TiDB vs Vald: 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 Vald, 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, as características 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, possibilitando 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 com busca vetorial como complemento, e Vald é um banco de dados vetorial. Esta publicação compara seus recursos 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 recursos de processamento híbrido transacional e analítico (HTAP). Ele é compatível com MySQL, tornando sua adoção fácil para equipes que já estão familiarizadas com o ecossistema MySQL. A arquitetura SQL distribuída do TiDB fornece 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 apresenta auto-sharding, distribuindo automaticamente dados entre nós para melhorar o desempenho de leitura e gravação, mantendo ao mesmo tempo uma 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, o torna 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 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 recursos de banco de dados relacional, oferecendo uma solução abrangente para diversas necessidades de gerenciamento de dados.
Vald: Visão geral e tecnologia central
Vald é uma ferramenta poderosa para pesquisar em enormes quantidades de dados vetoriais muito rapidamente. Ele foi criado para lidar com bilhões de vetores e pode crescer facilmente à medida que suas necessidades aumentam. O interessante sobre Vald é que ele usa um algoritmo super-rápido chamado NGT para encontrar vetores semelhantes.
Um dos melhores recursos do Vald é como ele lida com a indexação. Normalmente, quando você está criando um índice, tudo precisa parar. Mas o Vald é inteligente: ele distribui o índice por diferentes máquinas, para que as buscas possam continuar acontecendo mesmo enquanto o índice está sendo atualizado. Além disso, o Vald faz backup automaticamente dos seus dados de índice, então você não precisa se preocupar em perder tudo se algo der errado.
Vald é ótimo para se adaptar a diferentes configurações. Você pode personalizar como os dados entram e saem, fazendo com que funcione bem com gRPC. Ele também foi criado para rodar sem problemas na nuvem, então você pode adicionar facilmente mais poder computacional ou memória quando precisar. Vald distribui seus dados por várias máquinas, o que ajuda a lidar com enormes quantidades de informações.
Outro truque interessante do Vald é a replicação de índices. Ele armazena cópias de cada índice em diferentes máquinas. Isso significa que, se uma máquina tiver um problema, suas buscas ainda podem funcionar bem. Vald equilibra automaticamente essas cópias, então você não precisa se preocupar com isso. Tudo isso torna o Vald uma escolha sólida para desenvolvedores que precisam pesquisar grandes volumes de dados vetoriais de forma rápida e confiável.
Principais diferenças
Metodologia de busca
TiDB integra busca vetorial por meio de bibliotecas externas e plugins. Essas integrações permitem o processamento de dados vetorizados em um modo híbrido transacional e analítico (HTAP). Embora o foco principal do TiDB seja SQL, a busca vetorial depende de configuração externa. A capacidade de combinar busca vetorial com consultas relacionais o torna adequado para aplicações que precisam tanto de similaridade vetorial quanto de análises orientadas por SQL.
Vald, por outro lado, foi criado para busca vetorial. Ele usa o algoritmo NGT (Neighborhood Graph and Tree), que é otimizado para busca de similaridade em alta velocidade. Esse algoritmo central foi projetado para lidar com conjuntos de dados vetoriais massivos, tornando o Vald uma solução dedicada para aplicações intensivas em vetores. Ele pode pesquisar durante a indexação, o que lhe dá uma vantagem em aplicações em tempo real.
Dados
A arquitetura SQL distribuída do TiDB pode lidar com dados estruturados, semiestruturados e não estruturados. Sua compatibilidade SQL garante forte consistência e oferece suporte a fluxos de trabalho transacionais avançados. Para dados vetoriais, o tratamento do TiDB depende de plugins externos, o que adiciona flexibilidade, mas pode ser complexo para alguns casos de uso.
Vald foi projetado para dados vetoriais não estruturados. Ele oferece suporte a indexação dinâmica e armazenamento distribuído, por isso é escalável e redundante. Vald é mais focado que o TiDB, pois não foi projetado para dados estruturados ou transacionais.
Escalabilidade e desempenho
TiDB é bom em escalabilidade horizontal. Seu recurso de auto-sharding pode distribuir dados entre nós e lidar com alta taxa de leitura e gravação para cargas de trabalho OLTP e OLAP. Mas, quando se trata de dados vetoriais em larga escala, seu desempenho depende das capacidades das ferramentas de busca vetorial integradas.
Vald é escalável para dados vetoriais. Ele distribui vetores entre vários nós e usa replicação e balanceamento dinâmico de carga para lidar com bilhões de vetores. A indexação e a busca do Vald permanecem performáticas à medida que os dados crescem, então é uma boa escolha para busca vetorial em grande escala.
Flexibilidade e personalização
O TiDB tem muita flexibilidade em modelagem de dados, execução de consultas e no ecossistema compatível com MySQL. A capacidade de combinar busca vetorial com consultas SQL é um recurso poderoso para aplicações que precisam de interações de dados complexas. Mas a necessidade de bibliotecas externas para habilitar a busca vetorial limita a personalização pronta para uso.
O Vald é altamente personalizável para operações específicas de vetores. Sua integração gRPC e o suporte a múltiplos pipelines de entrada/saída permitem que desenvolvedores adaptem sua funcionalidade a fluxos de trabalho específicos. Ele não foi projetado para dados relacionais, mas sua arquitetura focada em vetores lhe dá flexibilidade incomparável nesse domínio.
Integração e Ecossistema
O TiDB integra-se bem com ferramentas e frameworks baseados em MySQL, por isso é adequado para equipes que já investiram no ecossistema MySQL. Suas capacidades híbridas permitem integração entre cargas de trabalho transacionais e analíticas.
O Vald foi projetado para se integrar bem a ambientes cloud native. Sua arquitetura nativa do Kubernetes facilita a implantação e o escalonamento em configurações conteinerizadas. A compatibilidade do Vald com provedores de nuvem aumenta sua integração ao ecossistema para fluxos de trabalho de IA e ML.
Facilidade de Uso
A compatibilidade do TiDB com MySQL facilita o aprendizado para equipes familiarizadas com bancos de dados SQL. Sua documentação extensa e o suporte da comunidade ajudam na adoção. Mas configurar a funcionalidade de busca vetorial exige esforço extra.
O design de busca vetorial do Vald facilita o aprendizado para desenvolvedores focados em busca por similaridade. Sua arquitetura cloud native e seus recursos robustos de backup e replicação tornam a manutenção e o escalonamento fáceis.
Custo
O custo do TiDB depende de sua complexidade. Embora suas operações baseadas em SQL sejam eficientes, a integração de busca vetorial aumenta o custo de recursos e gerenciamento. Opções de serviço gerenciado podem ajudar a reduzir a sobrecarga operacional.
A eficiência de custos do Vald vem de sua especialização. Ele é otimizado para busca vetorial, então os recursos são direcionados para indexação e consultas de alta velocidade. A implantação cloud native também permite escalonamento econômico sob demanda.
Segurança
O TiDB tem recursos de segurança de nível empresarial, incluindo criptografia, autenticação e controle de acesso. Eles são importantes para aplicações que exigem alta segurança de dados.
O Vald tem autenticação e replicação de dados para tolerância a falhas. Mas sua segurança é focada em aplicações de busca vetorial, não em operações de banco de dados de uso geral.
Quando Usar Cada Um
TiDB
O TiDB é a melhor escolha para gerenciamento de dados híbrido. Se você tem um caso de uso que envolve dados estruturados ou semiestruturados em grande escala e precisa incluir busca vetorial, a arquitetura HTAP e o suporte SQL do TiDB são uma solução completa. Ele é especialmente bom para ambientes onde cargas de trabalho transacionais e analíticas precisam coexistir.
Vald
O Vald é melhor para cenários em que busca vetorial de alto desempenho é o principal requisito. Se sua aplicação gira em torno de busca por similaridade em grandes conjuntos de dados — como sistemas de recomendação, recuperação de imagens ou fluxos de trabalho de IA/ML — a arquitetura especializada e o escalonamento dinâmico do Vald fazem dele a melhor escolha. Além disso, sua implantação cloud-native o torna ainda mais adequado para cargas de trabalho intensivas em vetores.
Resumo
O TiDB é bom por ser de uso geral, oferecer processamento híbrido transacional e analítico e integrações de busca vetorial. O Vald é bom por ser especializado, rápido e confiável para busca vetorial em dados não estruturados em escala. Sua escolha depende do seu caso de uso — você precisa de um banco de dados geral com busca vetorial ou de um mecanismo de busca vetorial otimizado para velocidade e escalabilidade?
Leia isto para obter uma visão geral do TiDB e do Vald, 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, benchmarking rigoroso com seus próprios conjuntos de dados 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 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. Esta ferramenta permite que os usuários testem e comparem diferentes sistemas de banco de dados vetorial, 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, os usuários podem tomar decisões com base no desempenho real dos bancos de dados vetoriais, em vez de alegações 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 comprometida 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 a avaliação de bancos de dados vetoriais.
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