TiDB vs ClickHouse: scegliere il database vettoriale giusto per le tue app di IA
Che cos'è un database vettoriale?
Prima di confrontare TiDB e ClickHouse, 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 analisi e recupero dei dati più avanzati.
I casi d'uso comuni per i database vettoriali includono raccomandazioni di prodotti per l'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 (LLMs) fornendo conoscenza esterna per ridurre problemi come le allucinazioni dell'IA.
Esistono molti tipi di database vettoriali disponibili sul mercato, tra cui:
- Database vettoriali purpose-built 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.
TiDB è un database tradizionale e ClickHouse è un database open-source orientato alle colonne. Entrambi dispongono della ricerca vettoriale come componente aggiuntivo. Questo post confronta le loro capacità di ricerca vettoriale.
TiDB: panoramica e tecnologia di base
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, il che ne facilita l'adozione per i team già familiari con l'ecosistema MySQL. L'architettura SQL distribuita di TiDB offre scalabilità orizzontale come i database NoSQL, pur mantenendo il modello relazionale dei database SQL, rendendolo altamente flessibile per gestire sia carichi di lavoro transazionali sia analitici.
Uno dei principali punti di forza 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 ne facilita l'integrazione 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 coerenza.
TiDB supporta la ricerca vettoriale tramite 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 configurate le impostazioni necessarie.
Sebbene includere funzionalità di ricerca vettoriale in TiDB richieda una 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 la ricerca vettoriale sia funzionalità di database relazionale, offrendo una soluzione completa per diverse esigenze di gestione dei dati.
ClickHouse: Panoramica e tecnologia di base
ClickHouse è un database OLAP in tempo reale open-source noto per il suo pieno supporto SQL e l'elaborazione delle query ad alta velocità. Eccelle nella gestione delle query analitiche grazie alla sua pipeline di query completamente parallelizzata, che gli consente di eseguire rapidamente operazioni di ricerca vettoriale. I suoi elevati livelli di compressione, personalizzabili tramite codec, consentono a ClickHouse di archiviare e interrogare in modo efficace grandi dataset. Uno dei suoi principali punti di forza è la capacità di gestire dataset multi-TB senza essere limitato dalla memoria, rendendolo uno strumento potente per gli utenti che lavorano con dati vettoriali su larga scala. Supporta inoltre il filtraggio e l'aggregazione sui metadati, consentendo agli sviluppatori di eseguire query complesse sia sui vettori sia sui metadati associati.
ClickHouse integra la funzionalità di ricerca vettoriale tramite le sue capacità SQL, in cui le operazioni di distanza vettoriale sono trattate come qualsiasi altra funzione SQL. Ciò consente una combinazione fluida con il filtraggio e l'aggregazione tradizionali, rendendolo ideale per casi d'uso in cui i dati vettoriali devono essere interrogati insieme a metadati o altre informazioni. Inoltre, funzionalità sperimentali come gli indici Approximate Nearest Neighbour (ANN) offrono capacità di corrispondenza più rapide, sebbene approssimate. ClickHouse supporta anche la corrispondenza esatta tramite una scansione lineare delle righe, con la sua elaborazione parallelizzata che garantisce elevata velocità ed efficienza.
ClickHouse è un'opzione eccellente per la ricerca vettoriale quando è importante combinare la corrispondenza vettoriale con il filtraggio o l'aggregazione dei metadati. È particolarmente utile per dataset vettoriali molto grandi che devono essere elaborati in parallelo su più core CPU. ClickHouse è vantaggioso anche quando è necessario il supporto SQL e il dataset vettoriale è troppo grande per fare affidamento su indici solo in memoria. Inoltre, se hai già dati correlati in ClickHouse o desideri evitare di imparare un altro strumento per gestire milioni di vettori, ClickHouse può farti risparmiare sia tempo sia risorse. I suoi punti di forza risiedono nella corrispondenza esatta rapida e parallelizzata e nella gestione di grandi dataset, rendendolo adatto a utenti con requisiti di ricerca avanzati.
ClickHouse si distingue come una piattaforma versatile per la ricerca vettoriale, in particolare quando si lavora con grandi dataset che richiedono elaborazione parallelizzata e quando si combinano ricerche vettoriali con filtraggio e aggregazione basati su SQL. Sebbene possa non essere così specializzato per piccoli dataset vincolati alla memoria o scenari ad alto QPS come i database vettoriali dedicati, la sua capacità di gestire query complesse, inclusi i metadati, lo rende un'opzione potente per gli sviluppatori che hanno familiarità con SQL e necessitano di capacità di ricerca vettoriale ad alta velocità.
Differenze principali
Architettura di ricerca
TiDB gestisce la ricerca vettoriale tramite plugin esterni mantenendo al contempo le sue capacità HTAP. Consente query vettoriali e relazionali combinate tramite sintassi compatibile con MySQL.
ClickHouse implementa la ricerca vettoriale direttamente all'interno del suo framework SQL, trattando le operazioni vettoriali come funzioni SQL standard. Utilizza una pipeline di query completamente parallelizzata, supportando sia la corrispondenza esatta tramite scansioni lineari sia la corrispondenza approssimata tramite indici ANN.
Gestione dei dati
TiDB eccelle nei carichi di lavoro ibridi, gestendo sia dati transazionali sia analitici con auto-sharding. Distribuisce automaticamente i dati tra i nodi mantenendo una forte consistenza.
ClickHouse si concentra sui carichi di lavoro analitici con elevati rapporti di compressione. Può elaborare dataset vettoriali multi-TB senza vincoli di memoria, consentendo un filtraggio e un'aggregazione efficienti sia sui vettori sia sui metadati.
Prestazioni e scalabilità
TiDB scala orizzontalmente grazie alla sua architettura distribuita, ma le prestazioni della ricerca vettoriale dipendono dalla configurazione delle librerie esterne.
ClickHouse raggiunge prestazioni elevate attraverso l’elaborazione parallelizzata sui core della CPU. Gestisce in modo efficiente query vettoriali su larga scala, soprattutto quando combinate con il filtraggio dei metadati.
Integrazione
TiDB offre compatibilità con MySQL, rendendolo adatto agli ambienti MySQL esistenti. La ricerca vettoriale richiede configurazione aggiuntiva e librerie esterne.
ClickHouse fornisce supporto SQL nativo per le operazioni vettoriali, consentendo un’integrazione fluida della ricerca vettoriale con le query SQL tradizionali.
Quando usare TiDB
TiDB è la scelta migliore quando hai bisogno sia di elaborazione transazionale sia analitica in un ambiente compatibile con MySQL. La sua architettura distribuita e le capacità di auto-sharding lo rendono perfetto per applicazioni su larga scala che richiedono forte consistenza, soprattutto quelle già investite nell’ecosistema MySQL. TiDB funziona al meglio quando la ricerca vettoriale fa parte di una strategia dati più ampia che include operazioni di database tradizionali.
Quando usare ClickHouse
ClickHouse è ideale per organizzazioni con enormi dataset vettoriali che necessitano di elaborazione analitica ad alta velocità. Le sue capacità native di ricerca vettoriale, combinate con l’elaborazione parallela e l’integrazione SQL, lo rendono perfetto per data scientist e ingegneri che devono eseguire query complesse che coinvolgono sia operazioni vettoriali sia filtraggio dei metadati. È particolarmente potente quando l’ottimizzazione della memoria e le prestazioni delle query sono la massima priorità.
Riepilogo
TiDB e ClickHouse sono destinati a casi d’uso diversi: TiDB è per l’elaborazione ibrida transazionale-analitica con compatibilità MySQL, ClickHouse è per l’elaborazione analitica ad alta velocità e la ricerca vettoriale nativa. Scegli in base alle tue esigenze: TiDB per SQL distribuito con ricerca vettoriale come componente aggiuntivo, oppure ClickHouse per elaborazione analitica dedicata con vettori integrati. Considera la tua infrastruttura esistente, la dimensione dei dati, i pattern di query e i requisiti di prestazioni quando prendi la decisione.
Leggi questo per ottenere una panoramica di TiDB e ClickHouse, 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 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 autonomamente
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 concesso in licenza sotto la licenza open-source MIT, il che significa che chiunque può usarlo, modificarlo e distribuirlo liberamente. Lo strumento è mantenuto attivamente da una comunità di sviluppatori impegnati a migliorarne funzionalità e prestazioni.
Scarica VectorDBBench dal suo repository GitHub per riprodurre i nostri risultati di benchmark o ottenere risultati sulle prestazioni sui tuoi dataset.
Dai una rapida occhiata alle prestazioni dei database vettoriali mainstream nella classifica VectorDBBench.
Leggi i seguenti blog per saperne di più sulla valutazione dei database vettoriali.
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