TiDB vs Rockset : choisir la bonne base de données vectorielle pour vos applications d’IA
Qu’est-ce qu’une base de données vectorielle ?
Avant de comparer TiDB et Rockset, explorons d’abord le concept de bases de données vectorielles.
Une base de données vectorielle est spécialement 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 la signification 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 essentiel 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 :
- Bases de données vectorielles spécialisées 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.
TiDB est une base de données traditionnelle et Rockset est une base de données de recherche et d’analyse. Toutes deux avec la recherche vectorielle comme module complémentaire. Cet article compare leurs capacités de recherche vectorielle.
TiDB : aperçu et technologie de base
TiDB, développée 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 par les équipes déjà familiarisées avec l’écosystème MySQL. L’architecture SQL distribuée de TiDB offre une scalabilité horizontale similaire 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 des 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 de TiDB avec MySQL facilite son intégration dans des environnements existants qui reposent sur MySQL sans changements significatifs du code applicatif. La base de données dispose également du partitionnement automatique, 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 parallèlement à 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’inclusion 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 divers besoins de gestion des données.
Rockset : présentation et technologie de base
Rockset est une base de données de recherche et d’analyse en temps réel pour les données structurées et non structurées, y compris les embeddings vectoriels. Son point fort est l’ingestion, l’indexation et l’interrogation des données en temps réel, ce qui en fait une excellente solution pour les applications qui nécessitent des insights à la seconde près. Rockset prend en charge l’ingestion de données en streaming et en masse, peut traiter des flux d’événements à haute vélocité et des flux de capture des données modifiées (CDC) en 1 à 2 secondes.
L’une des principales fonctionnalités de Rockset est le Converged Indexing construit sur RocksDB mutable. Cela permet des mises à jour sur place des vecteurs et des métadonnées, ce qui est extrêmement efficace pour les scénarios où les données changent fréquemment. Rockset peut gérer des documents allant jusqu’à 40 Mo et prend en charge une dimensionnalité vectorielle allant jusqu’à 200 000, ce qui le rend adapté à un large éventail de cas d’utilisation d’embeddings vectoriels.
Rockset intègre la recherche vectorielle au cœur du système. Il prend en charge les méthodes de recherche K-Nearest Neighbors (KNN) et Approximate Nearest Neighbors (ANN) et utilise un index FAISS distribué pour l’évolutivité. Rockset est agnostique en matière d’algorithmes, vous pouvez donc choisir votre propre implémentation de recherche. L’optimiseur basé sur les coûts peut choisir dynamiquement entre les méthodes de recherche KNN et ANN pour des performances optimales.
Ce qui rend Rockset unique pour la recherche vectorielle, c’est le Converged Index, qui combine les index de recherche, ANN, colonnaires et en lignes en un seul. Cela signifie que vous pouvez gérer un large éventail de modèles de requêtes dès le départ. Rockset prend également en charge le filtrage des métadonnées et la recherche hybride. L’optimiseur choisira le chemin de requête le plus efficace. Il peut effectuer des recherches dans plusieurs champs ANN, prend en charge les modèles multimodaux et propose à la fois des API SQL et REST comme interface de requête.
Différences clés
Méthodes de recherche et performances
TiDB prend en charge la recherche vectorielle via des plugins et des bibliothèques externes, ce qui vous permet d’implémenter divers algorithmes de recherche. Toutefois, cela nécessite une installation et une configuration supplémentaires. Le système maintient une forte cohérence entre les nœuds lors des requêtes vectorielles.
Rockset dispose d’une recherche vectorielle intégrée avec les méthodes KNN et ANN, en utilisant un index FAISS distribué. Son Converged Index combine plusieurs types d’index (recherche, ANN, colonnaire, ligne) en un seul système, optimisant automatiquement les performances des requêtes. Le système peut gérer des vecteurs allant jusqu’à 200 000 dimensions et des documents allant jusqu’à 40 Mo.
Gestion des données
TiDB excelle dans la gestion des données structurées grâce à son interface compatible MySQL. Il combine les charges de travail OLTP et OLAP dans un seul système grâce à son architecture HTAP. Les capacités de recherche vectorielle fonctionnent parallèlement aux requêtes SQL traditionnelles.
Rockset traite aussi bien les données structurées que non structurées. Son système Converged Indexing permet des mises à jour rapides des vecteurs et des métadonnées, ce qui le rend efficace pour les données qui changent fréquemment. Il peut ingérer des données en streaming et en masse, en traitant les changements en 1 à 2 secondes.
Évolutivité
TiDB utilise l’auto-sharding pour distribuer automatiquement les données entre les nœuds. Cela permet de maintenir les performances à mesure que votre jeu de données augmente. Le système s’adapte horizontalement tout en conservant une forte cohérence.
L’architecture distribuée de Rockset gère la mise à l’échelle grâce à sa conception cloud-native. Le système gère automatiquement l’allocation des ressources et la distribution des requêtes entre les nœuds.
Intégration
TiDB s’intègre bien aux systèmes et outils basés sur MySQL. Sa compatibilité SQL signifie que les applications existantes nécessitent des modifications minimales pour fonctionner avec TiDB.
Rockset propose à la fois des API SQL et REST pour les requêtes. Il se connecte facilement aux sources de données en streaming et prend en charge les flux CDC. Le système fonctionne bien avec divers modèles d’embeddings vectoriels et des données multimodales.
Choisir TiDB
Lorsque vous avez besoin à la fois d’un traitement transactionnel et analytique avec recherche vectorielle. Compatibilité MySQL, forte cohérence et capacité à gérer des requêtes SQL complexes avec des opérations vectorielles. L’infrastructure MySQL existante et les équipes SQL trouveront la courbe d’apprentissage gérable.
Choisissez Rockset
Lorsque les données changent fréquemment et que vous devez effectuer des recherches en temps réel. Idéal pour les applications qui nécessitent une recherche vectorielle rapide sur des données en streaming, comme les moteurs de recommandation, les systèmes de recherche de similarité ou les fonctionnalités de recherche alimentées par l’IA. Les capacités vectorielles intégrées et le traitement rapide des données en font une solution parfaite pour les équipes qui doivent mettre en œuvre la recherche vectorielle sans beaucoup de configuration.
Conclusion
TiDB offre une compatibilité MySQL et HTAP avec recherche vectorielle via des plugins, Rockset offre une recherche vectorielle native avec un traitement en temps réel. Choisissez en fonction de la fréquence de mise à jour de vos données, de vos exigences de cohérence et de votre infrastructure existante. TiDB s’intègre dans l’univers MySQL où la cohérence est importante, Rockset dans les applications en temps réel où une recherche vectorielle rapide et des mises à jour fréquentes sont requises.
Lisez ceci pour obtenir un aperçu de TiDB et Rockset, 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. En fin de compte, un benchmarking approfondi avec vos propres jeux 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 VectorDBBench open-source 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 haute performance, 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 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 à améliorer ses fonctionnalités et 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 principales bases de données vectorielles sur le classement VectorDBBench.
Lisez les blogs suivants pour en savoir plus sur l’évaluation des bases de données vectorielles.
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