TiDB vs Deep Lake: 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 Deep Lake, 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, os recursos 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 uma 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 desenvolvidos especificamente 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 com busca vetorial como complemento, e Deep Lake é um data lake otimizado para embeddings vetoriais. Este post compara suas capacidades de busca vetorial.
TiDB: Visão geral e tecnologia principal
TiDB, desenvolvido pela PingCAP, é um banco de dados SQL distribuído e de código aberto que oferece capacidades de processamento híbrido transacional e analítico (HTAP). Ele é compatível com MySQL, facilitando a 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 de 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 uma consistência forte.
TiDB oferece suporte à busca vetorial por meio de integração com bibliotecas externas e plugins, possibilitando 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 que ele lide com consultas vetoriais em larga escala assim que as configurações necessárias estiverem em vigor.
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.
DeepLake: Visão geral e tecnologia principal
Deep Lake é um banco de dados especializado criado para lidar com dados vetoriais e multimídia — como imagens, áudio, vídeo e outros tipos não estruturados — amplamente usado em IA e aprendizado de máquina. Ele funciona tanto como um data lake quanto como um armazenamento vetorial:
- Como um Data Lake: O Deep Lake oferece suporte ao armazenamento e à organização de dados não estruturados (imagens, áudio, vídeos, texto e formatos como NIfTI para imagens médicas) em um formato com controle de versão. Essa configuração melhora o desempenho em tarefas de deep learning. Ela permite consultas e visualização rápidas de conjuntos de dados, facilitando a criação de conjuntos de treinamento de alta qualidade para modelos de IA.
- Como um Armazenamento Vetorial: O Deep Lake foi projetado para armazenar e pesquisar embeddings vetoriais e metadados relacionados (por exemplo, texto, JSON, imagens). Os dados podem ser armazenados localmente, no seu ambiente de nuvem ou no armazenamento gerenciado do Deep Lake. Ele se integra perfeitamente a ferramentas como LangChain e LlamaIndex, simplificando o desenvolvimento de aplicações de Geração Aumentada por Recuperação (RAG).
O Deep Lake usa o índice Hierarchical Navigable Small World (HNSW), baseado no pacote Hnswlib com otimizações adicionais, para busca de Vizinhos Mais Próximos Aproximados (ANN). Isso permite consultar mais de 35 milhões de embeddings em menos de 1 segundo. Recursos exclusivos incluem multithreading para criação de índice mais rápida e gerenciamento eficiente de memória para reduzir o uso de RAM.
Por padrão, o Deep Lake usa busca linear de embeddings para conjuntos de dados com até 100.000 linhas. Para conjuntos de dados maiores, ele muda para ANN para equilibrar precisão e desempenho. A API permite que os usuários ajustem esse limite conforme necessário.
Embora o índice do Deep Lake não seja usado para buscas combinadas de atributos e vetores (que atualmente dependem de busca linear), atualizações futuras abordarão essa limitação para melhorar ainda mais sua funcionalidade.
Deep Lake como um Armazenamento Vetorial: O Deep Lake fornece uma solução robusta para armazenar e pesquisar embeddings vetoriais e seus metadados associados, incluindo arquivos de texto, JSON, imagens, áudio e vídeo. Você pode armazenar dados localmente, no seu ambiente de nuvem preferido ou no armazenamento gerenciado do Deep Lake. O Deep Lake também oferece integração perfeita com ferramentas como LangChain e LlamaIndex, permitindo que desenvolvedores criem facilmente aplicações de Geração Aumentada por Recuperação (RAG).
Principais diferenças
Metodologia de busca
TiDB: O TiDB oferece suporte à busca vetorial por meio de bibliotecas externas e plugins. Ele oferece suporte à busca de vizinhos mais próximos aproximados (ANN) com bibliotecas como Hnswlib ou Faiss. Mas esse não é um recurso nativo e exige configuração extra, o que pode não ser adequado para usuários que desejam uma solução pronta para uso.
Deep Lake: O Deep Lake usa o índice HNSW para busca ANN, otimizado para consultas em alta velocidade de embeddings em grande escala. Ele é nativo para aplicações baseadas em vetores, portanto requer configuração mínima para busca, mesmo em conjuntos de dados com mais de 35 milhões de embeddings.
Dados
TiDB: O TiDB é bom com dados estruturados e semiestruturados. Ele oferece suporte a cargas de trabalho transacionais e analíticas híbridas (HTAP), portanto você pode fazer OLTP e OLAP ao mesmo tempo. Ele pode gerenciar dados vetoriais por meio de plugins, mas seu foco principal é em dados relacionais.
Deep Lake: O Deep Lake é otimizado para dados não estruturados e multimídia, imagens, vídeos, texto. Ele combina controle de versão e banco de dados vetorial, portanto é adequado para aplicações de deep learning e IA que lidam com dados diversos e complexos.
Escalabilidade
TiDB: A arquitetura distribuída e o auto-sharding do TiDB podem escalar horizontalmente entre nós, lidar com grandes volumes de dados e carga de trabalho de forma eficiente. Mas a escalabilidade da busca vetorial depende das bibliotecas externas usadas.
Deep Lake: O Deep Lake foi projetado para alta performance com dados não estruturados. Sua implementação de ANN é altamente otimizada, e recursos como multithreading e criação de índices eficiente em memória garantem desempenho em escala.
Flexibilidade e Personalização
TiDB: A compatibilidade SQL do TiDB permite muita personalização por meio de consultas relacionais, combinando operações SQL tradicionais com busca vetorial. Isso é útil para aplicações complexas que misturam dados estruturados e vetoriais.
Deep Lake: O Deep Lake tem uma API incorporável para busca, visualização e versionamento de datasets. Ele não tem busca combinada por atributos e vetores pronta para uso, mas estamos trabalhando nisso.
Integração e Ecossistema
TiDB: O TiDB se integra bem ao ecossistema baseado em MySQL e a muitas ferramentas de dados. Sua compatibilidade com MySQL facilita para desenvolvedores que estão familiarizados com RDBMS tradicionais.
Deep Lake: O Deep Lake se integra a frameworks de machine learning como PyTorch, TensorFlow e ferramentas como LangChain e LlamaIndex. Essas integrações o tornam altamente adequado para fluxos de trabalho de IA e RAG.
Facilidade de Uso
TiDB: A configuração do TiDB é relativamente simples se você estiver familiarizado com MySQL. Mas adicionar capacidade de busca vetorial exige configuração extra de plugins externos, o que pode aumentar a complexidade da implantação.
Deep Lake: A API do Deep Lake é amigável para desenvolvedores, com documentação clara. Seu foco em fluxos de trabalho de machine learning significa que é necessária configuração mínima para começar com busca vetorial.
Preços
TiDB: O custo do TiDB depende da infraestrutura em que ele é executado e da escala da implantação. Pode haver custo extra para plugins de busca vetorial.
Deep Lake: O Deep Lake oferece armazenamento e busca gerenciados, o que pode simplificar o planejamento de custos. Mas executá-lo em ambiente local ou na nuvem incorrerá em custos com base nos requisitos de armazenamento e computação.
Segurança
TiDB: O TiDB tem recursos de segurança robustos, incluindo criptografia, autenticação e controle de acesso adequados para empresas.
Deep Lake: O Deep Lake tem criptografia para armazenamento de dados e controle de acesso baseado em funções. Seu serviço gerenciado inclui configuração de segurança padrão, mas pode variar de acordo com a implantação local.
Quando Escolher TiDB
O TiDB é uma boa opção para equipes que precisam de um banco de dados de processamento transacional e analítico híbrido (HTAP) com SQL robusto. Como é compatível com MySQL, é uma escolha natural para equipes que já usam sistemas baseados em MySQL. Use o TiDB se sua carga de trabalho tiver dados estruturados ou semiestruturados em grande escala com busca vetorial, especialmente quando você precisa integrar consultas relacionais com busca vetorial. Sua arquitetura distribuída e auto-sharding garantem desempenho para aplicações transacionais e analíticas em sistemas escalados horizontalmente.
Quando Escolher Deep Lake
O Deep Lake é bom para projetos de IA e machine learning que têm muitos dados não estruturados, como imagens, áudio e vídeo. Seu suporte nativo a embeddings vetoriais e integração com frameworks de ML como PyTorch e TensorFlow o tornam uma boa opção para criar aplicações de geração aumentada por recuperação (RAG) e gerenciar datasets multimídia. Se você precisa de busca de vizinho mais próximo aproximado (ANN) em alta velocidade, com configuração mínima e suporte a datasets complexos e versionados, o Deep Lake é a solução mais simples e eficiente.
Conclusão
TiDB é um banco de dados distribuído, compatível com SQL, para dados estruturados e que combina consultas relacionais com busca vetorial, sendo adequado para cargas de trabalho híbridas em empresas. Deep Lake é voltado para dados não estruturados e é uma plataforma amigável para desenvolvedores para fluxos de trabalho de IA/ML e aplicações baseadas em vetores. Escolha entre eles com base no seu caso de uso, no tipo de dados que você possui e nos requisitos de desempenho das suas aplicações. Cada um tem seus próprios pontos fortes, então escolha aquele que se encaixa nas necessidades principais do seu projeto.
Leia isto para obter uma visão geral do TiDB e do Deep Lake, 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, um benchmarking completo com seus próprios datasets e padrões de consulta será essencial 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. Essa 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 ajusta 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.
O 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 a partir de seu repositório 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 VectorDBBench Leaderboard.
Leia os blogs a seguir para saber mais sobre avaliação de bancos de dados vetoriais.
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