ChromaとTiDBの比較：AIアプリケーションに適したベクターデータベースの選択
AIを活用したアプリケーションが普及するにつれ、開発者やエンジニアは、ベクトルデータを効率的に処理する適切なデータベースを選択するという課題に直面している。この分野で人気のある2つの選択肢は、ChromaとTiDBだ。本記事では、ベクターデータベースのニーズについて十分な情報を得た上で決定するために、これらのテクノロジーを比較する。
ベクターデータベースとは？
ChromaとTiDBを比較する前に、まずベクターデータベースについて説明します。 ベクトルデータベース](https://zilliz.com/learn/what-is-vector-database)は、特に高次元のベクトルを格納し、照会するために設計されています。ベクトルは非構造化データの数値表現です。これらのベクトルは、テキストの意味的な意味、画像の視覚的な特徴、または製品の属性などの複雑な情報を符号化する。効率的な類似検索を可能にすることで、ベクトルデータベースはAIアプリケーションにおいて極めて重要な役割を果たし、より高度なデータ分析と検索を可能にする。
ベクトルデータベースは、電子商取引の商品推奨、コンテンツ発見プラットフォーム、サイバーセキュリティにおける異常検知、医療画像分析、自然言語処理(NLP)タスクなど、多くのユースケースで採用されている。また、AI幻覚のような問題を軽減するために外部知識を提供することで大規模言語モデル(LLMs)のパフォーマンスを向上させる技術である、検索拡張生成(RAG)でも重要な役割を果たしている。
市場には、以下のような多くの種類のベクトル・データベースがある：
Milvus](https://zilliz.com/what-is-milvus)、Zilliz Cloud(フルマネージドMilvus)など。
Faiss](https://zilliz.com/learn/faiss)やAnnoyのようなベクトル検索ライブラリ。
Chroma](https://zilliz.com/blog/milvus-vs-chroma)やMilvus Liteのような軽量ベクトルデータベース。
小規模なベクトル検索が可能なベクトル検索アドオンを備えた従来のデータベース**。
ChromaとTiDBは、ベクトル・データベースに対する異なるアプローチを表している。Cassandraは、ベクトル検索機能を含むように進化した伝統的なデータベースであり、一方、Valdは、専用に構築されたベクトルデータベースである。ベクトルデータを扱い、類似検索を効率的に実行するためにゼロから設計された。特化したソリューションとして、Valdはベクトル操作のみに焦点を当て、類似検索やレコメンデーションなどのタスクに最適化されている。
Chromaとは？概要
ChromaはオープンソースのAIネイティブベクターデータベースであり、AIアプリケーションの構築プロセスを簡素化する。大規模な言語モデル（LLM）と、それらが効果的に機能するために必要なデータとの橋渡しをする。Chromaの主な目的は、知識、事実、スキルにLLMが簡単にアクセスできるようにすることで、AI搭載アプリケーションの開発を効率化することだ。Chromaの中核は、ベクターデータを管理するためのツールを提供することで、開発者はエンベッディング（データのベクター表現）を関連するメタデータとともに保存することができる。この機能は、多くのAIアプリケーションにとって非常に重要であり、ベクトル関係に基づく効率的な類似検索やデータ検索を可能にします。
Chromaの主な強みのひとつは、シンプルさと開発者の生産性を重視していることだ。Chromaの開発チームは、開発者がベクトル検索機能をアプリケーションに素早く統合できるよう、直感的なインターフェイスを作ることを優先した。使いやすさを重視するあまり、パフォーマンスが犠牲になることはありません。Chromaは高速かつ効率的に設計されているため、さまざまなアプリケーションに適している。Chromaはサーバーとして動作し、PythonとJavaScript/TypeScriptの両方に対応したクライアントSDKを提供します。
Chromaの機能は、関連するエンベッディングのグループであるコレクションの概念を中心に展開されます。Chromaのコレクションにドキュメントを追加すると、システムは自動的にトークン化し、指定されたエンベッディング関数（指定されていない場合はデフォルトの関数）を使ってエンベッディングを行います。この処理により、生データは効率的に検索できるベクトル表現に変換される。エンベッディングとともに、Chromaでは各文書のメタデータを保存することができ、これにはデータのフィルタリングや整理に役立つ追加情報を含めることができます。Chromaは柔軟なクエリーオプションを提供しており、ベクトル埋め込みまたはテキストクエリーのいずれかを使用して類似文書を検索し、ベクトルの類似性に基づいて最も近い一致を返します。
Chromaはいくつかの点で際立っている。ChromaのAPIは直感的で使いやすいように設計されており、ベクターデータベースを初めて使う開発者でも学習曲線が少なくなっている。Chromaは様々なタイプのデータをサポートし、様々なエンベッディングモデルに対応しているため、ユーザーは特定のユースケースに最適なアプローチを選択することができる。Chromaは、他のAIツールやフレームワークとシームレスに統合できるように構築されており、複雑なAIパイプラインに適している。さらに、Chromaはオープンソース（ライセンスはApache 2.0）であるため、透明性が高く、コミュニティ主導の改善やカスタマイズが可能です。Chromaチームは、マネージドサービス（Hosted Chroma）の計画や様々なツールの改善など、積極的に機能強化に取り組んでおり、継続的な開発とサポートへのコミットメントを示している。
TiDBとは？概要
TiDBはPingCAP社によって開発されたオープンソースの分散SQLデータベースで、ハイブリッドトランザクション処理と分析処理（HTAP）機能を提供する。MySQLと互換性があるため、MySQLのエコシステムに慣れ親しんでいるチームにとっては導入が容易です。TiDBの分散SQLアーキテクチャは、SQLデータベースのリレーショナルモデルを維持しながら、NoSQLデータベースのような水平スケーラビリティを提供し、トランザクションと分析の両方のワークロードを処理するための高い柔軟性を実現しています。
TiDBの中核的な強みの1つはHTAPアーキテクチャであり、トランザクション（OLTP）と分析（OLAP）のワークロードを単一のデータベースで処理できるため、別々のシステムを用意する必要がありません。さらに、TiDBはMySQLと互換性があるため、アプリケーションコードを大幅に変更することなく、MySQLに依存している既存の環境に簡単に統合することができます。また、このデータベースは自動シャーディング機能を備えており、ノード間でデータを自動的に分散することで、強力な一貫性を維持しながら読み取りと書き込みのパフォーマンスを向上させます。
TiDBは外部ライブラリやプラグインとの統合によりベクトル検索をサポートし、ベクトル化されたデータの効率的な管理とクエリを可能にします。この機能とTiDBのHTAPアーキテクチャを組み合わせることで、トランザクションや分析ワークロードに加えてベクトル検索機能を必要とするビジネスにとって、TiDBは汎用性の高い選択肢となります。TiDBの分散アーキテクチャにより、必要な構成が整えば、大規模なベクタークエリを処理することができます。 TiDBにベクトル検索機能を組み込むには追加の設定が必要ですが、TiDBはSQLと互換性があるため、開発者はベクトル検索と従来のリレーショナルクエリを組み合わせることができます。この柔軟性により、TiDBはベクトル検索とリレーショナルデータベースの両方の機能を必要とする複雑なアプリケーションに適しており、多様なデータ管理ニーズに対する包括的なソリューションを提供します。
主な違い
検索方法
Chromaはベクトル検索に特化しており、AIアプリケーションに最適化された埋め込みベースの類似性検索を使用する。データをベクトル表現に変換し、意味的な類似性に基づく効率的なクエリーを実現する。TiDBは、外部との統合によりベクトル検索をサポートしているが、主に従来のSQLクエリ手法を使用している。そのHTAPアーキテクチャにより、トランザクション・クエリと分析クエリの両方を効率的に処理することができるが、ベクトル検索はChromaのように中心的な焦点ではない。
データハンドリング
Chromaは、非構造化データや半構造化データをベクトル埋め込みデータに変換して処理するように設計されており、テキストや画像、その他のAIに適したデータタイプに最適である。これらの埋め込みデータは、関連するメタデータとともに保存される。TiDBはリレーショナルデータベースとして、定義されたスキーマを持つテーブル内の構造化データの扱いに優れている。TiDBはJSON形式の半構造化データを格納することができるが、その主な強みは分散システム間でリレーショナルデータを管理することにある。
スケーラビリティとパフォーマンス
Chromaは、AIに特化した文脈におけるスケーラビリティのために構築されており、大量のベクトルデータと類似検索の効率的な処理に重点を置いている。Chromaのパフォーマンスは、このような操作に最適化されている。TiDBは、トランザクションと分析の両方のワークロードに対して水平方向のスケーラビリティを提供し、自動シャーディングを使用してノード間でデータを分散する。データ量が増大しても高いパフォーマンスと強力な一貫性を維持できるように設計されており、大規模なエンタープライズ・アプリケーションに適しています。
柔軟性とカスタマイズ
Chromaは、モデルやデータタイプの組み込みに柔軟性があり、開発者はベクトル検索の実装をカスタマイズすることができます。そのAPIは、AIアプリケーションで使いやすいように設計されています。TiDBはSQLインターフェイスを通じて柔軟性を提供し、リレーショナルデータベース特有の複雑なクエリやデータモデリングを可能にする。また、いくつかのNoSQLライクな機能を提供し、プラグインによるカスタマイズをサポートすることで、リレーショナルデータベースと分散データベースの融合した機能を提供している。
統合とエコシステム
ChromaはAIツールやフレームワークとシームレスに統合できるように設計されており、AI中心のアプリケーションやパイプラインに自然にフィットする。Chromaは、PythonとJavaScript/TypeScript用のクライアントSDKを提供しています。TiDBはMySQLと互換性があるため、広大なMySQLエコシステムとうまく統合できる。また、ビッグデータツールとの統合をサポートし、さまざまなデータ処理フレームワークと連携できるため、エンタープライズ環境における複雑なデータインフラに適している。
使いやすさ
Chromaは、直感的なAPIとわかりやすいセットアッププロセスで開発者の生産性を優先し、ベクトル検索機能を実装するための学習曲線を短縮することを目指している。TiDBは、強力な機能を提供する一方で、その分散型という性質と、分散SQLデータベースの管理の複雑さから、学習曲線はより厳しいかもしれません。しかし、MySQLとの互換性があるため、MySQLに慣れているチームにとっては導入が容易である。
コストの検討
Chromaはオープンソースプロジェクトであるため、無償で導入することが可能である。同じくオープンソースのTiDBは、分散アーキテクチャーと、フル機能の分散SQLデータベースを実行するために必要なリソースのため、運用コストが高くなる可能性がある。両者とも、将来的にマネージド・サービスを提供する可能性があり、その場合、さらにコストがかかることになる。
セキュリティ機能
Chromaのセキュリティ機能に関する具体的な詳細は記載されていないが、AIネイティブのデータベースであるため、データ保護のための基本的なセキュリティ対策が施されている可能性が高い。TiDBはエンタープライズ向けに設計されており、暗号化、認証、きめ細かなアクセス制御など、分散環境における機密データ保護に不可欠な強固なセキュリティ機能を提供している。
それぞれを選択するタイミング
Chroma：効率的なベクトル検索機能を必要とするAI駆動型アプリケーションに主眼を置く場合は、Chromaをお選びください。Chromaは、自然言語処理、画像認識、推薦システムなど、意味的な類似性検索が重要なプロジェクトに特に適しています。Chromaは、ベクトル埋め込みを管理しクエリを実行するシンプルで高速な方法を必要とする、最先端のAIプロジェクトに取り組む新興企業や研究チームに最適です。また、本格的な分散データベースシステムを構築するような複雑な作業をすることなく、AIアプリケーションのプロトタイプを迅速に作成したい開発者にも最適です。
TiDB：分散環境でトランザクションと分析ワークロードの両方を処理できる堅牢でスケーラブルなデータベース・ソリューションが必要な場合は、TiDBを選択してください。TiDBは、MySQLとの互換性を必要としながらも、従来のMySQLの能力を超える拡張性を必要とする大企業や成長企業に特に適しています。TiDBは、大量の構造化データを扱い、複雑なSQLクエリを必要とするアプリケーションに最適です。TiDBは、強力な一貫性、高可用性、トランザクション・データに対するリアルタイム分析機能を必要とするシナリオに最適です。
結論
Chromaは、AIアプリケーションのためのベクトル検索を簡素化することに優れており、直感的なAPIと埋め込みデータの効率的な管理を提供する。その強みは、AIネイティブな設計、使いやすさ、ベクトル類似検索の最適化にある。一方、TiDBはHTAP機能を持つ分散SQLデータベースとして、スケーラビリティ、MySQLとの互換性、複雑なトランザクションや分析ワークロードを処理する能力を提供し、輝きを放っている。ChromaとTiDBのどちらを選択するかは、特定のユースケース、データタイプ、パフォーマンス要件によって決定されるべきである。AIによるベクトル検索をシンプルかつ高速に行いたいのであれば、Chromaが適している。しかし、時折のベクトル検索を含む多様なワークロードを処理できる包括的でスケーラブルなデータベースソリューションが必要であれば、TiDBがより適切な選択肢となるだろう。最終的には、データ量、クエリの複雑さ、スケーラビリティ要件、AIに特化した機能と従来のデータベース機能とのバランスなどを考慮し、プロジェクト固有のニーズに合わせて決定する必要がある。
ベクター特化型データベースはいつ選ぶべきか？
ChromaやTiDBはベクトル検索機能を提供していますが、大規模で高性能なベクトル検索タスクに最適化されているわけではありません。画像認識、電子商取引のレコメンデーション、NLPタスクなど、数百万から数十億の高次元ベクトルに対する高速で正確な類似性検索を必要とするアプリケーションには、MilvusやZilliz Cloud(マネージドMilvus)のような特化型ベクトルデータベースが適しています。これらのデータベースは、高度な近似最近傍(ANN)アルゴリズム(例、HNSW、IVF)を使用し、ハイブリッド検索(hybrid sparse and dense search、multimodal search、メタデータフィルタリング付きベクトル検索、ハイブリッド密検索と全文検索を含む)、リアルタイムインジェスト、動的環境における高性能のための分散スケーラビリティなどの高度な機能を提供している。
一方、ChromaやTiDBのような汎用システムは、ベクトル検索が主目的ではなく、構造化データまたは半構造化データを扱い、ベクトルデータセットが小さいか、性能要件が中程度である場合に適している。これらのシステムをすでに使用しており、新しいインフラを導入するオーバーヘッドを避けたい場合、ベクトル検索プラグインを使用することで、それらの機能を拡張することができ、より単純で低スケールのベクトル検索タスクに対してコスト効率の高いソリューションを提供することができます。
オープンソースのVectorDBBenchを使ってベクターデータベースを評価・比較する
VectorDBBenchは、高性能なデータストレージと検索システム、特にベクトルデータベースを必要とするユーザーのために設計されたオープンソースのベンチマークツールです。このツールにより、ユーザはMilvusやZilliz Cloud(マネージドMilvus)のような異なるベクトルデータベースシステムの性能を、自身のデータセットを用いてテスト・比較し、ユースケースに最も適したものを決定することができます。VectorDBBenchを使用することで、ユーザーはマーケティング上の主張や逸話的証拠に頼るのではなく、実際のベクトルデータベースのパフォーマンスに基づいて情報に基づいた決定を下すことができます。
VectorDBBenchはPythonで書かれており、MITオープンソースライセンスの下でライセンスされています。VectorDBBenchは、その機能と性能の改善に取り組む開発者のコミュニティによって活発にメンテナンスされています。
VectorDBBenchをGitHubリポジトリ**からダウンロードして、我々のベンチマーク結果を再現したり、あなた自身のデータセットでパフォーマンス結果を得てください。
VectorDBBench Leaderboard](https://zilliz.com/vector-database-benchmark-tool?database=ZillizCloud%2CMilvus%2CElasticCloud%2CPgVector%2CPinecone%2CQdrantCloud%2CWeaviateCloud&dataset=medium&filter=none%2Clow%2Chigh&tab=1)で主流のベクトルデータベースの性能を見てみましょう。
ベクトルデータベースの評価については、以下のブログをお読みください。
Benchmark Vector Database Performance: Techniques & Insights
VectorDBBench: オープンソースのベクターデータベースベンチマークツール](https://zilliz.com/learn/open-source-vector-database-benchmarking-your-way)
VectorDB、GenAI、MLに関するその他のリソース
大規模言語モデル(LLM)を学ぶ](https://zilliz.com/learn/ChatGPT-Vector-Database-Prompt-as-code)
ベクトルデータベース101](https://zilliz.com/learn/what-is-vector-database)
自然言語処理(NLP)](https://zilliz.com/learn/introduction-to-natural-language-processing-tokens-ngrams-bag-of-words-models)
読み続けて
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