TiDB vs ClickHouse 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 ClickHouse, 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, permitiendo análisis y 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 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.
TiDB es una base de datos tradicional y ClickHouse es una base de datos de código abierto orientada a columnas. 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 MySQL. La arquitectura SQL distribuida de TiDB proporciona escalabilidad horizontal como las bases de datos NoSQL, al tiempo que conserva el modelo relacional de las bases de datos SQL, lo que la hace muy flexible para gestionar cargas de trabajo tanto transaccionales como analíticas.
Una de las fortalezas principales 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, manteniendo al mismo tiempo una consistencia fuerte.
TiDB admite la búsqueda vectorial mediante la 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 gestionar consultas vectoriales a gran escala una vez que se han establecido 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 bases de datos relacionales, ofreciendo una solución integral para diversas necesidades de gestión de datos.
ClickHouse: Descripción general y tecnología principal
ClickHouse es una base de datos OLAP en tiempo real de código abierto conocida por su compatibilidad completa con SQL y su procesamiento de consultas de alta velocidad. Destaca en el manejo de consultas analíticas gracias a su canalización de consultas completamente paralelizada, lo que le permite realizar operaciones de búsqueda vectorial rápidamente. Sus altos niveles de compresión, personalizables mediante códecs, permiten a ClickHouse almacenar y consultar grandes conjuntos de datos de manera eficaz. Una de sus fortalezas clave es que puede manejar conjuntos de datos de varios TB sin estar limitado por la memoria, lo que lo convierte en una herramienta potente para usuarios que trabajan con datos vectoriales a gran escala. También admite filtrado y agregación en metadatos, lo que permite a los desarrolladores realizar consultas complejas tanto en vectores como en sus metadatos asociados.
ClickHouse integra la funcionalidad de búsqueda vectorial mediante sus capacidades SQL, donde las operaciones de distancia vectorial se tratan como cualquier otra función SQL. Esto permite una combinación fluida con el filtrado y la agregación tradicionales, lo que lo hace ideal para casos de uso en los que los datos vectoriales deben consultarse junto con metadatos u otra información. Además, las funciones experimentales como los índices Approximate Nearest Neighbour (ANN) ofrecen capacidades de coincidencia más rápidas, aunque aproximadas. ClickHouse también admite coincidencia exacta mediante un escaneo lineal de filas, con su procesamiento paralelizado garantizando alta velocidad y eficiencia.
ClickHouse es una excelente opción para la búsqueda vectorial cuando es importante combinar la coincidencia vectorial con el filtrado o la agregación de metadatos. Es especialmente útil para conjuntos de datos vectoriales muy grandes que deben procesarse en paralelo en múltiples núcleos de CPU. ClickHouse también es ventajoso cuando se necesita compatibilidad con SQL y el conjunto de datos vectoriales es demasiado grande para depender de índices solo en memoria. Además, si ya tienes datos relacionados en ClickHouse o deseas evitar aprender otra herramienta para gestionar millones de vectores, ClickHouse puede ahorrarte tanto tiempo como recursos. Sus fortalezas residen en la coincidencia exacta rápida y paralelizada y en el manejo de grandes conjuntos de datos, lo que lo hace adecuado para usuarios con requisitos de búsqueda avanzados.
ClickHouse destaca como una plataforma versátil para la búsqueda vectorial, particularmente al trabajar con grandes conjuntos de datos que requieren procesamiento paralelizado y al combinar búsquedas vectoriales con filtrado y agregación basados en SQL. Si bien puede no estar tan especializado para conjuntos de datos pequeños limitados por memoria o escenarios de alto QPS como las bases de datos vectoriales dedicadas, su capacidad para manejar consultas complejas, incluidos metadatos, lo convierte en una opción potente para desarrolladores familiarizados con SQL que necesitan capacidades de búsqueda vectorial de alta velocidad.
Diferencias clave
Arquitectura de búsqueda
TiDB maneja la búsqueda vectorial mediante plugins externos mientras mantiene sus capacidades HTAP. Permite consultas vectoriales y relacionales combinadas mediante sintaxis compatible con MySQL.
ClickHouse implementa la búsqueda vectorial directamente dentro de su marco SQL, tratando las operaciones vectoriales como funciones SQL estándar. Utiliza una canalización de consultas completamente paralelizada, admitiendo tanto coincidencia exacta mediante escaneos lineales como coincidencia aproximada mediante índices ANN.
Gestión de datos
TiDB destaca en cargas de trabajo híbridas, gestionando datos tanto transaccionales como analíticos con auto-sharding. Distribuye los datos entre nodos automáticamente mientras mantiene una consistencia sólida.
ClickHouse se centra en cargas de trabajo analíticas con altas tasas de compresión. Puede procesar conjuntos de datos vectoriales de varios TB sin restricciones de memoria, permitiendo un filtrado y agregación eficientes tanto en vectores como en metadatos.
Rendimiento y escalabilidad
TiDB escala horizontalmente mediante su arquitectura distribuida, pero el rendimiento de la búsqueda vectorial depende de la configuración de bibliotecas externas.
ClickHouse logra un alto rendimiento mediante el procesamiento paralelizado entre núcleos de CPU. Maneja consultas vectoriales a gran escala de manera eficiente, especialmente cuando se combina con filtrado de metadatos.
Integración
TiDB ofrece compatibilidad con MySQL, lo que lo hace adecuado para entornos MySQL existentes. La búsqueda vectorial requiere configuración adicional y bibliotecas externas.
ClickHouse proporciona soporte SQL nativo para operaciones vectoriales, lo que permite una integración fluida de la búsqueda vectorial con consultas SQL tradicionales.
Cuándo usar TiDB
TiDB es la mejor opción cuando necesitas procesamiento tanto transaccional como analítico en un entorno compatible con MySQL. Su arquitectura distribuida y sus capacidades de auto-sharding lo hacen perfecto para aplicaciones a gran escala que requieren consistencia sólida, especialmente aquellas que ya han invertido en el ecosistema MySQL. TiDB funciona mejor cuando la búsqueda vectorial forma parte de una estrategia de datos más amplia que incluye operaciones de base de datos tradicionales.
Cuándo usar ClickHouse
ClickHouse es ideal para organizaciones con conjuntos de datos vectoriales masivos que necesitan procesamiento analítico de alta velocidad. Sus capacidades nativas de búsqueda vectorial, combinadas con el procesamiento paralelo y la integración SQL, lo hacen perfecto para científicos de datos e ingenieros que necesitan realizar consultas complejas que involucren tanto operaciones vectoriales como filtrado de metadatos. Es especialmente potente cuando la optimización de memoria y el rendimiento de las consultas son la máxima prioridad.
Resumen
TiDB y ClickHouse son para diferentes casos de uso: TiDB es para procesamiento híbrido transaccional-analítico con compatibilidad con MySQL, ClickHouse es para procesamiento analítico de alta velocidad y búsqueda vectorial nativa. Elige en función de tus necesidades: TiDB para SQL distribuido con búsqueda vectorial como complemento, o ClickHouse para procesamiento analítico dedicado con vectorial integrado. Considera tu infraestructura existente, el tamaño de los datos, los patrones de consulta y los requisitos de rendimiento al tomar la decisión.
Lee esto para obtener una visión general de TiDB y ClickHouse, 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 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 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.
Recursos adicionales sobre VectorDB, GenAI y ML
Sigue leyendo
Introducing Customer-Managed Encryption Keys (CMEK) on Zilliz Cloud
We're announcing the general availability of Customer-Managed Encryption Keys (CMEK) on Zilliz Cloud.
Zilliz Cloud Launches in AWS Australia, Expanding Global Reach to Australia and Neighboring Markets
We're thrilled to announce that Zilliz Cloud is now available in the AWS Sydney, Australia region (ap-southeast-2).
Why Not All VectorDBs Are Agent-Ready
Explore why choosing the right vector database is critical for scaling AI agents, and why traditional solutions fall short in production.
The Definitive Guide to Choosing a Vector Database
Overwhelmed by all the options? Learn key features to look for & how to evaluate with your own data. Choose with confidence.