TiDB vs Neo4j: 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 Neo4j, 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, permitiendo 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 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 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 Neo4j es una base de datos de grafos. Ambas con búsqueda vectorial como complemento. Esta publicación compara sus capacidades de búsqueda vectorial.
TiDB: Descripción general y tecnología central
TiDB, desarrollada 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 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 auto-sharding, que distribuye automáticamente los datos entre nodos para mejorar el rendimiento de lectura y escritura, manteniendo al mismo tiempo 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 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.
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.
Neo4j: Conceptos básicos
La búsqueda vectorial de Neo4j permite a los desarrolladores crear índices vectoriales para buscar datos similares en todo su grafo. Estos índices funcionan con propiedades de nodos que contienen embeddings vectoriales: representaciones numéricas de datos como texto, imágenes o audio que capturan el significado de los datos. El sistema admite vectores de hasta 4096 dimensiones y funciones de similitud coseno y euclidiana.
La implementación utiliza grafos Hierarchical Navigable Small World (HNSW) para realizar búsquedas rápidas aproximadas de los k vecinos más cercanos. Al consultar un índice vectorial, especificas cuántos vecinos quieres recuperar y el sistema devuelve los nodos coincidentes ordenados por puntuación de similitud. Estas puntuaciones van de 0 a 1, donde un valor más alto indica mayor similitud. El enfoque HNSW funciona bien al mantener conexiones entre vectores similares y permitir que el sistema salte rápidamente a diferentes partes del espacio vectorial.
La creación y el uso de índices vectoriales se realiza mediante el lenguaje de consulta. Puedes crear índices con el comando CREATE VECTOR INDEX y especificar parámetros como las dimensiones vectoriales y la función de similitud. El sistema validará que solo se indexen vectores de las dimensiones configuradas. La consulta de estos índices se realiza con el procedimiento db.index.vector.queryNodes, que toma como entrada un nombre de índice, el número de resultados y un vector de consulta.
La indexación vectorial de Neo4j tiene optimizaciones de rendimiento como la cuantización, que reduce el uso de memoria al comprimir las representaciones vectoriales. Puedes ajustar el comportamiento del índice con parámetros como el número máximo de conexiones por nodo (M) y el número de vecinos más cercanos rastreados durante la inserción (ef_construction). Aunque estos parámetros te permiten equilibrar precisión y rendimiento, los valores predeterminados funcionan bien para la mayoría de los casos de uso. El sistema también admite índices vectoriales de relaciones desde la versión 5.18, por lo que puedes buscar datos similares en propiedades de relaciones.
Esto permite a los desarrolladores crear aplicaciones impulsadas por IA. Al combinar consultas de grafos con búsqueda por similitud vectorial, las aplicaciones pueden encontrar datos relacionados basándose en el significado semántico, no en coincidencias exactas. Por ejemplo, un sistema de recomendación de películas podría usar vectores de embedding de tramas para encontrar películas similares, mientras utiliza la estructura del grafo para garantizar que las recomendaciones provengan del mismo género o época que prefiere el usuario.
Diferencias clave
Metodología de búsqueda
TiDB: TiDB utiliza bibliotecas y plugins externos para la búsqueda vectorial, por lo que el sistema integra herramientas de terceros para manejar datos vectorizados. Esto ofrece flexibilidad, pero depende en gran medida de la configuración externa para optimizar el rendimiento de las consultas vectoriales. Puede ejecutar cargas de trabajo de procesamiento transaccional y analítico híbrido (HTAP), por lo que es una buena opción para aplicaciones que combinan la búsqueda vectorial con operaciones tradicionales basadas en SQL.
Neo4j: Neo4j admite indexación vectorial mediante grafos Hierarchical Navigable Small World (HNSW). Puede realizar búsquedas aproximadas eficientes de los k vecinos más cercanos (k-NN) con soporte integrado para métricas de similitud coseno y euclidiana. La metodología de Neo4j está estrechamente integrada con su arquitectura de grafos, por lo que puede manejar consultas basadas en vectores junto con operaciones de recorrido de grafos.
Datos
TiDB: Como base de datos SQL distribuida, TiDB es buena para gestionar datos estructurados con compatibilidad con MySQL. Admite cargas de trabajo híbridas y puede integrar datos no estructurados mediante herramientas externas, por lo que es adecuada para entornos que necesitan una combinación de gestión de datos relacionales y vectoriales. Pero esta flexibilidad implica configuración adicional para tareas específicas de vectores.
Neo4j: Neo4j es bueno en el modelado de datos de grafos, ideal para gestionar datos altamente conectados y semiestructurados. Sus capacidades nativas de búsqueda vectorial complementan su fortaleza para recorrer relaciones y manejar estructuras de grafos. Es bueno para aplicaciones como sistemas de recomendación, detección de fraude o grafos de conocimiento que requieren comprensión semántica y conexiones entre entidades.
Escalabilidad y rendimiento
TiDB: TiDB es escalable horizontalmente con su arquitectura distribuida. El auto-sharding garantiza que los datos se distribuyan uniformemente entre los nodos, por lo que es bueno para cargas de trabajo a gran escala. Pero la búsqueda vectorial de alto rendimiento puede requerir ajustar las bibliotecas externas y garantizar una integración óptima con la arquitectura de TiDB.
Neo4j: El rendimiento de la búsqueda vectorial de Neo4j está optimizado mediante grafos HNSW, lo que reduce el tiempo de consulta al estructurar conexiones entre vectores similares. Funciones como la cuantización ayudan a conservar memoria mientras se mantiene la precisión de las consultas. Aunque Neo4j escala bien para cargas de trabajo de grafos, gestionar conjuntos de datos vectoriales muy grandes puede requerir una planificación cuidadosa de recursos.
Flexibilidad y personalización
TiDB: Flexible gracias a la compatibilidad con SQL y la integración con aplicaciones existentes basadas en MySQL. Puede combinar consultas vectoriales y relacionales, por lo que es bueno para aplicaciones que necesitan ambas. Pero la personalización a menudo depende de las capacidades de las bibliotecas vectoriales integradas.
Neo4j: Altamente personalizable para aplicaciones basadas en grafos, Neo4j permite a los desarrolladores ajustar los parámetros de indexación vectorial para equilibrar rendimiento y precisión. Puede integrar la búsqueda vectorial en consultas de grafos, por lo que es una ventaja única para aplicaciones que dependen de relaciones semánticas.
Integración y ecosistema
TiDB: TiDB se integra bien con herramientas y el ecosistema de MySQL, por lo que es una opción natural para equipos que ya trabajan en un flujo de trabajo basado en SQL. La búsqueda vectorial requiere complementos externos, pero su compatibilidad con el ecosistema más amplio de MySQL facilita su adopción.
Neo4j: Las capacidades de integración de Neo4j son sólidas en el ecosistema centrado en grafos, con buen soporte para flujos de trabajo de IA/ML. Puede manejar operaciones de grafos y vectoriales en un solo entorno, por lo que es una gran ventaja para aplicaciones impulsadas por IA.
Facilidad de uso
TiDB: Si estás familiarizado con MySQL, la curva de aprendizaje de TiDB es menor. Pero configurar la búsqueda vectorial requiere comprender las bibliotecas externas utilizadas, lo que puede añadir complejidad.
Neo4j: Aunque el lenguaje de consulta de grafos de Neo4j (Cypher) tiene una curva de aprendizaje más pronunciada para usuarios de SQL, su búsqueda vectorial nativa es fácil de usar y requiere menos configuración externa en comparación con TiDB.
Costo
TiDB: Los costos dependen del número de nodos distribuidos y del costo adicional de licencias u operación de las bibliotecas vectoriales integradas. Hay servicios gestionados disponibles, pero añaden al costo total.
Neo4j: El costo de Neo4j depende de la escala de las cargas de trabajo de grafos y de las funciones requeridas. Para la búsqueda vectorial, la implementación nativa tiene menor sobrecarga en comparación con la dependencia de TiDB de herramientas de terceros.
Seguridad
TiDB: Funciones de seguridad basadas en SQL, cifrado, control de acceso, autenticación. La seguridad para operaciones vectoriales depende de la biblioteca externa utilizada.
Neo4j: Funciones de seguridad integradas como cifrado y controles de acceso granulares para datos de grafos y vectoriales. Integra la búsqueda vectorial en la plataforma central, por lo que la gestión de seguridad se simplifica.
Cuándo usar TiDB
TiDB es para aplicaciones que necesitan gestión de datos distribuida a gran escala con cargas de trabajo tanto transaccionales como analíticas. HTAP te permite gestionar datos estructurados y datos semiestructurados o no estructurados mediante integraciones externas. Si tu caso de uso consiste en combinar búsqueda vectorial con consultas SQL o integrar operaciones vectoriales en un entorno existente compatible con MySQL, TiDB es una solución flexible y escalable. Es perfecto para escenarios donde importan la consistencia sólida y la escalabilidad en sistemas distribuidos.
Cuándo usar Neo4j
Neo4j es para aplicaciones que se basan en modelos de datos de grafos y necesitan capacidades avanzadas para explorar relaciones entre entidades. Su búsqueda vectorial nativa, integrada con consultas de grafos, es perfecta para crear aplicaciones impulsadas por IA como sistemas de recomendación, grafos de conocimiento o sistemas de detección de fraude. Si te centras en la comprensión semántica y en encontrar conexiones en conjuntos de datos altamente conectados, el enfoque centrado en grafos de Neo4j con indexación vectorial es la ventaja única. Combinar el recorrido de grafos con la búsqueda por similitud es eficiente para cargas de trabajo que priorizan la exploración de datos conectados.
Resumen
TiDB y Neo4j son para diferentes casos de uso, y cada uno destaca en áreas distintas. La fortaleza de TiDB está en el procesamiento híbrido transaccional y analítico, la escalabilidad distribuida y la compatibilidad con MySQL, por lo que es una buena opción para aplicaciones centradas en SQL que necesitan búsqueda vectorial. La arquitectura basada en grafos de Neo4j y la indexación vectorial nativa son perfectas para aplicaciones que priorizan las relaciones y los conocimientos semánticos. Elige entre los dos según tu caso de uso: necesitas capacidades robustas de SQL distribuido con búsqueda vectorial o una base de datos de grafos que integre la búsqueda vectorial en flujos de trabajo de datos conectados. Evalúa tus tipos de datos, patrones de carga de trabajo y requisitos de rendimiento para decidir.
Lee esto para obtener una visión general de TiDB y Neo4j, pero para evaluarlos necesitas hacerlo según 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, un 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 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) usando 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 cuenta con licencia 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 convencionales 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
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