TiDB vs. Vearch Die richtige Vektordatenbank für Ihre KI-Apps auswählen
Was ist eine Vektordatenbank?
Bevor wir TiDB und Vearch vergleichen, betrachten wir zunächst das Konzept von Vektordatenbanken.
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 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 sie externes Wissen bereitstellt, 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 in kleinem Maßstab durchzuführen.
TiDB ist eine traditionelle Datenbank mit Vektorsuche als Add-on, und Vearch 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, behält jedoch das relationale Modell von SQL-Datenbanken bei, wodurch sie sehr 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 angewiesen sind, ohne wesentliche Änderungen am Anwendungscode. Die Datenbank verfügt außerdem über Auto-Sharding, das Daten automatisch über Knoten verteilt, um die Lese- und Schreibleistung zu verbessern und gleichzeitig starke Konsistenz aufrechtzuerhalten.
TiDB unterstützt die Vektorsuche durch die Integration mit externen Bibliotheken und Plugins und ermöglicht so die 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 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 vielfältige Anforderungen im Datenmanagement.
Was ist Vearch? Überblick und Kerntechnologie
Vearch ist ein Tool für Entwickler, die KI-Anwendungen erstellen, die schnelle und effiziente Ähnlichkeitssuchen benötigen. Es ist wie eine leistungsstarke Datenbank, aber anstatt reguläre Daten zu speichern, ist es darauf ausgelegt, jene anspruchsvollen Vektor-Embeddings zu verarbeiten, die einen Großteil moderner KI-Technologie antreiben.
Eine der coolsten Eigenschaften von Vearch ist die hybride Suche. Sie können nach Vektoren suchen (zum Beispiel ähnliche Bilder oder Texte finden) und außerdem nach regulären Daten wie Zahlen oder Text filtern. So können Sie komplexe Suchanfragen durchführen wie „Finde Produkte wie dieses, aber nur in der Kategorie Elektronik und unter 500 $“. Es ist auch schnell – wir sprechen von der Suche in einem Korpus von Millionen von Vektoren in Millisekunden.
Vearch ist darauf ausgelegt, mit Ihren Anforderungen zu wachsen. Es verwendet ein Cluster-Setup, wie ein Team von Computern, die zusammenarbeiten. Es gibt verschiedene Arten von Knoten (Master, Router und Partition Server), die unterschiedliche Aufgaben übernehmen, von der Verwaltung von Metadaten bis hin zum Speichern und Berechnen von Daten. Dadurch kann Vearch horizontal skalieren und zuverlässig bleiben, während Ihre Daten wachsen. Sie können weitere Maschinen hinzufügen, um mehr Daten oder Traffic zu verarbeiten, ohne ins Schwitzen zu geraten.
Für Entwickler bietet Vearch einige praktische Funktionen, die das Leben erleichtern. Sie können Daten in Echtzeit zu Ihrem Index hinzufügen, sodass Ihre Suchergebnisse immer aktuell sind. Es unterstützt mehrere Vektorfelder in einem einzelnen Dokument, was bei komplexen Daten nützlich ist. Außerdem gibt es ein Python SDK für schnelle Entwicklung und Tests. Vearch ist flexibel bei Indexierungsmethoden (IVFPQ und HNSW) und unterstützt sowohl CPU- als auch GPU-Versionen, sodass Sie für Ihre spezifische Hardware und Ihren Anwendungsfall optimieren können. Ob Sie ein Empfehlungssystem, eine Suche nach ähnlichen Bildern oder eine KI-App entwickeln, die schnelles Ähnlichkeitsmatching benötigt: Vearch gibt Ihnen die Werkzeuge, um dies effizient umzusetzen.
Hauptunterschiede
Suchleistung und Methodik
TiDB verwendet SQL mit Vektorsuchfunktionen über Plugins, ist also vertraut, erfordert aber zusätzliche Einrichtung. Die HTAP-Architektur verarbeitet transaktionale und analytische Workloads in einem System.
Vearch verwendet spezialisierte Vektorindexierungsmethoden (IVFPQ und HNSW) für die Ähnlichkeitssuche. Es kann Millionen von Vektoren in Millisekunden verarbeiten und unterstützt hybride Suche, die Vektorähnlichkeit mit traditioneller Filterung kombiniert.
Datenmanagement
TiDB ist gut für strukturierte Daten geeignet, mit seinem MySQL-kompatiblen System. Es shardet Daten automatisch über Knoten hinweg und bietet ACID-Konformität. Vektordaten erfordern zusätzliche Konfiguration.
Vearch verarbeitet Vektor-Embeddings nativ und unterstützt mehrere Vektorfelder pro Dokument. Es ermöglicht Echtzeitaktualisierungen und kombiniert Vektordaten mit regulären Metadaten.
Skalierbarkeit
TiDB skaliert horizontal durch Auto-Sharding; alle Daten (reguläre und Vektordaten) werden über Knoten verteilt. Es bewahrt starke Konsistenz während der Skalierung.
Vearch verwendet eine verteilte Architektur mit spezialisierten Knoten (Master, Router, Partition Server) für verschiedene Funktionen. Es unterstützt sowohl CPU- als auch GPU-Bereitstellung.
Integration
TiDB passt in das MySQL-Ökosystem und unterstützt Standard-SQL-Tools und -Frameworks. Vektorsuche erfordert externe Bibliotheken.
Vearch bietet Python SDK und REST API für direkte Integration. Es funktioniert gut mit KI-Anwendungen, kann aber für traditionelle Datenbankoperationen eine individuelle Integration erfordern.
Einrichtung und Wartung
TiDB erfordert MySQL-Kenntnisse, folgt aber vertrauten Datenbankmustern. Die Einrichtung der Vektorsuche erfordert zusätzliche Expertise.
Vearch ist auf Anwendungsfälle der Vektorsuche ausgerichtet und bietet eine einfache Einrichtung für diese Anwendungsfälle. Es enthält Tools zur Überwachung des Cluster-Zustands.
Kosten
TiDB kann mehr Ressourcen verbrauchen, da es sich um eine vollständige Datenbank handelt. Berücksichtigen Sie die Kosten sowohl für reguläre Datenbanken als auch für die Vektorsuche.
Vearch optimiert speziell für Vektoroperationen und benötigt potenziell weniger Ressourcen für reine Vektorsuch-Workloads.
Wann Sie welche Lösung wählen sollten
Wählen Sie TiDB, wenn Sie eine hybride Lösung benötigen, die sowohl traditionelle Datenbankoperationen als auch Vektorsuche verarbeiten kann. Es ist perfekt für Unternehmen, die bereits MySQL verwenden und Vektorsuche hinzufügen möchten, während sie die ACID-Konformität beibehalten, oder für Anwendungen, die komplexe SQL-Abfragen neben Vektorähnlichkeitssuche benötigen. TiDB eignet sich gut für Anwendungsfälle wie E-Commerce-Plattformen, die Transaktionsdaten mit Empfehlungssystemen kombinieren, oder Finanzdienstleistungen, die sowohl analytische Verarbeitung als auch Ähnlichkeitsabgleich benötigen.
Wählen Sie Vearch, wenn Ihr Hauptaugenmerk auf der Leistung und Skalierbarkeit der Vektorähnlichkeitssuche liegt. Es ist besser für KI-orientierte Anwendungen geeignet, die schnelle Vektoroperationen benötigen, wie Bildähnlichkeitssuchmaschinen, Empfehlungssysteme oder Anwendungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache. Vearch eignet sich für Fälle, in denen Sie Echtzeit-Updates der Vektorsuche benötigen und keine komplexen SQL-Operationen brauchen.
Zusammenfassung
TiDB und Vearch dienen unterschiedlichen Zwecken: TiDB ist eine verteilte SQL-Datenbank mit Vektorsuche, Vearch ist für leistungsstarke Vektorähnlichkeitssuche gedacht. Wählen Sie entsprechend Ihren Anforderungen – TiDB, wenn Sie vollständige Datenbankfunktionen mit Vektorsuche benötigen, Vearch, wenn Sie Vektorähnlichkeitssuche mit minimalen Datenbankoperationen benötigen.
Lesen Sie dies, um einen Überblick über TiDB und Vearch 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 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 Bewertung 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 das System zu finden, das 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 nutzen, ändern und verbreiten 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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