TiDB vs Vald : 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 Vald, 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 haute dimension, qui sont des représentations numériques de données non structurées. Ces vecteurs encodent des informations complexes, telles que le sens sémantique du texte, les caractéristiques visuelles des images ou les attributs des 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 de 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 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 modules complémentaires de recherche vectorielle capables d'effectuer des recherches vectorielles à petite échelle.
TiDB est une base de données traditionnelle avec la recherche vectorielle comme module complémentaire, et Vald est une base de données vectorielle. Cet article compare leurs capacités de recherche vectorielle.
TiDB : aperçu et technologie de base
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 la rend facile à adopter 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 les 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 les environnements existants qui s'appuient sur MySQL, sans changements significatifs du code applicatif. La base de données dispose également de l'auto-sharding, qui distribue 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 des 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 parallèle de 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 des besoins variés de gestion des données.
Vald : présentation et technologie de base
Vald est un outil puissant pour rechercher très rapidement dans d’énormes volumes de données vectorielles. Il est conçu pour gérer des milliards de vecteurs et peut facilement évoluer à mesure que vos besoins augmentent. Ce qui est intéressant avec Vald, c’est qu’il utilise un algorithme ultra-rapide appelé NGT pour trouver des vecteurs similaires.
L’une des meilleures fonctionnalités de Vald est sa façon de gérer l’indexation. En général, lorsque vous construisez un index, tout doit s’arrêter. Mais Vald est intelligent : il répartit l’index sur différentes machines, de sorte que les recherches peuvent continuer même pendant la mise à jour de l’index. De plus, Vald sauvegarde automatiquement vos données d’index, vous n’avez donc pas à vous soucier de tout perdre si quelque chose se passe mal.
Vald s’intègre très bien dans différentes configurations. Vous pouvez personnaliser la façon dont les données entrent et sortent, ce qui lui permet de bien fonctionner avec gRPC. Il est également conçu pour fonctionner sans problème dans le cloud, vous pouvez donc facilement ajouter davantage de puissance de calcul ou de mémoire lorsque vous en avez besoin. Vald répartit vos données sur plusieurs machines, ce qui l’aide à gérer d’énormes volumes d’informations.
Une autre astuce intéressante de Vald est la réplication d’index. Il stocke des copies de chaque index sur différentes machines. Cela signifie que si une machine rencontre un problème, vos recherches peuvent toujours fonctionner correctement. Vald équilibre automatiquement ces copies, vous n’avez donc pas à vous en soucier. Tout cela fait de Vald un choix solide pour les développeurs qui doivent rechercher rapidement et de manière fiable dans d’immenses volumes de données vectorielles.
Principales différences
Méthodologie de recherche
TiDB intègre la recherche vectorielle via des bibliothèques et plugins externes. Ces intégrations permettent le traitement de données vectorisées dans un mode transactionnel et analytique hybride (HTAP). Bien que l’accent principal de TiDB soit mis sur SQL, la recherche vectorielle repose sur une configuration externe. La capacité à combiner la recherche vectorielle avec des requêtes relationnelles le rend adapté aux applications qui ont besoin à la fois de similarité vectorielle et d’analytique pilotée par SQL.
Vald, en revanche, est conçu pour la recherche vectorielle. Il utilise l’algorithme NGT (Neighborhood Graph and Tree), optimisé pour la recherche de similarité à grande vitesse. Cet algorithme central est conçu pour gérer des ensembles de données vectorielles massifs, faisant de Vald une solution dédiée aux applications fortement axées sur les vecteurs. Il peut effectuer des recherches pendant l’indexation, ce qui lui donne un avantage dans les applications en temps réel.
Données
L’architecture SQL distribuée de TiDB peut gérer des données structurées, semi-structurées et non structurées. Sa compatibilité SQL garantit une forte cohérence et prend en charge des workflows transactionnels avancés. Pour les données vectorielles, la gestion par TiDB dépend de plugins externes, ce qui ajoute de la flexibilité mais peut être complexe pour certains cas d’utilisation.
Vald est conçu pour les données vectorielles non structurées. Il prend en charge l’indexation dynamique et le stockage distribué, il est donc évolutif et redondant. Vald est plus ciblé que TiDB, car il n’est pas conçu pour les données structurées ou transactionnelles.
Évolutivité et performances
TiDB est performant en matière d’évolutivité horizontale. Sa fonctionnalité d’auto-sharding peut distribuer les données entre les nœuds et gérer un débit élevé en lecture et en écriture pour les charges de travail OLTP et OLAP. Mais lorsqu’il s’agit de données vectorielles à grande échelle, ses performances dépendent des capacités des outils de recherche vectorielle intégrés.
Vald est évolutif pour les données vectorielles. Il distribue les vecteurs sur plusieurs nœuds et utilise la réplication et l’équilibrage dynamique de charge pour gérer des milliards de vecteurs. L’indexation et la recherche de Vald restent performantes à mesure que les données augmentent, ce qui en fait un bon choix pour la recherche vectorielle à grande échelle.
Flexibilité et personnalisation
TiDB offre beaucoup de flexibilité dans la modélisation des données, l’exécution des requêtes et l’écosystème compatible MySQL. La capacité à combiner la recherche vectorielle avec des requêtes SQL est une fonctionnalité puissante pour les applications qui nécessitent des interactions de données complexes. Mais le besoin de bibliothèques externes pour activer la recherche vectorielle limite la personnalisation prête à l’emploi.
Vald est hautement personnalisable pour les opérations spécifiques aux vecteurs. Son intégration gRPC et sa prise en charge de plusieurs pipelines d’entrée/sortie permettent aux développeurs d’adapter ses fonctionnalités à des workflows spécifiques. Il n’est pas conçu pour les données relationnelles, mais son architecture axée sur les vecteurs lui donne une flexibilité inégalée dans ce domaine.
Intégration et écosystème
TiDB s’intègre bien aux outils et frameworks basés sur MySQL, il convient donc aux équipes déjà investies dans l’écosystème MySQL. Ses capacités hybrides permettent une intégration entre les charges de travail transactionnelles et analytiques.
Vald est conçu pour bien s’intégrer aux environnements cloud native. Son architecture native Kubernetes facilite le déploiement et la mise à l’échelle dans des configurations conteneurisées. La compatibilité de Vald avec les fournisseurs cloud renforce son intégration dans l’écosystème pour les workflows d’IA et de ML.
Facilité d’utilisation
La compatibilité MySQL de TiDB le rend facile à apprendre pour les équipes familiarisées avec les bases de données SQL. Sa documentation complète et le soutien de sa communauté facilitent son adoption. Mais la mise en place de la fonctionnalité de recherche vectorielle nécessite des efforts supplémentaires.
La conception de Vald pour la recherche vectorielle le rend facile à apprendre pour les développeurs axés sur la recherche de similarité. Son architecture cloud native ainsi que ses mécanismes robustes de sauvegarde et de réplication facilitent la maintenance et la mise à l’échelle.
Coût
Le coût de TiDB dépend de sa complexité. Bien que ses opérations basées sur SQL soient efficaces, l’intégration de la recherche vectorielle augmente les coûts en ressources et en gestion. Les options de service managé peuvent aider à réduire la charge opérationnelle.
L’efficacité des coûts de Vald vient de sa spécialisation. Il est optimisé pour la recherche vectorielle, de sorte que les ressources sont dirigées vers l’indexation et l’interrogation à grande vitesse. Le déploiement cloud native permet également une mise à l’échelle rentable à la demande.
Sécurité
TiDB dispose de fonctionnalités de sécurité de niveau entreprise, notamment le chiffrement, l’authentification et le contrôle d’accès. Elles sont importantes pour les applications qui nécessitent une sécurité élevée des données.
Vald propose l’authentification et la réplication des données pour la tolérance aux pannes. Mais sa sécurité est axée sur les applications de recherche vectorielle, et non sur les opérations de base de données à usage général.
Quand utiliser chacun
TiDB
TiDB est le meilleur choix pour la gestion de données hybride. Si vous avez un cas d’utilisation qui implique des données structurées ou semi-structurées à grande échelle et que vous devez inclure la recherche vectorielle, l’architecture HTAP de TiDB et sa prise en charge de SQL constituent une solution complète. Il est particulièrement adapté aux environnements où les charges de travail transactionnelles et analytiques doivent coexister.
Vald
Vald est idéal pour les scénarios où la recherche vectorielle haute performance est l’exigence principale. Si votre application est centrée sur la recherche de similarité dans de grands jeux de données — comme les systèmes de recommandation, la récupération d’images ou les workflows d’IA/ML — l’architecture spécialisée de Vald et sa mise à l’échelle dynamique en font le meilleur choix. De plus, son déploiement cloud-native le rend encore plus adapté aux charges de travail fortement axées sur les vecteurs.
Résumé
TiDB est performant en tant que solution généraliste, avec traitement transactionnel et analytique hybride et intégrations de recherche vectorielle. Vald est performant en tant que solution spécialisée, rapide et fiable de recherche vectorielle pour les données non structurées à grande échelle. Votre choix dépend de votre cas d’utilisation : avez-vous besoin d’une base de données générale avec recherche vectorielle ou d’un moteur de recherche vectorielle optimisé pour la vitesse et la scalabilité ?
Lisez ceci pour obtenir un aperçu de TiDB et Vald, 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 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 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 géré) 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 fondées 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 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 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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