TiDB vs Vald: 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 Vald, 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 un análisis y una recuperación de datos más avanzados.
Los casos de uso comunes de las bases de datos vectoriales incluyen recomendaciones de productos en 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) 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 para este fin como Milvus, Zilliz Cloud (Milvus totalmente 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 con búsqueda vectorial como complemento y Vald es una base de datos vectorial. 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 y 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, 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 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 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 se han implementado 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.
Vald: Descripción general y tecnología central
Vald es una herramienta potente para buscar en enormes cantidades de datos vectoriales muy rápidamente. Está diseñado para manejar miles de millones de vectores y puede crecer fácilmente a medida que tus necesidades aumentan. Lo interesante de Vald es que usa un algoritmo superrápido llamado NGT para encontrar vectores similares.
Una de las mejores características de Vald es cómo maneja la indexación. Normalmente, cuando estás construyendo un índice, todo tiene que detenerse. Pero Vald es inteligente: distribuye el índice entre diferentes máquinas, por lo que las búsquedas pueden seguir ocurriendo incluso mientras el índice se está actualizando. Además, Vald respalda automáticamente tus datos de índice, así que no tienes que preocuparte por perderlo todo si algo sale mal.
Vald es excelente para adaptarse a diferentes configuraciones. Puedes personalizar cómo entran y salen los datos, haciendo que funcione bien con gRPC. También está diseñado para ejecutarse sin problemas en la nube, por lo que puedes añadir fácilmente más potencia de cómputo o memoria cuando lo necesites. Vald distribuye tus datos entre múltiples máquinas, lo que le ayuda a manejar enormes cantidades de información.
Otro truco interesante que tiene Vald es la replicación de índices. Almacena copias de cada índice en diferentes máquinas. Esto significa que si una máquina tiene un problema, tus búsquedas aún pueden funcionar bien. Vald equilibra automáticamente estas copias, así que no tienes que preocuparte por ello. Todo esto hace que Vald sea una opción sólida para desarrolladores que necesitan buscar en toneladas de datos vectoriales de forma rápida y fiable.
Diferencias clave
Metodología de búsqueda
TiDB integra la búsqueda vectorial a través de bibliotecas y plugins externos. Estas integraciones permiten el procesamiento de datos vectorizados en un modo híbrido transaccional y analítico (HTAP). Aunque el enfoque principal de TiDB está en SQL, la búsqueda vectorial depende de configuración externa. La capacidad de combinar la búsqueda vectorial con consultas relacionales lo hace adecuado para aplicaciones que necesitan tanto similitud vectorial como analítica impulsada por SQL.
Vald, por otro lado, está diseñado para la búsqueda vectorial. Utiliza el algoritmo NGT (Neighborhood Graph and Tree), que está optimizado para búsquedas de similitud de alta velocidad. Este algoritmo central está diseñado para manejar conjuntos de datos vectoriales masivos, lo que convierte a Vald en una solución dedicada para aplicaciones con uso intensivo de vectores. Puede buscar durante la indexación, lo que le da una ventaja en aplicaciones en tiempo real.
Datos
La arquitectura SQL distribuida de TiDB puede manejar datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. Su compatibilidad con SQL garantiza una fuerte consistencia y admite flujos de trabajo transaccionales avanzados. Para datos vectoriales, el manejo de TiDB depende de plugins externos, lo que añade flexibilidad pero puede ser complejo para algunos casos de uso.
Vald está diseñado para datos vectoriales no estructurados. Admite indexación dinámica y almacenamiento distribuido, por lo que es escalable y redundante. Vald está más enfocado que TiDB, ya que no está diseñado para datos estructurados o transaccionales.
Escalabilidad y rendimiento
TiDB es bueno en escalabilidad horizontal. Su función de auto-sharding puede distribuir datos entre nodos y puede manejar un alto rendimiento de lectura y escritura tanto para cargas de trabajo OLTP como OLAP. Pero cuando se trata de datos vectoriales a gran escala, su rendimiento depende de las capacidades de las herramientas de búsqueda vectorial integradas.
Vald es escalable para datos vectoriales. Distribuye vectores entre múltiples nodos y utiliza replicación y equilibrio de carga dinámico para manejar miles de millones de vectores. La indexación y búsqueda de Vald se mantienen eficientes a medida que los datos crecen, por lo que es una buena opción para búsquedas vectoriales a gran escala.
Flexibilidad y personalización
TiDB tiene mucha flexibilidad en el modelado de datos, la ejecución de consultas y el ecosistema compatible con MySQL. La capacidad de combinar la búsqueda vectorial con consultas SQL es una función potente para aplicaciones que necesitan interacciones de datos complejas. Pero la necesidad de bibliotecas externas para habilitar la búsqueda vectorial limita la personalización lista para usar.
Vald es altamente personalizable para operaciones específicas de vectores. Su integración gRPC y soporte para múltiples pipelines de entrada/salida permite a los desarrolladores adaptar su funcionalidad a flujos de trabajo específicos. No está diseñado para datos relacionales, pero su arquitectura enfocada en vectores le da una flexibilidad inigualable en ese dominio.
Integración y ecosistema
TiDB se integra bien con herramientas y frameworks basados en MySQL, por lo que es adecuado para equipos que ya han invertido en el ecosistema MySQL. Sus capacidades híbridas permiten la integración entre cargas de trabajo transaccionales y analíticas.
Vald está diseñado para integrarse bien con entornos nativos de la nube. Su arquitectura nativa de Kubernetes facilita la implementación y el escalado en configuraciones en contenedores. La compatibilidad de Vald con proveedores de nube aumenta su integración en el ecosistema para flujos de trabajo de IA y ML.
Facilidad de uso
La compatibilidad de TiDB con MySQL facilita el aprendizaje para equipos familiarizados con bases de datos SQL. Su amplia documentación y el soporte de la comunidad ayudan con la adopción. Pero configurar la funcionalidad de búsqueda vectorial requiere esfuerzo adicional.
El diseño de búsqueda vectorial de Vald facilita el aprendizaje para desarrolladores enfocados en la búsqueda por similitud. Su arquitectura nativa de la nube y sus sólidas funciones de copia de seguridad y replicación facilitan el mantenimiento y el escalado.
Coste
El coste de TiDB depende de su complejidad. Aunque sus operaciones basadas en SQL son eficientes, la integración de búsqueda vectorial añade coste de recursos y gestión. Las opciones de servicio gestionado pueden ayudar a reducir la sobrecarga operativa.
La eficiencia de costes de Vald proviene de su especialización. Está optimizado para la búsqueda vectorial, por lo que los recursos se dirigen hacia la indexación y consulta de alta velocidad. La implementación nativa de la nube también permite un escalado rentable bajo demanda.
Seguridad
TiDB tiene funciones de seguridad de nivel empresarial, incluidas encriptación, autenticación y control de acceso. Estas son importantes para aplicaciones que requieren alta seguridad de datos.
Vald tiene autenticación y replicación de datos para tolerancia a fallos. Pero su seguridad está enfocada en aplicaciones de búsqueda vectorial, no en operaciones de bases de datos de propósito general.
Cuándo usar cada uno
TiDB
TiDB es la mejor opción para la gestión de datos híbrida. Si tienes un caso de uso que implica datos estructurados o semiestructurados a gran escala y necesitas incluir búsqueda vectorial, la arquitectura HTAP y el soporte SQL de TiDB son una solución completa. Es especialmente bueno para entornos donde las cargas de trabajo transaccionales y analíticas necesitan coexistir.
Vald
Vald es mejor para escenarios donde la búsqueda vectorial de alto rendimiento es el requisito principal. Si tu aplicación gira en torno a la búsqueda por similitud en grandes conjuntos de datos, como sistemas de recomendación, recuperación de imágenes o flujos de trabajo de IA/ML, la arquitectura especializada y el escalado dinámico de Vald lo convierten en la mejor opción. Además, su implementación nativa de la nube lo hace aún más adecuado para cargas de trabajo intensivas en vectores.
Resumen
TiDB es bueno como solución de propósito general, procesamiento híbrido transaccional y analítico e integraciones de búsqueda vectorial. Vald es bueno como búsqueda vectorial especializada, rápida y fiable para datos no estructurados a escala. Tu elección depende de tu caso de uso: ¿necesitas una base de datos general con búsqueda vectorial o un motor de búsqueda vectorial optimizado para velocidad y escalabilidad?
Lee esto para obtener una visión general de TiDB y Vald, 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 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 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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