Database vettoriali vs. database NewSQL
Introduzione
I database vettoriali eccellono nell'archiviazione e nell'interrogazione di embedding vettoriali ad alta dimensionalità, consentendo alle applicazioni di IA di trovare similarità semantiche e percettive tramite strutture di indice specializzate ottimizzate per la ricerca dei vicini più prossimi. I database NewSQL combinano le garanzie ACID e il modello relazionale dei database SQL tradizionali con la scalabilità orizzontale e le caratteristiche prestazionali in precedenza associate solo ai sistemi NoSQL.
Ma è qui che le cose si fanno interessanti: man mano che le applicazioni aziendali incorporano sempre più capacità di IA accanto a carichi di lavoro transazionali mission-critical, i confini tra queste categorie di database specializzati iniziano a sfumare. I sistemi NewSQL stanno aggiungendo il supporto vettoriale, mentre i database vettoriali stanno potenziando le proprie capacità transazionali e le garanzie di coerenza dei dati.
Per architetti e sviluppatori che progettano sistemi di dati nel 2025, capire quando sfruttare ciascuna tecnologia—e quando potrebbero completarsi a vicenda—è diventato essenziale per creare applicazioni che bilancino funzionalità avanzate di IA con affidabilità e coerenza di livello enterprise. La decisione richiede un'attenta considerazione dei carichi di lavoro specifici, dei pattern di accesso ai dati e dei requisiti di coerenza, anziché semplicemente scegliere l'opzione più di tendenza.
Il panorama odierno dei database: domina la specializzazione
Ricordi quando i database relazionali erano considerati la soluzione universale per praticamente tutte le esigenze di persistenza dei dati? Quei giorni sono ormai definitivamente alle nostre spalle. Il panorama moderno dei dati si è evoluto in un ricco ecosistema di soluzioni costruite per scopi specifici, ciascuna ottimizzata per tipi di dati, pattern di accesso e caratteristiche operative specifiche.
In questo panorama sempre più specializzato:
I database relazionali tradizionali continuano a eccellere nei carichi di lavoro transazionali con schemi ben definiti e requisiti di forte coerenza
I database documentali gestiscono dati flessibili simili a JSON con strutture annidate e flessibilità dello schema
Gli archivi chiave-valore offrono un accesso semplice ai dati a velocità fulminea con overhead minimo
I database a grafo rendono i dati ricchi di relazioni efficientemente interrogabili e navigabili
I database time series gestiscono in modo efficiente punti dati cronologici con archiviazione e query ottimizzate per il tempo
Gli archivi wide-column distribuiscono enormi dataset strutturati su cluster con ottimizzazioni orientate alle colonne
I database vettoriali e i sistemi NewSQL rappresentano due importanti innovazioni in questo ecosistema specializzato:
I database vettoriali sono emersi come infrastruttura essenziale per le applicazioni di IA, colmando efficacemente il divario tra i modelli che generano embedding e le applicazioni che devono interrogarli in modo efficiente. L'esplosione dell'IA generativa, della ricerca semantica e dei sistemi di raccomandazione li ha resi sempre più centrali nelle applicazioni moderne.
I database NewSQL sono nati per risolvere la sfida apparentemente contraddittoria di mantenere il modello relazionale e le garanzie ACID di SQL ottenendo al contempo la scalabilità orizzontale in precedenza possibile solo con i sistemi NoSQL. Sono diventati critici per le applicazioni che necessitano sia di integrità transazionale sia della capacità di scalare orizzontalmente su infrastrutture distribuite.
Ciò che rende questo confronto particolarmente rilevante è il numero crescente di applicazioni enterprise che necessitano sia delle capacità basate sull'IA dei database vettoriali sia dell'affidabilità transazionale dei sistemi NewSQL.
Perché potresti dover decidere tra questi tipi di database
Se stai leggendo questo, probabilmente ti trovi di fronte a uno di questi scenari:
Stai aggiungendo funzionalità di IA a un'applicazione enterprise mission-critical: forse hai un'applicazione esistente che utilizza un database NewSQL e ora devi incorporare ricerca semantica o raccomandazioni.
Stai progettando una nuova applicazione con requisiti sia di IA sia transazionali: stai costruendo una piattaforma che richiede sia la ricerca di similarità vettoriale sia transazioni ACID affidabili.
Stai valutando approcci specializzati rispetto ad approcci unificati: stai ponderando se usare database specializzati per diversi carichi di lavoro o trovare un'unica soluzione che risponda a più esigenze.
Ti preoccupa la coerenza dei dati tra componenti IA e transazionali: devi garantire che le funzionalità basate sull'IA operino su dati coerenti e aggiornati.
Stai rendendo la tua architettura a prova di futuro: vuoi capire come queste tecnologie potrebbero convergere o completarsi a vicenda man mano che la tua applicazione evolve.
Da persona che ha implementato entrambi i tipi di sistemi in diversi settori, posso dirti che fare la scelta giusta richiede di comprendere non solo in cosa eccelle ciascun tipo di database, ma anche in che modo le loro differenze architetturali incidono sui tuoi requisiti specifici di coerenza, scalabilità e pattern di query.
Database vettoriali: la spina dorsale della moderna ricerca IA
Fondamenti architetturali
Alla base, i database vettoriali come Milvus e Zilliz Cloud ruotano attorno a un concetto potente: rappresentare gli elementi di dati come punti in uno spazio ad alta dimensionalità, dove la vicinanza equivale alla somiglianza. La loro architettura include tipicamente:
Motori di archiviazione vettoriale ottimizzati per array numerici densi che possono variare da decine a migliaia di dimensioni
Indici ANN (Approximate Nearest Neighbor) come HNSW, IVF o PQ che rendono pratica la ricerca vettoriale su scala di miliardi
Ottimizzazioni del calcolo della distanza per calcolare la somiglianza usando metriche come coseno, euclidea o prodotto scalare
Sottosistemi di filtraggio che combinano la ricerca vettoriale con vincoli sui metadati
Meccanismi di sharding progettati specificamente per distribuire carichi di lavoro vettoriali
L'intuizione chiave: i database vettoriali sacrificano la perfetta accuratezza della ricerca esatta del vicino più prossimo a favore dei notevoli guadagni prestazionali dei metodi approssimati, rendendo pratiche su larga scala applicazioni di ricerca per similarità che prima erano irrealizzabili.
Cosa distingue i database vettoriali
Nella mia esperienza nell'implementazione di questi sistemi, queste capacità fanno davvero brillare i database vettoriali:
Compromessi accuratezza-prestazioni regolabili: la capacità di regolare i parametri dell'indice per bilanciare la velocità di ricerca con la precisione dei risultati
Supporto a record multi-vettore: archiviazione di più vettori di embedding per elemento per rappresentare aspetti o modalità differenti
Capacità di ricerca ibrida: combinare la similarità vettoriale con il filtraggio tradizionale per risultati precisi
Flessibilità delle metriche di distanza: supporto a diverse misure di similarità per diversi tipi di embedding
Filtraggio dei metadati: restringere i risultati in base ad attributi tradizionali insieme alla similarità vettoriale
Le innovazioni recenti ne hanno ulteriormente ampliato le capacità:
Ricerca ibrida sparsa-densa: combinare i punti di forza del tradizionale matching per parole chiave con la comprensione semantica
Riordinamento cross-encoder: perfezionare i risultati iniziali della ricerca vettoriale con modelli computazionalmente più intensivi
Scalabilità serverless: regolare automaticamente le risorse in base ai carichi di query e indicizzazione
Pipeline di retrieval multi-stadio: orchestrare flussi di retrieval complessi con fasi di filtraggio e riordinamento
Zilliz Cloud e Milvus: leader dell'ecosistema dei database vettoriali
Tra il crescente ecosistema di soluzioni di database vettoriali, Zilliz Cloud e il progetto open-source Milvus sono emersi come attori significativi:
Milvus è un database vettoriale open-source ampiamente adottato che ha guadagnato popolarità tra gli sviluppatori che costruiscono applicazioni IA. Creato per gestire la ricerca di similarità vettoriale su larga scala, fornisce le fondamenta per molti sistemi di produzione in ambiti che vanno dai motori di raccomandazione alla ricerca per immagini. Il progetto ha alle spalle una forte community ed è progettato tenendo a mente prestazioni e scalabilità.
Zilliz Cloud è la versione come servizio gestito di Milvus, che offre la stessa funzionalità di base senza la complessità operativa. Per i team di sviluppo che desiderano implementare funzionalità di ricerca vettoriale senza dedicare risorse alla gestione del database, Zilliz Cloud offre un percorso semplificato verso la produzione. Questo approccio cloud-native è in linea con le pratiche di sviluppo moderne, in cui i team preferiscono sempre più utilizzare database come servizi anziché gestire autonomamente l'infrastruttura sottostante.
Casi d'uso popolari: database vettoriali
I database vettoriali stanno trasformando vari settori grazie alla loro capacità di alimentare applicazioni basate sulla similarità:
Retrieval-Augmented Generation (RAG): i database vettoriali collegano i modelli linguistici a fonti di informazioni pertinenti. Gli utenti possono porre domande complesse come "Quali sono stati i nostri risultati di vendita del Q2 in Europa?" e ricevere risposte accurate tratte direttamente da documenti interni, garantendo che le risposte siano fattuali e aggiornate.
Ricerca semantica: i database vettoriali consentono una ricerca in linguaggio naturale che comprende l'intento dell'utente anziché limitarsi a confrontare parole chiave. Gli utenti possono effettuare ricerche con query conversazionali come "mete per vacanze economiche per famiglie" e ricevere risultati semanticamente pertinenti, anche quando queste parole esatte non compaiono nel contenuto.
Sistemi di raccomandazione: le piattaforme di e-commerce, i servizi di streaming e le piattaforme di contenuti utilizzano database vettoriali per fornire raccomandazioni personalizzate basate sulla similarità semantica anziché solo sul collaborative filtering. Questo approccio riduce il problema del "cold start" per i nuovi elementi e può spiegare meglio perché vengono formulate le raccomandazioni.
Ricerca di immagini e visiva: i rivenditori e le piattaforme visive utilizzano database vettoriali per abilitare la funzionalità di ricerca tramite immagine. Gli utenti possono caricare una foto per trovare prodotti, opere d'arte o design visivamente simili, cosa particolarmente preziosa nella moda, nell'interior design e nei settori creativi.
Rilevamento delle anomalie: i sistemi di sicurezza e monitoraggio sfruttano i database vettoriali per identificare modelli insoliti che non corrispondono ai comportamenti attesi. Ciò è particolarmente prezioso per il rilevamento delle frodi, la sicurezza di rete e il controllo qualità nella produzione.
Database NewSQL: scalare le transazioni senza compromessi
Fondamenti architetturali
I database NewSQL come Google Spanner, CockroachDB e SingleStore sono emersi da una sfida fondamentale: come mantenere le garanzie ACID e il modello relazionale da cui dipendono le applicazioni aziendali, raggiungendo al contempo la scalabilità orizzontale necessaria per i carichi di lavoro moderni. La loro architettura include in genere:
Motori SQL distribuiti che preservano la semantica SQL standard operando su cluster
Protocolli di consenso sofisticati (come Paxos o Raft) che garantiscono la coerenza dei dati in ambienti distribuiti
Sistemi di sharding automatico che distribuiscono i dati tra i nodi mantenendo l'integrità transazionale
Controllo della concorrenza ottimistico o multiversione per un throughput elevato senza sacrificare la coerenza
Motori di esecuzione distribuiti che parallelizzano le operazioni di query sul cluster
L'intuizione fondamentale: ripensando il modo in cui i database relazionali gestiscono il consenso distribuito, il coordinamento delle transazioni e l'esecuzione delle query, i sistemi NewSQL raggiungono la scalabilità orizzontale senza abbandonare il modello SQL o le garanzie ACID su cui le applicazioni fanno affidamento.
Cosa distingue i DB NewSQL
Avendo distribuito database NewSQL in ambienti aziendali, ho trovato queste funzionalità particolarmente preziose:
Transazioni distribuite: mantenimento delle garanzie ACID su nodi distribuiti geograficamente
Scalabilità orizzontale: aumento della capacità semplicemente aggiungendo più nodi al cluster
Compatibilità SQL: supporto di interfacce e strumenti SQL standard nonostante l'architettura distribuita
Ribilanciamento automatico: ridistribuzione dei dati man mano che il cluster cresce o si riduce senza intervento manuale
Modelli di consistenza forte: Fornire consistenza linearizzabile per operazioni critiche quando necessario
Le innovazioni recenti hanno ulteriormente potenziato le capacità NewSQL:
Distribuzioni multi-regione: Coprire più regioni geografiche mantenendo al contempo garanzie di consistenza
Elaborazione ibrida transazionale/analitica (HTAP): Supportare sia carichi di lavoro OLTP sia OLAP dallo stesso database
Offerte serverless: Prezzi basati sul consumo con scalabilità automatica
Funzionalità di streaming integrate: Elaborare flussi di dati insieme alle operazioni di database tradizionali
Motori di archiviazione specializzati: Ottimizzare per diverse caratteristiche dei carichi di lavoro all'interno dello stesso sistema
Casi d'uso popolari: Database NewSQL
I database NewSQL eccellono negli scenari in cui i database relazionali tradizionali raggiungono limiti di scalabilità ma le applicazioni richiedono ancora una consistenza forte:
Piattaforme SaaS globali: Le piattaforme software multi-tenant sfruttano i database NewSQL per scalare orizzontalmente tra datacenter mantenendo al contempo l'integrità transazionale per le operazioni di ciascun cliente. La capacità di aggiungere capacità aggiungendo nodi anziché scalare verticalmente consente a queste aziende di crescere in modo efficiente preservando il modello SQL su cui sono state costruite le loro applicazioni.
Sistemi finanziari: Le applicazioni bancarie e fintech utilizzano i database NewSQL per combinare i rigorosi requisiti di consistenza delle transazioni finanziarie con la capacità di scalare fino a milioni di utenti e transazioni. Le loro forti garanzie di consistenza assicurano saldi dei conti e cronologie delle transazioni accurati, mentre l'architettura distribuita fornisce sia scalabilità sia resilienza contro interruzioni regionali.
Piattaforme di e-commerce: I rivenditori online implementano database NewSQL per gestire enormi volumi di transazioni durante i periodi di picco degli acquisti, mantenendo al contempo coerenti inventario, elaborazione degli ordini e dati dei clienti. Il modello di scalabilità orizzontale consente loro di aumentare temporaneamente la capacità per i picchi stagionali senza ricostruire la propria architettura dei dati.
Backend di gaming: Le piattaforme di giochi multiplayer utilizzano database NewSQL per gestire dati dei giocatori, inventari ed economie in-game con rigorosi requisiti di consistenza. L'architettura distribuita supporta milioni di giocatori simultanei in regioni globali, garantendo al contempo che lo stato critico del gioco rimanga consistente e che transazioni come acquisti o scambi mantengano le proprietà ACID.
Sistemi di cartelle cliniche: Le istituzioni mediche implementano database NewSQL per gestire cartelle cliniche dei pazienti che richiedono sia consistenza rigorosa per i dati di assistenza critica sia la capacità di scalare attraverso reti ospedaliere. L'interfaccia SQL mantiene la compatibilità con le applicazioni sanitarie esistenti, mentre l'architettura distribuita fornisce resilienza e capacità di scalabilità.
Gestione dei dati IoT: Le piattaforme IoT industriali utilizzano database NewSQL come sistema di riferimento per lo stato e la configurazione dei dispositivi, mantenendo al contempo la capacità di scalare fino a milioni di dispositivi connessi. Le transazioni ACID garantiscono una gestione affidabile dei dispositivi, mentre l'architettura scalabile gestisce la crescita continua dei sistemi connessi.
Confronto diretto: Vector DB vs NewSQL DB
| Funzionalità | Database vettoriali (Milvus, Zilliz Cloud) | Database NewSQL (CockroachDB, Spanner) | Perché è importante |
| Modello di dati primario | Vettori ad alta dimensionalità con metadati | Tabelle relazionali con schema SQL tradizionale | Determina come modelli i concetti del tuo dominio e quali operazioni sono efficienti |
| Capacità di query principale | Ricerca di similarità e query dei vicini più prossimi | Query SQL con transazioni distribuite | Definisce le operazioni fondamentali che la tua applicazione può eseguire in modo efficiente |
| Modello di consistenza | Di solito consistenza eventuale con opzioni configurabili | Consistenza forte con garanzie ACID | Influisce sulla correttezza dell'applicazione e sul comportamento durante operazioni concorrenti |
| Approccio alla scalabilità | Ottimizzato per ricerche di similarità a prevalenza di lettura | Scalabilità bilanciata sia per letture sia per scritture | Influisce su come il tuo database cresce con l'aumento di dati e traffico |
| Supporto transazionale | Limitato o inesistente | Transazioni ACID complete su cluster distribuiti | Determina l'affidabilità delle operazioni aziendali critiche |
| Punto di forza principale | Trovare elementi simili in base agli embedding | Scalare orizzontalmente carichi di lavoro relazionali | Allinea i punti di forza del database con le esigenze principali della tua applicazione |
| Linguaggio di query | API specifiche per vettori, funzioni di similarità | SQL standard con estensioni distribuite | Influenza la curva di apprendimento degli sviluppatori e l'espressività delle query |
| Integrazione con l'AI | Supporto nativo per embedding e similarità | Spesso richiede estensioni o sistemi separati | Determina la prontezza pronta all'uso per funzionalità basate sull'AI |
| Geo-distribuzione | Tipicamente a singola regione con replica | Supporto multi-regione nativo con controlli di consistenza | Influisce sulla distribuzione globale dell'applicazione e sulla latenza |
| Familiarità nello sviluppo | Nuovo paradigma per la maggior parte dei team | Modello SQL familiare con considerazioni distribuite | Influisce sull'onboarding del team e sulla velocità di sviluppo |
Database vettoriali in azione: storie di successo reali
I database vettoriali eccellono in questi casi d'uso:
Retrieval-Augmented Generation (RAG) per la conoscenza aziendale
Una società di consulenza globale ha implementato un sistema RAG usando Zilliz Cloud per alimentare la propria piattaforma interna di conoscenza. Ha convertito milioni di documenti, presentazioni e report di progetto in embedding archiviati in un database vettoriale. Quando i consulenti fanno domande, il sistema recupera il contesto più rilevante dalla loro base di conoscenza e lo passa a un modello linguistico di grandi dimensioni per generare risposte accurate e contestualmente pertinenti.
Questo approccio ha migliorato drasticamente la scoperta della conoscenza, ridotto il tempo di ricerca del 65% e garantito che le risposte fossero basate sull'esperienza e sulle metodologie effettive dell'azienda anziché su output LLM generici. Il database vettoriale è stato fondamentale per abilitare il recupero in tempo reale su enormi raccolte di documenti, mantenendo tempi di risposta alle query inferiori al secondo.
Vedi altri case study RAG:
Shulex usa Zilliz Cloud per scalare e ottimizzare i suoi servizi VOC
Scopri come MindStudio sfrutta Zilliz Cloud per potenziare la creazione di app AI
Ivy.ai scala la comunicazione basata su GenAI con il database vettoriale Zilliz Cloud
Agentic RAG per workflow complessi
Agentic RAG è un framework RAG avanzato che migliora il framework RAG tradizionale incorporando funzionalità di agenti intelligenti. Un fornitore di tecnologie sanitarie ha realizzato un sistema agentic RAG che utilizza la ricerca vettoriale per alimentare uno strumento di supporto alle decisioni cliniche. Il sistema archivia conoscenze mediche, linee guida terapeutiche e storie cliniche dei pazienti come embedding in un database vettoriale. Quando i medici inseriscono scenari complessi dei pazienti, il sistema agentic:
Scompone la query complessa in sotto-domande
Esegue ricerche vettoriali mirate per ogni sotto-domanda
Valuta e sintetizza le informazioni recuperate
Determina se sono necessarie ulteriori ricerche
Fornisce una risposta completa e basata su evidenze
Questa implementazione avanzata ha ridotto il tempo di decisione clinica del 43% e migliorato l’accuratezza delle raccomandazioni terapeutiche del 28% negli studi di validazione. La capacità del database vettoriale di eseguire molteplici ricerche rapide di similarità con contesti diversi è stata essenziale per il processo di ragionamento multi-step dell’agente.
Il DeepSearcher, realizzato dagli ingegneri di Zilliz, è un esempio di primo piano di agentic RAG ed è anche un’alternativa locale e open-source a Deep Research di OpenAI. Ciò che distingue DeepSearcher è la sua combinazione unica di modelli di ragionamento avanzati, funzionalità di ricerca sofisticate e un assistente di ricerca integrato. Sfruttando Milvus (un database vettoriale ad alte prestazioni realizzato da Zilliz) per l’integrazione dei dati locali, offre risultati di ricerca più rapidi e pertinenti, consentendo al contempo un facile cambio di modello per esperienze personalizzate.
Ricerca semantica oltre le parole chiave
Un’azienda di tecnologia legale ha sostituito la propria ricerca tradizionale basata su parole chiave con un approccio basato su database vettoriale, consentendo agli avvocati di cercare tra giurisprudenza, statuti e documenti legali con query in linguaggio naturale invece che con sintassi di ricerca booleana. Il loro database vettoriale ha indicizzato gli embedding di milioni di documenti legali, catturando il significato semantico di concetti legali complessi.
Dopo l’implementazione, la rilevanza della ricerca è migliorata del 48%, l’abbandono della ricerca è diminuito del 35% e gli avvocati hanno riferito di risparmiare in media 3-5 ore a settimana nelle attività di ricerca legale. Il database vettoriale gestiva l’intero corpus legale di oltre 12 milioni di documenti mantenendo tempi di risposta alle query costanti inferiori a 100 ms.
Vedi altri case study sulla ricerca semantica:
HumanSignal offre una scoperta dei dati più rapida utilizzando Milvus e AWS
Credal AI sblocca una GenAI sicura e governabile con il database vettoriale Milvus
Tokopedia ha ottenuto una ricerca 10 volte più intelligente con Milvus
Ricerca di immagini basata sull’AI
Una piattaforma di gestione degli asset digitali ha implementato la ricerca visiva utilizzando un database vettoriale per archiviare gli embedding delle librerie di immagini dei propri clienti. I team di marketing potevano ora caricare immagini di riferimento per trovare asset visivamente simili in tutta la loro libreria multimediale, una funzionalità impossibile con la precedente ricerca basata sui metadati.
Questa funzionalità ha aumentato il coinvolgimento degli utenti del 56% e ridotto del 62% il tempo dedicato alla ricerca di asset adatti. Il database vettoriale gestiva efficacemente librerie che andavano da migliaia a milioni di immagini per cliente, mantenendo al contempo una latenza di ricerca inferiore a 200 ms, anche per le raccolte più grandi.
Vedi altri case study sulla ricerca di immagini:
Database NewSQL in azione: storie di successo reali
I database NewSQL eccellono in questi scenari:
Scalabilità globale di una piattaforma finanziaria
Un'azienda fintech ha migrato il proprio sistema di elaborazione dei pagamenti da un database relazionale tradizionale a un database NewSQL distribuito per supportare la propria espansione internazionale. Il sistema precedente aveva difficoltà con le transazioni tra regioni diverse e non poteva scalare orizzontalmente per soddisfare la domanda crescente.
L'implementazione NewSQL ha utilizzato una distribuzione multi-regione con transazioni distribuite per garantire la coerenza dei pagamenti nelle operazioni globali. Questa architettura ha ridotto la latenza dell'elaborazione dei pagamenti del 73% per i clienti internazionali, mantenendo al contempo rigorose garanzie ACID per le transazioni finanziarie. Il sistema ora gestisce oltre 12.000 transazioni al secondo durante i periodi di picco con una disponibilità del 99,995%, il tutto mantenendo la familiare interfaccia SQL con cui il team di sviluppo era già competente.
Trasformazione di una piattaforma e-commerce
Un'azienda e-commerce in rapida crescita ha sostituito la propria implementazione MySQL shardata con un database NewSQL per eliminare le limitazioni di scalabilità che affrontava durante i picchi stagionali di shopping. L'approccio precedente richiedeva una logica applicativa complessa per gestire le transazioni tra shard diversi e faticava a garantire una gestione coerente dell'inventario tra gli shard.
La soluzione NewSQL ha fornito sharding automatico mantenendo l'integrità transazionale per ordini, inventario e dati dei clienti. Questa implementazione ha gestito un aumento del 300% del volume delle transazioni durante il Black Friday senza degrado delle prestazioni, ha ridotto le interruzioni legate al database da diverse al mese a zero nell'ultimo anno ed ha eliminato la necessità di logica di sharding a livello applicativo, consentendo agli sviluppatori di concentrarsi sulle funzionalità anziché sulla distribuzione dei dati.
Scalabilità di un'applicazione SaaS
Un'azienda di software B2B ha spostato la propria applicazione multi-tenant da un database relazionale tradizionale a una piattaforma NewSQL per supportare la propria crescente base di clienti enterprise. Il precedente database a istanza singola non poteva scalare per soddisfare le esigenze dei clienti più grandi e creava problemi di isolamento delle prestazioni tra tenant.
Il database NewSQL ha permesso loro di scalare orizzontalmente con l'aumentare del numero di clienti, mantenendo al contempo un rigoroso isolamento tra i dati dei tenant. Le prestazioni per i grandi clienti enterprise sono migliorate del 220%, i costi operativi del database sono diminuiti del 40% nonostante la gestione di una quantità di dati 5 volte superiore, e il team ha mantenuto il codice applicativo esistente basato su SQL con modifiche minime.
Eseguire benchmark delle tue soluzioni di ricerca vettoriale autonomamente
VectorDBBench è uno strumento di benchmarking open-source progettato per gli utenti che richiedono sistemi di archiviazione e recupero dei 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 utilizzando i propri dataset e di determinare quello più adatto ai loro casi d'uso. Utilizzando VectorDBBench, gli utenti possono prendere decisioni informate basate sulle prestazioni effettive del database vettoriale anziché fare affidamento su 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 utilizzarlo, modificarlo e distribuirlo liberamente. Lo strumento è mantenuto attivamente da una comunità di sviluppatori impegnati a migliorarne le funzionalità e le prestazioni.
Dai un'occhiata alla classifica VectorDBBench per una rapida panoramica delle prestazioni dei database vettoriali più diffusi.
Framework decisionale: scegliere la giusta architettura di database
Dopo aver aiutato numerose organizzazioni a prendere questa decisione, ho sviluppato questo framework pratico:
Scegli un database vettoriale quando:
La ricerca di similarità basata sull'AI è la tua proposta di valore principale - La tua applicazione ruota principalmente attorno alla ricerca di elementi correlati in base alla similarità semantica o percettiva
Stai lavorando con embedding provenienti da modelli di machine learning - I tuoi dati esistono naturalmente come vettori provenienti da modelli linguistici, encoder di immagini o altri sistemi AI
Risultati approssimati sono accettabili per migliorare le prestazioni - Il tuo caso d'uso può tollerare la precisione imperfetta degli algoritmi ANN in cambio della velocità
I pattern di query si concentrano su "cosa è simile a questo?" - Le tue operazioni principali implicano la ricerca dei vicini più prossimi in uno spazio ad alta dimensionalità
Forti garanzie transazionali sono meno critiche delle prestazioni di ricerca - La tua applicazione dà priorità alla ricerca rapida di similarità rispetto a rigide garanzie di coerenza
Scegli un database NewSQL quando:
L'integrità transazionale non è negoziabile - La tua applicazione gestisce dati finanziari, sanitari o altri dati critici che richiedono garanzie ACID
Devi scalare orizzontalmente workload relazionali - Hai raggiunto i limiti di scalabilità degli RDBMS tradizionali ma devi mantenere il modello relazionale
La compatibilità SQL è un requisito - Il tuo team e i tuoi strumenti sono costruiti attorno a SQL e ai concetti relazionali
La coerenza multi-regione è importante - La tua applicazione deve mantenere la coerenza oltre i confini geografici
Stai gestendo workload sia OLTP sia analitici - La tua applicazione deve supportare in modo efficiente sia operazioni transazionali sia analitiche
Considera un approccio ibrido quando:
La tua applicazione ha workload chiaramente distinti - Alcune funzionalità richiedono la ricerca di similarità mentre altre necessitano di garanzie transazionali
I dati fluiscono naturalmente tra componenti transazionali e AI - Il tuo workflow prevede l'elaborazione di dati transazionali per l'analisi AI
Team diversi mantengono componenti applicativi diversi - La tua organizzazione ha team separati per l'elaborazione delle transazioni e le funzionalità AI
I requisiti di latenza differiscono tra i componenti - Alcune operazioni richiedono risposte sotto il millisecondo mentre altre possono tollerare latenze più elevate
Considera NewSQL con estensioni vettoriali quando:
La tua esigenza principale è transazionale con ricerca vettoriale occasionale - Una forte coerenza è il tuo requisito principale con alcune capacità AI
La semplicità operativa prevale sulle prestazioni specializzate - Gestire un singolo sistema di database è una priorità più alta rispetto a massimizzare le prestazioni della ricerca vettoriale
Le tue esigenze di ricerca vettoriale sono moderate - Sia in termini di dimensione della raccolta sia di dimensionalità
La coerenza dei dati tra transazioni e vettori è critica - Hai bisogno che le operazioni vettoriali vedano dati immediatamente coerenti dopo le transazioni
Realtà implementative: ciò che avrei voluto sapere prima
Dopo aver implementato entrambi i tipi di database in più organizzazioni, ecco considerazioni pratiche che spesso vengono trascurate:
Pianificazione delle risorse
I database vettoriali in genere richiedono memoria significativa per gli indici, spesso 2-3 volte quanto potresti stimare inizialmente in base alla dimensione dei dati grezzi
I database NewSQL possono avere requisiti CPU più elevati rispetto agli RDBMS tradizionali a causa dell'overhead dei protocolli di consenso distribuito
I pattern di scalabilità differiscono fondamentalmente: i database vettoriali spesso scalano con le dimensioni degli embedding e la dimensione della raccolta, mentre i database NewSQL in genere scalano con il volume delle transazioni e la complessità delle query
Esperienza di sviluppo
I paradigmi di query differiscono significativamente tra questi tipi di database, richiedendo al tuo team di sviluppo modelli mentali diversi
I database NewSQL introducono concetti di sistemi distribuiti come livelli di consistenza e tolleranza alle partizioni, con cui gli sviluppatori SQL tradizionali potrebbero non avere familiarità
La ricerca vettoriale richiede la comprensione di modelli di embedding, riduzione della dimensionalità e metriche di similarità, con cui gli sviluppatori di database tradizionali potrebbero non avere esperienza
Realtà operative
Le esigenze di monitoraggio variano drasticamente, con i database vettoriali che richiedono attenzione alle prestazioni degli indici e i database NewSQL che si concentrano sulle metriche di consenso e sulla latenza delle transazioni distribuite
Le strategie di backup e ripristino differiscono sostanzialmente, con i database NewSQL che spesso dispongono di capacità di ripristino point-in-time più sofisticate
Le operazioni di manutenzione, come gli aggiornamenti di versione, possono essere più complesse nei sistemi distribuiti, spesso richiedendo un'orchestrazione accurata per mantenere la disponibilità
Conclusione: scegli lo strumento giusto, ma resta flessibile
La scelta tra database vettoriali e database NewSQL non riguarda la selezione di un vincitore: si tratta di allineare la tua architettura di database ai tuoi requisiti specifici di consistenza, modelli di query e scalabilità.
Se il tuo caso d'uso principale prevede la ricerca di elementi simili o relazioni semantiche, un database vettoriale probabilmente ha senso come base. Se la tua esigenza fondamentale sono transazioni scalabili con forti garanzie di consistenza, un database NewSQL è probabilmente il tuo punto di partenza.
Le architetture dati più sofisticate che ho contribuito a costruire non evitano i database specializzati: li adottano creando al contempo interfacce pulite che nascondono la complessità agli sviluppatori applicativi. Questo approccio ti offre i vantaggi prestazionali dei sistemi specializzati mantenendo al contempo la velocità di sviluppo.
Qualunque percorso tu scelga, la chiave è costruire con sufficiente flessibilità per evolvere man mano che sia i tuoi requisiti sia il panorama dei database continuano a cambiare. La convergenza tra le capacità vettoriali e l'elaborazione delle transazioni distribuite di NewSQL è appena agli inizi, e le architetture di maggior successo saranno quelle in grado di adattarsi per incorporare il meglio di entrambi i mondi.
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