SingleStore vs TiDB: scegliere il database vettoriale giusto per le tue app di IA
Che cos'è un database vettoriale?
Prima di confrontare SingleStore e TiDB, esploriamo innanzitutto il concetto di database vettoriali.
Un database vettoriale è progettato specificamente per archiviare ed eseguire query su 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 analisi e 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 delle anomalie nella cybersicurezza, analisi di immagini mediche e attività di elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Svolgono anche 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 appositamente progettati come Milvus, Zilliz Cloud (Milvus completamente gestito)
- 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.
SingleStore è un sistema di gestione di database SQL distribuito, relazionale, e Rockset è un database di ricerca e analisi con funzionalità di ricerca vettoriale come componente aggiuntivo. Entrambi dispongono di funzionalità di ricerca vettoriale come componente aggiuntivo. Questo post confronta le loro funzionalità di ricerca vettoriale.
SingleStore: Panoramica e tecnologia di base
SingleStore ha reso possibile la ricerca vettoriale inserendola nel database stesso, quindi non hai bisogno di database vettoriali separati nel tuo stack tecnologico. I vettori possono essere archiviati in normali tabelle di database e cercati con query SQL standard. Ad esempio, puoi cercare immagini di prodotti simili filtrando per fascia di prezzo o esplorare gli embedding dei documenti limitando i risultati a reparti specifici. Il sistema supporta sia la ricerca semantica usando FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT e HNSW_PQ per l'indice vettoriale, sia prodotto scalare e distanza euclidea per la corrispondenza di similarità. Questo è estremamente utile per applicazioni come sistemi di raccomandazione, riconoscimento delle immagini e chatbot IA, dove la corrispondenza di similarità è rapida.
Al suo interno, SingleStore è progettato per prestazioni e scalabilità. Il database distribuisce i dati su più nodi, così puoi gestire operazioni su dati vettoriali su larga scala. Man mano che i tuoi dati crescono, puoi semplicemente aggiungere altri nodi e sei a posto. Il processore di query può combinare la ricerca vettoriale con operazioni SQL, quindi non devi effettuare più query separate. A differenza dei database solo vettoriali, SingleStore ti offre queste funzionalità come parte di un database completo, così puoi creare funzionalità di IA senza gestire più sistemi o occuparti di trasferimenti di dati complessi.
Per l'indicizzazione vettoriale SingleStore offre due opzioni. La prima è la ricerca esatta dei k-nearest neighbors (kNN), che trova l'insieme esatto dei k vicini più prossimi per un vettore di query. Ma per dataset molto grandi o alta concorrenza SingleStore supporta anche la ricerca Approximate Nearest Neighbor (ANN) usando l'indicizzazione vettoriale. La ricerca ANN può trovare k vicini prossimi molto più velocemente della ricerca kNN esatta, a volte di ordini di grandezza. C’è un compromesso tra velocità e accuratezza: ANN è più veloce ma potrebbe non restituire l'insieme esatto dei k vicini più prossimi. Per applicazioni con miliardi di vettori che necessitano di tempi di risposta interattivi e non richiedono precisione assoluta, la ricerca ANN è la strada da seguire.
L'implementazione tecnica degli indici vettoriali in SingleStore ha requisiti specifici. Questi indici possono essere creati solo su tabelle columnstore e devono essere creati su una singola colonna che memorizza i dati vettoriali. Il sistema attualmente supporta il formato Vector Type(dimensions[, F32]), F32 è l'unico tipo di elemento supportato. Questo approccio strutturato rende SingleStore ideale per applicazioni come la ricerca semantica usando vettori provenienti da modelli linguistici di grandi dimensioni, la retrieval-augmented generation (RAG) per la generazione di testo mirata e l'abbinamento di immagini basato su embedding vettoriali. Combinandole con le funzionalità tradizionali dei database, SingleStore consente agli sviluppatori di creare applicazioni AI complesse usando la sintassi SQL, mantenendo al contempo prestazioni e scalabilità.
Che cos'è TiDB? Una panoramica
TiDB, sviluppato da PingCAP, è un database SQL distribuito open-source che offre capacità di elaborazione ibrida transazionale e analitica (HTAP). È compatibile con MySQL, rendendolo facile da adottare per team già familiari con l'ecosistema MySQL. L'architettura SQL distribuita di TiDB offre scalabilità orizzontale come i database NoSQL, mantenendo al contempo il modello relazionale dei database SQL, rendendolo altamente flessibile per gestire sia carichi di lavoro transazionali sia analitici.
Uno dei punti di forza principali di TiDB è la sua architettura HTAP, che gli consente di elaborare carichi di lavoro transazionali (OLTP) e analitici (OLAP) in un unico database, riducendo la necessità di sistemi separati. Inoltre, la compatibilità di TiDB con MySQL lo rende facile da integrare in ambienti esistenti che si basano su MySQL senza modifiche significative al codice dell'applicazione. Il database dispone anche di auto-sharding, distribuendo automaticamente i dati tra i nodi per migliorare le prestazioni di lettura e scrittura mantenendo al contempo una forte consistenza.
TiDB supporta la ricerca vettoriale attraverso l'integrazione con librerie e plugin esterni, consentendo una gestione e interrogazione efficienti dei dati vettorializzati. Questa funzionalità, combinata con l'architettura HTAP di TiDB, lo rende un'opzione versatile per le aziende che necessitano di capacità di ricerca vettoriale insieme a carichi di lavoro transazionali e analitici. L'architettura distribuita di TiDB gli consente di gestire query vettoriali su larga scala una volta predisposte le configurazioni necessarie.
Sebbene l'inclusione di funzionalità di ricerca vettoriale in TiDB richieda configurazione aggiuntiva, la compatibilità SQL del sistema consente agli sviluppatori di combinare la ricerca vettoriale con le query relazionali tradizionali. Questa flessibilità rende TiDB adatto ad applicazioni complesse che richiedono sia ricerca vettoriale sia capacità di database relazionale, offrendo una soluzione completa per diverse esigenze di gestione dei dati.
Differenze principali
Metodologia di ricerca
SingleStore dispone di ricerca vettoriale in-database sia con ricerca esatta dei k-nearest neighbors (kNN) sia con ricerca Approximate Nearest Neighbor (ANN). Puoi regolare precisione e velocità in base alle esigenze della tua applicazione. Con il supporto integrato per metodi di indicizzazione vettoriale come FLAT, IVF_FLAT e HNSW, SingleStore può eseguire matching di similarità ad alte prestazioni all'interno del database stesso, senza necessità di sistemi separati specifici per i vettori.
TiDB invece integra la ricerca vettoriale tramite librerie e plugin esterni. Sebbene questo gli conferisca maggiore flessibilità, la dipendenza da componenti esterni può aggiungere complessità e variabilità delle prestazioni. Il punto di forza di TiDB è combinare query vettoriali con la sua architettura di elaborazione ibrida transazionale e analitica (HTAP), ma ciò richiede una configurazione aggiuntiva.
Gestione dei dati
SingleStore può archiviare dati vettoriali in tabelle columnstore ed eseguire operazioni SQL insieme a query vettoriali. Questo lo rende semplice per applicazioni come la ricerca semantica o le raccomandazioni basate sull’AI. Ma è limitato al formato Vector Type(dimensions[, F32]), che potrebbe non essere flessibile per alcuni casi d’uso.
TiDB può gestire vari carichi di lavoro, dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati. La sua compatibilità con MySQL lo rende facile da adottare per i team già in quell’ecosistema. Per i dati vettoriali TiDB usa strumenti esterni, offre flessibilità ma al costo di una configurazione aggiuntiva e di un potenziale overhead.
Scalabilità e prestazioni
SingleStore distribuisce dati vettoriali e relazionali tra i nodi, scalabilità semplice. Man mano che i dati crescono, aggiungere nodi offre prestazioni costanti senza cambiare architettura. La sua indicizzazione ANN integrata ottimizza la velocità delle query per grandi dataset, per applicazioni con miliardi di vettori.
TiDB ha anche scalabilità orizzontale tramite la sua architettura SQL distribuita, con sharding automatico e bilanciamento del carico. La sua scalabilità per i carichi di lavoro relazionali è comprovata, ma le prestazioni delle query vettoriali dipendono dall’integrazione esterna scelta, che potrebbe non scalare altrettanto agevolmente.
Flessibilità e personalizzazione
SingleStore è ottimizzato per la ricerca vettoriale basata su SQL, quindi puoi usare una sintassi familiare per costruire la tua applicazione. Ma il suo approccio strutturato all’indicizzazione e all’archiviazione vettoriale potrebbe limitare la flessibilità rispetto a sistemi costruiti solo per i vettori.
TiDB offre più personalizzazione poiché usa librerie esterne per la ricerca vettoriale. Puoi configurarlo in base alle tue esigenze, quindi è una buona scelta per scenari che richiedono maggiore personalizzazione oltre alle funzionalità pronte all’uso.
Integrazione ed ecosistema
SingleStore si integra bene con pipeline AI e ML consentendo operazioni SQL su embedding vettoriali da modelli come quelli di OpenAI o Hugging Face. Questo riduce l’overhead di trasferimento dei dati e rende lo sviluppo delle applicazioni fluido.
TiDB ha una forte compatibilità con MySQL, quindi è facile da integrare con gli strumenti e l’ecosistema MySQL esistenti. Ma la sua ricerca vettoriale dipende da librerie esterne che richiedono uno sforzo aggiuntivo per essere integrate in workflow end-to-end.
Facilità d’uso
SingleStore semplifica lo sviluppo con un unico sistema per operazioni sia vettoriali sia relazionali. La sua documentazione e il supporto per metodi di indicizzazione comuni lo rendono semplice per gli sviluppatori che vogliono una soluzione all-in-one.
TiDB, pur essendo developer friendly per le attività relazionali, potrebbe avere una curva di apprendimento più ripida per la ricerca vettoriale, poiché è necessario configurare strumenti aggiuntivi ed esterni.
Costo
SingleStore mette la gestione dei dati vettoriali e relazionali in un unico sistema, potrebbe ridurre il costo di mantenere database separati. Ma i costi di licenza e scalabilità dovrebbero essere valutati in base al carico di lavoro.
TiDB è open-source e ha un vantaggio di costo per una configurazione di base. Ma aggiungere la ricerca vettoriale tramite librerie esterne potrebbe comportare costi operativi e di manutenzione aggiuntivi.
Sicurezza
SingleStore offre crittografia, controllo degli accessi basato sui ruoli e connessioni sicure come parte della sua offerta enterprise, quindi è adatto per applicazioni sensibili.
TiDB ha anche funzionalità di sicurezza, crittografia e controllo degli accessi. Ma i plugin esterni per la ricerca vettoriale richiedono ulteriore attenzione per conformità e sicurezza.
Quando scegliere SingleStore
SingleStore è ottimo per le applicazioni che necessitano di un unico sistema per gestire sia la ricerca vettoriale sia le query relazionali su larga scala. Con kNN esatto e indicizzazione ANN integrati e la possibilità di combinare la ricerca vettoriale con SQL, è perfetto per applicazioni basate sull’AI come la ricerca semantica, i sistemi di raccomandazione e il riconoscimento delle immagini. Se hai bisogno di matching di similarità rapido, scaling fluido dei nodi e minore complessità nella gestione di sistemi separati, l’approccio integrato di SingleStore ti offre alte prestazioni e facilità d’uso per i big data.
Quando scegliere TiDB
TiDB è ottimo per scenari in cui è richiesta l’elaborazione ibrida transazionale e analitica (HTAP), soprattutto all’interno dell’ecosistema MySQL. È perfetto per applicazioni che necessitano di coerenza transazionale con workload analitici, come l’analisi dei dati in tempo reale o l’intelligence operativa. Se il tuo caso d’uso prevede la ricerca full-text o richiede una configurazione personalizzata per la ricerca vettoriale come funzionalità aggiuntiva, TiDB ti consente di integrarti con librerie esterne sfruttando al contempo le sue capacità SQL distribuite e l’auto-sharding per la scalabilità.
Conclusione
SingleStore e TiDB sono entrambi ottimi: SingleStore eccelle nelle query vettoriali e relazionali unificate su larga scala e TiDB è valido per HTAP e personalizzazione. La tua scelta dipende dal tuo caso d’uso: scegli SingleStore se hai bisogno di una soluzione all-in-one per una ricerca vettoriale ad alte prestazioni oppure scegli TiDB se le tue priorità sono HTAP, compatibilità MySQL e integrazioni personalizzate. Abbina la tecnologia ai tuoi tipi di dati, ai requisiti di scalabilità e alle esigenze di prestazioni e otterrai i migliori risultati.
Leggi questo per avere una panoramica di SingleStore e TiDB, ma per valutarli devi farlo in base al tuo caso d’uso. Uno strumento che può aiutare in questo è VectorDBBench, uno strumento di benchmarking open-source per il confronto dei database vettoriali. Alla fine, un benchmarking approfondito con i tuoi dataset e i tuoi pattern di query sarà fondamentale per prendere una decisione tra questi due approcci potenti ma diversi alla ricerca vettoriale nei sistemi di database distribuiti.
Usare VectorDBBench open-source per valutare e confrontare i database vettoriali in autonomia
VectorDBBench è uno strumento di benchmarking open-source per utenti che necessitano di sistemi di archiviazione e recupero dati ad alte prestazioni, in particolare database vettoriali. Questo strumento consente agli utenti di testare e confrontare diversi sistemi di database vettoriali come Milvus e Zilliz Cloud (il Milvus gestito) utilizzando i propri dataset e trovare quello più adatto ai loro casi d’uso. Con VectorDBBench, gli utenti possono prendere decisioni basate sulle prestazioni effettive dei database vettoriali anziché su affermazioni di marketing o voci di corridoio.
VectorDBBench è scritto in Python e rilasciato sotto 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 funzionalità e prestazioni.
Scarica VectorDBBench dal suo repository GitHub per riprodurre i nostri risultati di benchmark o ottenere risultati prestazionali sui tuoi dataset.
Dai una rapida occhiata alle prestazioni dei principali database vettoriali nella Leaderboard di VectorDBBench.
Leggi i seguenti blog per saperne di più sulla valutazione dei database vettoriali.
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