Redis vs MyScale: Cómo elegir la base de datos vectorial adecuada para tus necesidades
A medida que avanzan la IA y las tecnologías basadas en datos, seleccionar una base de datos vectorial adecuada para tu aplicación es cada vez más importante. Redis y MyScale son dos opciones en este ámbito. Este artículo compara estas tecnologías para ayudarte a tomar una decisión informada para tu proyecto.
¿Qué es una base de datos vectorial?
Antes de comparar Redis y 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 dimensión, 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 específicamente como Milvus, Zilliz Cloud (Milvus completamente gestionado) y Weaviate
- 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.
Redis es una base de datos en memoria y MyScale es una base de datos tradicional. Ambas tienen capacidades de búsqueda vectorial como complemento. Esta publicación compara sus capacidades de búsqueda vectorial.
Redis: descripción general y tecnología principal
Redis era originalmente conocido por su almacenamiento de datos en memoria y ha añadido capacidades de búsqueda vectorial a través de Redis Vector Library, que ahora forma parte de Redis Stack. Esto permite a Redis realizar búsquedas de similitud vectorial mientras mantiene su velocidad y rendimiento.
La búsqueda vectorial en Redis está construida sobre su infraestructura existente, utilizando procesamiento en memoria para una ejecución rápida de consultas. Redis utiliza algoritmos FLAT y HNSW (Hierarchical Navigable Small World) para la búsqueda aproximada de vecinos más cercanos, lo que permite una búsqueda rápida y precisa en espacios vectoriales de alta dimensión.
Una de las principales fortalezas de la búsqueda vectorial de Redis es que puede combinar la búsqueda de similitud vectorial con el filtrado tradicional sobre otros atributos. Esta búsqueda híbrida permite a los desarrolladores crear consultas complejas que consideran tanto la similitud semántica como criterios específicos de metadatos, por lo que es versátil para muchas aplicaciones impulsadas por IA.
La Biblioteca Vectorial de Redis proporciona una interfaz sencilla para que los desarrolladores trabajen con datos vectoriales en Redis. Tiene funciones como diseño de esquemas flexible, consultas vectoriales personalizadas y extensiones para tareas relacionadas con LLM, como almacenamiento en caché semántico y gestión de sesiones. Esto facilita que los ingenieros de IA/ML y los científicos de datos integren Redis en su flujo de trabajo de IA, especialmente para el procesamiento y la recuperación de datos en tiempo real.
MyScale: Descripción general y tecnología
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 la obtención de información impulsada 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 SQL nativo, 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 lo 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 del 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 SSD NVMe para aumentar la densidad de datos, por lo que supera a las bases de datos vectoriales especializadas tanto en rendimiento como en coste.
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 costes de infraestructura y mantenimiento. Esta unificación permite consultas y analítica de datos conjuntas y una única base de datos para aplicaciones de IA. MyScale también cuenta con MyScale Telemetry para una observabilidad completa de los sistemas LLM, de modo que puedas supervisar 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 modalidades de datos más nuevas y tamaños de bases de datos mayores, manteniendo el rendimiento de computación y la integración entre diferentes tipos de datos.
Diferencias clave
Redis vs MyScale: Qué herramienta de búsqueda vectorial es adecuada para ti
Al elegir una herramienta de búsqueda vectorial, los desarrolladores e ingenieros tienen muchos factores que considerar. Comparemos Redis y MyScale en las áreas clave para ayudarte a decidir.
Metodología de búsqueda
Redis utiliza FLAT y HNSW (Hierarchical Navigable Small World) para la búsqueda aproximada de vecinos más cercanos. Ambos son rápidos y precisos en espacios de alta dimensión. Redis también admite búsqueda híbrida, combinando similitud vectorial con filtrado por atributos.
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 del coseno. MyScale tiene múltiples algoritmos de indexación: MSTG (Multi-Scale Tree Graph), ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ y HNSW. Cada algoritmo tiene parámetros ajustables para optimizarlo en casos de uso específicos.
Datos
Redis es excelente con datos en memoria y ahora cuenta con búsqueda vectorial a través de la Biblioteca Vectorial de Redis. Tiene un esquema flexible y puede trabajar con datos estructurados y no estructurados.
MyScale está construido sobre la arquitectura de ClickHouse y puede manejar datos estructurados y vectoriales, series temporales y búsqueda de texto completo. Puede procesar datos estructurados y vectorizados en tiempo real utilizando una arquitectura de base de datos OLAP.
Escalabilidad y rendimiento
Redis es conocido por su velocidad en memoria, lo que significa una ejecución rápida de consultas para la búsqueda vectorial. Su arquitectura permite escalar las operaciones de búsqueda vectorial.
MyScale utiliza la arquitectura de alto rendimiento de ClickHouse y está diseñado para cargas de trabajo de IA y aprendizaje automático. Utiliza SSD NVMe para aumentar la densidad de datos y potencialmente superar a las bases de datos vectoriales especializadas en rendimiento y coste.
Flexibilidad y personalización
Redis tiene una interfaz simple para datos vectoriales y permite consultas vectoriales personalizadas. También tiene extensiones para tareas relacionadas con LLM, como caché semántica y gestión de sesiones.
MyScale tiene SQL nativo, lo que permite tener búsqueda vectorial integrada, búsqueda de texto completo y consultas SQL tradicionales en un solo sistema. Esta flexibilidad permite tener consultas complejas que combinan diferentes tipos de datos y métodos de búsqueda.
Integración y ecosistema
Redis tiene un gran ecosistema y se integra bien con muchas herramientas y frameworks. Vector Library forma parte de Redis Stack, por lo que es una buena opción para proyectos que ya usan Redis.
MyScale es una base de datos SQL, una base de datos vectorial y un motor de búsqueda de texto completo en uno. Este enfoque unificado puede simplificar la infraestructura y reducir la necesidad de múltiples herramientas en aplicaciones impulsadas por IA.
Facilidad de uso
Redis es conocido por ser amigable para los desarrolladores, con buena documentación y configuración sencilla. Vector Library extiende esto a las operaciones de búsqueda vectorial.
MyScale utiliza sintaxis SQL, por lo que resulta familiar para desarrolladores con experiencia en bases de datos relacionales. Pero tiene muchas funciones y algoritmos, por lo que puede requerir una curva de aprendizaje más pronunciada para usarlo de forma óptima.
Coste
Redis es rentable para conjuntos de datos pequeños que caben en memoria. Para conjuntos de datos más grandes, los costes aumentarán a medida que se necesite más memoria.
MyScale utiliza SSD NVMe y su enfoque unificado puede ser rentable para big data, reduciendo potencialmente los costes de infraestructura y mantenimiento.
Seguridad
Redis tiene varias funciones de seguridad: control de acceso, cifrado, opciones de autenticación.
MyScale, al estar construido sobre ClickHouse, probablemente tiene funciones de seguridad similares, pero deben verificarse con el proveedor.
Cuándo elegir cada uno
Redis es mejor para proyectos que necesitan procesamiento en memoria de alta velocidad y búsqueda vectorial en tiempo real. Es excelente para aplicaciones que necesitan baja latencia, como sistemas de recomendación, detección de fraude en tiempo real o recuperación de imágenes basada en contenido. Redis es perfecto para escenarios en los que los datos caben en memoria y necesitas combinar búsqueda por similitud vectorial con filtrado por atributos. También es una buena opción si ya usas Redis en tu stack y quieres añadir búsqueda vectorial sin introducir una nueva base de datos.
MyScale es mejor para proyectos que necesitan búsqueda SQL, vectorial y de texto completo integrada, especialmente para cargas de trabajo de IA y aprendizaje automático a gran escala. Es bueno para aplicaciones que necesitan procesar y analizar datos estructurados y no estructurados en tiempo real, como plataformas de analítica avanzada, motores de búsqueda complejos o herramientas de inteligencia empresarial impulsadas por IA. La capacidad de MyScale para manejar datos de series temporales junto con búsqueda vectorial lo hace excelente para aplicaciones que necesitan analizar tendencias a lo largo del tiempo y también realizar búsquedas por similitud. Su interfaz basada en SQL también es buena para equipos con sólidas habilidades en SQL.
Conclusión
Redis tiene búsqueda vectorial en memoria de alta velocidad y puede combinar similitud vectorial y filtrado por atributos. Es conocido por su simplicidad, gran ecosistema y excelente rendimiento para conjuntos de datos en memoria. MyScale es una plataforma unificada para SQL, búsqueda vectorial y búsqueda de texto completo con gran escalabilidad para grandes cargas de trabajo de IA y ML. Puede manejar diversos tipos de datos y consultas complejas. Elige entre Redis y MyScale según tu caso de uso, volumen de datos, complejidad de las consultas e infraestructura existente. Considera el tamaño de tu conjunto de datos, la necesidad de integración con SQL, la experiencia de tu equipo y los requisitos en tiempo real de tu aplicación. Ambos tienen capacidades de búsqueda vectorial, pero sus fortalezas son para diferentes tipos de proyectos y requisitos.
Si bien este artículo proporciona una visión general de Redis 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 benchmarks exhaustivos con conjuntos de datos y patrones de consulta específicos será esencial para tomar una decisión informada entre estos dos enfoques potentes, aunque distintos, de 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 administrado), usando sus propios conjuntos de datos y determinar cuál es 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 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 características y rendimiento.
Descarga VectorDBBench desde su repositorio de GitHub para reproducir nuestros resultados de benchmark u obtener resultados de rendimiento con tus propios conjuntos de datos.
Echa un vistazo rápido al rendimiento de las bases de datos vectoriales más populares en el VectorDBBench Leaderboard.
Lee los siguientes blogs para obtener más información sobre la evaluación de bases de datos vectoriales.
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