TiDB vs Aerospike Escolhendo o banco de dados vetorial certo para seus aplicativos de IA
O que é um banco de dados vetorial?
Antes de compararmos TiDB e Aerospike, vamos primeiro explorar o conceito de bancos de dados vetoriais.
Um banco de dados vetorial é projetado especificamente 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 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.
Existem muitos tipos de bancos de dados vetoriais disponíveis no mercado, incluindo:
- Bancos de dados vetoriais criados para esse fim 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.
TiDB é um banco de dados tradicional e Aerospike também é um banco de dados NoSQL distribuído e escalável. Ambos têm busca vetorial como complemento.Este post compara suas capacidades de busca vetorial.
TiDB: Visão geral e tecnologia central
TiDB, desenvolvido pela PingCAP, é um banco de dados SQL distribuído e de código aberto que oferece capacidades de processamento transacional e analítico híbrido (HTAP). Ele é compatível com MySQL, o que facilita sua adoção por equipes que já estão familiarizadas com o ecossistema MySQL. A arquitetura SQL distribuída do TiDB oferece escalabilidade horizontal como bancos de dados NoSQL, ao mesmo tempo em que mantém o modelo relacional dos bancos de dados SQL, tornando-o altamente flexível para lidar com cargas de trabalho transacionais e 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.
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 capacidades de busca vetorial juntamente com cargas de trabalho transacionais e analíticas. A arquitetura distribuída do TiDB permite lidar com consultas vetoriais em larga 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 os 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.
Aerospike: Visão geral e tecnologia principal
Aerospike é um banco de dados NoSQL para aplicações em tempo real de alto desempenho. Ele adicionou suporte para indexação e busca vetorial, portanto é adequado para casos de uso de banco de dados vetorial. O recurso vetorial é chamado Aerospike Vector Search (AVS) e está em Preview. Você pode solicitar acesso antecipado à Aerospike.
O AVS suporta apenas índices Hierarchical Navigable Small World (HNSW) para busca vetorial. Quando atualizações ou inserções são feitas no AVS, os dados do registro, incluindo o vetor, são gravados no Aerospike Database (ASDB) e ficam imediatamente visíveis. Para indexação, cada registro deve ter pelo menos um vetor no campo vetorial especificado de um índice. Você pode ter vários vetores e índices para um único registro, de modo que pode pesquisar os mesmos dados de maneiras diferentes. A Aerospike recomenda atribuir registros com upsert a um conjunto específico para que você possa monitorá-los e operar sobre eles.
O AVS tem uma maneira única de construir o índice: ela é concorrente em todos os nós do AVS. Enquanto as atualizações de registros vetoriais são gravadas diretamente no ASDB, os registros de índice são processados de forma assíncrona a partir de uma fila de indexação. Isso é feito em lotes e distribuído por todos os nós do AVS, portanto utiliza todos os núcleos de CPU no cluster AVS e é escalável. O desempenho de ingestão depende muito da configuração da memória do host e da camada de armazenamento.
Para cada item na fila de indexação, o AVS processa o vetor para indexação, cria os clusters para cada vetor e os confirma no ASDB. Um registro de índice contém uma cópia do próprio vetor e os clusters desse vetor em uma determinada camada do grafo HNSW. A indexação usa extensões vetoriais (AVX) para processamento paralelo de instrução única e múltiplos dados.
O AVS faz consultas durante a ingestão para “pré-hidratar” o cache do índice porque os registros nos clusters são interconectados. Essas consultas não são contadas como solicitações de consulta, mas aparecem como leituras na camada de armazenamento. Dessa forma, o cache é populado com dados relevantes e pode melhorar o desempenho das consultas. Isso mostra como o AVS lida com dados vetoriais e constrói índices para busca por similaridade, de modo que possa escalar para buscas vetoriais de alta dimensionalidade.
Principais diferenças
O TiDB tem busca vetorial por meio de integrações externas e mantém seu núcleo como um banco de dados SQL distribuído com recursos HTAP. Ele é compatível com MySQL e combina busca vetorial com consultas relacionais tradicionais.
A Aerospike adota uma abordagem mais especializada com o Aerospike Vector Search (AVS), que usa apenas indexação HNSW. Ele permite a construção concorrente de índices entre nós e usa extensões vetoriais para processamento paralelo.
Metodologia de busca:
O TiDB integra busca vetorial por meio de plugins; consultas SQL e vetoriais podem trabalhar juntas. A Aerospike usa apenas índices HNSW, com filas de indexação assíncronas para melhor desempenho.
Dados:
O TiDB lida com cargas de trabalho transacionais e analíticas com auto-sharding. A Aerospike processa dados vetoriais de forma assíncrona, com visibilidade imediata para atualizações enquanto os registros de índice são processados em lotes.
Escalabilidade:
O TiDB distribui dados entre nós automaticamente e mantém a consistência. A indexação distribuída da Aerospike usa todos os núcleos de CPU no cluster e escala com base na memória do host e no armazenamento.
Integração:
O TiDB se encaixa em ambientes MySQL e suporta operações SQL e vetoriais. O AVS da Aerospike é mais focado em busca vetorial, mas se integra estreitamente ao banco de dados Aerospike principal.
Quando escolher o TiDB
O TiDB é melhor para aplicações empresariais que precisam tanto de operações tradicionais de banco de dados quanto de busca vetorial, especialmente em ambientes MySQL. Sua arquitetura HTAP é perfeita para organizações que têm cargas de trabalho mistas — desde transações regulares até análises complexas — e precisam de busca vetorial. A compatibilidade com MySQL significa que equipes existentes podem adotá-lo com mudanças mínimas em suas aplicações e fluxos de trabalho.
Quando escolher Aerospike
O Aerospike é melhor para aplicações em que a busca vetorial de alto desempenho é a principal prioridade, especialmente em tempo real. Seu sistema AVS, com construção de índice concorrente e otimização de processamento vetorial, é perfeito para aplicações que precisam de busca rápida de similaridade vetorial em escala, como mecanismos de recomendação, sistemas de reconhecimento de imagens ou outras aplicações baseadas em IA que priorizam a velocidade de busca em vez de operações tradicionais de banco de dados.
Conclusão
TiDB e Aerospike atendem a diferentes casos de uso no espaço de busca vetorial. TiDB é um banco de dados completo com capacidades vetoriais, perfeito para empresas que precisam tanto de operações tradicionais de banco de dados quanto de busca vetorial. Aerospike é busca vetorial de alto desempenho com indexação otimizada, perfeito para aplicações especializadas de busca vetorial. Escolha o que você precisa: um banco de dados completo com busca vetorial (TiDB) ou uma solução especializada de busca vetorial (Aerospike).
Leia isto para obter uma visão geral do TiDB e do Aerospike, mas para avaliá-los você precisa fazer a avaliação com base no seu caso de uso. Uma ferramenta que pode ajudar nisso é o VectorDBBench, uma ferramenta de benchmarking open-source para comparação de bancos de dados vetoriais. No fim, benchmarks completos com seus próprios conjuntos de dados e padrões de consulta serão fundamentais para tomar uma decisão entre essas duas abordagens poderosas, mas diferentes, para busca vetorial em sistemas de bancos 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 usuários testem e comparem diferentes sistemas de bancos de dados vetoriais, como Milvus e Zilliz Cloud (o Milvus gerenciado), usando seus próprios conjuntos de dados e encontrem aquele que se encaixa em seus casos de uso. Com o VectorDBBench, 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 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 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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