötigen Sie eine allgemeine Datenbank mit Vektorsuche oder eine Vektorsuchmaschine, die auf Geschwindigkeit und Skalierbarkeit optimiert ist?
Lesen Sie dies, um einen Überblick über TiDB und Vald zu erhalten, aber um diese zu bewerten, müssen Sie sie anhand Ihres Anwendungsfalls beurteilen. Ein Tool, das dabei helfen kann, ist VectorDBBench, ein Open-Source-Benchmarking-Tool für den Vergleich von Vektordatenbanken. Am Ende 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 eigenständigen Bewertung und zum Vergleich von Vektordatenbanken
VectorDBBench ist ein Open-Source-Benchmarking-Tool für Benutzer, die leistungsstarke Systeme zur Datenspeicherung und -abfrage benötigen, insbesondere Vektordatenbanken. Mit diesem Tool können Benutzer verschiedene Vektordatenbanksysteme wie Milvus und Zilliz Cloud (das verwaltete Milvus) mit ihren eigenen Datensätzen testen und vergleichen und die Lösung finden, die zu ihren Anwendungsfällen passt. Mit VectorDBBench können Benutzer Entscheidungen auf Grundlage der tatsächlichen Leistung von Vektordatenbanken treffen, statt sich auf Marketingaussagen oder Hörensagen zu verlassen.
VectorDBBench ist in Python geschrieben und unter der MIT-Open-Source-Lizenz lizenziert, was bedeutet, dass jeder es frei verwenden, ändern und weitergeben 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.
Weitere Ressourcen zu VectorDB, GenAI und ML
Weiterlesen
Introducing Zilliz Cloud Global Cluster: Region-Level Resilience for Mission-Critical AI
Zilliz Cloud Global Cluster delivers multi-region resilience, automatic failover, and fast global AI search with built-in security and compliance.
Similarity Metrics for Vector Search
Exploring five similarity metrics for vector search: L2 or Euclidean distance, cosine distance, inner product, and hamming distance.
Vector Databases vs. Graph Databases
Use a vector database for AI-powered similarity search; use a graph database for complex relationship-based queries and network analysis.
The Definitive Guide to Choosing a Vector Database
Overwhelmed by all the options? Learn key features to look for & how to evaluate with your own data. Choose with confidence.