Couchbase против TiDB: выбор подходящей векторной базы данных для ваших AI-приложений
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнивать Couchbase и TiDB, давайте сначала рассмотрим концепцию векторных баз данных.
Векторная база данных специально разработана для хранения и выполнения запросов к многомерным векторам, которые являются числовыми представлениями неструктурированных данных. Эти векторы кодируют сложную информацию, такую как семантическое значение текста, визуальные признаки изображений или атрибуты продуктов. Обеспечивая эффективный поиск по сходству, векторные базы данных играют ключевую роль в AI-приложениях, позволяя выполнять более продвинутый анализ и извлечение данных.
Распространенные сценарии использования векторных баз данных включают рекомендации товаров в электронной коммерции, платформы обнаружения контента, обнаружение аномалий в кибербезопасности, анализ медицинских изображений и задачи обработки естественного языка (NLP). Они также играют важную роль в Retrieval Augmented Generation (RAG) — методе, который повышает производительность больших языковых моделей (LLM), предоставляя внешние знания для снижения 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 дополнениями для векторного поиска, способные выполнять векторный поиск небольшого масштаба.
Couchbase — это распределенная многомодельная NoSQL-база данных, ориентированная на документы, с возможностями векторного поиска в виде дополнения. TiDB — это традиционная база данных с возможностями векторного поиска в виде дополнения.
Что такое Couchbase? Обзор
Couchbase — это распределенная NoSQL-база данных с открытым исходным кодом, которую можно использовать для создания приложений для облака, мобильных устройств, AI и периферийных вычислений. Она сочетает преимущества реляционных баз данных с универсальностью JSON. Couchbase также предоставляет гибкость для реализации векторного поиска, несмотря на отсутствие встроенной поддержки векторных индексов. Разработчики могут хранить векторные эмбеддинги — числовые представления, генерируемые моделями машинного обучения, — внутри документов Couchbase как часть их JSON-структуры. Эти векторы можно использовать в сценариях поиска по сходству, таких как рекомендательные системы или генерация с дополненным извлечением, оба на основе семантического поиска, где важно находить точки данных, близкие друг к другу в многомерном пространстве.
Один из подходов к включению векторного поиска в Couchbase заключается в использовании полнотекстового поиска (FTS). Хотя FTS обычно предназначен для текстового поиска, его можно адаптировать для работы с векторным поиском путем преобразования векторных данных в поля, доступные для поиска. Например, векторы можно токенизировать в данные, похожие на текст, что позволяет FTS индексировать и искать на основе этих токенов. Это может облегчить приближенный векторный поиск, предоставляя способ запрашивать документы с векторами, близкими по сходству.
В качестве альтернативы разработчики могут хранить сырые векторные эмбеддинги в Couchbase и выполнять вычисления векторного сходства на уровне приложения. Это включает извлечение документов и вычисление таких метрик, как косинусное сходство или евклидово расстояние между векторами, чтобы определить наиболее близкие совпадения. Этот метод позволяет Couchbase служить решением для хранения векторов, в то время как приложение обрабатывает математическую логику сравнения.
Для более продвинутых сценариев некоторые разработчики интегрируют Couchbase со специализированными библиотеками или алгоритмами (такими как FAISS или HNSW), которые обеспечивают эффективный векторный поиск. Эти интеграции позволяют Couchbase управлять хранилищем документов, в то время как внешние библиотеки выполняют фактические сравнения векторов. Таким образом, Couchbase по-прежнему может быть частью решения, поддерживающего векторный поиск.
Используя эти подходы, Couchbase можно адаптировать для обработки функциональности векторного поиска, что делает его гибким вариантом для различных задач ИИ и машинного обучения, основанных на поиске сходства.
Что такое TiDB? Обзор
TiDB, разработанная PingCAP, — это распределенная SQL-база данных с открытым исходным кодом, которая предлагает возможности гибридной транзакционной и аналитической обработки (HTAP). Она совместима с MySQL, что упрощает внедрение для команд, уже знакомых с экосистемой MySQL. Распределенная SQL-архитектура TiDB обеспечивает горизонтальную масштабируемость, как у баз данных NoSQL, при этом сохраняя реляционную модель SQL-баз данных, что делает ее весьма гибкой для обработки как транзакционных, так и аналитических рабочих нагрузок.
Одной из ключевых сильных сторон TiDB является ее HTAP-архитектура, которая позволяет обрабатывать транзакционные (OLTP) и аналитические (OLAP) нагрузки в одной базе данных, снижая потребность в отдельных системах. Кроме того, совместимость TiDB с MySQL упрощает интеграцию в существующие среды, которые опираются на MySQL, без значительных изменений в коде приложения. База данных также поддерживает автоматическое шардирование, автоматически распределяя данные по узлам для повышения производительности чтения и записи при сохранении строгой согласованности.
TiDB поддерживает векторный поиск через интеграцию с внешними библиотеками и плагинами, обеспечивая эффективное управление и запросы к векторизованным данным. Эта функция в сочетании с HTAP-архитектурой TiDB делает ее универсальным вариантом для компаний, которым нужны возможности векторного поиска наряду с транзакционными и аналитическими рабочими нагрузками. Распределенная архитектура TiDB позволяет ей обрабатывать крупномасштабные векторные запросы после выполнения необходимых настроек.
Хотя включение функций векторного поиска в TiDB требует дополнительной настройки, SQL-совместимость системы позволяет разработчикам сочетать векторный поиск с традиционными реляционными запросами. Эта гибкость делает TiDB подходящей для сложных приложений, которым требуются как векторный поиск, так и возможности реляционной базы данных, предлагая комплексное решение для разнообразных потребностей управления данными.
Ключевые различия между Couchbase и TiDB для векторного поиска
Методология поиска:
Couchbase адаптирует свой Full Text Search (FTS) для векторного поиска, преобразуя векторные данные в поля, доступные для поиска. Он также позволяет хранить сырые векторные эмбеддинги и выполнять вычисления сходства на уровне приложения. TiDB, с другой стороны, полагается на интеграцию с внешними библиотеками и плагинами для векторного поиска. Это означает, что Couchbase предлагает больше встроенных возможностей для векторного поиска, тогда как подход TiDB может требовать дополнительной настройки, но потенциально способен использовать специализированные библиотеки векторного поиска.
Обработка данных:
Couchbase — это база данных NoSQL, которая отлично справляется с обработкой JSON-документов, что делает её хорошо подходящей для полуструктурированных данных. Она может хранить векторные эмбеддинги внутри JSON-структур. TiDB — это распределённая SQL-база данных с гибридной архитектурой транзакционной и аналитической обработки (HTAP). Она управляет структурированными данными в реляционной модели, а также поддерживает векторные данные через свои интеграции. Совместимость TiDB с SQL может упростить работу с традиционными структурированными данными вместе с векторными данными.
Масштабируемость и производительность:
Обе базы данных предлагают распределённые архитектуры для масштабируемости. Couchbase обеспечивает горизонтальное масштабирование для своих NoSQL-операций, включая возможности векторного поиска. TiDB имеет автошардинг, автоматически распределяя данные по узлам для повышения производительности. Архитектура HTAP TiDB позволяет ей эффективно обрабатывать как транзакционные, так и аналитические нагрузки. Что касается непосредственно векторного поиска, производительность будет зависеть от выбранного метода реализации в Couchbase и внешних библиотек, используемых с TiDB.
Гибкость и настройка:
Couchbase предлагает гибкость в том, как реализуется векторный поиск, позволяя разработчикам выбирать между использованием FTS, вычислениями на уровне приложения или интеграцией с внешними библиотеками. Совместимость TiDB с SQL в сочетании с возможностями векторного поиска обеспечивает гибкость в объединении традиционных реляционных запросов с векторными операциями. TiDB может предлагать более прямолинейные варианты для сложных запросов, которые включают как реляционные, так и векторные данные.
Интеграция и экосистема:
Couchbase хорошо интегрируется с различными инструментами обработки данных. TiDB, будучи совместимой с MySQL, легко интегрируется в среды, использующие MySQL. Она также работает с внешними библиотеками векторного поиска. Интеграция TiDB может быть более плавной для команд, уже работающих с системами на базе MySQL.
Простота использования:
Couchbase может иметь более крутую кривую обучения для команд, незнакомых с базами данных NoSQL, но предлагает несколько подходов к реализации векторного поиска. Совместимость TiDB с MySQL может облегчить её внедрение для команд, знакомых с SQL-базами данных. Однако настройка векторного поиска в TiDB может потребовать дополнительных шагов конфигурации.
Соображения стоимости:
Обе базы данных являются open-source, но операционные затраты могут различаться. Затраты Couchbase зависят от масштаба развертывания и используемых функций. Затраты TiDB будут зависеть от ресурсов, необходимых для её архитектуры HTAP, и любых дополнительных интеграций векторного поиска. Обе предлагают enterprise-версии с дополнительными функциями, что будет влиять на ценообразование.
Функции безопасности:
Couchbase предоставляет такие функции, как шифрование, аутентификация и контроль доступа. TiDB, как база данных enterprise-класса, вероятно, предлагает аналогичные возможности безопасности. Конкретные функции безопасности для векторного поиска будут зависеть от метода реализации в Couchbase и выбранных внешних библиотек в TiDB.
Когда выбирать каждую технологию
Couchbase:
Выбирайте Couchbase для приложений, которым необходимо хранить и искать векторные эмбеддинги внутри JSON-документов. Она подходит для задач ИИ и машинного обучения, которые полагаются на поиск по сходству, особенно для рекомендательных систем или генерации с дополненным извлечением на основе семантического поиска. Couchbase хорошо подходит для проектов, которым требуется база данных NoSQL с возможностями векторного поиска для облачных, мобильных, AI- или edge computing-приложений. Она предлагает гибкость в реализации векторного поиска с помощью различных подходов.
TiDB:
Выбирайте TiDB, когда вам нужна SQL-база данных, способная выполнять как транзакционную, так и аналитическую обработку наряду с возможностями векторного поиска. Она идеально подходит для команд, работающих в среде MySQL и желающих добавить векторный поиск без значительных изменений в коде приложения. TiDB подходит для сложных приложений, которым необходимо сочетать векторный поиск с традиционными реляционными запросами. Это хороший вариант для векторных запросов среднего масштаба, которым также требуются строгая согласованность и автоматическое шардингирование между распределенными узлами. TiDB предлагает комплексное решение для разнообразных задач управления данными, включая структурированные данные и векторный поиск.
Заключение:
При выборе между Couchbase и TiDB для векторного поиска учитывайте свои конкретные потребности в управлении данными и существующую инфраструктуру. Couchbase — хороший выбор, если вам требуется гибкое NoSQL-решение, способное работать с JSON-документами со встроенными векторными данными и предлагающее несколько подходов к реализации векторного поиска. Оно особенно подходит для задач ИИ и машинного обучения, связанных с поиском сходства. С другой стороны, TiDB — лучший вариант, если вам нужна SQL-совместимая база данных, способная обрабатывать как транзакционные, так и аналитические нагрузки наряду с возможностями векторного поиска. Сильная сторона TiDB заключается в ее способности сочетать традиционные реляционные запросы с векторными операциями, что делает ее подходящей для сложных приложений, которым требуется как управление структурированными данными, так и функциональность векторного поиска. Обе базы данных обеспечивают масштабируемость и могут работать с большими наборами данных, но ориентированы на разные сценарии использования и модели данных.
Хотя эта статья дает обзор Couchbase и TiDB, важно оценивать эти базы данных исходя из вашего конкретного сценария использования. Один из инструментов, который может помочь в этом процессе, — VectorDBBench, инструмент сравнительного тестирования с открытым исходным кодом, предназначенный для сравнения производительности векторных баз данных. В конечном итоге тщательное бенчмаркинг-тестирование с конкретными наборами данных и шаблонами запросов будет необходимо для принятия обоснованного решения между этими двумя мощными, но различными подходами к векторному поиску в распределенных системах баз данных.
Использование Open-source VectorDBBench для самостоятельной оценки и сравнения векторных баз данных
VectorDBBench — это инструмент сравнительного тестирования с открытым исходным кодом, 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 для их 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 лицензирован 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 бенчмаркинга или получить результаты производительности на своих 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
3 Easiest Ways to Use Claude Code on Your Mobile Phone
Run Claude Code from your phone with Remote Control, Happy Coder, or SSH + Tailscale. Comparison table, setup steps, and tools for typing, memory, and parallel tasks.
8 Latest RAG Advancements Every Developer Should Know
Explore eight advanced RAG variants that can solve real problems you might be facing: slow retrieval, poor context understanding, multimodal data handling, and resource optimization.
Building RAG Pipelines for Real-Time Data with Cloudera and Milvus
explore how Cloudera can be integrated with Milvus to effectively implement some of the key functionalities of RAG pipelines.
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.