Apache Cassandra vs TiDB : Choisir la bonne base de données pour vos applications d’IA
Avec l’essor des applications pilotées par l’IA et le besoin croissant de gérer de vastes quantités de données non structurées, la recherche vectorielle est devenue essentielle pour les applications d’IA modernes et les cas d’utilisation tels que les recommandations de produits, le traitement du langage naturel (NLP) et l’analyse d’images. Deux options majeures sont Apache Cassandra et TiDB. Les deux systèmes sont réputés pour leur évolutivité, leurs architectures distribuées et leur capacité à gérer de grands ensembles de données. Cependant, ils diffèrent à bien des égards, de leur architecture de base à la manière dont ils gèrent la fonctionnalité de recherche vectorielle.
Cet article comparera Apache Cassandra et TiDB afin de vous aider à choisir la meilleure solution pour vos besoins en recherche vectorielle. Nous analyserons leurs méthodologies de recherche, leurs capacités de gestion des données, leurs performances, leur évolutivité et d’autres différences. Commençons par comprendre les concepts de recherche vectorielle et de base de données vectorielle, ainsi que leur importance dans les applications modernes d’IA et de données.
Qu’est-ce que la recherche vectorielle et une base de données vectorielle ?
Avant de présenter et de comparer Apache Cassandra et TiDB, commençons par comprendre les concepts de recherches vectorielles et de bases de données vectorielles.
Une recherche vectorielle ou recherche de similarité vectorielle consiste à rechercher des points de données stockés sous forme de vecteurs (représentations numériques). Par exemple, lorsqu’il s’agit de données textuelles, les mots ou expressions sont transformés en embeddings vectoriels qui capturent leur signification sémantique. Cette approche permet au système d’effectuer des recherches de similarité, comme l’identification de passages de texte ayant des significations similaires ou la recherche d’images ressemblant à une image de requête donnée.
Une base de données vectorielle est conçue pour stocker et interroger efficacement des vecteurs de grande dimension. En d’autres termes, les bases de données vectorielles sont des solutions spécialement conçues pour effectuer des recherches vectorielles. Contrairement aux bases de données relationnelles traditionnelles, les bases de données vectorielles permettent aux applications pilotées par l’IA, comme les systèmes de recommandation, la reconnaissance faciale et les tâches de traitement du langage naturel (NLP), grâce à la recherche de similarité, qui compare des vecteurs afin de trouver les plus proches voisins ou des éléments similaires. Elles jouent également un rôle crucial dans la génération augmentée par récupération (RAG), une technique qui améliore les performances des grands modèles de langage (LLMs) en fournissant des connaissances externes afin de réduire des problèmes tels que les hallucinations de l’IA.
Il existe de nombreux types de bases de données vectorielles disponibles sur le marché, notamment :
- Bases de données vectorielles spécialement conçues telles que Milvus, Zilliz Cloud (Milvus entièrement géré)
- Bibliothèques de recherche vectorielle telles que Faiss et Annoy.
- Bases de données vectorielles légères telles que Chroma et Milvus Lite.
- Bases de données traditionnelles avec des extensions de recherche vectorielle telles que TiDB et Apache Cassandra
Présentation d’Apache Cassandra
Apache Cassandra est une base de données NoSQL distribuée et hautement évolutive, conçue pour gérer d’énormes quantités de données sur du matériel standard. Développée à l’origine par Facebook, Cassandra est connue pour sa capacité à offrir une haute disponibilité, une tolérance aux pannes et une évolutivité horizontale sans point de défaillance unique.
Fonctionnalités principales et points forts d’Apache Cassandra
- Architecture décentralisée : Chaque nœud du cluster Cassandra est égal, ce qui signifie qu’il n’y a pas de nœud maître. Cela offre une excellente tolérance aux pannes et permet une mise à l’échelle horizontale facile.
- Scalabilité linéaire : À mesure que vous ajoutez davantage de nœuds au cluster, les performances s’améliorent linéairement, ce qui en fait une solution idéale pour les applications avec des jeux de données en croissance rapide.
- Cohérence ajustable : Cassandra offre une cohérence ajustable, permettant aux développeurs de choisir entre une cohérence éventuelle et une cohérence forte, selon les besoins de l’application.
- Prise en charge des charges de travail intensives en écritures : Cassandra excelle dans les scénarios avec des opérations d’écriture fréquentes, comme la journalisation ou la collecte de données de capteurs.
Recherche vectorielle dans Apache Cassandra
Bien qu’Apache Cassandra ne soit pas conçu nativement comme une base de données vectorielle, son intégration avec DataStax et des plugins personnalisés lui permet de prendre en charge des fonctionnalités de recherche vectorielle. Ces intégrations permettent à Cassandra de gérer les embeddings vectoriels et d’effectuer des recherches de similarité, en particulier lorsqu’elles sont combinées à des frameworks d’apprentissage automatique.
La mise en œuvre de la recherche vectorielle dans Cassandra s’appuie généralement sur des bibliothèques externes, ce qui signifie qu’une configuration et une personnalisation supplémentaires peuvent être nécessaires pour obtenir des performances optimales de recherche vectorielle. Cependant, une fois configurée, la nature distribuée de Cassandra lui permet d’effectuer efficacement des recherches vectorielles à grande échelle sur de nombreux nœuds.
Présentation de TiDB
TiDB, développé par PingCAP, est une base de données SQL distribuée open-source qui offre des capacités de traitement hybride transactionnel et analytique (HTAP). TiDB est compatible avec MySQL, ce qui facilite son adoption par les équipes déjà familières avec l’écosystème MySQL.
Fonctionnalités clés et points forts de TiDB
- SQL distribué : TiDB offre une scalabilité horizontale comme les bases de données NoSQL tout en conservant le modèle relationnel des bases de données SQL. Cela le rend très flexible pour gérer à la fois des charges de travail transactionnelles et analytiques.
- Architecture HTAP : TiDB peut traiter des charges de travail transactionnelles (OLTP) et analytiques (OLAP) dans une seule base de données, réduisant ainsi le besoin de systèmes séparés.
- Compatibilité MySQL : TiDB est compatible avec MySQL, ce qui facilite son intégration dans les environnements existants qui reposent sur MySQL sans modifications importantes du code applicatif.
- Auto-sharding : TiDB partitionne automatiquement les données entre les nœuds, améliorant les performances de lecture et d’écriture tout en maintenant une cohérence forte.
Recherche vectorielle dans TiDB
TiDB prend en charge la recherche vectorielle grâce à l’intégration avec des bibliothèques et des plugins externes, permettant une gestion et une interrogation efficaces des données vectorisées. L’architecture HTAP de TiDB est avantageuse pour effectuer des recherches vectorielles parallèlement aux charges de travail transactionnelles et analytiques, ce qui en fait une option polyvalente pour les entreprises ayant besoin de ces capacités.
L’inclusion de fonctionnalités de recherche vectorielle dans TiDB nécessite une configuration supplémentaire, mais une fois mise en place, le système peut gérer des requêtes vectorielles à grande échelle grâce à son architecture distribuée. La compatibilité SQL permet également aux développeurs de combiner la recherche vectorielle avec des requêtes relationnelles traditionnelles, offrant davantage de flexibilité pour les applications complexes.
Différences clés : Apache Cassandra vs TiDB
Bien qu’Apache Cassandra et TiDB puissent tous deux prendre en charge les recherches vectorielles, il existe des différences significatives dans leurs architectures, méthodologies et fonctionnalités. Voici une comparaison selon plusieurs facteurs critiques :
1. Méthodologie de recherche
- Apache Cassandra : La recherche vectorielle dans Cassandra est généralement réalisée au moyen de plugins externes, ce qui peut rendre le processus plus manuel et nécessiter une configuration supplémentaire. Cependant, une fois configurée, la nature distribuée de Cassandra permet une recherche vectorielle efficace sur de grands jeux de données.
- TiDB : L’architecture HTAP de TiDB lui permet de gérer la recherche vectorielle dans le cadre de ses capacités de charge de travail plus larges. En prenant en charge à la fois les requêtes transactionnelles et analytiques, TiDB offre une plus grande flexibilité lors de la combinaison de recherches vectorielles avec d’autres requêtes.
2. Gestion des données
- Apache Cassandra : Spécialisé dans la gestion de données non structurées ou semi-structurées grâce à son schéma flexible, ce qui le rend idéal pour les applications avec des charges de travail à forte intensité d’écriture.
- TiDB : Excelle dans la gestion des données structurées, mais offre également de la flexibilité avec les données semi-structurées grâce à sa compatibilité SQL. L’architecture transactionnelle et analytique hybride permet une approche plus intégrée de la gestion des données.
3. Évolutivité et performances
- Apache Cassandra : Réputé pour son évolutivité linéaire et sa capacité à gérer d’énormes volumes de données sur plusieurs nœuds. C’est un excellent choix pour les applications qui doivent évoluer rapidement horizontalement.
- TiDB : Offre également une évolutivité horizontale, mais ses performances évoluent particulièrement bien pour les charges de travail qui nécessitent une combinaison d’OLTP et d’OLAP. Pour les applications qui doivent équilibrer les requêtes transactionnelles avec les charges de travail analytiques, les performances de TiDB peuvent être plus favorables.
4. Flexibilité et personnalisation
- Apache Cassandra : Offre une grande flexibilité dans la modélisation des données, permettant aux développeurs de définir des tables avec des schémas variés. Cependant, la personnalisation pour la recherche vectorielle nécessite une intégration supplémentaire avec des bibliothèques externes.
- Grâce à sa compatibilité avec MySQL,** TiDB** est plus flexible pour combiner les requêtes basées sur SQL avec les recherches vectorielles. Cette flexibilité peut déterminer si votre équipe préfère travailler avec des bases de données relationnelles tout en intégrant des charges de travail pilotées par l’IA.
5. Intégration et écosystème
- Apache Cassandra : S’intègre bien aux applications cloud-native et à d’autres frameworks big data comme Apache Kafka et Apache Spark. L’offre DataStax Enterprise ajoute davantage de fonctionnalités de niveau entreprise, notamment des capacités de recherche vectorielle améliorées.
- TiDB : Présente une forte intégration avec l’écosystème MySQL, ce qui facilite son adoption pour les équipes qui utilisent déjà MySQL. TiDB s’intègre également à une large gamme d’outils de visualisation de données et d’analyse.
6. Facilité d’utilisation
- Apache Cassandra : Nécessite une courbe d’apprentissage plus raide, en particulier pour les équipes qui ne connaissent pas les bases de données NoSQL. La mise en œuvre de la fonctionnalité de recherche vectorielle peut ajouter de la complexité.
- TiDB : Plus facile à adopter pour les équipes déjà familières avec les bases de données SQL. La compatibilité avec MySQL réduit la courbe d’apprentissage et simplifie la mise en œuvre de la recherche vectorielle.
7. Considérations de coût
- Apache Cassandra : Open source, mais nécessite des ressources d’infrastructure importantes lors du passage à l’échelle. Les services Cassandra gérés, tels que DataStax Astra, peuvent aider à réduire la charge opérationnelle, mais entraînent des coûts supplémentaires.
- TiDB : Également open source, mais la nature hybride de la base de données peut permettre des économies en réduisant le besoin de systèmes OLTP et OLAP séparés. TiDB Cloud propose des services gérés, ce qui peut réduire les coûts opérationnels, mais peut augmenter les dépenses globales selon l’utilisation.
8. Fonctionnalités de sécurité
- Apache Cassandra : Fournit des fonctionnalités de sécurité de base comme l’authentification, le contrôle d’accès basé sur les rôles et le chiffrement des données. Cependant, des capacités de sécurité plus avancées sont disponibles via DataStax Enterprise.
- TiDB : Offre des fonctionnalités de sécurité complètes, notamment le chiffrement, le contrôle d’accès et la journalisation d’audit. Pour les cas d’utilisation en entreprise, les capacités de sécurité de TiDB sont plus robustes que celles de la version open source de Cassandra.
Quand choisir Apache Cassandra pour la recherche vectorielle
- Vous avez besoin d’une base de données hautement distribuée et tolérante aux pannes, capable de gérer des charges de travail à grande échelle et à forte intensité d’écriture.
- Votre application nécessite une modélisation des données flexible, et la cohérence éventuelle peut être tolérée dans certains cas.
- Vous êtes à l’aise avec la configuration de recherches vectorielles via des bibliothèques externes ou des plugins.
- Vous privilégiez l’évolutivité et la tolérance aux pannes plutôt que la facilité d’utilisation et les fonctionnalités de recherche avancées.
Quand choisir TiDB pour la recherche vectorielle
- Vous avez besoin d’un système compatible SQL qui prend en charge à la fois les charges de travail transactionnelles et analytiques.
- Votre application repose sur un mélange de données structurées et semi-structurées, et vous préférez la familiarité de SQL.
- Vous avez besoin d’une recherche vectorielle plus facile à mettre en œuvre, qui s’intègre bien aux requêtes relationnelles.
- Vous avez besoin d’une base de données transactionnelle/analytique hybride offrant une forte scalabilité pour les charges de travail mixtes.
Quand choisir une base de données vectorielle spécialisée ?
Bien qu’Apache Cassandra et TiDB offrent tous deux des capacités de recherche vectorielle, ils ne sont pas optimisés pour les tâches de recherche vectorielle à grande échelle et hautes performances.
Si votre application repose sur des recherches de similarité rapides et précises parmi des millions ou des milliards de vecteurs à haute dimension, comme la reconnaissance d’images, les recommandations e-commerce ou les tâches de NLP, les bases de données vectorielles spécialisées comme Milvus et Zilliz Cloud (le Milvus managé) sont mieux adaptées. Ces bases de données sont conçues pour gérer les données vectorielles à grande échelle, en utilisant des algorithmes avancés d’Approximate Nearest Neighbor (ANN) (par ex., HNSW, IVF ) et en offrant des fonctionnalités avancées comme la recherche hybride (y compris la recherche hybride sparse and dense, la recherche multimodale, la recherche vectorielle avec filtrage des métadonnées, et la recherche hybride dense et plein texte), l’ingestion en temps réel et la scalabilité distribuée pour de hautes performances dans des environnements dynamiques.
D’autre part, les systèmes généralistes comme Apache Cassandra et TiDB conviennent lorsque la recherche vectorielle n’est pas l’objectif principal, et que vous traitez des données structurées ou semi-structurées avec des jeux de données vectorielles plus petits ou des exigences de performance modérées. Si vous utilisez déjà ces systèmes et souhaitez éviter la charge liée à l’introduction d’une nouvelle infrastructure, les plugins de recherche vectorielle peuvent étendre leurs capacités et fournir une solution économique pour des tâches de recherche vectorielle plus simples et à plus petite échelle.
Utiliser VectorDBBench open-source pour évaluer et comparer vous-même les bases de données vectorielles
VectorDBBench est un outil de benchmarking open-source conçu pour les utilisateurs qui ont besoin de systèmes de stockage et de récupération de données hautes performances, en particulier des bases de données vectorielles. Cet outil permet aux utilisateurs de tester et de comparer les performances de différents systèmes de bases de données vectorielles tels que Milvus et Zilliz Cloud (le Milvus managé) à l’aide de leurs propres jeux de données et de déterminer le plus adapté à leurs cas d’utilisation. Grâce à VectorDBBench, les utilisateurs peuvent prendre des décisions éclairées basées sur les performances réelles des bases de données vectorielles plutôt que de se fier à des affirmations marketing ou à des témoignages anecdotiques.
VectorDBBench est écrit en Python et publié sous licence open-source MIT, ce qui signifie que chacun peut l’utiliser, le modifier et le distribuer librement. L’outil est activement maintenu par une communauté de développeurs engagés dans l’amélioration de ses fonctionnalités et de ses performances.
Téléchargez VectorDBBench depuis son dépôt GitHub pour reproduire nos résultats de benchmark ou obtenir des résultats de performance sur vos propres jeux de données.
Jetez un coup d’œil rapide aux performances des bases de données vectorielles grand public sur le *classement VectorDBBench.
Lisez les blogs suivants pour en savoir plus sur l’évaluation des bases de données vectorielles.
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