MongoDB vs MyScale: Cómo seleccionar la base de datos adecuada para aplicaciones de GenAI
A medida que las aplicaciones impulsadas por IA evolucionan, no se puede subestimar la importancia de las capacidades de búsqueda vectorial para respaldar estos avances. Esta publicación de blog analizará dos bases de datos destacadas con capacidades de búsqueda vectorial: MongoDB y MyScale. Cada una proporciona capacidades robustas para manejar la búsqueda vectorial, una función esencial para aplicaciones como motores de recomendación, recuperación de imágenes y búsqueda semántica. Nuestro objetivo es proporcionar a desarrolladores e ingenieros una comparación clara, que ayude en la decisión de qué base de datos se alinea mejor con sus requisitos específicos.
¿Qué es una base de datos vectorial?
Antes de comparar MongoDB vs MyScale, exploremos primero 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 diseñadas para este fin 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.
MongoDB es una base de datos NoSQL con búsqueda vectorial como complemento y MyScale es una base de datos creada sobre ClickHouse que combina búsqueda vectorial y analítica SQL. Esta publicación compara sus capacidades de búsqueda vectorial.
MongoDB: Conceptos básicos
MongoDB Atlas Vector Search es una función que te permite realizar búsquedas de similitud vectorial en datos almacenados en MongoDB Atlas. Puedes indexar y consultar embeddings vectoriales de alta dimensionalidad junto con tus datos de documentos y realizar IA y aprendizaje automático directamente en la base de datos.
En esencia, Atlas Vector Search utiliza el algoritmo Hierarchical Navigable Small World (HNSW) para indexar y buscar datos vectoriales. Esto crea un grafo de múltiples niveles del espacio vectorial para que puedas realizar búsquedas de vecinos más cercanos aproximados (ANN). Es un equilibrio entre velocidad y precisión para búsquedas vectoriales a gran escala. Atlas Vector Search también admite búsquedas de vecinos más cercanos exactos (ENN), que priorizan la precisión sobre el rendimiento para consultas de hasta 10,000 documentos.
Una de las grandes ventajas de Atlas Vector Search es su integración con el modelo de documentos flexible de MongoDB. Puedes almacenar embeddings vectoriales junto con otros datos del documento para poder buscar de forma más contextual y precisa. Puedes consultar cualquier tipo de dato que pueda incrustarse hasta 4096 dimensiones. Atlas Vector Search te permite combinar búsquedas por similitud vectorial con filtrado tradicional de documentos. Por ejemplo, una búsqueda semántica de productos podría filtrarse por categoría, rango de precios o disponibilidad.
Atlas Vector Search también admite búsqueda híbrida, combinando búsqueda vectorial con búsqueda de texto completo para obtener resultados más granulares. Esto es diferente de Atlas Search, que se centra en la búsqueda basada en palabras clave. La plataforma se integra con servicios y herramientas de IA populares para que puedas usarla con modelos de embeddings de proveedores como OpenAI, VoyageAI y muchos otros listados en Hugging Face. También admite frameworks de código abierto como LangChain y LlamaIndex para crear aplicaciones que utilizan modelos de lenguaje grandes (LLMs).
Para garantizar la escalabilidad y el rendimiento, MongoDB Atlas proporciona Search Nodes, que ofrece infraestructura dedicada para cargas de trabajo de Atlas Search y Vector Search. Esto te permite contar con recursos de cómputo optimizados y escalado independiente de las necesidades de búsqueda, para que obtengas un mejor rendimiento a escala.
Al tener estas capacidades en el ecosistema de MongoDB, Atlas Vector Search es una solución completa para desarrolladores que crean aplicaciones impulsadas por IA, sistemas de recomendación o funciones de búsqueda avanzada. No necesitas una base de datos vectorial separada; puedes usar la escalabilidad y las completas funcionalidades de MongoDB junto con la búsqueda vectorial.
¿Qué es MyScale? Conceptos básicos
MyScale es una base de datos basada en la nube construida sobre la base de datos de código abierto ClickHouse, diseñada para cargas de trabajo de IA y aprendizaje automático. Puede manejar datos estructurados y vectoriales, así como analítica en tiempo real y aprendizaje automático. MyScale se centra en series temporales, búsqueda vectorial y búsqueda de texto completo, por lo que es adecuada para el procesamiento en tiempo real y los insights impulsados por IA. Al utilizar la arquitectura de ClickHouse, MyScale ofrece alto rendimiento y escalabilidad para IA.
Una de las características clave de MyScale es el soporte nativo de SQL, que simplifica las consultas impulsadas por IA al integrar búsqueda vectorial, búsqueda de texto completo y consultas SQL tradicionales en un solo sistema. Esto reduce la necesidad de múltiples herramientas y la hace escalable para IA. MyScale admite y gestiona el procesamiento analítico de datos tanto estructurados como vectorizados en una sola plataforma utilizando una arquitectura de base de datos OLAP para operar sobre datos vectorizados. Los desarrolladores pueden interactuar con MyScale usando SQL, por lo que es accesible para todos los programadores familiarizados con bases de datos relacionales.
MyScale tiene múltiples tipos de índices vectoriales y métricas de similitud para admitir diferentes casos de uso. Admite métricas de distancia comunes como distancia euclidiana (L2), producto interno (IP) y similitud coseno. La base de datos tiene múltiples algoritmos de indexación: MSTG (Multi-Scale Tree Graph), ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ y HNSW, cada uno con su propio conjunto de parámetros para ajustar. El motor vectorial propietario MSTG de MyScale utiliza SSDs NVMe para aumentar la densidad de datos, por lo que supera a las bases de datos vectoriales especializadas tanto en rendimiento como en costo.
Al combinar la funcionalidad de una base de datos SQL, una base de datos vectorial y un motor de búsqueda de texto completo en un solo sistema, MyScale reduce los costos de infraestructura y mantenimiento. Esta unificación permite consultas y analíticas conjuntas de datos, así como una base de datos única para aplicaciones de IA. MyScale también cuenta con MyScale Telemetry para una observabilidad completa de sistemas LLM, de modo que puedas monitorear y depurar de manera eficiente. A medida que los datos se vuelven más complejos, MyScale es una solución preparada para el futuro que puede 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
Cuando se trata de herramientas de búsqueda vectorial, MongoDB Atlas Vector Search y MyScale son dos excelentes opciones. Vamos a compararlas para que puedas tomar una decisión informada para tu proyecto.
Metodología de búsqueda
MongoDB Atlas Vector Search utiliza el algoritmo Hierarchical Navigable Small World (HNSW) para indexar y buscar datos vectoriales. Esto crea un grafo multinivel del espacio vectorial y permite búsquedas de Vecinos Más Cercanos Aproximados (ANN). También admite búsquedas de Vecinos Más Cercanos Exactos (ENN) para hasta 10,000 documentos.
MyScale tiene múltiples tipos de índices vectoriales y métricas de similitud. Admite métricas de distancia comunes como distancia euclidiana (L2), producto interno (IP) y similitud coseno. MyScale tiene múltiples algoritmos de indexación: MSTG (Multi-Scale Tree Graph), ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ y HNSW. Esto te da más control sobre el rendimiento y la precisión de la búsqueda.
Manejo de Datos
MongoDB Atlas Vector Search funciona con el modelo de documentos flexible de MongoDB. Puedes almacenar embeddings vectoriales junto con otros datos del documento y buscar de forma más contextual y precisa. Puedes consultar cualquier dato que pueda incrustarse hasta 4096 dimensiones y combinar la búsqueda por similitud vectorial con el filtrado de documentos.
MyScale está diseñado para manejar tanto datos estructurados como vectoriales. Está diseñado para análisis en tiempo real y cargas de trabajo de aprendizaje automático, por lo que es bueno para series temporales, búsqueda vectorial y búsqueda de texto completo. La capacidad de MyScale para procesar cargas de trabajo analíticas de datos tanto estructurados como vectorizados en una sola plataforma con arquitectura de base de datos OLAP es única.
Escalabilidad y Rendimiento
MongoDB Atlas tiene Search Nodes, que proporciona infraestructura dedicada para cargas de trabajo de Atlas Search y Vector Search. Esto significa recursos de cómputo optimizados y escalado independiente de las necesidades de búsqueda para un mejor rendimiento a escala.
MyScale está construido sobre ClickHouse, cuya arquitectura es conocida por su alto rendimiento y escalabilidad. Su motor vectorial propietario MSTG utiliza SSDs NVMe para aumentar la densidad de datos y potencialmente supera a las bases de datos vectoriales especializadas tanto en rendimiento como en costo.
Flexibilidad y Personalización
MongoDB Atlas Vector Search permite búsqueda híbrida, combinando búsqueda vectorial con búsqueda de texto completo para obtener resultados más granulares. También permite combinar la búsqueda por similitud vectorial con el filtrado de documentos para una mayor flexibilidad en la construcción de consultas.
MyScale tiene soporte nativo para SQL, por lo que los desarrolladores pueden integrar búsqueda vectorial, búsqueda de texto completo y consultas SQL tradicionales en un solo sistema. Este enfoque basado en SQL es más familiar y accesible para desarrolladores con experiencia en bases de datos relacionales.
Integración y Ecosistema
MongoDB Atlas Vector Search se integra con servicios y herramientas populares de IA, admite modelos de embeddings de OpenAI y VoyageAI. Funciona con frameworks de código abierto como LangChain y LlamaIndex para crear aplicaciones que utilizan Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs).
La integración de MyScale no se menciona explícitamente en la documentación, pero su soporte para SQL implica que puede integrarse con muchas herramientas y frameworks compatibles con SQL.
Facilidad de Uso
MongoDB Atlas Vector Search se construye sobre el ecosistema existente de MongoDB, por lo que si ya estás familiarizado con MongoDB tendrá una curva de aprendizaje más suave.
El SQL de MyScale para consultar datos vectoriales podría ser más accesible para desarrolladores con experiencia en SQL, pero la variedad de algoritmos de indexación y parámetros requerirá más aprendizaje y ajuste para obtener el mejor rendimiento.
Costo
MongoDB tiene un ecosistema establecido, mucha documentación y los desarrolladores están familiarizados con él. Si ya estás usando MongoDB, añadir búsqueda vectorial podría ser una decisión obvia.
El enfoque unificado de MyScale puede reducir los costos de infraestructura y mantenimiento al tener múltiples funcionalidades en un solo sistema. Su motor vectorial MSTG afirma superar y ser más rentable que las bases de datos vectoriales especializadas.
Cuándo Elegir Cada Uno
MongoDB Atlas Vector Search es la mejor opción cuando ya estás usando MongoDB para tus necesidades de base de datos y quieres añadir búsqueda vectorial sin introducir otro sistema. Es perfecta para aplicaciones que necesitan integrar la búsqueda vectorial con datos documentales de forma fluida, como sistemas de recomendación o búsqueda avanzada de productos. La solución de MongoDB es excelente cuando necesitas combinar la búsqueda por similitud vectorial con el filtrado de documentos para poder hacer preguntas más contextuales. Elige MongoDB Atlas Vector Search cuando quieras usar el ecosistema de MongoDB, incluida la escalabilidad y la integración con herramientas de IA populares.
MyScale es la mejor opción cuando necesitas una única plataforma que combine base de datos SQL, búsqueda vectorial y búsqueda de texto completo. Es perfecta para aplicaciones que necesitan procesar tanto datos estructurados como vectoriales en tiempo real, como analítica impulsada por IA o análisis complejo de series temporales con componentes vectoriales. El soporte SQL nativo de MyScale la convierte en una gran opción para equipos con sólidas habilidades en SQL que quieren hacer búsqueda vectorial con un lenguaje de consulta familiar. Elige MyScale cuando necesites flexibilidad en los algoritmos de indexación vectorial, quieras optimizar coste y rendimiento a escala o necesites una solución que pueda manejar múltiples tipos de datos y modalidades de búsqueda en una sola plataforma.
Conclusión
MongoDB Atlas Vector Search se integra perfectamente con tu implementación existente de MongoDB, tiene una potente búsqueda vectorial y puede combinar la búsqueda vectorial con el filtrado de documentos. MyScale es una única plataforma para SQL, búsqueda vectorial y de texto completo, con indexación flexible y soporte SQL nativo para consultas vectoriales. Tu elección entre estas dependerá de tu infraestructura existente, tu caso de uso y tu equipo. Considera factores como la integración con datos documentales, las consultas basadas en SQL, los tipos de datos con los que trabajas y las necesidades de escalabilidad. Ambas tienen una búsqueda vectorial robusta, pero sus fortalezas encajan en escenarios y entornos de desarrollo diferentes.
Lee esto para obtener una visión general de MongoDB y MyScale, pero para evaluarlas necesitas hacerlo en función de tu caso de uso. Una herramienta que puede ayudar con eso es VectorDBBench, una herramienta de benchmarking de código abierto para la comparación de bases de datos vectoriales. Al final, realizar benchmarking exhaustivo con tus propios conjuntos de datos y patrones de consulta será clave para tomar una decisión entre estos dos enfoques potentes pero diferentes de 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 para usuarios que necesitan sistemas de almacenamiento y recuperación de datos de alto rendimiento, especialmente bases de datos vectoriales. Esta herramienta permite a los usuarios probar y comparar diferentes sistemas de bases de datos vectoriales como Milvus y Zilliz Cloud (el Milvus gestionado) usando sus propios conjuntos de datos y encontrar el que se ajuste a sus casos de uso. Con VectorDBBench, los usuarios pueden tomar decisiones basadas en el rendimiento real de las bases de datos vectoriales en lugar de afirmaciones de marketing o rumores.
VectorDBBench está escrito en Python y 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 obtener más información sobre la evaluación de bases de datos vectoriales.
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