TiDB vs Vearch: 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 Vearch, primero exploremos 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 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 con búsqueda vectorial como complemento y Vearch 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 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 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 fragmentación automática, distribuyendo 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 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.
¿Qué es Vearch? Descripción general y tecnología principal
Vearch es una herramienta para desarrolladores que crean aplicaciones de IA que necesitan búsquedas de similitud rápidas y eficientes. Es como una base de datos superpotenciada, pero en lugar de almacenar datos normales, está diseñada para manejar esos complicados embeddings vectoriales que impulsan gran parte de la tecnología moderna de IA.
Una de las cosas más interesantes de Vearch es su búsqueda híbrida. Puedes buscar por vectores (piensa en encontrar imágenes o textos similares) y también filtrar por datos normales como números o texto. Así puedes hacer búsquedas complejas como “encuentra productos como este, pero solo en la categoría de electrónica y por menos de $500”. También es rápida: hablamos de buscar en un corpus de millones de vectores en milisegundos.
Vearch está diseñado para crecer con tus necesidades. Utiliza una configuración de clúster, como un equipo de computadoras trabajando juntas. Tienes diferentes tipos de nodos (master, router y partition server) que se encargan de distintas tareas, desde gestionar metadatos hasta almacenar y calcular datos. Esto permite que Vearch escale horizontalmente y sea fiable a medida que tus datos crecen. Puedes añadir más máquinas para manejar más datos o tráfico sin esfuerzo.
Para los desarrolladores, Vearch tiene algunas funciones útiles que facilitan la vida. Puedes añadir datos a tu índice en tiempo real para que tus resultados de búsqueda estén siempre actualizados. Admite múltiples campos vectoriales en un solo documento, lo cual resulta práctico para datos complejos. También hay un SDK de Python para desarrollo y pruebas rápidos. Vearch es flexible con los métodos de indexación (IVFPQ y HNSW) y admite versiones tanto para CPU como para GPU, por lo que puedes optimizarlo para tu hardware y caso de uso específicos. Ya sea que estés creando un sistema de recomendaciones, búsqueda de imágenes similares o cualquier aplicación de IA que necesite coincidencia rápida por similitud, Vearch te ofrece las herramientas para lograrlo de manera eficiente.
Diferencias clave
Rendimiento y metodología de búsqueda
TiDB utiliza SQL con capacidades de búsqueda vectorial mediante plugins, por lo que resulta familiar, pero requiere configuración adicional. La arquitectura HTAP maneja cargas de trabajo transaccionales y analíticas en un solo sistema.
Vearch utiliza métodos especializados de indexación vectorial (IVFPQ y HNSW) para la búsqueda por similitud. Puede procesar millones de vectores en milisegundos y admite búsqueda híbrida que combina similitud vectorial con filtrado tradicional.
Gestión de datos
TiDB es bueno con datos estructurados gracias a su sistema compatible con MySQL. Distribuye automáticamente los datos entre nodos y ofrece cumplimiento ACID. Los datos vectoriales requieren configuración adicional.
Vearch maneja embeddings vectoriales de forma nativa y admite múltiples campos vectoriales por documento. Permite actualizaciones en tiempo real y combina datos vectoriales con metadatos normales.
Escalabilidad
TiDB escala horizontalmente mediante auto-sharding; todos los datos (normales y vectoriales) se distribuyen entre nodos. Mantiene una consistencia fuerte durante el escalado.
Vearch utiliza una arquitectura distribuida con nodos especializados (master, router, partition server) para diferentes funciones. Admite despliegue tanto en CPU como en GPU.
Integración
TiDB encaja en el ecosistema MySQL y admite herramientas y frameworks SQL estándar. La búsqueda vectorial requiere bibliotecas externas.
Vearch proporciona SDK de Python y API REST para integración directa. Funciona bien con aplicaciones de IA, pero puede requerir integración personalizada para operaciones tradicionales de base de datos.
Configuración y mantenimiento
TiDB requiere conocimientos de MySQL, pero sigue patrones de base de datos familiares. La configuración de búsqueda vectorial requiere experiencia adicional.
Vearch se centra en casos de uso de búsqueda vectorial con una configuración sencilla para esos casos de uso. Incluye herramientas de monitoreo de salud del clúster.
Coste
TiDB puede consumir más recursos porque es una base de datos completa. Considera los costos tanto para la base de datos regular como para la búsqueda vectorial.
Vearch se optimiza específicamente para operaciones vectoriales, por lo que potencialmente requiere menos recursos para cargas de trabajo de búsqueda vectorial pura.
Cuándo Elegir Cada Uno
Elige TiDB cuando necesites una solución híbrida que pueda manejar tanto operaciones de base de datos tradicionales como búsqueda vectorial. Es perfecta para empresas que ya usan MySQL y quieren agregar búsqueda vectorial manteniendo el cumplimiento ACID, o para aplicaciones que necesitan consultas SQL complejas junto con búsqueda de similitud vectorial. TiDB es bueno para casos de uso como plataformas de comercio electrónico que combinan datos transaccionales con sistemas de recomendación, o servicios financieros que necesitan tanto procesamiento analítico como coincidencia por similitud.
Elige Vearch cuando tu enfoque principal sea el rendimiento y la escalabilidad de la búsqueda de similitud vectorial. Es mejor para aplicaciones centradas en IA que necesitan operaciones vectoriales rápidas, como motores de búsqueda de similitud de imágenes, sistemas de recomendación o aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural. Vearch es adecuado para casos en los que necesitas actualizaciones de búsqueda vectorial en tiempo real y no necesitas operaciones SQL complejas.
Resumen
TiDB y Vearch tienen propósitos diferentes: TiDB es una base de datos SQL distribuida con búsqueda vectorial, Vearch es para búsqueda de similitud vectorial de alto rendimiento. Elige uno según tus necesidades: TiDB si necesitas funciones completas de base de datos con búsqueda vectorial, Vearch si necesitas búsqueda de similitud vectorial con operaciones mínimas de base de datos.
Lee esto para obtener una visión general de TiDB y Vearch, 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) 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 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 con tus propios conjuntos de datos.
Echa un vistazo rápido al rendimiento de las bases de datos vectoriales principales en la Tabla de clasificación de VectorDBBench.
Lee los siguientes blogs para obtener más información sobre la evaluación de bases de datos vectoriales.
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