Redis vs MyScale: Escolhendo o banco de dados vetorial certo para suas necessidades
À medida que as tecnologias de IA e orientadas por dados avançam, selecionar um banco de dados vetorial apropriado para sua aplicação está se tornando cada vez mais importante. Redis e MyScale são duas opções nesse espaço. Este artigo compara essas tecnologias para ajudar você a tomar uma decisão informada para seu projeto.
O que é um Banco de Dados Vetorial?
Antes de compararmos Redis e MyScale, vamos primeiro explorar o conceito de bancos de dados vetoriais.
Um banco de dados vetorial é especificamente projetado para armazenar e consultar vetores de alta dimensão, que são representações numéricas de dados não estruturados. Esses vetores codificam informações complexas, como o significado semântico de texto, os recursos visuais de imagens ou atributos de produtos. Ao permitir buscas de similaridade eficientes, os bancos de dados vetoriais desempenham um papel fundamental em aplicações de IA, permitindo análise e recuperação de dados mais avançadas.
Casos de uso comuns para bancos de dados vetoriais incluem recomendações de produtos em e-commerce, plataformas de descoberta de conteúdo, detecção de anomalias em cibersegurança, análise de imagens médicas e tarefas de processamento de linguagem natural (NLP). Eles também desempenham um papel crucial na Geração Aumentada por Recuperação (RAG), uma técnica que melhora o desempenho de grandes modelos de linguagem (LLMs) ao fornecer conhecimento externo para reduzir problemas como alucinações de IA.
Há muitos tipos de bancos de dados vetoriais disponíveis no mercado, incluindo:
- Bancos de dados vetoriais especializados como Milvus, Zilliz Cloud (Milvus totalmente gerenciado) e Weaviate
- Bibliotecas de busca vetorial como Faiss e Annoy.
- Bancos de dados vetoriais leves como Chroma e Milvus Lite.
- Bancos de dados tradicionais com complementos de busca vetorial capazes de realizar buscas vetoriais em pequena escala.
Redis é um banco de dados em memória e MyScale é banco de dados tradicional. Ambos têm recursos de busca vetorial como complemento. Este post compara seus recursos de busca vetorial.
Redis: Visão Geral e Tecnologia Principal
Redis era originalmente conhecido por seu armazenamento de dados em memória e adicionou recursos de busca vetorial por meio da Redis Vector Library, que agora faz parte do Redis Stack. Isso permite que o Redis faça busca por similaridade vetorial mantendo sua velocidade e desempenho.
A busca vetorial no Redis é construída sobre sua infraestrutura existente, usando processamento em memória para execução rápida de consultas. Redis usa algoritmos FLAT e HNSW (Hierarchical Navigable Small World) para busca aproximada do vizinho mais próximo, o que permite buscas rápidas e precisas em espaços vetoriais de alta dimensão.
Um dos principais pontos fortes da busca vetorial do Redis é que ela pode combinar busca por similaridade vetorial com filtragem tradicional em outros atributos. Essa busca híbrida permite que desenvolvedores criem consultas complexas que consideram tanto a similaridade semântica quanto critérios específicos de metadados, tornando-a versátil para muitas aplicações impulsionadas por IA.
A Redis Vector Library fornece uma interface simples para desenvolvedores trabalharem com dados vetoriais no Redis. Ela tem recursos como design de esquema flexível, consultas vetoriais personalizadas e extensões para tarefas relacionadas a LLM, como cache semântico e gerenciamento de sessões. Isso facilita para engenheiros de IA/ML e cientistas de dados integrarem o Redis ao seu fluxo de trabalho de IA, especialmente para processamento e recuperação de dados em tempo real.
MyScale: Visão geral e tecnologia
MyScale é um banco de dados baseado em nuvem construído sobre o banco de dados de código aberto ClickHouse, projetado para cargas de trabalho de IA e machine learning. Ele pode lidar com dados estruturados e vetoriais, além de análises em tempo real e machine learning. MyScale é focado em séries temporais, busca vetorial e busca de texto completo, por isso é bom para processamento em tempo real e insights impulsionados por IA. Ao usar a arquitetura do ClickHouse, MyScale oferece alto desempenho e escalabilidade para IA.
Um dos principais recursos do MyScale é o suporte nativo a SQL, que simplifica consultas impulsionadas por IA ao integrar busca vetorial, busca de texto completo e consultas SQL tradicionais em um único sistema. Isso reduz a necessidade de várias ferramentas e o torna escalável para IA. MyScale oferece suporte e gerencia o processamento analítico de dados estruturados e vetorizados em uma única plataforma usando arquitetura de banco de dados OLAP para operar em dados vetorizados. Desenvolvedores podem interagir com o MyScale usando SQL, portanto ele é acessível a todos os programadores familiarizados com bancos de dados relacionais.
MyScale tem vários tipos de índices vetoriais e métricas de similaridade para oferecer suporte a diferentes casos de uso. Ele oferece suporte a métricas de distância comuns, como distância euclidiana (L2), produto interno (IP) e similaridade de cosseno. O banco de dados tem vários algoritmos de indexação: MSTG (Multi-Scale Tree Graph), ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ e HNSW, cada um com seu próprio conjunto de parâmetros para ajustar. O mecanismo vetorial MSTG proprietário do MyScale usa SSDs NVMe para aumentar a densidade dos dados, de modo que supera bancos de dados vetoriais especializados tanto em desempenho quanto em custo.
Ao combinar a funcionalidade de um banco de dados SQL, banco de dados vetorial e mecanismo de busca de texto completo em um único sistema, MyScale reduz os custos de infraestrutura e manutenção. Essa unificação permite consultas e análises de dados conjuntas e uma base de dados única para aplicações de IA. MyScale também tem o MyScale Telemetry para observabilidade completa de sistemas LLM, para que você possa monitorar e depurar com eficiência. À medida que os dados se tornam mais complexos, MyScale é uma solução preparada para o futuro que pode lidar com modalidades de dados mais novas e tamanhos de banco de dados maiores, mantendo o desempenho computacional e a integração entre diferentes tipos de dados.
Principais diferenças
Redis vs MyScale: qual ferramenta de busca vetorial é a certa para você
Ao escolher uma ferramenta de busca vetorial, desenvolvedores e engenheiros têm muitos fatores a considerar. Vamos comparar Redis e MyScale nas principais áreas para ajudar você a decidir.
Metodologia de busca
Redis usa FLAT e HNSW (Hierarchical Navigable Small World) para busca aproximada de vizinhos mais próximos. Ambos são rápidos e precisos em espaços de alta dimensão. Redis também oferece suporte à busca híbrida, combinando similaridade vetorial com filtragem de atributos.
MyScale tem vários tipos de índices vetoriais e métricas de similaridade. Ele oferece suporte a métricas de distância comuns, como distância euclidiana (L2), produto interno (IP) e similaridade de cosseno. MyScale tem vários algoritmos de indexação: MSTG (Multi-Scale Tree Graph), ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ e HNSW. Cada algoritmo tem parâmetros ajustáveis para ajuste fino em casos de uso específicos.
Dados
Redis é excelente em dados em memória e agora tem busca vetorial por meio da Redis Vector Library. Ele tem esquema flexível e pode trabalhar com dados estruturados e não estruturados.
MyScale é construído sobre a arquitetura do ClickHouse e pode lidar com dados estruturados e vetoriais, séries temporais e busca de texto completo. Ele pode processar dados estruturados e vetorizados em tempo real usando arquitetura de banco de dados OLAP.
Escalabilidade e desempenho
Redis é conhecido por sua velocidade em memória, o que significa execução rápida de consultas para busca vetorial. Sua arquitetura permite escalar operações de busca vetorial.
MyScale usa a arquitetura de alto desempenho do ClickHouse e foi projetado para cargas de trabalho de IA e machine learning. Ele usa SSDs NVMe para aumentar a densidade de dados e potencialmente superar bancos de dados vetoriais especializados em desempenho e custo.
Flexibilidade e Personalização
Redis tem uma interface simples para dados vetoriais e permite consultas vetoriais personalizadas. Ele também tem extensões para tarefas relacionadas a LLM, como cache semântico e gerenciamento de sessões.
MyScale tem SQL nativo, o que permite ter busca vetorial integrada, busca de texto completo e consultas SQL tradicionais em um único sistema. Essa flexibilidade permite ter consultas complexas que combinam diferentes tipos de dados e métodos de busca.
Integração e Ecossistema
Redis tem um grande ecossistema e se integra bem com muitas ferramentas e frameworks. A Vector Library faz parte do Redis Stack, então é uma boa opção para projetos que já usam Redis.
MyScale é um banco de dados SQL, banco de dados vetorial e mecanismo de busca de texto completo em um só. Essa abordagem unificada pode simplificar a infraestrutura e reduzir a necessidade de várias ferramentas em aplicações impulsionadas por IA.
Facilidade de Uso
Redis é conhecido por ser amigável para desenvolvedores, com boa documentação e configuração fácil. A Vector Library estende isso para operações de busca vetorial.
MyScale usa sintaxe SQL, então é familiar para desenvolvedores com experiência em bancos de dados relacionais. Mas ele tem muitos recursos e algoritmos, então pode exigir uma curva de aprendizado mais acentuada para ser usado de forma ideal.
Custo
Redis é econômico para pequenos conjuntos de dados que cabem na memória. Para conjuntos de dados maiores, os custos aumentarão à medida que mais memória for necessária.
MyScale usa SSDs NVMe, e a abordagem unificada pode ser econômica para big data, potencialmente reduzindo custos de infraestrutura e manutenção.
Segurança
Redis tem vários recursos de segurança: controle de acesso, criptografia, opções de autenticação.
MyScale, por ser construído sobre o ClickHouse, provavelmente tem recursos de segurança semelhantes, mas isso precisa ser verificado com o fornecedor.
Quando Escolher Cada Um
Redis é melhor para projetos que precisam de processamento em memória de alta velocidade e busca vetorial em tempo real. É ótimo para aplicações que precisam de baixa latência, como sistemas de recomendação, detecção de fraude em tempo real ou recuperação de imagens baseada em conteúdo. Redis é perfeito para cenários em que os dados cabem na memória e você precisa combinar busca por similaridade vetorial com filtragem por atributos. Também é uma boa escolha se você já usa Redis em sua stack e quer adicionar busca vetorial sem introduzir um novo banco de dados.
MyScale é melhor para projetos que precisam de busca integrada em SQL, vetorial e de texto completo, especialmente para cargas de trabalho de IA e machine learning em grande escala. É bom para aplicações que precisam processar e analisar dados estruturados e não estruturados em tempo real, como plataformas avançadas de analytics, mecanismos de busca complexos ou ferramentas de business intelligence impulsionadas por IA. A capacidade do MyScale de lidar com dados de séries temporais junto com busca vetorial o torna ótimo para aplicações que precisam analisar tendências ao longo do tempo e também realizar buscas por similaridade. Sua interface baseada em SQL também é boa para equipes com fortes habilidades em SQL.
Conclusão
Redis tem busca vetorial em memória de alta velocidade e pode combinar similaridade vetorial e filtragem por atributos. É conhecido por sua simplicidade, grande ecossistema e ótimo desempenho para conjuntos de dados em memória. MyScale é uma plataforma unificada para SQL, busca vetorial e busca de texto completo, com forte escalabilidade para grandes cargas de trabalho de IA e ML. Ele pode lidar com diversos tipos de dados e consultas complexas. Escolha entre Redis e MyScale com base no seu caso de uso, volume de dados, complexidade das consultas e infraestrutura existente. Considere o tamanho do seu conjunto de dados, a necessidade de integração com SQL, a experiência da sua equipe e o requisito de tempo real para sua aplicação. Ambos têm capacidades de busca vetorial, mas seus pontos fortes são para diferentes tipos de projetos e requisitos.
Embora este artigo forneça uma visão geral do Redis e do MyScale, é essencial avaliar esses bancos de dados com base no seu caso de uso específico. Uma ferramenta que pode ajudar nesse processo é o VectorDBBench, uma ferramenta de benchmarking de código aberto projetada para comparar o desempenho de bancos de dados vetoriais. Em última análise, um benchmarking completo com conjuntos de dados e padrões de consulta específicos será essencial para tomar uma decisão informada entre essas duas abordagens poderosas, porém distintas, para busca vetorial em sistemas de bancos de dados distribuídos.
Usando o VectorDBBench de código aberto para avaliar e comparar bancos de dados vetoriais por conta própria
VectorDBBench é uma ferramenta de benchmarking de código aberto projetada para usuários que precisam de sistemas de armazenamento e recuperação de dados de alto desempenho, particularmente bancos de dados vetoriais. Esta ferramenta permite que os usuários testem e comparem o desempenho de diferentes sistemas de bancos de dados vetoriais, como Milvus e Zilliz Cloud (o Milvus gerenciado), usando seus próprios conjuntos de dados e determinem o mais adequado para seus casos de uso. Usando o VectorDBBench, os usuários podem tomar decisões informadas com base no desempenho real do banco de dados vetorial, em vez de depender de alegações de marketing ou evidências anedóticas.
O VectorDBBench é escrito em Python e licenciado sob a licença de código aberto MIT, o que significa que qualquer pessoa pode usá-lo, modificá-lo e distribuí-lo livremente. A ferramenta é mantida ativamente por uma comunidade de desenvolvedores comprometidos em melhorar seus recursos e desempenho.
Baixe o VectorDBBench de seu repositório GitHub para reproduzir nossos resultados de benchmark ou obter resultados de desempenho em seus próprios conjuntos de dados.
Dê uma olhada rápida no desempenho dos bancos de dados vetoriais convencionais no VectorDBBench Leaderboard.
Leia os blogs a seguir para saber mais sobre avaliação de bancos de dados vetoriais.
Recursos adicionais sobre VectorDB, GenAI e ML
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