SingleStore vs TiDB: escolhendo o banco de dados vetorial certo para seus aplicativos de IA
O que é um banco de dados vetorial?
Antes de compararmos SingleStore e TiDB, 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 dimensionalidade, que são representações numéricas de dados não estruturados. Esses vetores codificam informações complexas, como o significado semântico de textos, as características visuais de imagens ou atributos de produtos. Ao possibilitar buscas por similaridade eficientes, os bancos de dados vetoriais desempenham um papel fundamental em aplicações de IA, permitindo análises e recuperações 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 criados especificamente como Milvus, Zilliz Cloud (Milvus totalmente gerenciado)
- 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.
SingleStore é um sistema de gerenciamento de banco de dados SQL distribuído e relacional, e Rockset é um banco de dados de busca e análise com recursos de busca vetorial como complemento. Ambos têm recursos de busca vetorial como complemento. Este post compara seus recursos de busca vetorial.
SingleStore: Visão geral e tecnologia central
SingleStore tornou a busca vetorial possível ao colocá-la no próprio banco de dados, para que você não precise de bancos de dados vetoriais separados na sua stack tecnológica. Vetores podem ser armazenados em tabelas de banco de dados comuns e pesquisados com consultas SQL padrão. Por exemplo, você pode buscar imagens de produtos semelhantes enquanto filtra por faixa de preço ou explorar embeddings de documentos limitando os resultados a departamentos específicos. O sistema oferece suporte tanto à busca semântica usando FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT e HNSW_PQ para índice vetorial quanto a produto escalar e distância euclidiana para correspondência por similaridade. Isso é extremamente útil para aplicações como sistemas de recomendação, reconhecimento de imagens e chatbots de IA, em que a correspondência por similaridade é rápida.
Em sua essência, SingleStore foi criado para desempenho e escala. O banco de dados distribui os dados por vários nós, para que você possa lidar com operações de dados vetoriais em grande escala. À medida que seus dados crescem, você pode simplesmente adicionar mais nós e está tudo pronto. O processador de consultas pode combinar busca vetorial com operações SQL, então você não precisa fazer várias consultas separadas. Diferentemente de bancos de dados apenas vetoriais, SingleStore oferece esses recursos como parte de um banco de dados completo, para que você possa criar funcionalidades de IA sem gerenciar vários sistemas ou lidar com transferências de dados complexas.
Para indexação vetorial, o SingleStore tem duas opções. A primeira é a busca exata de k vizinhos mais próximos (kNN), que encontra o conjunto exato dos k vizinhos mais próximos para um vetor de consulta. Mas, para conjuntos de dados muito grandes ou alta simultaneidade, o SingleStore também oferece suporte à busca Aproximada de Vizinhos Mais Próximos (ANN) usando indexação vetorial. A busca ANN pode encontrar k vizinhos próximos muito mais rápido do que a busca kNN exata, às vezes por ordens de grandeza. Há um trade off entre velocidade e precisão - a ANN é mais rápida, mas pode não retornar o conjunto exato dos k vizinhos mais próximos. Para aplicações com bilhões de vetores que precisam de tempos de resposta interativos e não necessitam de precisão absoluta, a busca ANN é o caminho a seguir.
A implementação técnica de índices vetoriais no SingleStore tem requisitos específicos. Esses índices só podem ser criados em tabelas columnstore e devem ser criados em uma única coluna que armazena os dados vetoriais. Atualmente, o sistema oferece suporte ao formato Vector Type(dimensions[, F32]), F32 é o único tipo de elemento suportado. Essa abordagem estruturada torna o SingleStore excelente para aplicações como busca semântica usando vetores de grandes modelos de linguagem, geração aumentada por recuperação (RAG) para geração de texto focada e correspondência de imagens baseada em embeddings vetoriais. Ao combinar isso com recursos tradicionais de banco de dados, o SingleStore permite que desenvolvedores criem aplicações complexas de IA usando sintaxe SQL, mantendo desempenho e escala.
O que é o TiDB? Uma visão geral
O TiDB, desenvolvido pela PingCAP, é um banco de dados SQL distribuído e de código aberto que oferece recursos de processamento transacional e analítico híbrido (HTAP). Ele é compatível com MySQL, facilitando a adoção por equipes já familiarizadas com o ecossistema MySQL. A arquitetura SQL distribuída do TiDB fornece escalabilidade horizontal como bancos de dados NoSQL, mantendo ao mesmo tempo o modelo relacional dos bancos de dados SQL, tornando-o altamente flexível para lidar tanto com cargas de trabalho transacionais quanto analíticas.
Um dos principais pontos fortes do TiDB é sua arquitetura HTAP, que permite processar cargas de trabalho transacionais (OLTP) e analíticas (OLAP) em um único banco de dados, reduzindo a necessidade de sistemas separados. Além disso, a compatibilidade do TiDB com MySQL facilita sua integração em ambientes existentes que dependem do MySQL, sem mudanças significativas no código da aplicação. O banco de dados também conta com auto-sharding, distribuindo automaticamente os dados entre nós para melhorar o desempenho de leitura e escrita, mantendo consistência forte.
O TiDB oferece suporte à busca vetorial por meio da integração com bibliotecas e plugins externos, permitindo o gerenciamento e a consulta eficientes de dados vetorizados. Esse recurso, combinado com a arquitetura HTAP do TiDB, torna-o uma opção versátil para empresas que precisam de recursos de busca vetorial juntamente com cargas de trabalho transacionais e analíticas. A arquitetura distribuída do TiDB permite lidar com consultas vetoriais em grande escala assim que as configurações necessárias estiverem implementadas.
Embora incluir funcionalidades de busca vetorial no TiDB exija configuração adicional, a compatibilidade SQL do sistema permite que desenvolvedores combinem busca vetorial com consultas relacionais tradicionais. Essa flexibilidade torna o TiDB adequado para aplicações complexas que exigem tanto busca vetorial quanto recursos de banco de dados relacional, oferecendo uma solução abrangente para diversas necessidades de gerenciamento de dados.
Principais diferenças
Metodologia de busca
SingleStore possui busca vetorial no banco de dados com busca exata de k vizinhos mais próximos (kNN) e busca Aproximada de Vizinhos Mais Próximos (ANN). Você pode ajustar a precisão e a velocidade com base nas necessidades da sua aplicação. Com suporte integrado a métodos de indexação vetorial como FLAT, IVF_FLAT e HNSW, o SingleStore pode realizar correspondência de similaridade de alto desempenho dentro do próprio banco de dados, sem necessidade de sistemas separados específicos para vetores.
TiDB, por outro lado, integra a busca vetorial por meio de bibliotecas e plugins externos. Embora isso lhe dê mais flexibilidade, a dependência de componentes externos pode adicionar complexidade e variabilidade de desempenho. A força do TiDB está em combinar consultas vetoriais com sua arquitetura de processamento híbrido transacional e analítico (HTAP), mas isso requer configuração extra.
Tratamento de Dados
SingleStore pode armazenar dados vetoriais em tabelas columnstore e realizar operações SQL junto com consultas vetoriais. Isso facilita aplicações como busca semântica ou recomendações impulsionadas por IA. Mas é limitado ao formato Vector Type(dimensions[, F32]), o que pode não ser flexível para alguns casos de uso.
TiDB pode lidar com várias cargas de trabalho, dados estruturados, semiestruturados e não estruturados. Sua compatibilidade com MySQL facilita a adoção por equipes que já estão nesse ecossistema. Para dados vetoriais, o TiDB usa ferramentas externas, oferece flexibilidade, mas ao custo de configuração extra e possível sobrecarga.
Escalabilidade e Desempenho
SingleStore distribui dados vetoriais e relacionais entre nós, com escalabilidade fácil. À medida que os dados crescem, adicionar nós oferece desempenho consistente sem alterar a arquitetura. Sua indexação ANN integrada otimiza a velocidade das consultas para grandes conjuntos de dados, para aplicações com bilhões de vetores.
TiDB também tem escalabilidade horizontal por meio de sua arquitetura SQL distribuída, com particionamento automático e balanceamento de carga. Sua escalabilidade para cargas de trabalho relacionais é comprovada, mas o desempenho das consultas vetoriais depende da integração externa escolhida, que pode não escalar de forma tão fluida.
Flexibilidade e Personalização
SingleStore é otimizado para busca vetorial baseada em SQL, então você pode usar uma sintaxe familiar para criar sua aplicação. Mas sua abordagem estruturada para indexação e armazenamento vetorial pode limitar a flexibilidade em comparação com sistemas criados apenas para vetores.
TiDB tem mais personalização, já que usa bibliotecas externas para busca vetorial. Você pode configurar de acordo com suas necessidades, então é uma boa escolha para cenários que exigem mais personalização além do pronto para uso.
Integração e Ecossistema
SingleStore integra-se bem com pipelines de IA e ML ao permitir operações SQL em embeddings vetoriais de modelos como os da OpenAI ou da Hugging Face. Isso reduz a sobrecarga de transferência de dados e torna o desenvolvimento de aplicações mais fluido.
TiDB tem forte compatibilidade com MySQL, então é fácil integrá-lo com ferramentas e o ecossistema MySQL existentes. Mas sua busca vetorial depende de bibliotecas externas, que exigem esforço extra para integração em fluxos de trabalho de ponta a ponta.
Facilidade de Uso
SingleStore simplifica o desenvolvimento com um único sistema para operações vetoriais e relacionais. Sua documentação e suporte a métodos comuns de indexação facilitam para desenvolvedores que desejam uma solução tudo em um.
TiDB, embora seja amigável para desenvolvedores em tarefas relacionais, pode ter uma curva de aprendizado mais acentuada para busca vetorial, já que você precisa configurar ferramentas extras e externas.
Custo
SingleStore coloca o gerenciamento de dados vetoriais e relacionais em um único sistema, podendo reduzir o custo de manter bancos de dados separados. Mas os custos de licenciamento e escalabilidade devem ser avaliados com base na carga de trabalho.
TiDB é open-source e tem uma vantagem de custo para configuração básica. Mas adicionar busca vetorial por meio de bibliotecas externas pode gerar custos operacionais e de manutenção extras.
Segurança
SingleStore tem criptografia, controle de acesso baseado em funções e conexões seguras como parte de sua oferta empresarial, então é bom para aplicações sensíveis.
TiDB também tem recursos de segurança, criptografia e controle de acesso. Mas plugins externos para busca vetorial exigem atenção extra para conformidade e segurança.
Quando Escolher SingleStore
SingleStore é excelente para aplicações que precisam de um único sistema para lidar tanto com busca vetorial quanto com consultas relacionais em escala. Com indexação exata kNN e ANN integrada e a capacidade de combinar busca vetorial com SQL, é perfeito para aplicações impulsionadas por IA, como busca semântica, sistemas de recomendação e reconhecimento de imagens. Se você precisa de correspondência de similaridade rápida, escalabilidade contínua de nós e menos complexidade ao gerenciar sistemas separados, a abordagem integrada do SingleStore oferece alto desempenho e facilidade de uso para big data.
Quando Escolher TiDB
TiDB é excelente para cenários em que é necessário processamento híbrido transacional e analítico (HTAP), especialmente dentro do ecossistema MySQL. É perfeito para aplicações que precisam de consistência transacional com cargas de trabalho analíticas, como análise de dados em tempo real ou inteligência operacional. Se o seu caso de uso envolve busca de texto completo ou requer configuração personalizada para busca vetorial como um recurso adicional, TiDB permite integrar bibliotecas externas enquanto aproveita seus recursos de SQL distribuído e auto-sharding para escalabilidade.
Conclusão
SingleStore e TiDB são ambos excelentes; SingleStore é bom em consultas vetoriais e relacionais unificadas em escala, e TiDB é bom em HTAP e personalização. Sua escolha depende do seu caso de uso: escolha SingleStore se você precisa de uma solução all-in-one para busca vetorial de alto desempenho ou escolha TiDB se suas prioridades são HTAP, compatibilidade com MySQL e integrações personalizadas. Combine a tecnologia aos seus tipos de dados, requisitos de escalabilidade e necessidades de desempenho, e você obterá os melhores resultados.
Leia isto para obter uma visão geral do SingleStore e do TiDB, mas, para avaliá-los, você precisa avaliar com base no seu caso de uso. Uma ferramenta que pode ajudar com isso é o VectorDBBench, uma ferramenta de benchmarking open-source para comparação de bancos de dados vetoriais. No fim, benchmarking completo com seus próprios datasets e padrões de consulta será fundamental para tomar uma decisão entre essas duas abordagens poderosas, mas diferentes, para busca vetorial em sistemas de banco de dados distribuídos.
Usando o VectorDBBench Open-source para Avaliar e Comparar Bancos de Dados Vetoriais por Conta Própria
VectorDBBench é uma ferramenta de benchmarking open-source para usuários que precisam de sistemas de armazenamento e recuperação de dados de alto desempenho, especialmente bancos de dados vetoriais. Esta ferramenta permite que os usuários testem e comparem diferentes sistemas de bancos de dados vetoriais, como Milvus e Zilliz Cloud (o Milvus gerenciado), usando seus próprios datasets e encontrem aquele que se adapta aos seus casos de uso. Com o VectorDBBench, os usuários podem tomar decisões com base no desempenho real de bancos de dados vetoriais, em vez de alegações de marketing ou boatos.
VectorDBBench é escrito em Python e licenciado sob a licença open-source 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 comprometida em melhorar seus recursos e desempenho.
Baixe o VectorDBBench em seu repositório do GitHub para reproduzir nossos resultados de benchmark ou obter resultados de desempenho em seus próprios datasets.
Dê uma olhada rápida no desempenho dos principais bancos de dados vetoriais no Leaderboard do VectorDBBench.
Leia os blogs a seguir para saber mais sobre avaliação de bancos de dados vetoriais.
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