Apache Cassandra против TiDB: выбор правильной базы данных для ваших AI-приложений
С ростом числа приложений на основе ИИ и растущей потребностью в управлении огромными объемами неструктурированных данных векторный поиск стал необходимым для современных AI-приложений и сценариев использования, таких как рекомендации продуктов, обработка естественного языка (NLP) и анализ изображений. Два заметных варианта — Apache Cassandra и TiDB. Обе системы известны своей масштабируемостью, распределенными архитектурами и способностью управлять большими наборами данных. Однако они различаются во многих аспектах: от базовой архитектуры до того, как они реализуют функциональность векторного поиска.
В этой статье мы сравним Apache Cassandra и TiDB, чтобы помочь вам выбрать лучшее решение для ваших задач векторного поиска. Мы разберем их методологии поиска, возможности обработки данных, производительность, масштабируемость и другие различия. Начнем с понимания концепций векторного поиска и векторной базы данных, а также того, почему они важны в современных AI- и data-приложениях.
Что такое векторный поиск и векторная база данных?
Прежде чем представить и сравнить Apache Cassandra и TiDB, давайте сначала разберемся с концепциями векторного поиска и векторных баз данных.
Векторный поиск или поиск векторного сходства означает поиск точек данных, хранящихся в виде векторов (числовых представлений). Например, при работе с текстовыми данными слова или фразы преобразуются в векторные эмбеддинги, которые отражают их семантическое значение. Такой подход позволяет системе выполнять поиск по сходству, например выявлять текстовые фрагменты со схожими значениями или находить изображения, похожие на заданное изображение-запрос.
Векторная база данных предназначена для эффективного хранения и запроса многомерных векторов. Другими словами, векторные базы данных — это специализированные решения для выполнения векторного поиска. В отличие от традиционных реляционных баз данных, векторные базы данных обеспечивают работу AI-приложений, таких как рекомендательные системы, распознавание лиц и задачи обработки естественного языка (NLP), позволяя выполнять поиск по сходству, который сравнивает векторы для нахождения ближайших соседей или похожих элементов. Они также играют ключевую роль в Retrieval Augmented Generation (RAG) — технике, которая повышает производительность больших языковых моделей (LLMs), предоставляя внешние знания для уменьшения таких проблем, как AI-галлюцинации.
На рынке доступно множество типов векторных баз данных, включая:
- Специализированные векторные базы данных, такие как Milvus, Zilliz Cloud (полностью управляемый Milvus)
- Библиотеки векторного поиска, такие как Faiss и Annoy.
- Легковесные векторные базы данных, такие как Chroma и Milvus Lite.
- Традиционные базы данных с надстройками для векторного поиска, такие как TiDB и Apache Cassandra
Обзор Apache Cassandra
Apache Cassandra — это высокомасштабируемая распределенная NoSQL-база данных, предназначенная для обработки огромных объемов данных на обычном аппаратном обеспечении. Изначально разработанная Facebook, Cassandra известна своей способностью обеспечивать высокую доступность, отказоустойчивость и горизонтальную масштабируемость без единой точки отказа.
Ключевые функции и сильные стороны Apache Cassandra
- Децентрализованная архитектура: Каждый узел в кластере Cassandra равноправен, то есть мастер-узла нет. Это обеспечивает отличную отказоустойчивость и позволяет легко выполнять горизонтальное масштабирование.
- Линейная масштабируемость: По мере добавления новых узлов в кластер производительность растет линейно, что делает ее идеальной для приложений с быстро растущими наборами данных.
- Настраиваемая согласованность: Cassandra предлагает настраиваемую согласованность, позволяя разработчикам выбирать между согласованностью в конечном счете и строгой согласованностью в зависимости от потребностей приложения.
- Поддержка нагрузок с интенсивной записью: Cassandra отлично подходит для сценариев с частыми операциями записи, таких как ведение журналов или сбор данных с датчиков.
Векторный поиск в Apache Cassandra
Хотя Apache Cassandra изначально не спроектирована как векторная база данных, ее интеграция с DataStax и пользовательскими плагинами позволяет поддерживать функциональность векторного поиска. Эти интеграции позволяют Cassandra обрабатывать векторные эмбеддинги и выполнять поиск по сходству, особенно в сочетании с фреймворками машинного обучения.
Реализация векторного поиска в Cassandra обычно использует внешние библиотеки, а это означает, что для достижения оптимальной производительности векторного поиска могут потребоваться дополнительная настройка и кастомизация. Однако после настройки распределенная природа Cassandra позволяет эффективно выполнять крупномасштабный векторный поиск по множеству узлов.
Обзор TiDB
TiDB, разработанная PingCAP, — это распределенная SQL-база данных с открытым исходным кодом, которая предлагает возможности гибридной транзакционной и аналитической обработки (HTAP). TiDB совместима с MySQL, что упрощает ее внедрение для команд, уже знакомых с экосистемой MySQL.
Основные возможности и сильные стороны TiDB
- Распределенный SQL: TiDB предлагает горизонтальную масштабируемость, как у NoSQL-баз данных, сохраняя при этом реляционную модель SQL-баз данных. Это делает ее очень гибкой для обработки как транзакционных, так и аналитических нагрузок.
- HTAP-архитектура: TiDB может обрабатывать транзакционные (OLTP) и аналитические (OLAP) нагрузки в одной базе данных, снижая потребность в отдельных системах.
- Совместимость с MySQL: TiDB совместима с MySQL, что позволяет легко интегрировать ее в существующие среды, которые полагаются на MySQL, без значительных изменений в коде приложения.
- Автоматическое шардирование: TiDB автоматически шардирует данные по узлам, повышая производительность чтения и записи при сохранении строгой согласованности.
Векторный поиск в TiDB
TiDB поддерживает векторный поиск через интеграцию с внешними библиотеками и плагинами, что позволяет эффективно управлять векторизованными данными и выполнять запросы к ним. HTAP-архитектура TiDB полезна для выполнения векторного поиска наряду с транзакционными и аналитическими нагрузками, что делает ее универсальным вариантом для компаний, которым нужны такие возможности.
Включение функциональности векторного поиска в TiDB требует дополнительной настройки, но после ее выполнения система может обрабатывать крупномасштабные векторные запросы благодаря своей распределенной архитектуре. Совместимость с SQL также позволяет разработчикам сочетать векторный поиск с традиционными реляционными запросами, обеспечивая большую гибкость для сложных приложений.
Ключевые различия: Apache Cassandra и TiDB
Хотя и Apache Cassandra, и TiDB могут поддерживать векторный поиск, между ними существуют значительные различия в архитектурах, методологиях и функциональности. Ниже приведено сравнение по различным критически важным факторам:
1. Методология поиска
- Apache Cassandra: Векторный поиск в Cassandra обычно реализуется с помощью внешних плагинов, что может сделать процесс более ручным и потребовать дополнительной настройки. Однако после настройки распределенная природа Cassandra позволяет эффективно выполнять векторный поиск по большим наборам данных.
- TiDB: HTAP-архитектура TiDB позволяет обрабатывать векторный поиск как часть более широких возможностей по работе с нагрузками. Поддерживая как транзакционные, так и аналитические запросы, TiDB предлагает большую гибкость при сочетании векторного поиска с другими запросами.
2. Обработка данных
- Apache Cassandra: Специализируется на обработке неструктурированных или полуструктурированных данных благодаря своей гибкой схеме, что делает ее идеальной для приложений с высокой нагрузкой на запись.
- TiDB: Отлично справляется с управлением структурированными данными, но также обеспечивает гибкость при работе с полуструктурированными данными благодаря совместимости с SQL. Гибридная транзакционная и аналитическая архитектура позволяет использовать более интегрированный подход к обработке данных.
3. Масштабируемость и производительность
- Apache Cassandra: Известна своей линейной масштабируемостью и способностью обрабатывать огромные объемы данных на множестве узлов. Это отличный выбор для приложений, которым нужно быстро горизонтально масштабироваться.
- TiDB: Также обеспечивает горизонтальную масштабируемость, но ее производительность особенно хорошо масштабируется для рабочих нагрузок, требующих сочетания OLTP и OLAP. Для приложений, которым необходимо сбалансировать транзакционные запросы с аналитическими нагрузками, производительность TiDB может быть более предпочтительной.
4. Гибкость и настройка
- Apache Cassandra: Обеспечивает высокую гибкость в моделировании данных, позволяя разработчикам определять таблицы с различными схемами. Однако настройка векторного поиска требует дополнительной интеграции с внешними библиотеками.
- Благодаря совместимости с MySQL,** TiDB** более гибка в сочетании SQL-запросов с векторным поиском. Эта гибкость может определить, предпочитает ли ваша команда работать с реляционными базами данных, одновременно внедряя рабочие нагрузки на основе ИИ.
5. Интеграция и экосистема
- Apache Cassandra: Хорошо интегрируется с облачно-нативными приложениями и другими фреймворками больших данных, такими как Apache Kafka и Apache Spark. Предложение DataStax Enterprise добавляет больше возможностей корпоративного уровня, включая расширенные возможности векторного поиска.
- TiDB: Имеет тесную интеграцию с экосистемой MySQL, что упрощает внедрение для команд, уже использующих MySQL. TiDB также интегрируется с широким спектром инструментов визуализации и аналитики данных.
6. Простота использования
- Apache Cassandra: Требует более крутого обучения, особенно для команд, незнакомых с NoSQL-базами данных. Реализация функциональности векторного поиска может добавить сложности.
- TiDB: Проще внедрять для команд, уже знакомых с SQL-базами данных. Совместимость с MySQL снижает порог обучения и упрощает реализацию векторного поиска.
7. Соображения стоимости
- Apache Cassandra: Имеет открытый исходный код, но требует значительных инфраструктурных ресурсов при масштабировании. Управляемые сервисы Cassandra, такие как DataStax Astra, могут помочь снизить операционную нагрузку, но связаны с дополнительными затратами.
- TiDB: Также имеет открытый исходный код, но гибридная природа базы данных может привести к экономии затрат за счет снижения необходимости в отдельных системах OLTP и OLAP. TiDB Cloud предлагает управляемые сервисы, которые могут снизить операционные расходы, но могут увеличить общие затраты в зависимости от использования.
8. Функции безопасности
- Apache Cassandra: Предоставляет базовые функции безопасности, такие как аутентификация, управление доступом на основе ролей и шифрование данных. Однако более продвинутые возможности безопасности доступны через DataStax Enterprise.
- TiDB: Предлагает комплексные функции безопасности, включая шифрование, управление доступом и журналирование аудита. Для корпоративных сценариев использования возможности безопасности TiDB более надежны по сравнению с версией Cassandra с открытым исходным кодом.
Когда выбирать Apache Cassandra для векторного поиска
- Вам нужна сильно распределенная, отказоустойчивая база данных, способная обрабатывать крупномасштабные нагрузки с интенсивной записью.
- Вашему приложению требуется гибкое моделирование данных, и в некоторых случаях допустима eventual consistency.
- Вам комфортно настраивать векторный поиск через внешние библиотеки или плагины.
- Вы отдаете приоритет масштабируемости и отказоустойчивости, а не простоте использования и расширенным функциям поиска.
Когда выбирать TiDB для векторного поиска
- Вам нужна SQL-совместимая система, поддерживающая как транзакционные, так и аналитические рабочие нагрузки.
- Ваше приложение опирается на сочетание структурированных и полуструктурированных данных, и вы предпочитаете привычность SQL.
- Вам нужен более простой в реализации векторный поиск, который хорошо интегрируется с реляционными запросами.
- Вам требуется гибридная транзакционно-аналитическая база данных с высокой масштабируемостью для смешанных рабочих нагрузок.
Когда выбирать специализированную векторную базу данных?
Хотя и Apache Cassandra, и TiDB предлагают возможности векторного поиска, они не оптимизированы для крупномасштабных высокопроизводительных задач векторного поиска.
Если ваше приложение опирается на быстрый и точный поиск схожести по миллионам или миллиардам многомерных векторов, например для распознавания изображений, рекомендаций в электронной коммерции или задач NLP, специализированные векторные базы данных, такие как Milvus и Zilliz Cloud (управляемый Milvus), подходят лучше. Эти базы данных созданы для обработки векторных данных в масштабе, используя продвинутые алгоритмы Approximate Nearest Neighbor (ANN) (например, HNSW, IVF ) и предлагая расширенные возможности, такие как гибридный поиск (включая гибридный разреженный и плотный поиск, мультимодальный поиск, векторный поиск с фильтрацией по метаданным и гибридный плотный и полнотекстовый поиск), загрузку данных в реальном времени и распределенную масштабируемость для высокой производительности в динамических средах.
С другой стороны, системы общего назначения, такие как Apache Cassandra и TiDB, подходят, когда векторный поиск не является основным фокусом, а вы работаете со структурированными или полуструктурированными данными с меньшими наборами векторных данных или умеренными требованиями к производительности. Если вы уже используете эти системы и хотите избежать накладных расходов, связанных с внедрением новой инфраструктуры, плагины векторного поиска могут расширить их возможности и предоставить экономически эффективное решение для более простых задач векторного поиска меньшего масштаба.
Использование open-source VectorDBBench для самостоятельной оценки и сравнения векторных баз данных
VectorDBBench — это open-source инструмент для бенчмаркинга, разработанный для пользователей, которым требуются высокопроизводительные системы хранения и извлечения данных, особенно векторные базы данных. Этот инструмент позволяет пользователям тестировать и сравнивать производительность различных систем векторных баз данных, таких как Milvus и Zilliz Cloud (управляемый Milvus), используя собственные наборы данных, и определять наиболее подходящую систему для своих сценариев использования. Используя VectorDBBench, пользователи могут принимать обоснованные решения на основе фактической производительности векторных баз данных, а не полагаться на маркетинговые заявления или отдельные свидетельства.
VectorDBBench написан на Python и распространяется по open-source лицензии MIT, что означает, что любой может свободно использовать, изменять и распространять его. Инструмент активно поддерживается сообществом разработчиков, стремящихся улучшать его функции и производительность.
Загрузите VectorDBBench из его репозитория GitHub, чтобы воспроизвести наши результаты бенчмарка или получить результаты производительности на собственных наборах данных.
Быстро ознакомьтесь с производительностью основных векторных баз данных в *рейтинге VectorDBBench.
Прочитайте следующие блоги, чтобы узнать больше об оценке векторных баз данных.
Дополнительные ресурсы о VectorDB, GenAI и ML
Читать далее
Why I’m Against Claude Code’s Grep-Only Retrieval? It Just Burns Too Many Tokens
Learn how vector-based code retrieval cuts Claude Code token consumption by 40%. Open-source solution with easy MCP integration. Try claude-context today.
Announcing the General Availability of Zilliz Cloud BYOC on Google Cloud Platform
Zilliz Cloud BYOC on GCP offers enterprise vector search with full data sovereignty and seamless integration.
AI Agents Are Quietly Transforming E-Commerce — Here’s How
Discover how AI agents transform e-commerce with autonomous decision-making, enhanced product discovery, and vector search capabilities for today's retailers.
The Definitive Guide to Choosing a Vector Database
Overwhelmed by all the options? Learn key features to look for & how to evaluate with your own data. Choose with confidence.