TiDB vs MyScale: 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 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, 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) proporcionando conocimiento externo para reducir problemas como las alucinaciones de IA.
Hay muchos tipos de bases de datos vectoriales disponibles en el mercado, incluidos:
- Bases de datos vectoriales diseñadas 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 MyScale es una base de datos construida sobre ClickHouse que combina búsqueda vectorial y análisis SQL. Ambas con 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 híbridas de procesamiento 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, al tiempo 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 sólida.
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 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 las configuraciones necesarias están implementadas.
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 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.
¿Qué es MyScale? Descripción general y tecnología principal
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 análisis en tiempo real y aprendizaje automático. MyScale se centra en series temporales, búsqueda vectorial y búsqueda de texto completo, por lo que es buena para el procesamiento en tiempo real y los conocimientos impulsados por IA. Al utilizar la arquitectura de ClickHouse, MyScale es de alto rendimiento y escalable 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 la arquitectura de base de datos OLAP para operar con 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 MSTG propietario 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 análisis conjuntos de datos y una base de datos única para aplicaciones de IA. MyScale también tiene MyScale Telemetry para una observabilidad completa de los 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
Implementación de búsqueda vectorial
TiDB integra la búsqueda vectorial a través de bibliotecas externas, mientras que MyScale tiene capacidades nativas de búsqueda vectorial con múltiples tipos de índices (MSTG, ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ, HNSW). El motor vectorial MSTG propietario de MyScale utiliza SSD NVMe para mejorar la densidad de datos y el rendimiento.
Arquitectura y manejo de datos
TiDB utiliza una arquitectura de procesamiento híbrido transaccional/analítico (HTAP), manejando tanto cargas de trabajo OLTP como OLAP. Es compatible con MySQL e incluye auto-sharding para la distribución de datos.
MyScale se basa en la arquitectura OLAP de ClickHouse, centrándose en series temporales, búsqueda vectorial y búsqueda de texto completo. Procesa datos estructurados y vectoriales en un sistema unificado.
Rendimiento y escalabilidad
TiDB escala horizontalmente manteniendo una consistencia sólida, distribuyendo datos entre nodos mediante auto-sharding.
MyScale aprovecha la arquitectura de alto rendimiento de ClickHouse y afirma ofrecer un rendimiento y una rentabilidad superiores en comparación con bases de datos vectoriales especializadas mediante su motor vectorial MSTG.
Integración
TiDB ofrece compatibilidad con MySQL, lo que lo hace adecuado para entornos MySQL existentes con cambios mínimos de código.
MyScale combina capacidades de base de datos SQL, base de datos vectorial y búsqueda de texto completo en una sola plataforma. Incluye MyScale Telemetry para la monitorización de sistemas LLM.
Coste y mantenimiento
TiDB puede requerir configuración y recursos adicionales para la implementación de búsqueda vectorial.
La plataforma unificada de MyScale puede reducir potencialmente los costos de infraestructura y mantenimiento al eliminar la necesidad de sistemas separados.
Elige TiDB
Cuando necesites compatibilidad con MySQL y puedas manejar cargas de trabajo tanto transaccionales como analíticas. Especialmente cuando necesites una consistencia sólida en configuraciones distribuidas, auto-sharding y planees integrar la búsqueda vectorial en un ecosistema MySQL existente sin cambios importantes en el código.
Elige MyScale
Cuando tengas aplicaciones impulsadas por IA que necesiten una integración estrecha entre búsqueda vectorial, análisis de series temporales y búsqueda de texto completo. Cuando necesites búsqueda vectorial nativa con múltiples opciones de indexación, MyScale Telemetry para monitorear tu sistema LLM y una plataforma unificada para reducir la complejidad de la infraestructura.
Conclusión
TiDB es excelente al proporcionar SQL distribuido compatible con MySQL con capacidades HTAP, lo que lo hace ideal para organizaciones que priorizan la consistencia de los datos y flujos de trabajo familiares de MySQL. MyScale destaca por su implementación nativa de búsqueda vectorial y su enfoque unificado para manejar datos estructurados y vectoriales. Tu elección debe alinearse con tus requisitos específicos: elige TiDB para SQL distribuido de nivel empresarial con capacidades de búsqueda vectorial, o MyScale para búsqueda vectorial y análisis dedicados con monitoreo integral de sistemas LLM.
Lee esto para obtener una visión general de TiDB y MyScale, 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 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 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) utilizando 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 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 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 convencionales en el VectorDBBench Leaderboard.
Lee los siguientes blogs para obtener más información sobre la evaluación de bases de datos vectoriales.
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