Couchbase vs TiDB : choisir la bonne base de données vectorielle pour vos applications d’IA
Qu’est-ce qu’une base de données vectorielle ?
Avant de comparer Couchbase et TiDB, explorons d’abord le concept de bases de données vectorielles.
Une base de données vectorielle est spécifiquement conçue pour stocker et interroger des vecteurs à haute dimension, qui sont des représentations numériques de données non structurées. Ces vecteurs encodent des informations complexes, telles que le sens sémantique d’un texte, les caractéristiques visuelles d’images ou les attributs de produits. En permettant des recherches de similarité efficaces, les bases de données vectorielles jouent un rôle central dans les applications d’IA, permettant une analyse et une récupération des données plus avancées.
Les cas d’utilisation courants des bases de données vectorielles incluent les recommandations de produits en e-commerce, les plateformes de découverte de contenu, la détection d’anomalies en cybersécurité, l’analyse d’images médicales et les tâches de traitement du langage naturel (NLP). 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 :
- Des bases de données vectorielles conçues à cet effet telles que Milvus, Zilliz Cloud (Milvus entièrement géré)
- Des bibliothèques de recherche vectorielle telles que Faiss et Annoy.
- Des bases de données vectorielles légères telles que Chroma et Milvus Lite.
- Des bases de données traditionnelles avec des modules complémentaires de recherche vectorielle capables d’effectuer des recherches vectorielles à petite échelle.
Couchbase est une base de données NoSQL distribuée, multimodèle et orientée documents, dotée de capacités de recherche vectorielle sous forme de module complémentaire. TiDB est une base de données traditionnelle dotée de capacités de recherche vectorielle sous forme de module complémentaire.
Qu’est-ce que Couchbase** ? Présentation**
Couchbase est une base de données NoSQL distribuée, open source, qui peut être utilisée pour créer des applications pour le cloud, le mobile, l’IA et l’edge computing. Elle combine les atouts des bases de données relationnelles avec la polyvalence de JSON. Couchbase offre également la flexibilité nécessaire pour mettre en œuvre la recherche vectorielle malgré l’absence de prise en charge native des index vectoriels. Les développeurs peuvent stocker des plongements vectoriels — des représentations numériques générées par des modèles d’apprentissage automatique — dans les documents Couchbase dans le cadre de leur structure JSON. Ces vecteurs peuvent être utilisés dans des cas d’utilisation de recherche de similarité, tels que les systèmes de recommandation ou la génération augmentée par récupération, tous deux basés sur la recherche sémantique, où il est important de trouver des points de données proches les uns des autres dans un espace à haute dimension.
Une approche pour activer la recherche vectorielle dans Couchbase consiste à exploiter Full Text Search (FTS). Bien que FTS soit généralement conçu pour la recherche textuelle, il peut être adapté pour gérer les recherches vectorielles en convertissant les données vectorielles en champs interrogeables. Par exemple, les vecteurs peuvent être segmentés en données de type texte, permettant à FTS de les indexer et de rechercher sur la base de ces jetons. Cela peut faciliter la recherche vectorielle approximative, offrant un moyen d’interroger des documents avec des vecteurs proches en similarité.
Alternativement, les développeurs peuvent stocker les embeddings vectoriels bruts dans Couchbase et effectuer les calculs de similarité vectorielle au niveau de l’application. Cela implique de récupérer des documents et de calculer des métriques telles que la similarité cosinus ou la distance euclidienne entre les vecteurs afin d’identifier les correspondances les plus proches. Cette méthode permet à Couchbase de servir de solution de stockage pour les vecteurs, tandis que l’application gère la logique de comparaison mathématique.
Pour des cas d’utilisation plus avancés, certains développeurs intègrent Couchbase à des bibliothèques ou algorithmes spécialisés (comme FAISS ou HNSW) qui permettent une recherche vectorielle efficace. Ces intégrations permettent à Couchbase de gérer le stockage de documents tandis que les bibliothèques externes effectuent les comparaisons vectorielles réelles. De cette manière, Couchbase peut toujours faire partie d’une solution prenant en charge la recherche vectorielle.
En utilisant ces approches, Couchbase peut être adapté pour gérer la fonctionnalité de recherche vectorielle, ce qui en fait une option flexible pour diverses tâches d’IA et d’apprentissage automatique reposant sur des recherches de similarité.
Qu’est-ce que TiDB ? Un aperçu
TiDB, développé par PingCAP, est une base de données SQL distribuée open-source qui offre des capacités de traitement transactionnel et analytique hybride (HTAP). Elle est compatible avec MySQL, ce qui facilite son adoption pour les équipes déjà familiarisées avec l’écosystème MySQL. L’architecture SQL distribuée de TiDB offre une évolutivité horizontale comparable à celle des bases de données NoSQL tout en conservant le modèle relationnel des bases de données SQL, ce qui la rend très flexible pour gérer à la fois les charges de travail transactionnelles et analytiques.
L’une des principales forces de TiDB est son architecture HTAP, qui lui permet de traiter des charges de travail transactionnelles (OLTP) et analytiques (OLAP) dans une seule base de données, réduisant ainsi le besoin de systèmes séparés. De plus, la compatibilité MySQL de TiDB facilite son intégration dans des environnements existants qui reposent sur MySQL sans modifications significatives du code applicatif. La base de données offre également l’auto-sharding, distribuant automatiquement les données entre les nœuds afin d’améliorer les performances de lecture et d’écriture tout en maintenant une forte cohérence.
TiDB prend en charge la recherche vectorielle grâce à l’intégration avec des bibliothèques et plugins externes, permettant une gestion et une interrogation efficaces des données vectorisées. Cette fonctionnalité, combinée à l’architecture HTAP de TiDB, en fait une option polyvalente pour les entreprises ayant besoin de capacités de recherche vectorielle en plus des charges de travail transactionnelles et analytiques. L’architecture distribuée de TiDB lui permet de gérer des requêtes vectorielles à grande échelle une fois les configurations nécessaires en place.
Bien que l’intégration de fonctionnalités de recherche vectorielle dans TiDB nécessite une configuration supplémentaire, la compatibilité SQL du système permet aux développeurs de combiner la recherche vectorielle avec des requêtes relationnelles traditionnelles. Cette flexibilité rend TiDB adapté aux applications complexes qui nécessitent à la fois des capacités de recherche vectorielle et de base de données relationnelle, offrant une solution complète pour des besoins variés de gestion des données.
Différences clés entre Couchbase et TiDB pour la recherche vectorielle
Méthodologie de recherche :
Couchbase adapte sa recherche en texte intégral (FTS) à la recherche vectorielle en convertissant les données vectorielles en champs consultables. Il permet également de stocker des embeddings vectoriels bruts et d’effectuer des calculs de similarité au niveau de l’application. TiDB, en revanche, repose sur l’intégration avec des bibliothèques et plugins externes pour la recherche vectorielle. Cela signifie que Couchbase offre davantage d’options intégrées pour la recherche vectorielle, tandis que l’approche de TiDB peut nécessiter une configuration supplémentaire, mais pourrait potentiellement tirer parti de bibliothèques spécialisées de recherche vectorielle.
Gestion des données :
Couchbase est une base de données NoSQL qui excelle dans la gestion des documents JSON, ce qui la rend bien adaptée aux données semi-structurées. Elle peut stocker des embeddings vectoriels au sein de structures JSON. TiDB est une base de données SQL distribuée avec une architecture de traitement transactionnel et analytique hybride (HTAP). Elle gère les données structurées dans un modèle relationnel tout en prenant également en charge les données vectorielles grâce à ses intégrations. La compatibilité SQL de TiDB peut faciliter le travail avec des données structurées traditionnelles parallèlement aux données vectorielles.
Évolutivité et performances :
Les deux bases de données offrent des architectures distribuées pour l’évolutivité. Couchbase fournit une mise à l’échelle horizontale pour ses opérations NoSQL, y compris les capacités de recherche vectorielle. TiDB propose l’auto-sharding, distribuant automatiquement les données entre les nœuds pour améliorer les performances. L’architecture HTAP de TiDB lui permet de gérer efficacement les charges de travail transactionnelles et analytiques. Pour la recherche vectorielle en particulier, les performances dépendraient de la méthode de mise en œuvre choisie dans Couchbase et des bibliothèques externes utilisées avec TiDB.
Flexibilité et personnalisation :
Couchbase offre de la flexibilité dans la façon dont la recherche vectorielle est mise en œuvre, permettant aux développeurs de choisir entre l’utilisation de FTS, des calculs au niveau applicatif ou l’intégration avec des bibliothèques externes. La compatibilité SQL de TiDB, combinée aux capacités de recherche vectorielle, offre de la flexibilité pour combiner des requêtes relationnelles traditionnelles avec des opérations vectorielles. TiDB peut offrir des options plus simples pour les requêtes complexes impliquant à la fois des données relationnelles et vectorielles.
Intégration et écosystème :
Couchbase s’intègre bien à divers outils de traitement des données. TiDB, étant compatible avec MySQL, s’intègre facilement dans les environnements qui utilisent MySQL. Elle fonctionne également avec des bibliothèques externes de recherche vectorielle. L’intégration de TiDB pourrait être plus fluide pour les équipes travaillant déjà avec des systèmes basés sur MySQL.
Facilité d’utilisation :
Couchbase peut présenter une courbe d’apprentissage plus abrupte pour les équipes qui découvrent les bases de données NoSQL, mais offre plusieurs approches pour mettre en œuvre la recherche vectorielle. La compatibilité de TiDB avec MySQL pourrait faciliter son adoption par les équipes familières avec les bases de données SQL. Cependant, la configuration de la recherche vectorielle dans TiDB pourrait nécessiter des étapes de configuration supplémentaires.
Considérations de coût :
Les deux bases de données sont open source, mais les coûts opérationnels peuvent varier. Les coûts de Couchbase dépendent de l’échelle du déploiement et des fonctionnalités utilisées. Les coûts de TiDB seraient influencés par les ressources nécessaires à son architecture HTAP et par toute intégration supplémentaire de recherche vectorielle. Les deux proposent des versions enterprise avec des fonctionnalités supplémentaires, ce qui affecterait la tarification.
Fonctionnalités de sécurité :
Couchbase fournit des fonctionnalités comme le chiffrement, l’authentification et le contrôle d’accès. TiDB, en tant que base de données de niveau entreprise, offre probablement des capacités de sécurité similaires. Les fonctionnalités de sécurité spécifiques à la recherche vectorielle dépendraient de la méthode de mise en œuvre dans Couchbase et des bibliothèques externes choisies dans TiDB.
Quand choisir chaque technologie
Couchbase :
Choisissez Couchbase pour les applications qui doivent stocker et rechercher des embeddings vectoriels au sein de documents JSON. Elle convient aux tâches d’IA et d’apprentissage automatique qui reposent sur des recherches de similarité, en particulier pour les systèmes de recommandation ou la génération augmentée par récupération basée sur la recherche sémantique. Couchbase est bien adaptée aux projets qui nécessitent une base de données NoSQL avec des capacités de recherche vectorielle pour des applications cloud, mobiles, d’IA ou d’edge computing. Elle offre de la flexibilité dans la mise en œuvre de la recherche vectorielle grâce à diverses approches.
TiDB :
Choisissez TiDB lorsque vous avez besoin d’une base de données SQL capable de gérer à la fois le traitement transactionnel et analytique, ainsi que des capacités de recherche vectorielle. Elle est idéale pour les équipes travaillant dans un environnement MySQL qui souhaitent ajouter la recherche vectorielle sans changements importants dans le code de leur application. TiDB convient aux applications complexes qui doivent combiner la recherche vectorielle avec des requêtes relationnelles traditionnelles. C’est une bonne option pour les requêtes vectorielles à moyenne échelle qui nécessitent également une forte cohérence et un auto-sharding entre des nœuds distribués. TiDB offre une solution complète pour divers besoins de gestion des données, notamment les données structurées et la recherche vectorielle.
Conclusion:
Lorsque vous choisissez entre Couchbase et TiDB pour la recherche vectorielle, tenez compte de vos besoins spécifiques en matière de gestion des données et de votre infrastructure existante. Couchbase est un bon choix si vous avez besoin d’une solution NoSQL flexible capable de gérer des documents JSON avec des données vectorielles intégrées, et offrant plusieurs approches pour implémenter la recherche vectorielle. Elle est particulièrement adaptée aux tâches d’IA et d’apprentissage automatique impliquant des recherches de similarité. En revanche, TiDB est la meilleure option si vous avez besoin d’une base de données compatible SQL capable de gérer à la fois des charges de travail transactionnelles et analytiques, ainsi que des capacités de recherche vectorielle. La force de TiDB réside dans sa capacité à combiner des requêtes relationnelles traditionnelles avec des opérations vectorielles, ce qui la rend adaptée aux applications complexes nécessitant à la fois la gestion de données structurées et la fonctionnalité de recherche vectorielle. Les deux bases de données offrent une évolutivité et peuvent gérer de grands ensembles de données, mais elles répondent à des cas d’utilisation et à des modèles de données différents.
Bien que cet article fournisse un aperçu de Couchbase et de TiDB, il est essentiel d’évaluer ces bases de données en fonction de votre cas d’utilisation spécifique. Un outil pouvant vous aider dans ce processus est VectorDBBench, un outil d’évaluation comparative open source conçu pour comparer les performances des bases de données vectorielles. En fin de compte, une évaluation comparative approfondie avec des ensembles de données et des modèles de requêtes spécifiques sera essentielle pour prendre une décision éclairée entre ces deux approches puissantes, mais distinctes, de la recherche vectorielle dans les systèmes de bases de données distribuées.
Utiliser VectorDBBench open source pour évaluer et comparer vous-même les bases de données vectorielles
VectorDBBench est un outil d’évaluation comparative 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 géré) à l’aide de leurs propres ensembles de données et de déterminer celui qui convient le mieux à leurs cas d’utilisation. Avec VectorDBBench, les utilisateurs peuvent prendre des décisions éclairées sur la base des performances réelles des bases de données vectorielles plutôt que de s’appuyer sur des affirmations marketing ou des preuves anecdotiques.
VectorDBBench est écrit en Python et 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 déterminés à améliorer ses fonctionnalités et ses performances.
Téléchargez VectorDBBench depuis son référentiel GitHub pour reproduire nos résultats d’évaluation comparative ou obtenir des résultats de performance sur vos propres ensembles de données.
Jetez un rapide coup d’œil 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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