TiDBとMyScale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？

TiDBとMyScaleを比較する前に、まずベクターデータベースの概念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、クエリするよう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、画像の視覚的特徴、または製品の属性などの複雑な情報をエンコードします。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**。

TiDBは伝統的なデータベースであり、MyScaleはClickHouse上に構築された、ベクトル検索とSQL分析を組み合わせたデータベースである。どちらもベクトル検索をアドオンとして備えている。この記事では、両者のベクトル検索機能を比較する。

TiDB: 概要とコアテクノロジー

PingCAP社によって開発されたTiDBは、オープンソースの分散型SQLデータベースであり、ハイブリッドトランザクションと分析処理（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。

MyScaleとは？概要とコアテクノロジー

MyScaleはオープンソースのClickHouseデータベース上に構築されたクラウドベースのデータベースで、AIや機械学習のワークロード向けに設計されている。構造化データ、ベクトルデータ、リアルタイム分析、機械学習を扱うことができる。MyScaleは時系列、ベクトル検索、全文検索に重点を置いているため、リアルタイム処理やAI主導の洞察に適している。ClickHouseアーキテクチャを使用することで、MyScaleはAI向けに高性能でスケーラブルです。

MyScaleの主な特徴の1つはネイティブSQLのサポートで、ベクトル検索、全文検索、従来のSQLクエリを1つのシステムに統合することで、AI主導のクエリを簡素化します。これにより、複数のツールの必要性を減らし、AI向けのスケーラビリティを実現している。MyScaleは、ベクトル化されたデータを操作するためのOLAPデータベース・アーキテクチャを使用して、1つのプラットフォーム上で構造化データとベクトル化データの両方の分析処理をサポートし、管理します。開発者はSQLを使用してMyScaleとやり取りできるため、リレーショナルデータベースに精通したすべてのプログラマーがアクセス可能です。

MyScaleには複数のベクトルインデックスタイプと類似度メトリクスがあり、様々なユースケースをサポートします。ユークリッド距離（L2）、内積（IP）、余弦類似度といった一般的な距離メトリクスをサポートしています。データベースには複数のインデックス作成アルゴリズムがあります：MSTG（マルチスケールツリーグラフ）、ScaNN、IVFFLAT、IVFPQ、IVFSQ、HNSWがあり、それぞれパラメータを調整することができます。MyScale独自のMSTGベクトルエンジンは、NVMe SSDを使用してデータ密度を高めているため、パフォーマンスとコストの両面で特殊なベクトルデータベースを凌駕します。

SQLデータベース、ベクトルデータベース、全文検索エンジンの機能を1つのシステムに統合することで、MyScaleはインフラとメンテナンスコストを削減します。この統合により、共同データクエリーと分析が可能になり、AIアプリケーションのための単一のデータ基盤が実現します。MyScaleはまた、LLMシステムの完全な観測性を実現するMyScale Telemetryを備えているため、効率的なモニタリングとデバッグが可能です。データがより複雑になるにつれ、MyScaleは、異なるデータタイプ間のコンピューティング・パフォーマンスと統合性を維持しながら、より新しいデータ様式とデータベース・サイズに対応できる、将来性のあるソリューションです。

主な違い

ベクトル検索の実装

TiDBは外部ライブラリを通じてベクトル検索を統合していますが、MyScaleは複数のインデックスタイプ（MSTG、ScaNN、IVFFLAT、IVFPQ、IVFSQ、HNSW）を備えたネイティブのベクトル検索機能を備えています。MyScale独自のMSTGベクトルエンジンは、NVMe SSDを使用してデータ密度とパフォーマンスを向上させています。

アーキテクチャとデータ処理

TiDBは、ハイブリッド・トランザクション/分析処理（HTAP）アーキテクチャを採用し、OLTPとOLAPの両方のワークロードに対応しています。MySQLと互換性があり、データ分散のための自動シャーディング機能を備えています。

MyScaleはClickHouseのOLAPアーキテクチャをベースに構築されており、時系列、ベクトル検索、全文検索に重点を置いている。構造化データとベクトルデータを統合システムで処理します。

パフォーマンスとスケーラビリティ

TiDBは、自動シャーディングによってノード間でデータを分散し、強力な一貫性を維持しながら水平方向に拡張します。

MyScaleはClickHouseのハイパフォーマンスアーキテクチャを活用し、MSTGベクトルエンジンにより、特殊なベクトルデータベースと比較して優れたパフォーマンスと費用対効果を実現します。

インテグレーション

TiDBはMySQLとの互換性があり、最小限のコード変更で既存のMySQL環境に適合します。

MyScaleは、SQLデータベース、ベクターデータベース、全文検索機能を1つのプラットフォームに統合しています。LLMシステム監視用のMyScale Telemetryも含まれています。

コストとメンテナンス

TiDBは、ベクトル検索を実装するために追加の設定とリソースを必要とする場合があります。

MyScaleの統一プラットフォームは、別々のシステムを必要としないため、インフラとメンテナンスのコストを削減できる可能性があります。

TiDBを選ぶ

MySQLとの互換性が必要で、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場合。特に、分散セットアップで強力な一貫性が必要な場合、自動シャーディングが必要な場合、大規模なコード変更なしに既存のMySQLエコシステムにベクトル検索を統合する計画がある場合。

##MyScaleを選ぶ

ベクトル検索、時系列分析、全文検索の緊密な統合を必要とするAI駆動型アプリケーションの場合。複数のインデックス作成オプションを備えたネイティブなベクトル検索、LLMシステムを監視するMyScale Telemetry、インフラの複雑性を軽減する統合プラットフォームが必要な場合。

結論**&#x20；

TiDBは、MySQL互換の分散SQLとHTAP機能を提供しており、データの一貫性と使い慣れたMySQLのワークフローを優先する組織にとって理想的です。MyScaleは、ネイティブなベクトル検索の実装と、構造化データとベクトルデータを扱う統一されたアプローチで際立っている。ベクター検索機能を備えたエンタープライズグレードの分散SQLならTiDBを、包括的なLLMシステム監視機能を備えた専用のベクター検索と分析ならMyScaleを、といった具合です。

TiDBとMyScaleの概要についてはこちらをお読みいただきたいが、これらを評価するには、ユースケースに基づいて評価する必要がある。それに役立つツールの一つが、ベクターデータベースの比較のためのオープンソースのベンチマークツールであるVectorDBBenchだ。最終的には、独自のデータセットとクエリパターンで徹底的なベンチマークを行うことが、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、強力だが異なるこの2つのアプローチのどちらを選ぶかを決める鍵となるだろう。

オープンソースのVectorDBBenchを使ってベクトルデータベースを評価・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の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を独自のデータセットを用いてテストし比較することができ、ユーザのユースケースに合うものを見つけることができます。VectorDBBenchを使えば、ユーザーはマーケティング上の主張や伝聞ではなく、実際のベクターデータベースのパフォーマンスに基づいて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: Open-Source Vector Database Benchmark Tool](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)