Couchbase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
ベクターデータベースとは？
CouchbaseとTiDBを比較する前に、まずベクターデータベースの概念を探ってみよう；
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、クエリするために設計されています。これ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、画像の視覚的特徴、または製品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している。
ベクトルデータベースの一般的なユースケースには、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)タスクなどがある。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によって大規模言語モデル(LLMs)の性能を向上させる技術であるRAG(Retrieval Augmented Generation) において重要な役割を果たす。
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**。
Couchbaseは分散マルチモデルNoSQL文書指向データベースで、アドオンとしてベクトル検索機能を持つ。TiDBは伝統的なデータベースで、アドオンとしてベクトル検索機能を持つ。 ；
##Couchbase**とは何ですか？概要
Couchbaseは分散型オープンソースのNoSQLデータベースで、クラウド、モバイル、AI、エッジコンピューティング向けのアプリケーション構築に利用できる。リレーショナルデータベースの強みとJSONの汎用性を兼ね備えている。Couchbaseはまた、ベクトルインデックスをネイティブサポートしていないにもかかわらず、ベクトル検索を実装する柔軟性を提供する。開発者は、ベクトル埋め込み-機械学習モデルによって生成された数値表現-をJSON構造の一部としてCouchbaseドキュメント内に格納することができる。これらのベクトルは、高次元空間で互いに近いデータポイントを見つけることが重要であるセマンティック検索に基づく推薦システムや検索拡張生成などの類似検索のユースケースで使用することができます。
Couchbaseでベクトル検索を可能にする1つのアプローチは、全文検索（FTS）を活用することです。FTSは一般的にテキストベースの検索用に設計されていますが、ベクトルデータを検索可能なフィールドに変換することで、ベクトル検索に対応させることができます。例えば、ベクトルをテキストライクなデータにトークン化することで、FTSはそれらのトークンに基づいてインデックスを作成し、検索することができる。これにより、近似ベクトル検索が容易になり、類似性の近いベクトルを持つ文書に問い合わせる方法を提供することができる。
あるいは、開発者は生のベクトル埋め込みをCouchbaseに保存し、アプリケーションレベルでベクトルの類似度計算を実行することができます。これは、ドキュメントを検索し、ベクトル間のコサイン類似度やユークリッド距離などのメトリックを計算し、最も近い一致を識別することを含む。この方法では、アプリケーションが数学的比較ロジックを処理する間、Couchbaseはベクトルのストレージソリューションとして機能することができます。
より高度なユースケースのために、一部の開発者は、効率的なベクトル検索を可能にする特殊なライブラリやアルゴリズム（FAISSやHNSWのような）とCouchbaseを統合しています。これらの統合は、外部ライブラリが実際のベクトル比較を実行しながら、Couchbaseがドキュメントストアを管理することを可能にします。このように、Couchbaseはまだベクトル検索をサポートするソリューションの一部であることができます。
これらのアプローチを使用することで、Couchbaseはベクトル検索機能を扱うように適応させることができ、類似検索に依存する様々なAIや機械学習タスクのための柔軟な選択肢となる。
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、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。
ベクトル検索におけるCouchbaseとTiDBの主な違い
検索手法：
Couchbaseは、ベクトルデータを検索可能なフィールドに変換することで、ベクトル検索用にFull Text Search（FTS）を適応させている。また、生のベクトル埋め込みを保存し、アプリケーションレベルで類似度計算を行うことができる。一方、TiDBはベクトル検索を外部ライブラリやプラグインとの統合に依存している。つまり、Couchbaseはベクター検索のためのビルトインオプションをより多く提供する一方、TiDBのアプローチは追加のセットアップを必要とするかもしれないが、特化したベクター検索ライブラリを活用できる可能性がある。
データハンドリング：
CouchbaseはJSONドキュメントの扱いに優れたNoSQLデータベースであり、半構造化データに適している。JSON構造内にベクトル埋め込みを格納できる。TiDBは、ハイブリッド・トランザクション＆アナリティカル・プロセッシング（HTAP）アーキテクチャを採用した分散SQLデータベースだ。構造化データをリレーショナルモデルで管理する一方で、統合によってベクトルデータもサポートする。TiDBのSQL互換性により、ベクトルデータとともに従来の構造化データを扱うことが容易になるかもしれない。
スケーラビリティとパフォーマンス：
どちらのデータベースもスケーラビリティのために分散アーキテクチャを提供している。Couchbaseは、ベクトル検索機能を含むNoSQLオペレーションに水平スケーリングを提供する。TiDB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してパフォーマンスを向上させる。TiDBのHTAPアーキテクチャは、トランザクションと分析ワークロードの両方を効率的に処理できる。特にベクトル検索については、パフォーマンスはCouchbaseで選択された実装方法とTiDBで使用される外部ライブラリに依存する。
柔軟性とカスタマイズ：
Couchbaseはベクトル検索の実装方法に柔軟性を提供しており、開発者はFTS、アプリケーションレベルの計算、または外部ライブラリとの統合のいずれかを選択できる。TiDBのSQL互換性とベクトル検索機能を組み合わせることで、従来のリレーショナルクエリとベクトル操作を柔軟に組み合わせることができる。TiDBは、リレーショナルデータとベクトルデータの両方を含む複雑なクエリに対して、よりわかりやすいオプションを提供することができる。
統合とエコシステム：
Couchbaseは様々なデータ処理ツールとうまく統合できる。TiDBはMySQLと互換性があるため、MySQLを使用している環境に簡単に統合できる。外部のベクトル検索ライブラリとも連携する。既にMySQLベースのシステムを使っているチームにとっては、TiDBの統合の方がスムーズかもしれない。
使いやすさ
CouchbaseはNoSQLデータベースに慣れていないチームにとっては学習曲線が急かもしれないが、ベクトル検索を実装するための複数のアプローチを提供している。TiDBはMySQLと互換性があるため、SQLデータベースに慣れているチームにとっては採用しやすいだろう。しかし、TiDBでベクトル検索を設定するには、追加の設定ステップが必要になるかもしれない。
コストの検討
どちらのデータベースもオープンソースですが、運用コストは様々です。Couchbaseのコストは、デプロイの規模や使用する機能に依存する。TiDBのコストは、HTAPアーキテクチャに必要なリソースと、追加のベクトル検索統合に影響される。両者とも追加機能を備えたエンタープライズ版を提供しており、価格設定に影響を与えるだろう。
セキュリティ機能
Couchbaseは暗号化、認証、アクセス制御などの機能を提供している。エンタープライズグレードのデータベースであるTiDBも同様のセキュリティ機能を提供していると思われる。ベクトル検索の具体的なセキュリティ機能は、Couchbaseの実装方法とTiDBの選択した外部ライブラリに依存する。
各テクノロジーを選択するタイミング
Couchbase：
JSONドキュメント内のベクトル埋め込みを保存、検索する必要があるアプリケーションにはCouchbaseを選択する。類似検索に依存するAIや機械学習タスク、特に推薦システムやセマンティック検索に基づく検索拡張生成に適している。Couchbaseは、クラウド、モバイル、AI、エッジコンピューティングのアプリケーション向けに、ベクトル検索機能を備えたNoSQLデータベースを必要とするプロジェクトに適している。様々なアプローチでベクトル検索を柔軟に実装できる。
TiDB：
ベクトル検索機能とともに、トランザクション処理と分析処理の両方を処理できるSQLデータベースが必要な場合は、TiDBを選択してください。MySQL環境で作業しているチームが、アプリケーションコードを大幅に変更することなくベクトル検索を追加したい場合に最適です。TiDB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必要がある複雑なアプリケーションに適している。また、分散ノード間での強力な一貫性と自動シャーディングを必要とする中規模のベクトル検索にも適しています。TiDBは、構造化データやベクトル検索など、多様なデータ管理ニーズに対応する包括的なソリューションを提供します。
結論
ベクトル検索のためにCouchbaseとTiDBのどちらかを選択する際は、特定のデータ管理ニーズと既存のインフラを考慮してください。ベクトルデータが埋め込まれたJSONドキュメントを扱うことができ、ベクトル検索を実装するための複数のアプローチを提供する柔軟なNoSQLソリューションが必要な場合は、Couchbaseが良い選択です。特に類似検索を含むAIや機械学習タスクに適している。一方、ベクトル検索機能とともにトランザクションと分析ワークロードの両方を扱えるSQL互換データベースが必要な場合は、TiDBがより良い選択肢となる。TiDBの強みは、従来のリレーショナルクエリとベクトル演算を組み合わせることができる点にあり、構造化データ管理とベクトル検索機能の両方を必要とする複雑なアプリケーションに適している。どちらのデータベースもスケーラビリティを提供し、大規模なデータセットを扱うことができますが、それぞれ異なるユースケースやデータモデルに対応しています。
この記事ではCouchbaseとTiDBの概要を説明したが、これらのデータベースを特定のユースケースに基づいて評価することが重要だ。このプロセスを支援するツールの1つが、ベクターデータベースのパフォーマンスを比較する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あるVectorDBBenchです。最終的には、特定のデータセットとクエリパターンを使った徹底的なベンチマークが、分散データベースシステムにおけるベクトル検索に対する、強力でありながら異なる2つのアプローチのどちらを選ぶかについて、十分な情報を得た上で決断を下すために不可欠となるだろう。
オープンソースのVectorDBBenchを使って、ベクターデータベースを自分で評価・比較する
VectorDBBenchは、高性能なデータ保存・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、ユーザは独自のデータセットを用いてMilvusやZilliz Cloud(マネージドMilvus)などの異なるベクトルデータベースシステムの性能をテスト・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簡単に見てみましょう。
ベクター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。
- ベンチマーク・ベクター・データベースのパフォーマンス：テクニックと洞察](https://zilliz.com/learn/benchmark-vector-database-performance-techniques-and-insights)
- VectorDBBench: オープンソース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)
- ベクターデータベースを他のデータベースと比較する](https://zilliz.com/comparison)
VectorDB、GenAI、MLに関するその他のリソース
- ジェネレーティブAIリソースハブ｜Zilliz](https://zilliz.com/learn/generative-ai)
- あなたのGenAIアプリのためのトップパフォーマンスAIモデル｜Zilliz](https://zilliz.com/ai-models)
- RAGとは](https://zilliz.com/learn/Retrieval-Augmented-Generation)
- 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)
Chloe WilliamsChloe Williams is a technical writer at Zilliz.
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