Redis vs MyScale: scegliere il database vettoriale giusto per le tue esigenze
Con il progresso delle tecnologie basate su IA e dati, la scelta di un database vettoriale appropriato per la tua applicazione sta diventando sempre più importante. Redis e MyScale sono due opzioni in questo ambito. Questo articolo confronta queste tecnologie per aiutarti a prendere una decisione informata per il tuo progetto.
Che cos'è un database vettoriale?
Prima di confrontare Redis e MyScale, esploriamo innanzitutto il concetto di database vettoriali.
Un database vettoriale è progettato specificamente per archiviare e interrogare vettori ad alta dimensionalità, che sono rappresentazioni numeriche di dati non strutturati. Questi vettori codificano informazioni complesse, come il significato semantico del testo, le caratteristiche visive delle immagini o gli attributi dei prodotti. Consentendo efficienti ricerche di similarità, i database vettoriali svolgono un ruolo fondamentale nelle applicazioni di IA, permettendo un'analisi e un recupero dei dati più avanzati.
I casi d'uso comuni per i database vettoriali includono raccomandazioni di prodotti e-commerce, piattaforme di scoperta dei contenuti, rilevamento di anomalie nella cybersecurity, analisi di immagini mediche e attività di elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Svolgono inoltre un ruolo cruciale nella Retrieval Augmented Generation (RAG), una tecnica che migliora le prestazioni dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) fornendo conoscenza esterna per ridurre problemi come le allucinazioni dell'IA.
Sul mercato sono disponibili molti tipi di database vettoriali, tra cui:
- Database vettoriali progettati appositamente come Milvus, Zilliz Cloud (Milvus completamente gestito) e Weaviate
- Librerie di ricerca vettoriale come Faiss e Annoy.
- Database vettoriali leggeri come Chroma e Milvus Lite.
- Database tradizionali con componenti aggiuntivi per la ricerca vettoriale in grado di eseguire ricerche vettoriali su piccola scala.
Redis è un database in-memory e MyScale è un database tradizionale. Entrambi dispongono di funzionalità di ricerca vettoriale come componente aggiuntivo. Questo post confronta le loro funzionalità di ricerca vettoriale.
Redis: panoramica e tecnologia di base
Redis era originariamente noto per l'archiviazione dei dati in-memory e ha aggiunto funzionalità di ricerca vettoriale tramite Redis Vector Library, che ora fa parte di Redis Stack. Ciò consente a Redis di effettuare ricerche di similarità vettoriale mantenendo la sua velocità e le sue prestazioni.
La ricerca vettoriale in Redis è costruita sulla sua infrastruttura esistente, utilizzando l'elaborazione in-memory per un'esecuzione rapida delle query. Redis utilizza gli algoritmi FLAT e HNSW (Hierarchical Navigable Small World) per la ricerca approssimata del vicino più prossimo, che consente una ricerca rapida e accurata in spazi vettoriali ad alta dimensionalità.
Uno dei principali punti di forza della ricerca vettoriale di Redis è che può combinare la ricerca di similarità vettoriale con il filtraggio tradizionale su altri attributi. Questa ricerca ibrida consente agli sviluppatori di creare query complesse che considerano sia la similarità semantica sia criteri di metadati specifici, rendendola versatile per molte applicazioni basate sull'IA.
La Redis Vector Library offre agli sviluppatori un’interfaccia semplice per lavorare con dati vettoriali in Redis. Dispone di funzionalità come progettazione flessibile dello schema, query vettoriali personalizzate ed estensioni per attività correlate agli LLM, come caching semantico e gestione delle sessioni. Questo rende più semplice per ingegneri AI/ML e data scientist integrare Redis nel loro workflow AI, soprattutto per l’elaborazione e il recupero dei dati in tempo reale.
MyScale: Panoramica e tecnologia
MyScale è un database basato su cloud costruito sopra il database open source ClickHouse, progettato per carichi di lavoro di AI e machine learning. Può gestire dati strutturati e vettoriali, analisi in tempo reale e machine learning. MyScale è focalizzato su serie temporali, ricerca vettoriale e ricerca full-text, quindi è adatto all’elaborazione in tempo reale e agli insight guidati dall’AI. Utilizzando l’architettura ClickHouse, MyScale offre alte prestazioni ed è scalabile per l’AI.
Una delle funzionalità chiave di MyScale è il supporto SQL nativo, che semplifica le query guidate dall’AI integrando ricerca vettoriale, ricerca full-text e query SQL tradizionali in un unico sistema. Questo riduce la necessità di più strumenti e lo rende scalabile per l’AI. MyScale supporta e gestisce l’elaborazione analitica di dati sia strutturati sia vettorializzati su un’unica piattaforma usando l’architettura di database OLAP per operare su dati vettorializzati. Gli sviluppatori possono interagire con MyScale usando SQL, quindi è accessibile a tutti i programmatori che hanno familiarità con i database relazionali.
MyScale ha diversi tipi di indici vettoriali e metriche di similarità per supportare casi d’uso differenti. Supporta metriche di distanza comuni come distanza euclidea (L2), prodotto interno (IP) e similarità coseno. Il database dispone di più algoritmi di indicizzazione: MSTG (Multi-Scale Tree Graph), ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ e HNSW, ciascuno con il proprio insieme di parametri da ottimizzare. Il motore vettoriale proprietario MSTG di MyScale utilizza SSD NVMe per aumentare la densità dei dati, quindi supera i database vettoriali specializzati sia in termini di prestazioni sia di costi.
Combinando la funzionalità di un database SQL, di un database vettoriale e di un motore di ricerca full-text in un unico sistema, MyScale riduce i costi di infrastruttura e manutenzione. Questa unificazione consente query e analisi congiunte sui dati e una base dati unica per le applicazioni AI. MyScale dispone anche di MyScale Telemetry per la piena osservabilità dei sistemi LLM, così puoi monitorare ed eseguire il debug in modo efficiente. Man mano che i dati diventano più complessi, MyScale è una soluzione a prova di futuro in grado di gestire nuove modalità di dati e dimensioni di database maggiori, mantenendo al contempo le prestazioni di calcolo e l’integrazione tra diversi tipi di dati.
Differenze principali
Redis vs MyScale: quale strumento di ricerca vettoriale è giusto per te
Quando scelgono uno strumento di ricerca vettoriale, sviluppatori e ingegneri devono considerare molti fattori. Confrontiamo Redis e MyScale nelle aree chiave per aiutarti a decidere.
Metodologia di ricerca
Redis utilizza FLAT e HNSW (Hierarchical Navigable Small World) per la ricerca approssimata dei vicini più prossimi. Entrambi sono veloci e accurati in spazi ad alta dimensionalità. Redis supporta anche la ricerca ibrida, combinando la similarità vettoriale con il filtraggio per attributi.
MyScale ha diversi tipi di indici vettoriali e metriche di similarità. Supporta metriche di distanza comuni come distanza euclidea (L2), prodotto interno (IP) e similarità coseno. MyScale dispone di più algoritmi di indicizzazione: MSTG (Multi-Scale Tree Graph), ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ e HNSW. Ogni algoritmo ha parametri regolabili per una messa a punto in base a casi d’uso specifici.
Dati
Redis è eccellente per i dati in memoria e ora offre la ricerca vettoriale tramite la Redis Vector Library. Ha uno schema flessibile e può lavorare con dati strutturati e non strutturati.
MyScale è costruito sull’architettura ClickHouse e può gestire dati strutturati e vettoriali, serie temporali e ricerca full-text. Può elaborare dati strutturati e vettorializzati in tempo reale usando l’architettura di database OLAP.
Scalabilità e prestazioni
Redis è noto per la sua velocità in-memory, il che significa esecuzione rapida delle query per la ricerca vettoriale. La sua architettura consente di scalare le operazioni di ricerca vettoriale.
MyScale utilizza l’architettura ad alte prestazioni di ClickHouse ed è progettato per carichi di lavoro di AI e machine learning. Usa SSD NVMe per aumentare la densità dei dati e potenzialmente superare i database vettoriali specializzati in termini di prestazioni e costi.
Flessibilità e personalizzazione
Redis ha un’interfaccia semplice per i dati vettoriali e consente query vettoriali personalizzate. Ha anche estensioni per attività correlate agli LLM come caching semantico e gestione delle sessioni.
MyScale ha SQL nativo, che consente di avere ricerca vettoriale integrata, ricerca full-text e query SQL tradizionali in un unico sistema. Questa flessibilità consente di avere query complesse che combinano diversi tipi di dati e metodi di ricerca.
Integrazione ed ecosistema
Redis ha un grande ecosistema e si integra bene con molti strumenti e framework. La Vector Library fa parte di Redis Stack, quindi è una buona scelta per progetti che usano già Redis.
MyScale è un database SQL, un database vettoriale e un motore di ricerca full-text in uno. Questo approccio unificato può semplificare l’infrastruttura e ridurre la necessità di più strumenti nelle applicazioni guidate dall’AI.
Facilità d’uso
Redis è noto per essere developer friendly, con una buona documentazione e una configurazione semplice. La Vector Library estende questo aspetto alle operazioni di ricerca vettoriale.
MyScale usa la sintassi SQL, quindi è familiare agli sviluppatori con esperienza nei database relazionali. Ma ha molte funzionalità e algoritmi, quindi potrebbe richiedere una curva di apprendimento più ripida per essere usato in modo ottimale.
Costo
Redis è conveniente per piccoli dataset che entrano in memoria. Per dataset più grandi, i costi aumenteranno poiché sarà necessaria più memoria.
MyScale usa SSD NVMe e l’approccio unificato può essere conveniente per i big data, riducendo potenzialmente i costi di infrastruttura e manutenzione.
Sicurezza
Redis ha varie funzionalità di sicurezza: controllo degli accessi, crittografia, opzioni di autenticazione.
MyScale, essendo basato su ClickHouse, probabilmente ha funzionalità di sicurezza simili, ma devono essere verificate con il vendor.
Quando scegliere ciascuno
Redis è ideale per progetti che richiedono elaborazione in-memory ad alta velocità e ricerca vettoriale in tempo reale. È ottimo per applicazioni che richiedono bassa latenza, come sistemi di raccomandazione, rilevamento delle frodi in tempo reale o recupero di immagini basato sul contenuto. Redis è perfetto per scenari in cui i dati entrano in memoria e devi combinare la ricerca di similarità vettoriale con il filtraggio per attributi. È anche una buona scelta se usi già Redis nel tuo stack e vuoi aggiungere la ricerca vettoriale senza introdurre un nuovo database.
MyScale è migliore per progetti che richiedono SQL integrato, ricerca vettoriale e full-text, soprattutto per carichi di lavoro AI e machine learning su larga scala. È adatto per applicazioni che devono elaborare e analizzare sia dati strutturati sia non strutturati in tempo reale, come piattaforme di analytics avanzate, motori di ricerca complessi o strumenti di business intelligence guidati dall’AI. La capacità di MyScale di gestire dati di serie temporali insieme alla ricerca vettoriale lo rende ottimo per applicazioni che devono analizzare trend nel tempo ed eseguire anche ricerche di similarità. La sua interfaccia basata su SQL è anche adatta per team con solide competenze SQL.
Conclusione
Redis offre ricerca vettoriale in-memory ad alta velocità e può combinare similarità vettoriale e filtraggio per attributi. È noto per la semplicità, il grande ecosistema e le eccellenti prestazioni per dataset in-memory. MyScale è una piattaforma unificata per SQL, ricerca vettoriale e full-text, con forte scalabilità per grandi carichi di lavoro AI e ML. Può gestire diversi tipi di dati e query complesse. Scegli tra Redis e MyScale in base al tuo caso d’uso, volume dei dati, complessità delle query e infrastruttura esistente. Considera la dimensione del tuo dataset, la necessità di integrazione SQL, le competenze del tuo team e il requisito di tempo reale per la tua applicazione. Entrambi hanno capacità di ricerca vettoriale, ma i loro punti di forza sono adatti a diversi tipi di progetti e requisiti.
Sebbene questo articolo fornisca una panoramica di Redis e MyScale, è fondamentale valutare questi database in base al tuo caso d'uso specifico. Uno strumento che può aiutare in questo processo è VectorDBBench, uno strumento di benchmarking open-source progettato per confrontare le prestazioni dei database vettoriali. In definitiva, un benchmarking approfondito con dataset e pattern di query specifici sarà essenziale per prendere una decisione informata tra questi due approcci potenti, ma distinti, alla ricerca vettoriale nei sistemi di database distribuiti.
Usare VectorDBBench open-source per valutare e confrontare autonomamente i database vettoriali
VectorDBBench è uno strumento di benchmarking open-source progettato per gli utenti che richiedono sistemi di archiviazione e recupero dati ad alte prestazioni, in particolare database vettoriali. Questo strumento consente agli utenti di testare e confrontare le prestazioni di diversi sistemi di database vettoriali come Milvus e Zilliz Cloud (il Milvus gestito) utilizzando i propri dataset e determinare quello più adatto ai loro casi d'uso. Utilizzando VectorDBBench, gli utenti possono prendere decisioni informate basate sulle prestazioni effettive dei database vettoriali anziché affidarsi ad affermazioni di marketing o prove aneddotiche.
VectorDBBench è scritto in Python e concesso in licenza con la licenza open-source MIT, il che significa che chiunque può usarlo, modificarlo e distribuirlo liberamente. Lo strumento è mantenuto attivamente da una community di sviluppatori impegnati a migliorarne le funzionalità e le prestazioni.
Scarica VectorDBBench dal suo repository GitHub per riprodurre i nostri risultati di benchmark o ottenere risultati di prestazioni sui tuoi dataset.
Dai una rapida occhiata alle prestazioni dei database vettoriali mainstream nella Leaderboard di VectorDBBench.
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