TiDB vs Rockset: 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 Rockset, 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, 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 grandes modelos de lenguaje (LLMs) proporcionando 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 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 Rockset es una base de datos de búsqueda y analítica. 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 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 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 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 gestionar 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 bases de datos relacionales, ofreciendo una solución integral para diversas necesidades de gestión de datos.
Rockset: Descripción general y tecnología principal
Rockset es una base de datos de búsqueda y análisis en tiempo real para datos estructurados y no estructurados, incluidos embeddings vectoriales. Su punto fuerte es ingerir, indexar y consultar datos en tiempo real, por lo que es ideal para aplicaciones que necesitan información al segundo. Rockset admite tanto la ingesta de datos en streaming como por lotes, puede procesar flujos de eventos de alta velocidad y feeds de captura de datos de cambios (CDC) en 1-2 segundos.
Una de las características clave de Rockset es Converged Indexing, construida sobre RocksDB mutable. Esto permite actualizaciones in situ de vectores y metadatos, por lo que es sumamente eficiente para escenarios en los que los datos cambian con frecuencia. Rockset puede manejar documentos de hasta 40MB y admite dimensionalidad vectorial de hasta 200,000, por lo que es adecuado para una amplia gama de casos de uso de embeddings vectoriales.
Rockset tiene búsqueda vectorial integrada en el núcleo. Admite métodos de búsqueda K-Nearest Neighbors (KNN) y Approximate Nearest Neighbors (ANN), y utiliza un índice FAISS distribuido para escalabilidad. Rockset es agnóstico respecto al algoritmo, por lo que puedes elegir tu propia implementación de búsqueda. El optimizador basado en costos puede elegir dinámicamente entre métodos de búsqueda KNN y ANN para un rendimiento óptimo.
Lo que hace único a Rockset para la búsqueda vectorial es el Converged Index, que combina índices de búsqueda, ANN, columnares y de filas en uno solo. Esto significa que puedes manejar una amplia gama de patrones de consulta desde el primer momento. Rockset también admite filtrado de metadatos y búsqueda híbrida. El optimizador elegirá la ruta de consulta más eficiente. Puede buscar en múltiples campos ANN, admite modelos multimodales y cuenta con APIs SQL y REST para la interfaz de consultas.
Diferencias clave
Métodos de búsqueda y rendimiento
TiDB admite búsqueda vectorial mediante plugins y bibliotecas externas, lo que te permite implementar varios algoritmos de búsqueda. Sin embargo, esto requiere configuración e instalación adicionales. El sistema mantiene una fuerte consistencia entre nodos durante las consultas vectoriales.
Rockset tiene búsqueda vectorial integrada con métodos KNN y ANN, utilizando un índice FAISS distribuido. Su Converged Index combina múltiples tipos de índices (búsqueda, ANN, columnar, filas) en un solo sistema, optimizando automáticamente el rendimiento de las consultas. El sistema puede manejar vectores de hasta 200,000 dimensiones y documentos de hasta 40MB.
Gestión de datos
TiDB destaca en el manejo de datos estructurados con su interfaz compatible con MySQL. Combina cargas de trabajo OLTP y OLAP en un solo sistema mediante su arquitectura HTAP. Las capacidades de búsqueda vectorial funcionan junto con las consultas SQL tradicionales.
Rockset procesa datos estructurados y no estructurados con igual eficacia. Su sistema Converged Indexing permite actualizaciones rápidas de vectores y metadatos, lo que lo hace eficiente para datos que cambian con frecuencia. Puede ingerir datos tanto en streaming como por lotes, procesando cambios en 1-2 segundos.
Escalabilidad
TiDB utiliza auto-sharding para distribuir datos automáticamente entre nodos. Esto ayuda a mantener el rendimiento a medida que crece tu conjunto de datos. El sistema escala horizontalmente manteniendo una fuerte consistencia.
La arquitectura distribuida de Rockset gestiona la escalabilidad mediante su diseño cloud-native. El sistema administra automáticamente la asignación de recursos y la distribución de consultas entre nodos.
Integración
TiDB se integra bien con sistemas y herramientas basados en MySQL. Su compatibilidad con SQL significa que las aplicaciones existentes necesitan cambios mínimos para trabajar con TiDB.
Rockset ofrece APIs SQL y REST para consultas. Se conecta fácilmente con fuentes de datos en streaming y admite feeds CDC. El sistema funciona bien con varios modelos de embeddings vectoriales y datos multimodales.
Elige TiDB
Cuando necesitas procesamiento tanto transaccional como analítico con búsqueda vectorial. Compatibilidad con MySQL, consistencia sólida y capacidad para manejar consultas SQL complejas con operaciones vectoriales. La infraestructura MySQL existente y los equipos de SQL encontrarán manejable la curva de aprendizaje.
Elige Rockset
Cuando los datos cambian con frecuencia y necesitas buscar en tiempo real. Ideal para aplicaciones que necesitan búsqueda vectorial rápida en datos en streaming, como motores de recomendación, sistemas de búsqueda por similitud o funciones de búsqueda impulsadas por IA. Las capacidades vectoriales integradas y el procesamiento rápido de datos lo hacen perfecto para equipos que necesitan implementar búsqueda vectorial sin mucha configuración.
Conclusión
TiDB tiene compatibilidad con MySQL y HTAP con búsqueda vectorial mediante plugins; Rockset tiene búsqueda vectorial nativa con procesamiento en tiempo real. Elige según la frecuencia de actualización de tus datos, los requisitos de consistencia y la infraestructura existente. TiDB encaja en el mundo MySQL donde la consistencia es importante; Rockset, en aplicaciones en tiempo real donde se requieren búsqueda vectorial rápida y actualizaciones frecuentes.
Lee esto para obtener una visión general de TiDB y Rockset, 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) 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 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 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.
Más recursos sobre VectorDB, GenAI y ML
Sigue leyendo
Introducing Loon: A New Storage Engine for Vector Data That Never Stops Changing
Loon is a new storage engine for Milvus 3.0 and Zilliz Vector Lakebase, built to manage evolving vector datasets with ColumnGroups, row ID alignment, and Manifests.
We spent 8 years making vector databases faster. Then we stopped.
Rarely queried embeddings still need to stay searchable. See how Vector Lakebase enables on-demand vector search without always-on compute costs.
How Zilliz Saw the Future of Vector Databases—and Built for Production
An inside look at how Zilliz built vector databases for real-world use, focusing on scalability, stability, and running them reliably at scale.
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.