TiDB vs Aerospike: Cómo elegir la base de datos vectorial adecuada para tus aplicaciones de IA
¿Qué es una base de datos vectorial?
Antes de comparar TiDB y Aerospike, primero exploremos 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, permitiendo un análisis y una recuperación de datos más avanzados.
Los casos de uso comunes para 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 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 completamente administrado)
- 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.
TiDB es una base de datos tradicional y Aerospike también es una base de datos NoSQL distribuida y escalable. Ambas tienen búsqueda vectorial como complemento.Esta publicación compara sus capacidades de búsqueda vectorial.
TiDB: Descripción general y tecnología principal
TiDB, desarrollada por PingCAP, es una base de datos SQL distribuida de código abierto que ofrece capacidades de procesamiento transaccional y analítico híbrido (HTAP). Es compatible con MySQL, lo que facilita su adopción para equipos que ya están familiarizados con el ecosistema de 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 fragmentación automática, distribuyendo automáticamente los datos entre nodos para mejorar el rendimiento de lectura y escritura, a la vez que mantiene una coherencia fuerte.
TiDB admite la búsqueda vectorial mediante integración con bibliotecas y plugins externos, lo que permite una gestión y consulta eficientes de datos vectorizados. Esta característica, 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.
Si bien 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 adecuado para aplicaciones complejas que requieren tanto búsqueda vectorial como capacidades de base de datos relacional, ofreciendo una solución integral para diversas necesidades de gestión de datos.
Aerospike: Descripción general y tecnología principal
Aerospike es una base de datos NoSQL para aplicaciones en tiempo real de alto rendimiento. Ha añadido soporte para indexación y búsqueda vectorial, por lo que es adecuada para casos de uso de bases de datos vectoriales. La capacidad vectorial se llama Aerospike Vector Search (AVS) y está en versión Preview. Puedes solicitar acceso anticipado a Aerospike.
AVS solo admite índices Hierarchical Navigable Small World (HNSW) para la búsqueda vectorial. Cuando se realizan actualizaciones o inserciones en AVS, los datos del registro, incluido el vector, se escriben en Aerospike Database (ASDB) y son visibles de inmediato. Para la indexación, cada registro debe tener al menos un vector en el campo vectorial especificado de un índice. Puedes tener múltiples vectores e índices para un solo registro, por lo que puedes buscar los mismos datos de diferentes maneras. Aerospike recomienda asignar los registros insertados o actualizados mediante upsert a un conjunto específico para que puedas supervisarlos y operar sobre ellos.
AVS tiene una forma única de construir el índice: es concurrente en todos los nodos de AVS. Mientras que las actualizaciones de registros vectoriales se escriben directamente en ASDB, los registros de índice se procesan de forma asíncrona desde una cola de indexación. Esto se hace en lotes y se distribuye entre todos los nodos de AVS, por lo que utiliza todos los núcleos de CPU del clúster AVS y es escalable. El rendimiento de la ingesta depende en gran medida de la memoria del host y de la configuración de la capa de almacenamiento.
Para cada elemento en la cola de indexación, AVS procesa el vector para su indexación, construye los clústeres para cada vector y los confirma en ASDB. Un registro de índice contiene una copia del propio vector y los clústeres para ese vector en una capa determinada del grafo HNSW. La indexación utiliza extensiones vectoriales (AVX) para el procesamiento paralelo de una sola instrucción y múltiples datos.
AVS realiza consultas durante la ingesta para “prehidratar” la caché del índice porque los registros en los clústeres están interconectados. Estas consultas no se cuentan como solicitudes de consulta, pero aparecen como lecturas en la capa de almacenamiento. De esta manera, la caché se llena con datos relevantes y puede mejorar el rendimiento de las consultas. Esto muestra cómo AVS maneja los datos vectoriales y construye índices para la búsqueda por similitud, de modo que pueda escalar para búsquedas vectoriales de alta dimensionalidad.
Diferencias clave
TiDB tiene búsqueda vectorial a través de integraciones externas y mantiene su núcleo como una base de datos SQL distribuida con capacidades HTAP. Es compatible con MySQL y combina la búsqueda vectorial con consultas relacionales tradicionales.
Aerospike adopta un enfoque más especializado con Aerospike Vector Search (AVS), que utiliza únicamente indexación HNSW. Permite la construcción concurrente de índices entre nodos y utiliza extensiones vectoriales para el procesamiento paralelo.
Metodología de búsqueda:
TiDB integra la búsqueda vectorial mediante plugins; las consultas SQL y vectoriales pueden funcionar juntas. Aerospike utiliza únicamente índices HNSW, con colas de indexación asíncronas para un mejor rendimiento.
Datos:
TiDB maneja cargas de trabajo transaccionales y analíticas con auto-sharding. Aerospike procesa datos vectoriales de forma asíncrona, con visibilidad inmediata para las actualizaciones mientras los registros de índice se procesan en lotes.
Escalabilidad:
TiDB distribuye los datos entre nodos automáticamente y mantiene la coherencia. La indexación distribuida de Aerospike utiliza todos los núcleos de CPU del clúster y escala en función de la memoria del host y del almacenamiento.
Integración:
TiDB encaja en entornos MySQL y admite operaciones tanto SQL como vectoriales. AVS de Aerospike está más centrado en la búsqueda vectorial, pero se integra estrechamente con la base de datos principal de Aerospike.
Cuándo elegir TiDB
TiDB es ideal para aplicaciones empresariales que necesitan tanto operaciones de base de datos tradicionales como búsqueda vectorial, especialmente en entornos MySQL. Su arquitectura HTAP es perfecta para organizaciones que tienen cargas de trabajo mixtas - desde transacciones habituales hasta análisis complejos - y necesitan búsqueda vectorial. La compatibilidad con MySQL significa que los equipos existentes pueden adoptarlo con cambios mínimos en sus aplicaciones y flujos de trabajo.
Cuándo elegir Aerospike
Aerospike es ideal para aplicaciones en las que la búsqueda vectorial de alto rendimiento es la máxima prioridad, especialmente en tiempo real. Su sistema AVS, con creación de índices concurrente y optimización del procesamiento vectorial, es perfecto para aplicaciones que necesitan una búsqueda rápida de similitud vectorial a escala, como motores de recomendación, sistemas de reconocimiento de imágenes u otras aplicaciones impulsadas por IA que priorizan la velocidad de búsqueda por encima de las operaciones de base de datos tradicionales.
Conclusión
TiDB y Aerospike están pensados para diferentes casos de uso en el ámbito de la búsqueda vectorial. TiDB es una base de datos completa con capacidades vectoriales, perfecta para empresas que necesitan tanto operaciones de base de datos tradicionales como búsqueda vectorial. Aerospike es búsqueda vectorial de alto rendimiento con indexación optimizada, perfecto para aplicaciones especializadas de búsqueda vectorial. Elige lo que necesitas: una base de datos con todas las funciones y búsqueda vectorial (TiDB) o una solución especializada de búsqueda vectorial (Aerospike).
Lee esto para obtener una visión general de TiDB y Aerospike, 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 la comparación de 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 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) utilizando sus propios conjuntos de datos y encontrar el que se adapte 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 licenciado 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 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 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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