Couchbase vs MyScale: Cómo elegir la base de datos vectorial adecuada para tus aplicaciones de IA
¿Qué es una base de datos vectorial?
Antes de comparar Couchbase y MyScale, primero exploremos el concepto de bases de datos vectoriales.
Una base de datos vectorial está diseñada específicamente para almacenar y consultar vectores de alta dimensionalidad, que son representaciones numéricas de datos no estructurados. Estos vectores codifican información compleja, como el significado semántico del texto, las características visuales de las imágenes o los atributos de productos. Al permitir búsquedas de similitud eficientes, las bases de datos vectoriales desempeñan un papel fundamental en las aplicaciones de IA, lo que permite un análisis y una recuperación de datos más avanzados.
Los casos de uso comunes de las bases de datos vectoriales incluyen recomendaciones de productos en comercio electrónico, plataformas de descubrimiento de contenido, detección de anomalías en ciberseguridad, análisis de imágenes médicas y tareas de procesamiento del lenguaje natural (NLP). También desempeñan un papel crucial en la generación aumentada por recuperación (RAG), una técnica que mejora el rendimiento de los modelos de lenguaje grandes (LLMs) al proporcionar conocimiento externo para reducir problemas como las alucinaciones de la IA.
Hay muchos tipos de bases de datos vectoriales disponibles en el mercado, entre ellos:
- Bases de datos vectoriales creadas específicamente como Milvus, Zilliz Cloud (Milvus totalmente gestionado)
- Bibliotecas de búsqueda vectorial como Faiss y Annoy.
- Bases de datos vectoriales ligeras como Chroma y Milvus Lite.
- Bases de datos tradicionales con complementos de búsqueda vectorial capaces de realizar búsquedas vectoriales a pequeña escala.
Couchbase es una base de datos distribuida multimodelo NoSQL orientada a documentos con capacidades de búsqueda vectorial como complemento. MyScale es una base de datos orientada a columnas construida sobre ClickHouse con capacidades de búsqueda vectorial como complemento.
Couchbase: descripción general y tecnología principal
Couchbase es una base de datos distribuida, de código abierto y NoSQL que se puede utilizar para crear aplicaciones para la nube, dispositivos móviles, IA y computación en el borde. Combina las fortalezas de las bases de datos relacionales con la versatilidad de JSON. Couchbase también proporciona la flexibilidad para implementar búsqueda vectorial a pesar de no contar con soporte nativo para índices vectoriales. Los desarrolladores pueden almacenar incrustaciones vectoriales—representaciones numéricas generadas por modelos de aprendizaje automático—dentro de documentos de Couchbase como parte de su estructura JSON. Estos vectores se pueden utilizar en casos de uso de búsqueda de similitud, como sistemas de recomendación o generación aumentada por recuperación, ambos basados en búsqueda semántica, donde es importante encontrar puntos de datos cercanos entre sí en un espacio de alta dimensionalidad.
Un enfoque para habilitar la búsqueda vectorial en Couchbase es aprovechar Full Text Search (FTS). Aunque FTS normalmente está diseñado para búsquedas basadas en texto, puede adaptarse para manejar búsquedas vectoriales convirtiendo los datos vectoriales en campos buscables. Por ejemplo, los vectores pueden tokenizarse en datos similares a texto, lo que permite que FTS indexe y busque en función de esos tokens. Esto puede facilitar la búsqueda vectorial aproximada, proporcionando una forma de consultar documentos con vectores que sean similares entre sí.
Alternativamente, los desarrolladores pueden almacenar las incrustaciones vectoriales sin procesar en Couchbase y realizar los cálculos de similitud vectorial a nivel de la aplicación. Esto implica recuperar documentos y calcular métricas como la similitud coseno o la distancia euclidiana entre vectores para identificar las coincidencias más cercanas. Este método permite que Couchbase sirva como una solución de almacenamiento para vectores mientras la aplicación se encarga de la lógica de comparación matemática.
Para casos de uso más avanzados, algunos desarrolladores integran Couchbase con bibliotecas o algoritmos especializados (como FAISS o HNSW) que permiten una búsqueda vectorial eficiente. Estas integraciones permiten que Couchbase gestione el almacén de documentos mientras las bibliotecas externas realizan las comparaciones vectoriales reales. De esta manera, Couchbase aún puede formar parte de una solución que admite la búsqueda vectorial.
Al utilizar estos enfoques, Couchbase puede adaptarse para manejar la funcionalidad de búsqueda vectorial, lo que lo convierte en una opción flexible para diversas tareas de IA y aprendizaje automático que dependen de búsquedas por similitud.
MyScale: Descripción general y tecnología principal
MyScale es una solución de base de datos basada en la nube construida sobre la base de datos de código abierto ClickHouse, diseñada específicamente para cargas de trabajo de IA y aprendizaje automático. Puede manejar tanto datos estructurados como vectoriales, y admite análisis en tiempo real y tareas de aprendizaje automático. MyScale se centra en datos de series temporales, búsqueda vectorial y búsqueda de texto completo, lo que lo hace adecuado para aplicaciones que requieren procesamiento en tiempo real e información impulsada por IA. Al aprovechar la arquitectura de ClickHouse, MyScale ofrece alto rendimiento y escalabilidad para aplicaciones de IA.
Una de las características clave de MyScale es su compatibilidad nativa con SQL, que simplifica las consultas complejas impulsadas por IA al integrar búsqueda vectorial, búsqueda de texto completo y consultas SQL tradicionales en un sistema unificado. Este enfoque reduce la necesidad de múltiples herramientas y garantiza la escalabilidad para aplicaciones de IA. MyScale admite y gestiona el procesamiento analítico de datos tanto estructurados como vectorizados en una sola plataforma, utilizando una arquitectura avanzada de base de datos OLAP para ejecutar operaciones sobre datos vectorizados de manera eficiente. Los desarrolladores pueden interactuar con MyScale mediante SQL, lo que lo hace accesible para una amplia gama de programadores familiarizados con bases de datos relacionales.
MyScale ofrece varios tipos de índices vectoriales y métricas de similitud para adaptarse a diferentes casos de uso. Admite métricas de distancia comunes como la distancia euclidiana (L2), el producto interno (IP) y la similitud coseno. La base de datos proporciona varios algoritmos de indexación, incluidos MSTG (Multi-Scale Tree Graph), ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ y HNSW, cada uno con su propio conjunto de parámetros para el ajuste del rendimiento. El motor vectorial propietario MSTG de MyScale aprovecha los SSD NVMe para mejorar la densidad de datos, lo que le permite superar a las bases de datos vectoriales especializadas tanto en rendimiento como en eficiencia de costos.
Al integrar las funcionalidades de una base de datos SQL, una base de datos vectorial y un motor de búsqueda de texto completo en un solo sistema, MyScale busca reducir los costos de infraestructura y mantenimiento. Esta unificación facilita consultas y análisis de datos conjuntos, estableciendo una base de datos versátil para aplicaciones de IA. MyScale también ofrece observabilidad integral para sistemas LLM a través de MyScale Telemetry, lo que garantiza una supervisión y depuración eficientes. A medida que aumenta la complejidad de los datos, MyScale se posiciona como una solución preparada para el futuro capaz de manejar nuevas modalidades de datos y tamaños de bases de datos, manteniendo al mismo tiempo el rendimiento de cómputo y la integración entre diferentes tipos de datos.
Diferencias clave entre Couchbase y MyScale para la búsqueda vectorial
Metodología de búsqueda
Couchbase no tiene compatibilidad nativa con búsqueda vectorial. Ofrece soluciones alternativas como adaptar Full Text Search (FTS) para búsquedas vectoriales o almacenar incrustaciones vectoriales sin procesar para cálculos de similitud a nivel de la aplicación. Algunos desarrolladores integran Couchbase con bibliotecas externas para la búsqueda vectorial.
MyScale, por otro lado, proporciona capacidades nativas de búsqueda vectorial. Admite varios tipos de índices vectoriales y métricas de similitud, incluidas la distancia euclidiana, el producto interno y la similitud de coseno. MyScale ofrece algoritmos de indexación como MSTG, ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ y HNSW, lo que permite búsquedas vectoriales más eficientes.
Manejo de datos
Couchbase es una base de datos NoSQL que combina las fortalezas de las bases de datos relacionales con la versatilidad de JSON. Puede almacenar embeddings vectoriales dentro de documentos JSON, lo que la hace adecuada para varios tipos de datos.
MyScale maneja tanto datos estructurados como vectoriales. Está construido sobre ClickHouse, diseñado para datos de series temporales, búsqueda vectorial y búsqueda de texto completo. Esto hace que MyScale esté más especializado para cargas de trabajo de IA y aprendizaje automático.
Escalabilidad y rendimiento
Couchbase es conocido por su arquitectura distribuida, que puede proporcionar una buena escalabilidad. Sin embargo, para la búsqueda vectorial, el rendimiento puede depender del método de implementación elegido y de cualquier biblioteca externa utilizada.
MyScale aprovecha la arquitectura de ClickHouse para un alto rendimiento y escalabilidad. Su motor vectorial propietario MSTG utiliza SSD NVMe para mejorar la densidad de datos, lo que potencialmente supera a las bases de datos vectoriales especializadas tanto en rendimiento como en rentabilidad.
Flexibilidad y personalización
Couchbase ofrece flexibilidad en la implementación de la búsqueda vectorial, permitiendo a los desarrolladores elegir entre adaptar FTS, realizar cálculos a nivel de aplicación o integrarse con bibliotecas externas.
MyScale proporciona un sistema unificado para consultas SQL, búsqueda vectorial y búsqueda de texto completo. Esta integración permite consultas complejas impulsadas por IA sin necesidad de múltiples herramientas.
Integración y ecosistema
Couchbase puede integrarse con varias herramientas y frameworks, especialmente aquellos en el ecosistema NoSQL. Para la búsqueda vectorial, puede requerir integración con bibliotecas especializadas.
MyScale se centra en cargas de trabajo de IA y aprendizaje automático, ofreciendo integraciones relevantes para estas áreas. También proporciona MyScale Telemetry para monitorear sistemas LLM.
Facilidad de uso
Couchbase puede requerir más configuración y desarrollo personalizado para la funcionalidad de búsqueda vectorial, ya que no es una característica nativa.
MyScale ofrece soporte SQL, lo que lo hace accesible para desarrolladores familiarizados con bases de datos relacionales. Su enfoque unificado para manejar diferentes tipos de datos y métodos de búsqueda puede simplificar el desarrollo.
Consideraciones de costos
El costo de Couchbase dependerá del método de implementación elegido y de cualquier herramienta o servicio adicional requerido para la búsqueda vectorial.
MyScale tiene como objetivo reducir los costos de infraestructura y mantenimiento al unificar múltiples funcionalidades en un solo sistema. Sin embargo, no se proporciona información específica sobre precios en el texto dado.
Cuándo elegir cada tecnología
Al elegir entre Couchbase y MyScale para aplicaciones de búsqueda vectorial, considera las necesidades específicas de tu proyecto. Couchbase es una buena opción para proyectos que requieren una base de datos NoSQL flexible con la capacidad de agregar funcionalidad de búsqueda vectorial. Es adecuado para aplicaciones donde la búsqueda vectorial no es el enfoque principal, pero donde necesitas almacenar embeddings vectoriales dentro de documentos JSON. Couchbase también es una opción sólida si quieres control sobre la implementación de la búsqueda vectorial, permitiendo la integración con bibliotecas especializadas. Su arquitectura distribuida puede ser beneficiosa para la escalabilidad en ciertos casos de uso, y su modelo flexible de documentos JSON permite un diseño de esquema adaptable.
Por otro lado, MyScale es la mejor opción para aplicaciones centradas en IA y aprendizaje automático. Está diseñado específicamente para estas cargas de trabajo, con soporte tanto para datos estructurados como vectoriales. MyScale ofrece capacidades nativas de búsqueda vectorial con varios tipos de índices y métricas de similitud, lo que lo hace ideal para proyectos que requieren funcionalidad de búsqueda vectorial integrada. Es particularmente adecuado para aplicaciones que necesitan SQL unificado, búsqueda vectorial y búsqueda de texto completo en un único sistema. MyScale también destaca en escenarios que involucran datos de series temporales junto con búsqueda vectorial. Sus capacidades de búsqueda vectorial de alto rendimiento, impulsadas por el motor vectorial propietario MSTG, pueden ser ventajosas para aplicaciones exigentes. Además, el soporte de SQL de MyScale lo hace accesible para desarrolladores con experiencia en bases de datos relacionales, y su enfoque unificado puede ayudar a reducir la complejidad y los costos de infraestructura.
Conclusión
Al decidir entre Couchbase y MyScale para la búsqueda vectorial, considera tus necesidades y recursos específicos. Couchbase ofrece flexibilidad como base de datos NoSQL, lo que te permite implementar búsqueda vectorial mediante diversos métodos, como adaptar Full Text Search o integrar bibliotecas externas. Es una buena opción si necesitas una base de datos versátil que pueda manejar datos vectoriales junto con otros tipos. MyScale, construido sobre ClickHouse, proporciona capacidades nativas de búsqueda vectorial y está diseñado específicamente para cargas de trabajo de IA y aprendizaje automático. Ofrece un sistema unificado para consultas SQL, búsqueda vectorial y búsqueda de texto completo, lo que puede simplificar el desarrollo de aplicaciones impulsadas por IA. Tu elección debe depender de factores como la experiencia de tu equipo, la importancia del soporte nativo de búsqueda vectorial y si necesitas una base de datos de propósito general o una solución especializada para tareas de IA y analítica.
Aunque este artículo proporciona una visión general de Couchbase y MyScale, es clave evaluar estas bases de datos según tu caso de uso específico. Una herramienta que puede ayudar en este proceso es VectorDBBench, una herramienta de benchmarking de código abierto diseñada para comparar el rendimiento de bases de datos vectoriales. En última instancia, realizar benchmarking exhaustivo con conjuntos de datos y patrones de consulta específicos será esencial para tomar una decisión informada entre estos dos enfoques potentes, pero distintos, para la búsqueda vectorial en sistemas de bases de datos distribuidas.
Uso de VectorDBBench de código abierto para evaluar y comparar bases de datos vectoriales por tu cuenta
VectorDBBench es una herramienta de benchmarking de código abierto diseñada para usuarios que requieren sistemas de almacenamiento y recuperación de datos de alto rendimiento, en particular bases de datos vectoriales. Esta herramienta permite a los usuarios probar y comparar el rendimiento de diferentes sistemas de bases de datos vectoriales como Milvus y Zilliz Cloud (el Milvus gestionado) utilizando sus propios conjuntos de datos y determinar el más adecuado para sus casos de uso. Con VectorDBBench, los usuarios pueden tomar decisiones informadas basadas en el rendimiento real de las bases de datos vectoriales en lugar de depender de afirmaciones de marketing o evidencia anecdótica.
VectorDBBench está escrito en Python y cuenta con licencia bajo la licencia de código abierto MIT, lo que significa que cualquiera puede usarlo, modificarlo y distribuirlo libremente. La herramienta es mantenida activamente por una comunidad de desarrolladores comprometidos con mejorar sus funciones y rendimiento.
Descarga VectorDBBench desde su repositorio de GitHub para reproducir nuestros resultados de benchmark u obtener resultados de rendimiento en tus propios conjuntos de datos.
Echa un vistazo rápido al rendimiento de las bases de datos vectoriales principales en el VectorDBBench Leaderboard.
Lee los siguientes blogs para aprender más sobre la evaluación de bases de datos vectoriales.
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