LanceDB vs MyScale : choisir la bonne base de données vectorielle pour vos applications d’IA
Qu’est-ce qu’une base de données vectorielle ?
Avant de comparer LanceDB et MyScale, explorons d’abord le concept de bases de données vectorielles.
Une base de données vectorielle est spécifiquement conçue pour stocker et interroger des vecteurs de grande 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 automatique 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 les 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 conçues spécifiquement 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 modules complémentaires de recherche vectorielle capables d’effectuer des recherches vectorielles à petite échelle.
LanceDB est une base de données vectorielle serverless et MyScale est une base de données construite sur ClickHouse qui combine la recherche vectorielle et l’analytique SQL avec la recherche vectorielle comme module complémentaire. Cet article compare leurs capacités de recherche vectorielle.
LanceDB : Vue d’ensemble et technologie de base
LanceDB est une base de données vectorielle open source pour l’IA qui stocke, gère, interroge et récupère des embeddings issus de données multimodales à grande échelle. Construite sur Lance, un format de données colonnaire open source, LanceDB offre une intégration facile, une évolutivité et une rentabilité. Elle peut fonctionner intégrée dans des backends existants, directement dans des applications clientes ou comme base de données distante serverless, ce qui la rend polyvalente pour de nombreux cas d’utilisation.
La recherche vectorielle est au cœur de LanceDB. Elle prend en charge à la fois la recherche exhaustive des k plus proches voisins (kNN) et la recherche approximative des plus proches voisins (ANN) à l’aide d’un index IVF_PQ. Cet index divise le jeu de données en partitions et applique la quantification par produit pour une compression vectorielle efficace. LanceDB dispose également d’une recherche en texte intégral et d’indices scalaires pour améliorer les performances de recherche sur différents types de données.
LanceDB prend en charge diverses métriques de distance pour la similarité vectorielle, notamment la distance euclidienne, la similarité cosinus et le produit scalaire. La base de données permet une recherche hybride combinant des approches sémantiques et basées sur des mots-clés, ainsi que le filtrage sur les champs de métadonnées. Cela permet aux développeurs de créer des systèmes complexes de recherche et de recommandation.
Le public principal de LanceDB est constitué de développeurs et d’ingénieurs travaillant sur des applications d’IA, des systèmes de recommandation ou des moteurs de recherche. Son cœur basé sur Rust et sa prise en charge de plusieurs langages de programmation le rendent accessible à un large éventail d’utilisateurs techniques. L’accent mis par LanceDB sur la facilité d’utilisation, la scalabilité et les performances en fait un excellent outil pour ceux qui traitent des données vectorielles à grande échelle et recherchent des solutions efficaces de recherche de similarité.
Qu’est-ce que MyScale ? Présentation et technologie de base
MyScale est une base de données cloud construite au-dessus de la base de données open source ClickHouse, conçue pour les charges de travail d’IA et d’apprentissage automatique. Elle peut gérer des données structurées et vectorielles ainsi que l’analytique en temps réel et l’apprentissage automatique. MyScale se concentre sur les séries temporelles, la recherche vectorielle et la recherche en texte intégral, ce qui la rend adaptée au traitement en temps réel et aux insights pilotés par l’IA. En utilisant l’architecture ClickHouse, MyScale offre de hautes performances et une grande scalabilité pour l’IA.
L’une des principales fonctionnalités de MyScale est la prise en charge native de SQL, qui simplifie les requêtes pilotées par l’IA en intégrant la recherche vectorielle, la recherche en texte intégral et les requêtes SQL traditionnelles dans un seul système. Cela réduit le besoin de plusieurs outils et rend l’ensemble scalable pour l’IA. MyScale prend en charge et gère le traitement analytique des données structurées et vectorisées sur une seule plateforme en utilisant une architecture de base de données OLAP pour opérer sur des données vectorisées. Les développeurs peuvent interagir avec MyScale en utilisant SQL, ce qui le rend accessible à tous les programmeurs familiers des bases de données relationnelles.
MyScale dispose de plusieurs types d’index vectoriels et de métriques de similarité pour prendre en charge différents cas d’utilisation. Il prend en charge les métriques de distance courantes comme la distance euclidienne (L2), le produit interne (IP) et la similarité cosinus. La base de données propose plusieurs algorithmes d’indexation : MSTG (Multi-Scale Tree Graph), ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ et HNSW, chacun avec son propre ensemble de paramètres à ajuster. Le moteur vectoriel propriétaire MSTG de MyScale utilise des SSD NVMe pour augmenter la densité des données, ce qui lui permet de surpasser les bases de données vectorielles spécialisées à la fois en performances et en coût.
En combinant les fonctionnalités d’une base de données SQL, d’une base de données vectorielle et d’un moteur de recherche en texte intégral dans un seul système, MyScale réduit les coûts d’infrastructure et de maintenance. Cette unification permet des requêtes et des analyses de données conjointes, ainsi qu’une base de données unique pour les applications d’IA. MyScale dispose également de MyScale Telemetry pour une observabilité complète des systèmes LLM, afin que vous puissiez surveiller et déboguer efficacement. À mesure que les données deviennent plus complexes, MyScale est une solution pérenne capable de gérer de nouvelles modalités de données et des tailles de bases de données croissantes tout en maintenant les performances de calcul et l’intégration entre différents types de données.
Principales différences
Méthodologie de recherche
LanceDB est optimisé pour la recherche de similarité vectorielle avec des algorithmes de k plus proches voisins (kNN) et de plus proches voisins approximatifs (ANN). Il utilise un index IVF_PQ, partitionne les données et applique la quantification de produit pour plus d’efficacité. Cela permet d’utiliser plusieurs métriques de distance (distance euclidienne, similarité cosinus, produit scalaire) et des recherches hybrides qui combinent des recherches sémantiques et basées sur des mots-clés.
MyScale intègre la recherche vectorielle dans sa plateforme basée sur SQL. Il dispose de plusieurs algorithmes d’indexation (MSTG, ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, HNSW). Le moteur vectoriel MSTG de MyScale, utilisant des SSD NVMe, augmente la densité des données pour de meilleures performances. Comme LanceDB, il prend en charge la distance euclidienne, le produit interne et la similarité cosinus, mais avec une approche de requêtage unifiée qui combine vecteurs, texte intégral et SQL traditionnel.
Données
LanceDB excelle dans la gestion des données multimodales, des embeddings structurés, semi-structurés et non structurés. Il est construit sur Lance, un format de données colonnaire open source, ce qui le rend efficace pour le stockage et la récupération. La recherche hybride vous permet de filtrer sur des champs de métadonnées.
MyScale est construit au-dessus de l’architecture ClickHouse, ce qui lui permet de gérer à la fois des données structurées et vectorielles. Sa conception de base de données OLAP est faite pour l’analytique haute performance, ce qui la rend parfaite pour les insights en temps réel pilotés par l’IA et les données de séries temporelles.
Scalabilité et performances
LanceDB est conçu pour l’évolutivité et le coût. Il peut fonctionner en mode embarqué, comme base de données distante serverless ou directement dans des applications clientes, ce qui vous offre plusieurs options de déploiement. Sa stratégie d’indexation est conçue pour de grands ensembles de données.
MyScale utilise l’architecture haute performance de ClickHouse pour évoluer. En réunissant SQL et le traitement vectoriel sur une seule plateforme, il réduit le besoin d’outils supplémentaires et simplifie la gestion de l’infrastructure. Son moteur vectoriel MSTG est compétitif en matière de performance à un coût inférieur à celui des bases de données spécialisées.
Flexibilité et personnalisation
LanceDB est axé sur les développeurs, prend en charge plusieurs langages et possède un noyau basé sur Rust. Sa recherche hybride permet une modélisation flexible des données et une configuration de requêtes complexes, idéale pour les systèmes de recommandation et les moteurs de recherche.
MyScale est SQL first, destiné aux développeurs qui connaissent les bases de données relationnelles. Son indexation flexible et sa prise en charge de plusieurs types de requêtes (vectorielles, plein texte, SQL traditionnel) en font une solution polyvalente pour les charges de travail d’IA.
Intégration et écosystème
LanceDB s’intègre bien aux pipelines d’IA et de ML, et est compatible avec les backends et frameworks existants. Il est léger, ce qui lui permet d’être intégré dans des applications.
MyScale’s bénéficie de l’écosystème d’outils et d’intégrations de ClickHouse. Son approche SQL unifiée réduit les frictions lors de la création et de la mise à l’échelle d’applications pilotées par l’IA.
Utilisabilité
LanceDB est facile à configurer et à utiliser, pour les développeurs qui découvrent les bases de données vectorielles. Sa documentation et ses options de déploiement sont claires.
La conception SQL native de MyScale’s réduit la courbe d’apprentissage pour les développeurs familiers des bases de données relationnelles. Ses outils de télémétrie intégrés (MyScale Telemetry) rendent la surveillance et le débogage encore plus simples.
Coût
LanceDB est rentable lorsqu’il est déployé en tant que base de données embarquée ou serverless. Sa nature open-source le rend encore plus abordable.
MyScale réduit les coûts d’infrastructure en réunissant la recherche vectorielle, SQL et le plein texte dans un seul système. Son efficacité en matière de ressources et son évolutivité réduiront les coûts opérationnels au fil du temps.
Sécurité
LanceDB dispose du chiffrement, de l’authentification et du filtrage des métadonnées.
MyScale ajoute le chiffrement, l’authentification et le contrôle d’accès par-dessus la sécurité de ClickHouse.
Quand choisir chacun
LanceDB est destiné aux développeurs travaillant avec des données distribuées à grande échelle où la recherche vectorielle est l’objectif principal. L’open source et la recherche hybride en font un excellent choix pour les applications qui nécessitent une recherche sémantique et basée sur des mots-clés. La possibilité de le déployer en tant que base de données embarquée ou serverless en fait une solution très adaptée à de nombreux cas d’utilisation.
MyScale est destiné aux scénarios qui nécessitent un système unique combinant recherche plein texte, recherche vectorielle et SQL. Il est excellent pour l’analytique en temps réel et les insights pilotés par l’IA. Les développeurs recherchant une solution SQL native avec une forte observabilité adoreront MyScale.
Résumé
LanceDB et MyScale sont tous deux excellents pour la recherche vectorielle. LanceDB est excellent pour la recherche hybride, la flexibilité et le coût. MyScale est excellent pour l’analytique en temps réel et les charges de travail d’IA intégrées. C’est à vous de décider en fonction de vos cas d’utilisation, de vos types de données et de vos exigences de performance.
Lisez ceci pour obtenir un aperçu de LanceDB et MyScale, mais pour les évaluer, vous devez le faire en fonction de votre cas d’utilisation. Un outil qui peut vous y aider est VectorDBBench, un outil de benchmarking open-source pour la comparaison de bases de données vectorielles. Au final, un benchmarking approfondi avec vos propres ensembles de données et modèles de requêtes sera essentiel pour prendre une décision entre ces deux approches puissantes mais différentes de la recherche vectorielle dans les systèmes de bases de données distribuées.
Utiliser Open-source VectorDBBench pour évaluer et comparer les bases de données vectorielles par vous-même
VectorDBBench est un outil de benchmarking open-source destiné aux utilisateurs qui ont besoin de systèmes de stockage et de récupération de données hautes performances, en particulier de bases de données vectorielles. Cet outil permet aux utilisateurs de tester et de comparer différents systèmes de bases de données vectorielles comme Milvus et Zilliz Cloud (le Milvus managé) en utilisant leurs propres jeux de données et de trouver celui qui correspond à leurs cas d’utilisation. Avec VectorDBBench, les utilisateurs peuvent prendre des décisions basées sur les performances réelles des bases de données vectorielles plutôt que sur des affirmations marketing ou des ouï-dire.
VectorDBBench est écrit en Python et distribué sous la 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 rapide coup d’œil aux performances des bases de données vectorielles grand public sur le VectorDBBench Leaderboard.
Lisez les blogs suivants pour en savoir plus sur l’évaluation des bases de données vectorielles.
Ressources complémentaires sur VectorDB, GenAI et ML
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