SingleStore vs TiDB: Cómo elegir la base de datos vectorial adecuada para tus aplicaciones de IA
¿Qué es una base de datos vectorial?
Antes de comparar SingleStore y TiDB, 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 de 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 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.
SingleStore es un sistema de gestión de bases de datos SQL distribuido, relacional, y Rockset es una base de datos de búsqueda y análisis con capacidades de búsqueda vectorial como complemento. Ambos tienen capacidades de búsqueda vectorial como complemento. Esta publicación compara sus capacidades de búsqueda vectorial.
SingleStore: Descripción general y tecnología principal
SingleStore ha hecho posible la búsqueda vectorial al incorporarla en la propia base de datos, por lo que no necesitas bases de datos vectoriales separadas en tu stack tecnológico. Los vectores pueden almacenarse en tablas de bases de datos normales y buscarse con consultas SQL estándar. Por ejemplo, puedes buscar imágenes de productos similares mientras filtras por rango de precios o explorar embeddings de documentos limitando los resultados a departamentos específicos. El sistema admite tanto la búsqueda semántica usando FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT y HNSW_PQ para el índice vectorial, como el producto punto y la distancia euclidiana para la coincidencia por similitud. Esto es muy útil para aplicaciones como sistemas de recomendación, reconocimiento de imágenes y chatbots de IA, donde la coincidencia por similitud es rápida.
En esencia, SingleStore está diseñado para el rendimiento y la escala. La base de datos distribuye los datos entre múltiples nodos para que puedas manejar operaciones de datos vectoriales a gran escala. A medida que tus datos crecen, simplemente puedes añadir más nodos y listo. El procesador de consultas puede combinar la búsqueda vectorial con operaciones SQL, por lo que no necesitas hacer múltiples consultas separadas. A diferencia de las bases de datos solo vectoriales, SingleStore te ofrece estas capacidades como parte de una base de datos completa para que puedas crear funciones de IA sin gestionar múltiples sistemas ni lidiar con transferencias de datos complejas.
Para la indexación vectorial, SingleStore tiene dos opciones. La primera es la búsqueda exacta de k vecinos más cercanos (kNN), que encuentra el conjunto exacto de k vecinos más cercanos para un vector de consulta. Pero para conjuntos de datos muy grandes o alta concurrencia, SingleStore también admite la búsqueda de vecinos más cercanos aproximados (ANN) mediante indexación vectorial. La búsqueda ANN puede encontrar k vecinos cercanos mucho más rápido que la búsqueda kNN exacta, a veces por órdenes de magnitud. Hay una compensación entre velocidad y precisión: ANN es más rápida, pero puede no devolver el conjunto exacto de k vecinos más cercanos. Para aplicaciones con miles de millones de vectores que necesitan tiempos de respuesta interactivos y no requieren precisión absoluta, la búsqueda ANN es la opción adecuada.
La implementación técnica de los índices vectoriales en SingleStore tiene requisitos específicos. Estos índices solo pueden crearse en tablas columnstore y deben crearse en una sola columna que almacene los datos vectoriales. Actualmente, el sistema admite el formato Vector Type(dimensions[, F32]), F32 es el único tipo de elemento compatible. Este enfoque estructurado hace que SingleStore sea excelente para aplicaciones como la búsqueda semántica usando vectores de grandes modelos de lenguaje, generación aumentada por recuperación (RAG) para la generación de texto enfocada y coincidencia de imágenes basada en embeddings vectoriales. Al combinar esto con las funciones tradicionales de base de datos, SingleStore permite a los desarrolladores crear aplicaciones de IA complejas usando sintaxis SQL mientras mantienen el rendimiento y la escala.
¿Qué es TiDB? Una descripción general
TiDB, desarrollado por PingCAP, es una base de datos SQL distribuida de código abierto que ofrece capacidades de procesamiento híbrido transaccional y analítico (HTAP). Es compatible con MySQL, lo que facilita su adopción para equipos que ya están familiarizados con el ecosistema MySQL. La arquitectura SQL distribuida de TiDB proporciona escalabilidad horizontal como las bases de datos NoSQL, a la vez que conserva el modelo relacional de las bases de datos SQL, lo que la hace muy flexible para manejar cargas de trabajo tanto transaccionales como analíticas.
Una de las principales fortalezas de TiDB es su arquitectura HTAP, que le permite procesar cargas de trabajo transaccionales (OLTP) y analíticas (OLAP) en una sola base de datos, reduciendo la necesidad de sistemas separados. Además, la compatibilidad de TiDB con MySQL facilita su integración en entornos existentes que dependen de MySQL sin cambios significativos en el código de la aplicación. La base de datos también cuenta con auto-sharding, que distribuye automáticamente los datos entre nodos para mejorar el rendimiento de lectura y escritura mientras mantiene una consistencia fuerte.
TiDB admite la búsqueda vectorial mediante la integración con bibliotecas externas y plugins, lo que permite una gestión y consulta eficientes de datos vectorizados. Esta función, combinada con la arquitectura HTAP de TiDB, la convierte en una opción versátil para empresas que necesitan capacidades de búsqueda vectorial junto con cargas de trabajo transaccionales y analíticas. La arquitectura distribuida de TiDB le permite manejar consultas vectoriales a gran escala una vez que se implementan las configuraciones necesarias.
Aunque incluir funcionalidades de búsqueda vectorial en TiDB requiere configuración adicional, la compatibilidad SQL del sistema permite a los desarrolladores combinar la búsqueda vectorial con consultas relacionales tradicionales. Esta flexibilidad hace que TiDB sea adecuada para aplicaciones complejas que requieren tanto búsqueda vectorial como capacidades de bases de datos relacionales, ofreciendo una solución integral para diversas necesidades de gestión de datos.
Diferencias clave
Metodología de búsqueda
SingleStore cuenta con búsqueda vectorial dentro de la base de datos, tanto con búsqueda exacta de k vecinos más cercanos (kNN) como con búsqueda de vecinos más cercanos aproximados (ANN). Puedes ajustar la precisión y la velocidad según las necesidades de tu aplicación. Con soporte integrado para métodos de indexación vectorial como FLAT, IVF_FLAT y HNSW, SingleStore puede realizar coincidencias de similitud de alto rendimiento dentro de la propia base de datos, sin necesidad de sistemas separados específicos para vectores.
TiDB, por otro lado, integra la búsqueda vectorial mediante bibliotecas y plugins externos. Si bien esto le da más flexibilidad, la dependencia de componentes externos puede añadir complejidad y variabilidad en el rendimiento. La fortaleza de TiDB está en combinar consultas vectoriales con su arquitectura de procesamiento transaccional y analítico híbrido (HTAP), pero eso requiere configuración adicional.
Manejo de datos
SingleStore puede almacenar datos vectoriales en tablas columnstore y realizar operaciones SQL junto con consultas vectoriales. Esto facilita aplicaciones como la búsqueda semántica o las recomendaciones impulsadas por IA. Pero está limitado al formato Vector Type(dimensions[, F32]), lo que podría no ser flexible para algunos casos de uso.
TiDB puede manejar diversas cargas de trabajo, datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. Su compatibilidad con MySQL facilita su adopción para equipos que ya están en ese ecosistema. Para datos vectoriales, TiDB usa herramientas externas, ofrece flexibilidad, pero a costa de configuración adicional y posible sobrecarga.
Escalabilidad y rendimiento
SingleStore distribuye datos vectoriales y relacionales entre nodos, con escalabilidad sencilla. A medida que los datos crecen, añadir nodos te da un rendimiento consistente sin cambiar la arquitectura. Su indexación ANN integrada optimiza la velocidad de consulta para grandes conjuntos de datos, para aplicaciones con miles de millones de vectores.
TiDB también tiene escalabilidad horizontal mediante su arquitectura SQL distribuida, con particionamiento automático y balanceo de carga. Su escalabilidad para cargas de trabajo relacionales está comprobada, pero el rendimiento de las consultas vectoriales depende de la integración externa elegida, que podría no escalar con la misma fluidez.
Flexibilidad y personalización
SingleStore está optimizado para búsqueda vectorial basada en SQL, así que puedes usar una sintaxis familiar para crear tu aplicación. Pero su enfoque estructurado para la indexación y el almacenamiento de vectores podría limitar la flexibilidad en comparación con sistemas creados únicamente para vectores.
TiDB tiene más personalización, ya que usa bibliotecas externas para la búsqueda vectorial. Puedes configurarlo según tus necesidades, por lo que es una buena opción para escenarios que requieren más personalización más allá de lo predeterminado.
Integración y ecosistema
SingleStore se integra bien con pipelines de IA y ML al permitir operaciones SQL sobre embeddings vectoriales de modelos como los de OpenAI o Hugging Face. Esto reduce la sobrecarga de transferencia de datos y hace que el desarrollo de aplicaciones sea fluido.
TiDB tiene una sólida compatibilidad con MySQL, por lo que es fácil de integrar con herramientas y el ecosistema MySQL existentes. Pero su búsqueda vectorial depende de bibliotecas externas, que requieren esfuerzo adicional para integrarse en flujos de trabajo de extremo a extremo.
Facilidad de uso
SingleStore simplifica el desarrollo con un solo sistema para operaciones vectoriales y relacionales. Su documentación y soporte para métodos de indexación comunes lo hacen fácil para desarrolladores que quieren una solución todo en uno.
TiDB, aunque es amigable para desarrolladores en tareas relacionales, podría tener una curva de aprendizaje más pronunciada para la búsqueda vectorial, ya que necesitas configurar herramientas adicionales y externas.
Costo
SingleStore integra la gestión de datos vectoriales y relacionales en un solo sistema, lo que podría reducir el costo de mantener bases de datos separadas. Pero los costos de licencia y escalado deben evaluarse según la carga de trabajo.
TiDB es de código abierto y tiene una ventaja de costo para una configuración básica. Pero añadir búsqueda vectorial mediante bibliotecas externas podría generar costos operativos y de mantenimiento adicionales.
Seguridad
SingleStore tiene cifrado, control de acceso basado en roles y conexiones seguras como parte de su oferta empresarial, por lo que es adecuado para aplicaciones sensibles.
TiDB también tiene funciones de seguridad, cifrado y control de acceso. Pero los plugins externos para búsqueda vectorial requieren atención adicional en materia de cumplimiento y seguridad.
Cuándo elegir SingleStore
SingleStore es excelente para aplicaciones que necesitan un único sistema para manejar tanto la búsqueda vectorial como las consultas relacionales a escala. Con indexación kNN exacta y ANN integrada, y la capacidad de combinar la búsqueda vectorial con SQL, es perfecta para aplicaciones impulsadas por IA como la búsqueda semántica, los sistemas de recomendación y el reconocimiento de imágenes. Si necesitas coincidencia rápida por similitud, escalado de nodos sin interrupciones y menos complejidad al gestionar sistemas separados, el enfoque integrado de SingleStore te ofrece alto rendimiento y facilidad de uso para big data.
Cuándo elegir TiDB
TiDB es excelente para escenarios donde se requiere procesamiento híbrido transaccional y analítico (HTAP), especialmente dentro del ecosistema MySQL. Es perfecto para aplicaciones que necesitan consistencia transaccional con cargas de trabajo analíticas, como el análisis de datos en tiempo real o la inteligencia operativa. Si tu caso de uso implica búsqueda de texto completo o requiere una configuración personalizada para la búsqueda vectorial como una función adicional, TiDB te permite integrarte con bibliotecas externas mientras aprovechas sus capacidades de SQL distribuido y auto-sharding para la escalabilidad.
Conclusión
SingleStore y TiDB son excelentes; SingleStore es bueno para consultas vectoriales y relacionales unificadas a escala, y TiDB es bueno para HTAP y la personalización. Tu elección depende de tu caso de uso: elige SingleStore si necesitas una solución todo en uno para una búsqueda vectorial de alto rendimiento, o elige TiDB si tus prioridades son HTAP, la compatibilidad con MySQL y las integraciones personalizadas. Ajusta la tecnología a tus tipos de datos, requisitos de escalabilidad y necesidades de rendimiento, y obtendrás los mejores resultados.
Lee esto para obtener una visión general de SingleStore y TiDB, pero para evaluarlos 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 comparar bases de datos vectoriales. Al final, realizar benchmarks exhaustivos con tus propios conjuntos de datos y patrones de consulta será clave para tomar una decisión entre estos dos enfoques potentes pero diferentes 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 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 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 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 Leaderboard de VectorDBBench.
Lee los siguientes blogs para obtener más información sobre la evaluación de bases de datos vectoriales.
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