TiDB vs Rockset Scegliere il database vettoriale giusto per le tue app di IA
Che cos'è un database vettoriale?
Prima di confrontare TiDB e Rockset, 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 ricerche di similarità efficienti, 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 di 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.
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.
TiDB è un database tradizionale e Rockset è un database di ricerca e analisi. Entrambi con la 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 funzionalità di elaborazione ibrida transazionale e analitica (HTAP). È compatibile con MySQL, il che lo rende facile da adottare per i team che hanno già familiarità 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 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 coerenza.
TiDB supporta la ricerca vettoriale tramite l'integrazione con librerie e plugin esterni, consentendo una gestione e un'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 messe in atto le configurazioni necessarie.
Sebbene l'inclusione di 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 le funzionalità di database relazionale, offrendo una soluzione completa per diverse esigenze di gestione dei dati.
Rockset: Panoramica e tecnologia di base
Rockset è un database di ricerca e analisi in tempo reale per dati strutturati e non strutturati, inclusi gli embedding vettoriali. Il suo punto di forza è l'ingestione, l'indicizzazione e l'interrogazione dei dati in tempo reale, quindi è ideale per applicazioni che necessitano di insight aggiornati al secondo. Rockset supporta sia l'ingestione di dati in streaming sia in blocco, può elaborare flussi di eventi ad alta velocità e feed di change data capture (CDC) in 1-2 secondi.
Una delle funzionalità chiave di Rockset è il Converged Indexing basato su RocksDB mutabile. Questo consente aggiornamenti in-place di vettori e metadati, quindi è estremamente efficiente per scenari in cui i dati cambiano frequentemente. Rockset può gestire documenti fino a 40MB e supporta dimensionalità vettoriali fino a 200.000, quindi è adatto a un'ampia gamma di casi d'uso di embedding vettoriali.
Rockset ha la ricerca vettoriale integrata nel core. Supporta i metodi di ricerca K-Nearest Neighbors (KNN) e Approximate Nearest Neighbors (ANN) e utilizza un indice FAISS distribuito per la scalabilità. Rockset è agnostico rispetto all'algoritmo, quindi puoi scegliere la tua implementazione di ricerca. L'ottimizzatore basato sui costi può scegliere dinamicamente tra i metodi di ricerca KNN e ANN per prestazioni ottimali.
Ciò che rende unico Rockset per la ricerca vettoriale è il Converged Index, che combina ricerca, ANN, indici colonnari e indici a righe in uno solo. Questo significa che puoi gestire un'ampia gamma di pattern di query out of the box. Rockset supporta anche il filtraggio dei metadati e la ricerca ibrida. L'ottimizzatore sceglierà il percorso di query più efficiente. Può effettuare ricerche su più campi ANN, supporta modelli multi-modali e dispone sia di API SQL sia REST per l'interfaccia di query.
Differenze principali
Metodi di ricerca e prestazioni
TiDB supporta la ricerca vettoriale tramite plugin e librerie esterne, consentendoti di implementare vari algoritmi di ricerca. Tuttavia, questo richiede configurazione e setup aggiuntivi. Il sistema mantiene una forte coerenza tra i nodi durante le query vettoriali.
Rockset ha una ricerca vettoriale integrata con metodi KNN e ANN, utilizzando un indice FAISS distribuito. Il suo Converged Index combina più tipi di indice (ricerca, ANN, colonnare, a righe) in un unico sistema, ottimizzando automaticamente le prestazioni delle query. Il sistema può gestire vettori fino a 200.000 dimensioni e documenti fino a 40MB.
Gestione dei dati
TiDB eccelle nella gestione di dati strutturati con la sua interfaccia compatibile con MySQL. Combina workload OLTP e OLAP in un unico sistema tramite la sua architettura HTAP. Le funzionalità di ricerca vettoriale funzionano insieme alle query SQL tradizionali.
Rockset elabora ugualmente bene dati strutturati e non strutturati. Il suo sistema di Converged Indexing consente aggiornamenti rapidi a vettori e metadati, rendendolo efficiente per dati che cambiano frequentemente. Può ingerire dati sia in streaming sia in blocco, elaborando le modifiche entro 1-2 secondi.
Scalabilità
TiDB utilizza l'auto-sharding per distribuire automaticamente i dati tra i nodi. Questo aiuta a mantenere le prestazioni man mano che il dataset cresce. Il sistema scala orizzontalmente mantenendo una forte coerenza.
L'architettura distribuita di Rockset gestisce la scalabilità tramite il suo design cloud-native. Il sistema gestisce automaticamente l'allocazione delle risorse e la distribuzione delle query tra i nodi.
Integrazione
TiDB si integra bene con sistemi e strumenti basati su MySQL. La sua compatibilità SQL significa che le applicazioni esistenti richiedono modifiche minime per funzionare con TiDB.
Rockset offre sia API SQL sia REST per le query. Si collega facilmente a sorgenti di dati in streaming e supporta feed CDC. Il sistema funziona bene con vari modelli di embedding vettoriale e dati multi-modali.
Scegli TiDB
Quando hai bisogno sia di elaborazione transazionale sia analitica con ricerca vettoriale. Compatibilità con MySQL, forte coerenza e capacità di gestire query SQL complesse con operazioni vettoriali. L’infrastruttura MySQL esistente e i team SQL troveranno la curva di apprendimento gestibile.
Scegli Rockset
Quando i dati cambiano frequentemente e devi effettuare ricerche in tempo reale. Ideale per applicazioni che necessitano di una ricerca vettoriale veloce su dati in streaming, come motori di raccomandazione, sistemi di ricerca per similarità o funzionalità di ricerca basate sull’AI. Le funzionalità vettoriali integrate e l’elaborazione rapida dei dati lo rendono perfetto per i team che devono implementare la ricerca vettoriale senza molta configurazione.
Conclusione
TiDB offre compatibilità con MySQL e HTAP con ricerca vettoriale tramite plugin, Rockset offre ricerca vettoriale nativa con elaborazione in tempo reale. Scegli in base alla frequenza di aggiornamento dei dati, ai requisiti di coerenza e all’infrastruttura esistente. TiDB si adatta al mondo MySQL dove la coerenza è importante, Rockset alle applicazioni in tempo reale dove sono richiesti ricerca vettoriale veloce e aggiornamenti frequenti.
Leggi questo per ottenere una panoramica di TiDB e Rockset, 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 di 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 database vettoriali per conto proprio
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 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 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 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 principali database vettoriali nella Leaderboard di VectorDBBench.
Leggi i seguenti blog per saperne di più sulla valutazione dei database vettoriali.
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