TiDB vs Neo4j 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 Neo4j, 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 dimensão, 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 permitir 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 aprimora 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.
TiDB é um banco de dados tradicional e Neo4j é um banco de dados de grafos. Ambos com busca vetorial como complemento. Esta publicação 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 transacional e analítico híbrido (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 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 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 ao mesmo tempo uma forte consistência.
TiDB oferece suporte à busca vetorial por meio de 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 grande 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 desenvolvedores combinem busca vetorial com consultas relacionais tradicionais. Essa flexibilidade torna o TiDB adequado para aplicações complexas que exigem tanto busca vetorial quanto capacidades de banco de dados relacional, oferecendo uma solução abrangente para diversas necessidades de gerenciamento de dados.
Neo4j: O Básico
A busca vetorial do Neo4j permite que desenvolvedores criem índices vetoriais para procurar dados semelhantes em seu grafo. Esses índices funcionam com propriedades de nós que contêm embeddings vetoriais - representações numéricas de dados como texto, imagens ou áudio que capturam o significado dos dados. O sistema suporta vetores de até 4096 dimensões e funções de similaridade cosseno e euclidiana.
A implementação usa grafos Hierarchical Navigable Small World (HNSW) para fazer buscas aproximadas rápidas de k-vizinhos mais próximos. Ao consultar um índice vetorial, você especifica quantos vizinhos deseja recuperar e o sistema retorna nós correspondentes ordenados por pontuação de similaridade. Essas pontuações vão de 0 a 1, sendo que valores mais altos indicam maior similaridade. A abordagem HNSW funciona bem mantendo conexões entre vetores semelhantes e permitindo que o sistema salte rapidamente para diferentes partes do espaço vetorial.
A criação e o uso de índices vetoriais são feitos por meio da linguagem de consulta. Você pode criar índices com o comando CREATE VECTOR INDEX e especificar parâmetros como dimensões do vetor e função de similaridade. O sistema validará que apenas vetores das dimensões configuradas sejam indexados. A consulta desses índices é feita com o procedimento db.index.vector.queryNodes, que recebe como entrada um nome de índice, número de resultados e vetor de consulta.
A indexação vetorial do Neo4j tem otimizações de desempenho, como quantização, que reduz o uso de memória ao comprimir as representações vetoriais. Você pode ajustar o comportamento do índice com parâmetros como conexões máximas por nó (M) e número de vizinhos mais próximos rastreados durante a inserção (ef_construction). Embora esses parâmetros permitam equilibrar precisão e desempenho, os padrões funcionam bem para a maioria dos casos de uso. O sistema também suporta índices vetoriais de relacionamentos a partir da versão 5.18, para que você possa procurar dados semelhantes em propriedades de relacionamentos.
Isso permite que desenvolvedores criem aplicações com tecnologia de IA. Ao combinar consultas em grafo com busca por similaridade vetorial, as aplicações podem encontrar dados relacionados com base no significado semântico, não em correspondências exatas. Por exemplo, um sistema de recomendação de filmes poderia usar vetores de embedding de enredo para encontrar filmes semelhantes, enquanto usa a estrutura do grafo para garantir que as recomendações venham do mesmo gênero ou época que o usuário prefere.
Principais Diferenças
Metodologia de Busca
TiDB: O TiDB usa bibliotecas externas e plugins para busca vetorial, portanto o sistema integra ferramentas de terceiros para lidar com dados vetorizados. Isso oferece flexibilidade, mas depende fortemente de configuração externa para otimizar o desempenho de consultas vetoriais. Ele pode executar cargas de trabalho de processamento transacional e analítico híbrido (HTAP), portanto é uma boa escolha para aplicações que combinam busca vetorial com operações tradicionais baseadas em SQL.
Neo4j: O Neo4j suporta indexação vetorial usando grafos Hierarchical Navigable Small World (HNSW). Ele pode fazer busca aproximada eficiente de k-vizinhos mais próximos (k-NN) com suporte integrado para métricas de similaridade cosseno e euclidiana. A metodologia do Neo4j é fortemente integrada à sua arquitetura de grafos, portanto ele pode lidar com consultas baseadas em vetores juntamente com operações de travessia de grafos.
Dados
TiDB: Como um banco de dados SQL distribuído, o TiDB é bom no gerenciamento de dados estruturados com compatibilidade MySQL. Ele suporta cargas de trabalho híbridas e pode integrar dados não estruturados por meio de ferramentas externas, portanto é bom para ambientes que precisam de uma combinação de gerenciamento de dados relacionais e vetoriais. Mas essa flexibilidade vem com configuração extra para tarefas específicas de vetores.
Neo4j: O Neo4j é bom em modelagem de dados em grafo, ideal para gerenciar dados altamente conectados e semiestruturados. Seus recursos nativos de busca vetorial complementam sua força em percorrer relacionamentos e lidar com estruturas de grafos. É bom para aplicações como sistemas de recomendação, detecção de fraudes ou grafos de conhecimento que exigem compreensão semântica e conexões entre entidades.
Escalabilidade e Desempenho
TiDB: O TiDB é escalável horizontalmente com sua arquitetura distribuída. O auto-sharding garante que os dados sejam distribuídos uniformemente entre os nós, então é bom para workloads de grande escala. Mas a busca vetorial de alto desempenho pode exigir ajustes nas bibliotecas externas e garantir a integração ideal com a arquitetura do TiDB.
Neo4j: O desempenho da busca vetorial do Neo4j é otimizado por meio de grafos HNSW, que reduzem o tempo de consulta ao estruturar conexões entre vetores semelhantes. Recursos como quantização ajudam a economizar memória, mantendo a precisão das consultas. Embora o Neo4j escale bem para workloads de grafos, gerenciar conjuntos de dados vetoriais muito grandes pode exigir um planejamento cuidadoso de recursos.
Flexibilidade e Personalização
TiDB: Flexível por meio da compatibilidade com SQL e integração com aplicações existentes baseadas em MySQL. Ele pode combinar consultas vetoriais e relacionais, então é bom para aplicações que precisam de ambos. Mas a personalização geralmente depende dos recursos das bibliotecas vetoriais integradas.
Neo4j: Altamente personalizável para aplicações baseadas em grafos, o Neo4j permite que desenvolvedores ajustem parâmetros de indexação vetorial para equilibrar desempenho e precisão. Ele pode integrar busca vetorial em consultas de grafos, então é uma vantagem única para aplicações que dependem de relacionamentos semânticos.
Integração e Ecossistema
TiDB: O TiDB integra-se bem com ferramentas e o ecossistema MySQL, então é uma escolha natural para equipes que já estão em um workflow baseado em SQL. A busca vetorial requer plugins externos, mas sua compatibilidade com o ecossistema MySQL mais amplo facilita a adoção.
Neo4j: As capacidades de integração do Neo4j são fortes no ecossistema centrado em grafos, com bom suporte para workflows de IA/ML. Ele pode lidar com operações de grafo e vetoriais em um único ambiente, então é uma grande vantagem para aplicações impulsionadas por IA.
Facilidade de Uso
TiDB: Se você está familiarizado com MySQL, a curva de aprendizado para o TiDB é menor. Mas configurar a busca vetorial exige entender as bibliotecas externas usadas, o que pode adicionar complexidade.
Neo4j: Embora a linguagem de consulta de grafos do Neo4j (Cypher) tenha uma curva de aprendizado mais íngreme para usuários de SQL, sua busca vetorial nativa é fácil de usar e requer menos configuração externa em comparação com o TiDB.
Custo
TiDB: Os custos dependem do número de nós distribuídos e do custo adicional de licenciamento ou operacional das bibliotecas vetoriais integradas. Serviços gerenciados estão disponíveis, mas aumentam o custo geral.
Neo4j: O custo do Neo4j depende da escala dos workloads de grafos e dos recursos necessários. Para busca vetorial, a implementação nativa tem menor overhead em comparação com a dependência do TiDB de ferramentas de terceiros.
Segurança
TiDB: Recursos de segurança baseados em SQL, criptografia, controle de acesso, autenticação. A segurança para operações vetoriais depende da biblioteca externa usada.
Neo4j: Recursos de segurança integrados, como criptografia e controles de acesso granulares para dados de grafo e vetoriais. Ele integra a busca vetorial à plataforma principal, então o gerenciamento de segurança é simplificado.
Quando usar TiDB
O TiDB é para aplicações que precisam de gerenciamento de dados distribuído em grande escala com workloads transacionais e analíticos. O HTAP permite gerenciar dados estruturados e dados semiestruturados ou não estruturados por meio de integrações externas. Se o seu caso de uso é combinar busca vetorial com consultas SQL ou integrar operações vetoriais em um ambiente existente compatível com MySQL, o TiDB é uma solução flexível e escalável. É perfeito para cenários em que a consistência forte e a escalabilidade em sistemas distribuídos são importantes.
Quando usar o Neo4j
O Neo4j é para aplicações baseadas em modelos de dados em grafo e que precisam de capacidades avançadas para explorar relações entre entidades. Sua busca vetorial nativa, integrada a consultas em grafo, é perfeita para criar aplicações com IA, como sistemas de recomendação, grafos de conhecimento ou sistemas de detecção de fraudes. Se você está focado em compreensão semântica e em encontrar conexões em conjuntos de dados altamente conectados, a abordagem centrada em grafos do Neo4j com indexação vetorial é a vantagem única. Combinar travessia de grafos com busca por similaridade é eficiente para cargas de trabalho que priorizam a exploração de dados conectados.
Resumo
TiDB e Neo4j são para diferentes casos de uso, cada um se destaca em áreas distintas. A força do TiDB está no processamento híbrido transacional e analítico, na escalabilidade distribuída e na compatibilidade com MySQL, portanto é uma boa escolha para aplicações focadas em SQL que precisam de busca vetorial. A arquitetura baseada em grafos do Neo4j e a indexação vetorial nativa são perfeitas para aplicações que priorizam relações e insights semânticos. Escolha entre os dois com base no seu caso de uso: você precisa de capacidades robustas de SQL distribuído com busca vetorial ou de um banco de dados em grafo que integre busca vetorial a fluxos de trabalho com dados conectados. Avalie seus tipos de dados, padrões de carga de trabalho e requisitos de desempenho para decidir.
Leia isto para obter uma visão geral do TiDB e do Neo4j, 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 de código aberto para comparação de bancos de dados vetoriais. No fim, um benchmarking minucioso com seus próprios conjuntos de dados e padrões de consulta será fundamental para tomar uma decisão entre essas duas abordagens poderosas, porém diferentes, para busca vetorial em sistemas de banco 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 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 conjuntos de dados 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 afirmações de marketing ou boatos.
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 no 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 Leaderboard do VectorDBBench.
Leia os blogs a seguir para saber mais sobre avaliação de bancos de dados vetoriais.
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