TiDB vs Rockset: Escolhendo o Banco de Dados Vetorial Certo para Seus Apps de IA
O que é um Banco de Dados Vetorial?
Antes de compararmos TiDB e Rockset, 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 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 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 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 Rockset é um banco de dados de busca e análise. Ambos com busca vetorial como complemento. 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 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 proporciona 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 tanto 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 a integração em ambientes existentes que dependem de MySQL sem mudanças significativas no código da aplicação. O banco de dados também oferece auto-sharding, distribuindo automaticamente os dados entre nós para melhorar o desempenho de leitura e gravação, ao mesmo tempo em que mantém forte consistência.
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 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.
Rockset: Visão geral e tecnologia central
Rockset é um banco de dados de busca e análise em tempo real para dados estruturados e não estruturados, incluindo embeddings vetoriais. Seu ponto forte é ingerir, indexar e consultar dados em tempo real, por isso é excelente para aplicações que precisam de insights atualizados ao segundo. Rockset suporta ingestão de dados tanto em streaming quanto em massa, pode processar fluxos de eventos de alta velocidade e feeds de captura de dados alterados (CDC) em 1-2 segundos.
Um dos principais recursos do Rockset é o Converged Indexing, construído sobre o RocksDB mutável. Isso permite atualizações in-place de vetores e metadados, tornando-o super eficiente para cenários em que os dados mudam com frequência. Rockset pode lidar com documentos de até 40MB e suporta dimensionalidade vetorial de até 200.000, portanto é bom para uma ampla variedade de casos de uso de embeddings vetoriais.
Rockset tem busca vetorial integrada ao núcleo. Ele suporta métodos de busca K-Nearest Neighbors (KNN) e Approximate Nearest Neighbors (ANN) e usa um índice FAISS distribuído para escalabilidade. Rockset é agnóstico em relação a algoritmos, então você pode escolher sua própria implementação de busca. O otimizador baseado em custo pode escolher dinamicamente entre os métodos de busca KNN e ANN para desempenho ideal.
O que é único no Rockset para busca vetorial é o Converged Index, que combina busca, ANN, índices colunares e de linha em um só. Isso significa que você pode lidar com uma ampla variedade de padrões de consulta imediatamente. Rockset também suporta filtragem por metadados e busca híbrida. O otimizador escolherá o caminho de consulta mais eficiente. Pode pesquisar em vários campos ANN, suporta modelos multimodais e tem APIs SQL e REST para a interface de consulta.
Principais diferenças
Métodos de busca e desempenho
TiDB suporta busca vetorial por meio de plugins e bibliotecas externas, permitindo que você implemente vários algoritmos de busca. No entanto, isso requer configuração adicional. O sistema mantém forte consistência entre nós durante consultas vetoriais.
Rockset tem busca vetorial integrada com métodos KNN e ANN, usando um índice FAISS distribuído. Seu Converged Index combina vários tipos de índice (busca, ANN, colunar, linha) em um único sistema, otimizando automaticamente o desempenho das consultas. O sistema pode lidar com vetores de até 200.000 dimensões e documentos de até 40MB.
Gerenciamento de dados
TiDB se destaca no manuseio de dados estruturados com sua interface compatível com MySQL. Ele combina cargas de trabalho OLTP e OLAP em um sistema por meio de sua arquitetura HTAP. As capacidades de busca vetorial funcionam junto com consultas SQL tradicionais.
Rockset processa dados estruturados e não estruturados igualmente bem. Seu sistema Converged Indexing permite atualizações rápidas de vetores e metadados, tornando-o eficiente para dados que mudam com frequência. Ele pode ingerir dados tanto em streaming quanto em massa, processando alterações em 1-2 segundos.
Escalabilidade
TiDB usa auto-sharding para distribuir dados automaticamente entre nós. Isso ajuda a manter o desempenho à medida que seu conjunto de dados cresce. O sistema escala horizontalmente enquanto mantém forte consistência.
A arquitetura distribuída do Rockset lida com escalabilidade por meio de seu design nativo em nuvem. O sistema gerencia automaticamente a alocação de recursos e a distribuição de consultas entre nós.
Integração
TiDB integra-se bem com sistemas e ferramentas baseados em MySQL. Sua compatibilidade SQL significa que aplicações existentes precisam de alterações mínimas para funcionar com TiDB.
Rockset oferece APIs SQL e REST para consultas. Ele se conecta facilmente a fontes de dados em streaming e suporta feeds CDC. O sistema funciona bem com vários modelos de embeddings vetoriais e dados multimodais.
Escolha TiDB
Quando você precisa de processamento transacional e analítico com busca vetorial. Compatibilidade com MySQL, consistência forte e capacidade de lidar com consultas SQL complexas com operações vetoriais. Infraestruturas MySQL existentes e equipes de SQL acharão a curva de aprendizado gerenciável.
Escolha Rockset
Quando os dados mudam com frequência e você precisa pesquisar em tempo real. Ideal para aplicações que precisam de busca vetorial rápida em dados em streaming, como mecanismos de recomendação, sistemas de busca por similaridade ou recursos de busca com IA. Recursos vetoriais integrados e processamento rápido de dados tornam-no perfeito para equipes que precisam implementar busca vetorial sem muita configuração.
Conclusão
TiDB tem compatibilidade com MySQL e HTAP com busca vetorial por meio de plugins, Rockset tem busca vetorial nativa com processamento em tempo real. Escolha com base na frequência de atualização dos seus dados, nos requisitos de consistência e na infraestrutura existente. TiDB se encaixa no mundo MySQL, onde a consistência é importante, Rockset em aplicações em tempo real, onde busca vetorial rápida e atualizações frequentes são necessárias.
Leia isto para obter uma visão geral de TiDB e Rockset, mas, para avaliá-los, você precisa avaliar 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 final, um benchmarking completo com seus próprios conjuntos de dados 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 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 do banco de dados vetorial, 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 de seu repositório do 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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