TiDB vs Vearch: 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 Vearch, 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 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 em Retrieval Augmented Generation (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 Vearch é um banco de dados vetorial. Esta publicação compara seus recursos 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 recursos de processamento híbrido transacional e analítico (HTAP). Ele é compatível com MySQL, o que facilita 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 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 apresenta auto-sharding, distribuindo automaticamente os dados entre os nós para melhorar o desempenho de leitura e gravação, mantendo uma consistência forte.
TiDB oferece suporte à busca vetorial por meio da integração com bibliotecas externas e plugins, 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 recursos 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 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.
O que é Vearch? Visão geral e tecnologia principal
Vearch é uma ferramenta para desenvolvedores que criam aplicações de IA que precisam de buscas por similaridade rápidas e eficientes. É como um banco de dados turbinado, mas, em vez de armazenar dados comuns, ele foi criado para lidar com aqueles embeddings vetoriais complexos que impulsionam grande parte da tecnologia moderna de IA.
Uma das coisas mais interessantes sobre o Vearch é sua busca híbrida. Você pode buscar por vetores (pense em encontrar imagens ou textos semelhantes) e também filtrar por dados comuns, como números ou texto. Assim, você pode fazer buscas complexas como “encontre produtos parecidos com este, mas apenas na categoria de eletrônicos e abaixo de US$ 500”. Também é rápido — estamos falando de buscas em um corpus de milhões de vetores em milissegundos.
Vearch foi projetado para crescer de acordo com suas necessidades. Ele usa uma configuração de cluster, como uma equipe de computadores trabalhando em conjunto. Você tem diferentes tipos de nós (master, router e partition server) que lidam com tarefas diferentes, desde o gerenciamento de metadados até o armazenamento e processamento de dados. Isso permite que o Vearch escale horizontalmente e seja confiável conforme seus dados crescem. Você pode adicionar mais máquinas para lidar com mais dados ou tráfego sem dificuldade.
Para desenvolvedores, o Vearch tem alguns recursos interessantes que facilitam a vida. Você pode adicionar dados ao seu índice em tempo real para que seus resultados de busca estejam sempre atualizados. Ele oferece suporte a múltiplos campos vetoriais em um único documento, o que é útil para dados complexos. Há também um SDK em Python para desenvolvimento e testes rápidos. O Vearch é flexível quanto aos métodos de indexação (IVFPQ e HNSW) e oferece suporte a versões tanto para CPU quanto para GPU, para que você possa otimizar para seu hardware e caso de uso específicos. Seja criando um sistema de recomendação, uma busca por imagens semelhantes ou qualquer aplicativo de IA que precise de correspondência por similaridade rápida, o Vearch oferece as ferramentas para fazer isso acontecer de forma eficiente.
Principais diferenças
Desempenho e metodologia de busca
TiDB usa SQL com recursos de busca vetorial por meio de plugins, então é familiar, mas exige configuração extra. A arquitetura HTAP lida com cargas de trabalho transacionais e analíticas em um único sistema.
Vearch usa métodos especializados de indexação vetorial (IVFPQ e HNSW) para busca por similaridade. Ele consegue processar milhões de vetores em milissegundos e oferece suporte a busca híbrida combinando similaridade vetorial com filtragem tradicional.
Gerenciamento de dados
TiDB é bom para dados estruturados com seu sistema compatível com MySQL. Ele faz auto-sharding de dados entre nós e oferece conformidade ACID. Dados vetoriais exigem configuração extra.
Vearch lida nativamente com embeddings vetoriais e oferece suporte a múltiplos campos vetoriais por documento. Ele permite atualizações em tempo real e combina dados vetoriais com metadados comuns.
Escalabilidade
TiDB escala horizontalmente por meio de auto-sharding; todos os dados (comuns e vetoriais) são distribuídos entre nós. Ele mantém forte consistência durante o escalonamento.
Vearch usa uma arquitetura distribuída com nós especializados (master, router, partition server) para diferentes funções. Ele oferece suporte a implantação tanto em CPU quanto em GPU.
Integração
TiDB se encaixa no ecossistema MySQL e oferece suporte a ferramentas e frameworks SQL padrão. A busca vetorial exige bibliotecas externas.
Vearch fornece SDK em Python e REST API para integração direta. Ele funciona bem com aplicações de IA, mas pode exigir integração personalizada para operações tradicionais de banco de dados.
Configuração e manutenção
TiDB exige conhecimento de MySQL, mas segue padrões familiares de banco de dados. A configuração de busca vetorial exige especialização extra.
Vearch é focado em casos de uso de busca vetorial com configuração simples para esses casos de uso. Ele inclui ferramentas de monitoramento da integridade do cluster.
Custo
TiDB pode consumir mais recursos porque é um banco de dados completo. Considere os custos tanto para banco de dados regular quanto para busca vetorial.
Vearch otimiza especificamente operações vetoriais, potencialmente exigindo menos recursos para cargas de trabalho de busca vetorial pura.
Quando Escolher Cada Um
Escolha TiDB quando precisar de uma solução híbrida que possa lidar tanto com operações tradicionais de banco de dados quanto com busca vetorial. É perfeito para empresas que já usam MySQL e querem adicionar busca vetorial mantendo a conformidade ACID, ou para aplicações que precisam de consultas SQL complexas junto com busca por similaridade vetorial. TiDB é bom para casos de uso como plataformas de e-commerce que combinam dados transacionais com sistemas de recomendação, ou serviços financeiros que precisam tanto de processamento analítico quanto de correspondência por similaridade.
Escolha Vearch quando seu foco principal for desempenho e escalabilidade de busca por similaridade vetorial. É melhor para aplicações focadas em IA que precisam de operações vetoriais rápidas, como mecanismos de busca por similaridade de imagens, sistemas de recomendação ou aplicações de processamento de linguagem natural. Vearch é adequado para casos em que você precisa de atualizações de busca vetorial em tempo real e não precisa de operações SQL complexas.
Resumo
TiDB e Vearch servem a propósitos diferentes: TiDB é um banco de dados SQL distribuído com busca vetorial, Vearch é voltado para busca por similaridade vetorial de alto desempenho. Escolha um de acordo com suas necessidades - TiDB se você precisa de recursos completos de banco de dados com busca vetorial, Vearch se você precisa de busca por similaridade vetorial com operações mínimas de banco de dados.
Leia isto para obter uma visão geral de TiDB e Vearch, 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 de código aberto para comparação de bancos de dados vetoriais. No fim, um benchmarking completo com seus próprios conjuntos de dados e padrões de consulta será essencial 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. 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 de bancos de dados vetoriais em vez de afirmações de marketing ou rumores.
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 a partir 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 VectorDBBench Leaderboard.
Leia os blogs a seguir para saber mais sobre avaliação de bancos de dados vetoriais.
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