Bases de données vectorielles vs bases de données clé-valeur
Introduction
Les bases de données vectorielles excellent dans le stockage et l’interrogation d’embeddings vectoriels de haute dimension, permettant aux applications d’IA d’identifier des similarités sémantiques et perceptuelles grâce à la recherche approximative des plus proches voisins. Les bases de données clé-valeur se concentrent sur une priorité radicalement différente : fournir l’accès le plus rapide possible aux éléments de données via des recherches directes par clé, en optimisant un débit extraordinaire et une latence constante inférieure à la milliseconde.
Mais c’est là que les choses deviennent intéressantes : à mesure que les applications combinent de plus en plus des fonctionnalités alimentées par l’IA avec un traitement transactionnel haute performance, les frontières entre ces types de bases de données spécialisées commencent à s’estomper. Les magasins clé-valeur ajoutent la prise en charge de types de données plus complexes, tandis que les bases de données vectorielles améliorent leurs capacités de filtrage et de métadonnées.
Pour les architectes et les développeurs qui conçoivent des systèmes en 2025, comprendre quand tirer parti de chaque technologie — et quand elles peuvent se compléter — est devenu essentiel pour créer des applications capables d’équilibrer efficacement des fonctionnalités d’IA sophistiquées avec des performances à grande échelle. La différence ne tient souvent pas à la question de savoir quelle base de données est « meilleure », mais plutôt à celle qui s’aligne le plus étroitement sur les schémas d’accès et les priorités spécifiques de votre application.
Le paysage actuel des bases de données : la spécialisation domine
Vous souvenez-vous de l’époque où nous utilisions par défaut des bases de données relationnelles pour presque toutes les charges de travail ? Cette époque est bel et bien derrière nous. Le paysage actuel de l’infrastructure de données a évolué vers un riche écosystème de solutions conçues pour des usages spécifiques, chacune optimisée pour des types de données et des schémas d’accès particuliers.
Dans ce paysage de plus en plus spécialisé :
Les bases de données relationnelles continuent d’exceller dans les charges de travail transactionnelles avec des relations structurées
Les bases de données documentaires gèrent des données flexibles de type JSON avec des structures imbriquées
Les bases de données graphe rendent les données fortement relationnelles interrogeables et navigables
Les bases de données de séries temporelles gèrent efficacement des points de données chronologiques
Les magasins en colonnes larges distribuent d’immenses ensembles de données structurées sur des clusters
Les bases de données vectorielles et les bases de données clé-valeur représentent deux catégories spécialisées distinctes, chacune optimisant des schémas d’accès fondamentalement différents :
Les bases de données vectorielles sont devenues une infrastructure essentielle pour les applications d’IA, comblant efficacement le fossé entre les modèles qui génèrent des embeddings et les applications qui doivent les interroger efficacement. La croissance explosive de l’IA générative, de la recherche sémantique et des systèmes de recommandation les a rendues de plus en plus centrales dans les applications modernes.
Les bases de données clé-valeur se sont imposées comme l’épine dorsale de performance des services à fort trafic où les schémas d’accès direct dominent. Leur simplicité radicale permet un débit et une fiabilité extraordinaires pour des applications allant des magasins de sessions aux couches de cache distribué, aux référentiels de configuration et aux plateformes d’enchères en temps réel.
Ce qui rend cette comparaison particulièrement pertinente, c’est le nombre croissant d’applications qui ont besoin des deux capacités — des plateformes d’e-commerce nécessitant à la fois des moteurs de recommandation et la gestion des sessions, aux plateformes de contenu ayant besoin à la fois de recherche sémantique et de diffusion de contenu à grande vitesse.
Pourquoi vous pourriez devoir choisir entre ces types de bases de données
Si vous lisez ceci, vous êtes probablement confronté à l’un de ces scénarios :
Vous créez une application complexe avec des charges de travail mixtes : peut-être développez-vous une plateforme qui a besoin à la fois de fonctionnalités alimentées par l’IA et d’un accès aux données haute performance pour les fonctionnalités de base.
Vous étendez un système clé-valeur existant avec des capacités d’IA : peut-être disposez-vous d’une application mature utilisant Redis ou DynamoDB et souhaitez-vous ajouter des fonctionnalités de recommandation ou de recherche.
Vous optimisez les coûts d’infrastructure : avec des ressources limitées, vous essayez de déterminer si plusieurs bases de données spécialisées ou une solution de compromis apporteront le plus de valeur.
Vous évaluez des approches hybrides : Vous vous demandez si une base de données vectorielle avec une récupération rapide des métadonnées ou une base de données clé-valeur avec des extensions vectorielles pourrait répondre à vos besoins.
Vous préparez votre architecture pour l’avenir : Vous voulez comprendre comment ces technologies pourraient se compléter à mesure que votre application se développe et ajoute des fonctionnalités.
En tant que personne ayant implémenté ces deux types de bases de données dans diverses applications, je peux vous dire que faire le bon choix nécessite de comprendre non seulement les points forts de chaque type de base de données, mais aussi la manière dont leurs différences architecturales influencent vos modèles d’accès spécifiques et vos besoins de mise à l’échelle.
Bases de données vectorielles : l’épine dorsale de la recherche IA moderne
Fondements architecturaux
À la base, les bases de données vectorielles comme Milvus et Zilliz Cloud reposent sur un concept puissant : représenter les éléments de données comme des points dans un espace de grande dimension où la proximité équivaut à la similarité. Leur architecture comprend généralement :
Des moteurs de stockage vectoriel optimisés pour des tableaux numériques denses pouvant aller de quelques dizaines à des milliers de dimensions
Des index ANN (Approximate Nearest Neighbor) comme HNSW, IVF ou PQ qui rendent la recherche vectorielle à l’échelle du milliard praticable
Des optimisations de calcul de distance pour calculer la similarité à l’aide de métriques comme le cosinus, la distance euclidienne ou le produit scalaire
Des sous-systèmes de filtrage qui combinent la recherche vectorielle avec des contraintes de métadonnées
Des mécanismes de partitionnement conçus spécifiquement pour distribuer les charges de travail vectorielles
L’idée clé : les bases de données vectorielles sacrifient la précision parfaite de la recherche exacte des plus proches voisins au profit des gains de performance spectaculaires des méthodes approximatives, rendant pratiques à grande échelle des applications de recherche par similarité auparavant irréalisables.
Ce qui distingue les bases de données vectorielles
D’après mon expérience dans l’implémentation de ces systèmes, ces capacités font vraiment briller les bases de données vectorielles :
Compromis précision-performance ajustables : La possibilité d’ajuster les paramètres d’index pour équilibrer la vitesse de recherche et la précision des résultats
Prise en charge des enregistrements multi-vecteurs : Stocker plusieurs vecteurs d’embedding par élément afin de représenter différents aspects ou modalités
Capacités de recherche hybride : Combiner la similarité vectorielle avec un filtrage traditionnel pour des résultats précis
Flexibilité des métriques de distance : Prendre en charge différentes mesures de similarité pour différents types d’embeddings
Filtrage des métadonnées : Restreindre les résultats en fonction d’attributs traditionnels parallèlement à la similarité vectorielle
Les innovations récentes ont encore étendu leurs capacités :
Recherche hybride sparse-dense : Combiner les atouts de la correspondance traditionnelle par mots-clés avec la compréhension sémantique
Reranking par cross-encoder : Affiner les résultats initiaux de recherche vectorielle avec des modèles plus intensifs en calcul
Mise à l’échelle serverless : Ajuster automatiquement les ressources en fonction des charges de requêtes et d’indexation
Pipelines de récupération multi-étapes : Orchestrer des flux de récupération complexes avec des étapes de filtrage et de reranking
Zilliz Cloud et Milvus : leaders de l’écosystème des bases de données vectorielles
Parmi l’écosystème croissant des solutions de bases de données vectorielles, Zilliz Cloud et le projet open-source Milvus se sont imposés comme des acteurs majeurs :
Milvus est une base de données vectorielle open-source largement adoptée, qui a gagné en popularité auprès des développeurs créant des applications d’IA. Conçue pour gérer la recherche de similarité vectorielle à grande échelle, elle fournit la base de nombreux systèmes de production dans des domaines allant des moteurs de recommandation à la recherche d’images. Le projet bénéficie d’une communauté solide et est conçu avec la performance et la scalabilité à l’esprit.
Zilliz Cloud est la version en service managé de Milvus, offrant les mêmes fonctionnalités principales sans la complexité opérationnelle. Pour les équipes de développement qui cherchent à mettre en œuvre des capacités de recherche vectorielle sans consacrer de ressources à la gestion de bases de données, Zilliz Cloud fournit une voie simplifiée vers la production. Cette approche cloud-native s’aligne sur les pratiques de développement modernes, où les équipes préfèrent de plus en plus consommer les bases de données en tant que services plutôt que de gérer elles-mêmes l’infrastructure sous-jacente.
Cas d’utilisation populaires : bases de données vectorielles
Les bases de données vectorielles transforment divers secteurs grâce à leur capacité à alimenter des applications fondées sur la similarité :
Génération augmentée par récupération (RAG) : les bases de données vectorielles connectent les modèles de langage à des sources d’information pertinentes. Les utilisateurs peuvent poser des questions complexes comme « Quels ont été nos résultats de ventes du T2 en Europe ? » et recevoir des réponses précises tirées directement de documents internes, garantissant que les réponses sont factuelles et à jour.
Recherche sémantique : les bases de données vectorielles permettent une recherche en langage naturel qui comprend l’intention de l’utilisateur plutôt que de simplement faire correspondre des mots-clés. Les utilisateurs peuvent effectuer des recherches avec des requêtes conversationnelles comme « destinations de vacances abordables pour les familles » et recevoir des résultats sémantiquement pertinents, même lorsque ces mots exacts n’apparaissent pas dans le contenu.
Systèmes de recommandation : les plateformes d’e-commerce, les services de streaming et les plateformes de contenu utilisent les bases de données vectorielles pour fournir des recommandations personnalisées basées sur la similarité sémantique plutôt que sur le seul filtrage collaboratif. Cette approche réduit le problème du « démarrage à froid » pour les nouveaux éléments et peut mieux expliquer pourquoi des recommandations sont faites.
Recherche d’images et recherche visuelle : les détaillants et les plateformes visuelles utilisent les bases de données vectorielles pour permettre la fonctionnalité de recherche par image. Les utilisateurs peuvent téléverser une photo pour trouver des produits, des œuvres d’art ou des designs visuellement similaires, ce qui est particulièrement précieux dans les domaines de la mode, de la décoration intérieure et de la création.
Détection d’anomalies : les systèmes de sécurité et de surveillance exploitent les bases de données vectorielles pour identifier des schémas inhabituels qui ne correspondent pas aux comportements attendus. Cela est particulièrement précieux pour la détection de la fraude, la sécurité des réseaux et le contrôle qualité dans la fabrication.
Bases de données clé-valeur : les championnes de la performance et de la simplicité
Fondements architecturaux
Les bases de données clé-valeur comme Redis, DynamoDB et etcd reposent sur un concept brillamment simple : une structure de données de type dictionnaire qui associe des clés uniques à des valeurs avec une capacité de recherche directe. Leur architecture comprend généralement :
Une indexation basée sur le hachage qui permet des recherches de clés en O(1), quelle que soit la taille du jeu de données
Un stockage prioritairement en mémoire ou optimisé pour la mémoire pour un accès ultra-rapide
Une complexité minimale du modèle de données afin d’éliminer la surcharge liée à la planification des requêtes
Des tables de hachage distribuées pour la mise à l’échelle horizontale entre les nœuds
Des mécanismes de réplication optimisés pour la cohérence ou la disponibilité selon les besoins du cas d’utilisation
L’idée fondamentale : en simplifiant radicalement le modèle de données et les capacités de requête, les bases de données clé-valeur obtiennent des gains de performance extraordinaires pour les charges de travail qui peuvent être modélisées comme des recherches directes ou des opérations simples sur des valeurs.
Ce qui distingue les bases de données clé-valeur
Ayant déployé des bases de données clé-valeur dans de nombreuses applications à grande échelle, j’ai constaté que ces capacités sont particulièrement précieuses :
Débit de lecture/écriture exceptionnel : la capacité à gérer des centaines de milliers, voire des millions, d’opérations par seconde
Faible latence constante : des temps de réponse prévisibles inférieurs à la milliseconde, même sous forte charge
Structures de données simples mais puissantes : prise en charge des chaînes, listes, ensembles, ensembles triés et hachages pour gérer divers cas d’utilisation
Simplicité opérationnelle : moins de complexité dans la configuration, l’optimisation et la maintenance
Options de persistance polyvalentes : flexibilité permettant de fonctionner comme un cache purement en mémoire ou avec diverses garanties de durabilité
Les innovations récentes ont élargi les capacités des magasins clé-valeur :
Extensions multimodèles : ajout de la prise en charge des documents, des graphes ou des séries temporelles au sein de la fondation clé-valeur
Transactions ACID : fourniture de garanties de cohérence plus fortes sur plusieurs opérations
Politiques d’éviction avancées : algorithmes sophistiqués pour gérer la mémoire lorsqu’elles sont utilisées comme caches
Offres serverless : tarification basée sur la consommation avec mise à l’échelle automatique
Conceptions compatibles avec l’edge : variantes légères pouvant fonctionner près des utilisateurs dans des environnements edge distribués
Cas d’utilisation populaires : bases de données clé-valeur
Les bases de données clé-valeur excellent dans les scénarios où des modèles d’accès aux données simples rencontrent des exigences de performance élevées :
Mise en cache distribuée : les applications utilisent des magasins clé-valeur comme Redis pour mettre en cache les données fréquemment consultées, réduisant considérablement la charge sur les bases de données principales et améliorant les temps de réponse. Le modèle d’accès direct par clé correspond parfaitement aux besoins de mise en cache, tandis que des fonctionnalités comme l’expiration basée sur le temps et l’éviction LRU s’alignent sur les exigences de mise en cache.
Gestion des sessions : les applications web et mobiles s’appuient sur les bases de données clé-valeur pour stocker les données de session utilisateur, prenant en charge des millions d’utilisateurs simultanés avec un accès constant à faible latence. La possibilité de définir des délais d’expiration automatiques pour les clés rend le nettoyage des sessions simple, tandis que le débit élevé absorbe les pics de trafic pendant les périodes de pointe.
Classements et compteurs en temps réel : les plateformes de jeux et sociales tirent parti des bases de données clé-valeur avec des structures de données spécialisées comme les ensembles triés pour maintenir des classements et des compteurs en temps réel avec une surcharge de calcul minimale. Cela leur permet de mettre à jour les classements en temps réel sur des millions d’utilisateurs sans requêtes complexes ni analyses de tables.
Gestion de la configuration : les systèmes distribués utilisent des magasins clé-valeur pour maintenir les paramètres de configuration, les indicateurs de fonctionnalités et les informations de découverte de services qui doivent être accessibles avec une latence extrêmement faible et une haute disponibilité. Les modèles de réplication simples facilitent la distribution mondiale de ces données avec des garanties de cohérence appropriées.
Limitation de débit et régulation : les plateformes d’API mettent en œuvre la limitation de débit à l’aide de bases de données clé-valeur pour suivre et limiter le nombre de requêtes sur des systèmes distribués. Les opérations d’incrémentation atomique et les clés expirantes sont parfaites pour suivre l’utilisation dans des fenêtres temporelles sans coordination complexe.
Gestion des tâches et des files d’attente : les systèmes de traitement en arrière-plan utilisent des bases de données clé-valeur avec des structures de données de liste pour implémenter des files de travaux durables capables de gérer une planification de tâches à haut débit tout en maintenant des garanties de traitement même lors de défaillances ou de redémarrages de nœuds.
Comparaison directe : base de données vectorielle vs base de données clé-valeur
| Fonctionnalité | Bases de données vectorielles (Milvus, Zilliz Cloud) | Bases de données clé-valeur (Redis, DynamoDB) | Pourquoi c’est important |
| Modèle de données | Vecteurs à haute dimension avec métadonnées | Paires clé-valeur simples avec structures de données facultatives | Détermine la complexité des données que vous pouvez stocker et interroger efficacement |
| Schémas de requête | Recherche de similarité, k-NN, requêtes par plage | Recherches directes par clé, opérations simples sur les valeurs | Définit les types de questions que vous pouvez poser efficacement à vos données |
| Latence | Millisecondes à quelques centaines de millisecondes | Inférieure à la milliseconde | Impacte l’expérience utilisateur et la réactivité de l’application |
| Débit | Des milliers de requêtes par seconde | Des centaines de milliers à des millions d’opérations par seconde | Détermine la charge maximale que votre système peut gérer |
| Évolutivité | Évolue avec les dimensions des vecteurs et la taille de la collection | Évolue presque linéairement avec le matériel | Affecte la croissance de votre base de données avec l’augmentation des données et des utilisateurs |
| Utilisation mémoire | Empreinte mémoire par élément plus élevée | Utilisation de la mémoire extrêmement efficace | Influence les coûts d’infrastructure à grande échelle |
| Complexité des requêtes | Modérée avec les opérations vectorielles et le filtrage | Très faible avec des schémas d’accès direct | Détermine le niveau de sophistication des opérations que vous pouvez effectuer |
| Complexité de développement | Nécessite de comprendre les concepts vectoriels | Modèle d’accès simple basé sur les clés | Affecte la courbe d’apprentissage des développeurs et le temps de mise en œuvre |
| Point fort principal | Trouver des éléments similaires à partir d’embeddings | Accès direct aux données extrêmement rapide | Aligne les capacités de la base de données sur les besoins clés de votre application |
| Charge opérationnelle | Modérée avec la gestion des index | Faible avec des exigences minimales de réglage | Impacte la maintenance continue et les coûts opérationnels |
Les bases de données vectorielles en action : exemples de réussite concrets
Les bases de données vectorielles excellent dans ces cas d’utilisation :
Génération augmentée par récupération (RAG) pour la connaissance d’entreprise
Un cabinet de conseil international a mis en œuvre un système RAG utilisant Zilliz Cloud pour alimenter sa plateforme interne de connaissances. Il a converti des millions de documents, présentations et rapports de projet en embeddings stockés dans une base de données vectorielle. Lorsque les consultants posent des questions, le système récupère le contexte le plus pertinent dans leur base de connaissances et le transmet à un grand modèle de langage afin de générer des réponses exactes et contextuellement pertinentes.
Cette approche a considérablement amélioré la découverte des connaissances, réduit le temps de recherche de 65 % et garanti que les réponses étaient ancrées dans l’expérience et les méthodologies réelles du cabinet plutôt que dans des sorties génériques de LLM. La base de données vectorielle a joué un rôle essentiel en permettant une récupération en temps réel dans d’immenses collections de documents tout en maintenant des temps de réponse aux requêtes inférieurs à la seconde.
Voir d’autres études de cas RAG :
Shulex utilise Zilliz Cloud pour faire évoluer et optimiser ses services VOC
Découvrez comment MindStudio exploite Zilliz Cloud pour favoriser la création d’applications d’IA
RAG agentique pour les workflows complexes
Le RAG agentique est un framework RAG avancé qui améliore le framework RAG traditionnel en intégrant des capacités d’agent intelligent. Un fournisseur de technologies de santé a construit un système RAG agentique qui utilise la recherche vectorielle pour alimenter un outil d’aide à la décision clinique. Le système stocke les connaissances médicales, les recommandations de traitement et les historiques de cas patients sous forme d’embeddings dans une base de données vectorielle. Lorsque les médecins saisissent des scénarios patients complexes, le système agentique :
Décompose la requête complexe en sous-questions
Effectue des recherches vectorielles ciblées pour chaque sous-question
Évalue et synthétise les informations récupérées
Détermine si des recherches supplémentaires sont nécessaires
Fournit une réponse complète, fondée sur des preuves
Cette mise en œuvre avancée a réduit le temps de décision clinique de 43 % et amélioré la précision des recommandations de traitement de 28 % dans les études de validation. La capacité de la base de données vectorielle à effectuer plusieurs recherches rapides de similarité avec différents contextes était essentielle au processus de raisonnement en plusieurs étapes de l’agent.
Le DeepSearcher, construit par les ingénieurs de Zilliz, est un excellent exemple de RAG agentique et constitue également une alternative locale et open source au Deep Research d’OpenAI. Ce qui distingue DeepSearcher, c’est sa combinaison unique de modèles de raisonnement avancés, de fonctionnalités de recherche sophistiquées et d’un assistant de recherche intégré. En s’appuyant sur Milvus (une base de données vectorielle haute performance construite par Zilliz) pour l’intégration de données locales, il fournit des résultats de recherche plus rapides et plus pertinents tout en permettant de remplacer facilement les modèles pour des expériences personnalisées.
Recherche sémantique au-delà des mots-clés
Une plateforme d’e-learning a remplacé sa fonctionnalité de recherche traditionnelle par une approche alimentée par une base de données vectorielle, permettant aux étudiants de rechercher dans les supports de cours avec des requêtes en langage naturel comme « vidéos expliquant simplement la photosynthèse » au lieu de correspondances exactes de mots-clés. Sa base de données vectorielle a indexé les embeddings des cours magistraux, des lectures et des supports supplémentaires.
La mise en œuvre a augmenté les scores de pertinence de recherche de 47 %, réduit l’abandon de recherche de 32 % et amélioré de manière significative la découvrabilité des supports d’apprentissage pertinents — en particulier pour les locuteurs non natifs de l’anglais qui pourraient ne pas connaître la terminologie exacte. La base de données vectorielle gérait l’intégralité de leur catalogue de plus de 8 000 cours et 200 000 ressources d’apprentissage tout en maintenant des temps de réponse aux requêtes inférieurs à la seconde.
Voir d’autres études de cas de recherche sémantique :
HumanSignal offre une découverte de données plus rapide grâce à Milvus et AWS
Credal AI débloque une GenAI sécurisée et gouvernable avec la base de données vectorielle Milvus
Tokopedia a obtenu une recherche 10x plus intelligente avec Milvus
Recherche d’images alimentée par l’IA
Une plateforme de photographie de stock a mis en œuvre la recherche visuelle en utilisant une base de données vectorielle pour stocker les embeddings de son catalogue d’images. Les utilisateurs pouvaient désormais téléverser des images de référence ou des croquis pour trouver des photos visuellement similaires — une capacité impossible avec leur précédente recherche basée sur les métadonnées.
Cette fonctionnalité a augmenté l’engagement des utilisateurs de 43 %, les téléchargements payants progressant de 26 % à mesure que les utilisateurs découvraient du contenu pertinent qu’ils ne pouvaient pas trouver auparavant. La base de données vectorielle gérait plus de 50 millions d’images tout en maintenant une latence de recherche inférieure à 200 ms, même alors qu’ils ajoutaient continuellement de nouveaux contenus à la plateforme.
Voir davantage d’études de cas sur la recherche d’images :
Bosch Gets 80% Cost Cut and Better Image Search Performance using Milvus
Picdmo Revolutionizes Photo Management with Zilliz Cloud Vector Database
Les bases de données clé-valeur en action : réussites concrètes
Les bases de données clé-valeur excellent dans ces scénarios :
Transformation d’un classement de jeu
Une entreprise de jeux mobiles a remplacé son système de classement basé sur une base de données relationnelle par une solution basée sur Redis pour gérer sa croissance explosive. Son système précédent peinait à traiter des millions de mises à jour de scores par heure pendant les périodes de pointe, ce qui entraînait des pics de latence et des pannes occasionnelles.
L’implémentation clé-valeur utilisait des ensembles triés pour maintenir des classements mondiaux et régionaux pour plus de 50 millions d’utilisateurs actifs mensuels. Cette approche a réduit la latence des requêtes de classement de 250 ms à moins de 5 ms, a géré 3,2 millions de mises à jour de scores par minute pendant les promotions, et s’est mise à l’échelle de manière fluide à mesure que sa base d’utilisateurs grandissait. La simplicité opérationnelle a également réduit les frais de maintenance de la base de données de 70 %, permettant à sa petite équipe de se concentrer sur les fonctionnalités du jeu plutôt que sur l’infrastructure.
Gestion des sessions e-commerce à grande échelle
Une grande plateforme e-commerce a migré sa gestion des sessions d’une base de données traditionnelle vers un magasin clé-valeur distribué afin de gérer le trafic de la période des fêtes. Lors des événements d’achat de pointe, elle devait gérer jusqu’à 12 millions de sessions simultanées avec des temps de réponse constants inférieurs à 10 ms.
L’architecture clé-valeur utilisait les ID utilisateur comme clés et les données de session compressées comme valeurs, avec une expiration automatique définie en fonction de l’inactivité. Cette implémentation a réduit la latence de récupération des sessions de 96 % par rapport à son système précédent, a éliminé les pannes liées aux sessions pendant les pics de trafic, et a réduit les coûts d’infrastructure de base de données de 68 % malgré la gestion de charges beaucoup plus élevées.
Plateforme d’enchères en temps réel
Une entreprise adtech a construit son système d’enchères en temps réel sur une base de données clé-valeur afin de répondre aux exigences de performance extraordinaires de la publicité programmatique. Sa plateforme devait traiter les demandes d’enchères, rechercher les profils utilisateurs, appliquer les règles de ciblage et répondre, le tout dans un budget total de 100 ms.
La base de données clé-valeur stockait les profils utilisateurs, les configurations de campagnes et les données de ciblage avec un accès par recherche directe. Cette architecture lui a permis de traiter 3,8 millions de demandes d’enchères par seconde pendant les heures de pointe avec des temps d’accès à la base de données constants de 8 ms. La simplicité du modèle clé-valeur lui a également permis de distribuer la base de données à l’échelle mondiale, minimisant la latence pour différentes places de marché publicitaires.
Évaluer vos solutions de recherche vectorielle par vous-même
VectorDBBench est un outil de benchmarking open-source conçu pour les utilisateurs qui ont besoin de systèmes de stockage et de récupération de données à haute performance, 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 en utilisant leurs propres jeux de données et de déterminer celui qui convient le mieux à leurs cas d’utilisation. Avec VectorDBBench, les utilisateurs peuvent prendre des décisions éclairées basées sur les 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 tout le monde 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.
Consultez le classement VectorDBBench pour un aperçu rapide des performances des principales bases de données vectorielles.
Cadre de décision : choisir la bonne architecture de base de données
Après avoir aidé de nombreuses organisations à prendre cette décision, j'ai développé ce cadre pratique :
Choisissez une base de données vectorielle lorsque :
La recherche de similarité alimentée par l'IA est votre proposition de valeur centrale - L'objectif principal de votre application consiste à trouver des éléments liés en fonction d'une similarité sémantique ou perceptuelle
Vos données existent naturellement sous forme d'embeddings - Vous travaillez avec des sorties de modèles de langage, d'encodeurs d'images ou d'autres systèmes d'IA qui produisent des représentations vectorielles
Vous avez besoin de métriques de distance sophistiquées - Votre application nécessite une similarité cosinus, une distance euclidienne ou d'autres mesures de similarité spécialisées
Vos requêtes portent principalement sur « qu'est-ce qui est similaire à ceci ? » - Les questions fondamentales auxquelles votre application répond tournent autour de la similarité plutôt que des correspondances exactes
Vous pouvez tolérer des résultats approximatifs pour de meilleures performances - Votre cas d'utilisation accepte le compromis des algorithmes de plus proches voisins approximatifs pour une mise à l'échelle considérablement meilleure
Choisissez une base de données clé-valeur lorsque :
Des performances extrêmes sont votre exigence principale - Vous avez besoin de l'accès aux données le plus rapide possible, avec une latence minimale
Votre schéma d'accès repose presque entièrement sur des recherches directes - Vous savez exactement quelles clés vous devez récupérer dans la plupart des opérations
Des structures de données simples suffisent - Votre modèle de données ne nécessite pas de relations complexes ni de capacités de requête avancées
Les exigences de débit sont extraordinairement élevées - Vous devez gérer des centaines de milliers ou des millions d'opérations par seconde
Des performances prévisibles et constantes sont essentielles - Votre application ne peut pas tolérer la variabilité de latence associée à des types de requêtes plus complexes
Envisagez une approche hybride lorsque :
Vous avez des charges de travail distinctes avec des schémas d'accès différents - Certaines parties de votre application nécessitent une recherche de similarité tandis que d'autres ont besoin de recherches directes par clé
Les exigences de performance varient selon les types de données - Certaines données nécessitent la latence la plus faible possible tandis que d'autres bénéficient d'une compréhension sémantique
Vous développez des fonctionnalités avec des caractéristiques de mise à l'échelle différentes - Les recherches directes et les recherches vectorielles évoluent différemment avec le volume de données et la complexité des requêtes
Vous pouvez séparer clairement les responsabilités dans votre architecture de données - Vos données se divisent naturellement entre données de référence (clé-valeur) et données de similarité (vectorielles)
Envisagez une base de données clé-valeur avec des extensions vectorielles lorsque :
Votre besoin principal est des recherches rapides par clé avec des opérations vectorielles occasionnelles - Votre charge de travail principale est clé-valeur, mais vous avez parfois besoin de similarité vectorielle
La simplicité opérationnelle prime sur les performances spécialisées - Gérer un seul système de base de données est une priorité plus élevée que maximiser les performances
Vos besoins en recherche vectorielle sont modestes - Tant en termes de taille de collection que de dimensionnalité
La fraîcheur des données est essentielle pour la recherche vectorielle - Vous avez besoin que les résultats de recherche vectorielle reflètent immédiatement les mises à jour clé-valeur
Réalités de mise en œuvre : ce que j'aurais aimé savoir plus tôt
Après avoir mis en œuvre les deux types de bases de données dans plusieurs organisations, voici des considérations pratiques qui sont souvent négligées :
Planification des ressources
Les bases de données vectorielles ont généralement des besoins en mémoire plus élevés en raison de la nature des index vectoriels, souvent 2 à 3 fois ce que vous pourriez estimer initialement
Les bases de données clé-valeur peuvent être extrêmement efficaces en mémoire avec la bonne configuration, mais de nombreuses équipes surprovisionnent par prudence
Les schémas de mise à l'échelle diffèrent fondamentalement : les bases de données vectorielles évoluent souvent avec la dimensionnalité des données et la taille de la collection, tandis que les bases de données clé-valeur évoluent presque linéairement avec le volume de requêtes et la taille des données
Expérience de développement
Les paradigmes de requête sont complètement différents, nécessitant des modèles mentaux distincts de la part de votre équipe de développement
Les bases de données clé-valeur nécessitent souvent davantage de logique au niveau applicatif, car la base de données gère moins d'opérations complexes
La gestion des erreurs diffère considérablement, les bases de données clé-valeur ayant généralement des modes de défaillance plus simples
Réalités opérationnelles
Les besoins de surveillance varient considérablement, les bases de données vectorielles nécessitant une attention particulière aux performances des index et les bases de données clé-valeur se concentrant sur le débit et l’utilisation de la mémoire
Les approches de sauvegarde et de récupération diffèrent substantiellement, les bases de données clé-valeur offrant souvent des mécanismes d’instantanés plus simples mais plus fréquents
Les opérations de maintenance affectent la disponibilité différemment, les bases de données vectorielles nécessitant généralement davantage de temps d’arrêt pour les mises à niveau majeures de version
Conclusion : Choisissez le bon outil, mais restez flexible
Le choix entre les bases de données vectorielles et les bases de données clé-valeur ne consiste pas à désigner un vainqueur — il s’agit d’adapter votre architecture de base de données à vos modèles d’accès aux données et à vos exigences de performance spécifiques.
Si votre cas d’utilisation principal implique de trouver des éléments similaires ou des relations sémantiques, une base de données vectorielle est probablement pertinente comme fondation. Si votre besoin fondamental est un accès direct ultra-rapide à des données de structure simple, une base de données clé-valeur est probablement votre point de départ.
Les architectures de données les plus sophistiquées que j’ai contribué à construire ne fuient pas les bases de données spécialisées — elles les adoptent tout en créant des interfaces propres qui masquent la complexité aux développeurs d’applications. Cette approche vous apporte les avantages de performance des systèmes spécialisés tout en maintenant la vitesse de développement.
Quel que soit le chemin que vous choisissez, l’essentiel est de construire avec suffisamment de flexibilité pour évoluer à mesure que vos exigences et le paysage des bases de données continuent de changer. La convergence entre les capacités vectorielles et les performances clé-valeur ne fait que commencer, et les architectures les plus efficaces seront celles qui sauront s’adapter pour intégrer le meilleur des deux mondes.
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