TiDB vs Vald Scegliere il database vettoriale giusto per le tue app di IA
Cos'è un database vettoriale?
Prima di confrontare TiDB e Vald, 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 di anomalie nella cybersecurity, 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.
Esistono molti tipi di database vettoriali disponibili sul mercato, 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 con la ricerca vettoriale come componente aggiuntivo e Vald è un database vettoriale. 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 lo rende facile da adottare per i 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 carichi di lavoro sia 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 offre anche l'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 attraverso l'integrazione con librerie e plugin esterni, consentendo una gestione efficiente e l'interrogazione di 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 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 relazionali, offrendo una soluzione completa per diverse esigenze di gestione dei dati.
Vald: Panoramica e tecnologia di base
Vald è uno strumento potente per cercare molto rapidamente in enormi quantità di dati vettoriali. È progettato per gestire miliardi di vettori e può crescere facilmente man mano che le tue esigenze aumentano. La cosa interessante di Vald è che utilizza un algoritmo super veloce chiamato NGT per trovare vettori simili.
Una delle migliori caratteristiche di Vald è il modo in cui gestisce l'indicizzazione. Di solito, quando si costruisce un indice, tutto deve fermarsi. Ma Vald è intelligente: distribuisce l'indice su diverse macchine, così le ricerche possono continuare anche mentre l'indice viene aggiornato. Inoltre, Vald esegue automaticamente il backup dei dati dell'indice, quindi non devi preoccuparti di perdere tutto se qualcosa va storto.
Vald è ottimo nell'adattarsi a diverse configurazioni. Puoi personalizzare il modo in cui i dati entrano ed escono, facendolo funzionare bene con gRPC. È anche progettato per funzionare senza problemi nel cloud, quindi puoi aggiungere facilmente più potenza di calcolo o memoria quando ne hai bisogno. Vald distribuisce i tuoi dati su più macchine, il che lo aiuta a gestire enormi quantità di informazioni.
Un altro trucco interessante di Vald è la replica degli indici. Memorizza copie di ogni indice su macchine diverse. Ciò significa che se una macchina ha un problema, le tue ricerche possono comunque funzionare bene. Vald bilancia automaticamente queste copie, quindi non devi preoccupartene. Tutto questo rende Vald una scelta solida per gli sviluppatori che devono cercare rapidamente e in modo affidabile tra enormi quantità di dati vettoriali.
Differenze principali
Metodologia di ricerca
TiDB integra la ricerca vettoriale tramite librerie e plugin esterni. Queste integrazioni consentono l'elaborazione di dati vettorializzati in modalità ibrida transazionale e analitica (HTAP). Sebbene l'attenzione principale di TiDB sia su SQL, la ricerca vettoriale si basa su una configurazione esterna. La capacità di combinare la ricerca vettoriale con query relazionali lo rende adatto ad applicazioni che necessitano sia di similarità vettoriale sia di analisi basate su SQL.
Vald, d'altra parte, è progettato per la ricerca vettoriale. Utilizza l'algoritmo NGT (Neighborhood Graph and Tree), ottimizzato per la ricerca di similarità ad alta velocità. Questo algoritmo di base è progettato per gestire enormi dataset vettoriali, rendendo Vald una soluzione dedicata per applicazioni fortemente basate sui vettori. Può effettuare ricerche durante l'indicizzazione, il che gli dà un vantaggio nelle applicazioni in tempo reale.
Dati
L'architettura SQL distribuita di TiDB può gestire dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati. La sua compatibilità SQL garantisce una forte coerenza e supporta workflow transazionali avanzati. Per i dati vettoriali, la gestione di TiDB dipende da plugin esterni, il che aggiunge flessibilità ma può essere complesso per alcuni casi d'uso.
Vald è progettato per dati vettoriali non strutturati. Supporta l'indicizzazione dinamica e l'archiviazione distribuita, quindi è scalabile e ridondante. Vald è più focalizzato di TiDB, poiché non è progettato per dati strutturati o transazionali.
Scalabilità e prestazioni
TiDB è valido nella scalabilità orizzontale. La sua funzionalità di auto-sharding può distribuire i dati tra i nodi e può gestire un throughput elevato in lettura e scrittura sia per carichi di lavoro OLTP sia OLAP. Ma quando si tratta di dati vettoriali su larga scala, le sue prestazioni dipendono dalle capacità degli strumenti di ricerca vettoriale integrati.
Vald è scalabile per i dati vettoriali. Distribuisce i vettori su più nodi e utilizza replica e bilanciamento dinamico del carico per gestire miliardi di vettori. L'indicizzazione e la ricerca di Vald rimangono performanti man mano che i dati crescono, quindi è una buona scelta per la ricerca vettoriale su larga scala.
Flessibilità e personalizzazione
TiDB offre molta flessibilità nella modellazione dei dati, nell’esecuzione delle query e nell’ecosistema compatibile con MySQL. La possibilità di combinare la ricerca vettoriale con le query SQL è una funzionalità potente per le applicazioni che richiedono interazioni complesse con i dati. Ma la necessità di librerie esterne per abilitare la ricerca vettoriale limita la personalizzazione pronta all’uso.
Vald è altamente personalizzabile per operazioni specifiche sui vettori. La sua integrazione gRPC e il supporto per molteplici pipeline di input/output consentono agli sviluppatori di adattarne le funzionalità a flussi di lavoro specifici. Non è progettato per dati relazionali, ma la sua architettura focalizzata sui vettori gli conferisce una flessibilità senza pari in quel dominio.
Integrazione ed ecosistema
TiDB si integra bene con strumenti e framework basati su MySQL, quindi è adatto ai team già investiti nell’ecosistema MySQL. Le sue capacità ibride consentono l’integrazione tra carichi di lavoro transazionali e analitici.
Vald è progettato per integrarsi bene con ambienti cloud native. La sua architettura nativa Kubernetes lo rende facile da distribuire e scalare in configurazioni containerizzate. La compatibilità di Vald con i provider cloud rafforza la sua integrazione nell’ecosistema per flussi di lavoro AI e ML.
Facilità d’uso
La compatibilità di TiDB con MySQL lo rende facile da apprendere per i team che hanno familiarità con i database SQL. La sua ampia documentazione e il supporto della community aiutano l’adozione. Ma configurare la funzionalità di ricerca vettoriale richiede uno sforzo aggiuntivo.
Il design di Vald per la ricerca vettoriale lo rende facile da apprendere per gli sviluppatori focalizzati sulla ricerca per similarità. La sua architettura cloud native e i solidi meccanismi di backup e replica rendono semplici la manutenzione e la scalabilità.
Costo
Il costo di TiDB dipende dalla sua complessità. Sebbene le sue operazioni basate su SQL siano efficienti, l’integrazione della ricerca vettoriale aumenta i costi di risorse e gestione. Le opzioni di servizio gestito possono aiutare a ridurre l’overhead operativo.
L’efficienza dei costi di Vald deriva dalla sua specializzazione. È ottimizzato per la ricerca vettoriale, quindi le risorse sono indirizzate verso indicizzazione e interrogazione ad alta velocità. La distribuzione cloud native consente inoltre una scalabilità conveniente su richiesta.
Sicurezza
TiDB dispone di funzionalità di sicurezza di livello enterprise, tra cui crittografia, autenticazione e controllo degli accessi. Queste sono importanti per le applicazioni che richiedono un’elevata sicurezza dei dati.
Vald dispone di autenticazione e replica dei dati per la tolleranza ai guasti. Ma la sua sicurezza è focalizzata sulle applicazioni di ricerca vettoriale, non sulle operazioni di database di uso generale.
Quando usare ciascuno
TiDB
TiDB è la scelta migliore per la gestione ibrida dei dati. Se hai un caso d’uso che coinvolge dati strutturati o semi-strutturati su larga scala e devi includere la ricerca vettoriale, l’architettura HTAP di TiDB e il supporto SQL sono una soluzione completa. È particolarmente adatto per ambienti in cui carichi di lavoro transazionali e analitici devono coesistere.
Vald
Vald è ideale per scenari in cui la ricerca vettoriale ad alte prestazioni è il requisito principale. Se la tua applicazione ruota attorno alla ricerca per similarità su grandi dataset, come sistemi di raccomandazione, recupero di immagini o flussi di lavoro AI/ML, l’architettura specializzata e la scalabilità dinamica di Vald lo rendono la scelta migliore. Inoltre, la sua distribuzione cloud-native lo rende ancora più adatto a carichi di lavoro intensivi sui vettori.
Riepilogo
TiDB è valido come soluzione general purpose, per l’elaborazione ibrida transazionale e analitica e per integrazioni di ricerca vettoriale. Vald è valido come soluzione specializzata, veloce e affidabile per la ricerca vettoriale su dati non strutturati su larga scala. La tua scelta dipende dal tuo caso d’uso: hai bisogno di un database generale con ricerca vettoriale o di un motore di ricerca vettoriale ottimizzato per velocità e scalabilità?
Leggi questo per ottenere una panoramica di TiDB e Vald, ma per valutarli devi basarti sul 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. In definitiva, 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 autonomamente i database vettoriali
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 di 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 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 prestazionali sui tuoi dataset.
Dai una rapida occhiata alle prestazioni dei principali database vettoriali nella classifica VectorDBBench.
Leggi i seguenti blog per saperne di più sulla valutazione dei database vettoriali.
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