Redis и MyScale: выбор подходящей векторной базы данных для ваших потребностей
По мере развития ИИ и технологий, основанных на данных, выбор подходящей векторной базы данных для вашего приложения становится всё более важным. Redis и MyScale — два варианта в этой области. В этой статье сравниваются эти технологии, чтобы помочь вам принять обоснованное решение для вашего проекта.
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнивать Redis и MyScale, 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 характеристики изображений или атрибуты продуктов. Обеспечивая эффективный поиск по сходству, векторные базы данных играют ключевую роль в приложениях ИИ, позволяя выполнять более продвинутый анализ и извлечение данных.
Распространённые 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 (LLMs), предоставляя внешние знания для уменьшения таких проблем, как галлюцинации ИИ.
На рынке доступно множество типов векторных баз данных, включая:
- Специализированные векторные базы данных, такие как Milvus, Zilliz Cloud (полностью управляемый Milvus) и Weaviate
- Библиотеки векторного поиска, такие как Faiss и Annoy.
- Лёгковесные векторные базы данных, такие как Chroma и Milvus Lite.
- Традиционные базы данных с дополнениями для векторного поиска, способные выполнять векторный поиск в небольшом масштабе.
Redis — это база данных в памяти, а MyScale — традиционная база данных. Обе имеют возможности векторного поиска в виде дополнения. В этом посте сравниваются их возможности векторного поиска.
Redis: обзор и базовая технология
Redis изначально был известен своим хранением данных в памяти и добавил возможности векторного поиска через Redis Vector Library, которая теперь является частью Redis Stack. Это позволяет Redis выполнять поиск по векторному сходству, сохраняя свою скорость и производительность.
Векторный поиск в Redis построен поверх его существующей инфраструктуры с использованием обработки в памяти для быстрого выполнения запросов. Redis использует алгоритмы FLAT и HNSW (Hierarchical Navigable Small World) для приближённого поиска ближайших соседей, что обеспечивает быстрый и точный поиск в многомерных векторных пространствах.
Одно из главных преимуществ векторного поиска Redis заключается в том, что он может сочетать поиск по векторному сходству с традиционной фильтрацией по другим атрибутам. Такой гибридный поиск позволяет разработчикам создавать сложные запросы, учитывающие как семантическое сходство, так и конкретные критерии метаданных, поэтому он универсален для многих приложений на основе ИИ.
Библиотека Redis Vector Library предоставляет разработчикам простой интерфейс для работы с векторными данными в Redis. Она имеет такие функции, как гибкое проектирование схемы, пользовательские векторные запросы и расширения для задач, связанных с LLM, например семантическое кэширование и управление сессиями. Это упрощает инженерам AI/ML и дата-сайентистам интеграцию Redis в их AI-процессы, особенно для обработки и извлечения данных в реальном времени.
MyScale: обзор и технологии
MyScale — это облачная база данных, построенная на базе open source базы данных ClickHouse и предназначенная для AI- и machine learning-нагрузок. Она может работать со структурированными и векторными данными, а также с аналитикой в реальном времени и машинным обучением. MyScale ориентирована на временные ряды, векторный поиск и полнотекстовый поиск, поэтому она хорошо подходит для обработки в реальном времени и AI-ориентированной аналитики. Благодаря использованию архитектуры ClickHouse, MyScale обеспечивает высокую производительность и масштабируемость для AI.
Одной из ключевых функций MyScale является встроенная поддержка SQL, которая упрощает AI-ориентированные запросы за счет интеграции векторного поиска, полнотекстового поиска и традиционных SQL-запросов в одной системе. Это снижает потребность в нескольких инструментах и делает решение масштабируемым для AI. MyScale поддерживает и управляет аналитической обработкой как структурированных, так и векторизованных данных на одной платформе, используя архитектуру OLAP-базы данных для работы с векторизованными данными. Разработчики могут взаимодействовать с MyScale с помощью SQL, поэтому она доступна всем программистам, знакомым с реляционными базами данных.
MyScale имеет несколько типов векторных индексов и метрик сходства для поддержки различных сценариев использования. Она поддерживает распространенные метрики расстояния, такие как евклидово расстояние (L2), скалярное произведение (IP) и косинусное сходство. База данных имеет несколько алгоритмов индексирования: MSTG (Multi-Scale Tree Graph), ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ и HNSW, каждый со своим набором параметров для настройки. Собственный векторный движок MSTG от MyScale использует NVMe SSD для увеличения плотности данных, поэтому он превосходит специализированные векторные базы данных как по производительности, так и по стоимости.
Объединяя функциональность SQL-базы данных, векторной базы данных и полнотекстового поискового движка в одной системе, MyScale снижает затраты на инфраструктуру и обслуживание. Такая унификация позволяет выполнять совместные запросы и аналитику данных и обеспечивает единую основу данных для AI-приложений. MyScale также имеет MyScale Telemetry для полной наблюдаемости LLM-систем, чтобы вы могли эффективно мониторить и отлаживать их. По мере усложнения данных MyScale становится перспективным решением, способным работать с новыми модальностями данных и размерами баз данных, сохраняя вычислительную производительность и интеграцию между разными типами данных.
Ключевые различия
Redis vs MyScale: какой инструмент векторного поиска подходит вам
При выборе инструмента векторного поиска разработчикам и инженерам нужно учитывать множество факторов. Давайте сравним Redis и MyScale по ключевым направлениям, чтобы помочь вам принять решение.
Методология поиска
Redis использует FLAT и HNSW (Hierarchical Navigable Small World) для approximate nearest neighbor search. Оба метода быстры и точны в пространствах высокой размерности. Redis также поддерживает гибридный поиск, объединяя векторное сходство с фильтрацией по атрибутам.
MyScale имеет несколько типов векторных индексов и метрик сходства. Она поддерживает распространенные метрики расстояния, такие как евклидово расстояние (L2), скалярное произведение (IP) и косинусное сходство. MyScale имеет несколько алгоритмов индексирования: MSTG (Multi-Scale Tree Graph), ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ и HNSW. Каждый алгоритм имеет настраиваемые параметры для точной настройки под конкретные сценарии использования.
Данные
Redis отлично работает с данными в памяти и теперь имеет векторный поиск через Redis Vector Library. У него гибкая схема, и он может работать со структурированными и неструктурированными данными.
MyScale построена на архитектуре ClickHouse и может работать со структурированными и векторными данными, временными рядами и полнотекстовым поиском. Она может обрабатывать структурированные и векторизованные данные в реальном времени, используя архитектуру OLAP-базы данных.
Масштабируемость и производительность
Redis известен своей скоростью работы в памяти, что означает быстрое выполнение запросов для векторного поиска. Его архитектура позволяет масштабировать операции векторного поиска.
MyScale использует высокопроизводительную архитектуру ClickHouse и предназначен для нагрузок AI и машинного обучения. Он использует NVMe SSD для повышения плотности данных и потенциально может превосходить специализированные векторные базы данных по производительности и стоимости.
Гибкость и настройка
Redis имеет простой интерфейс для векторных данных и позволяет выполнять пользовательские векторные запросы. У него также есть расширения для задач, связанных с LLM, таких как семантическое кэширование и управление сессиями.
MyScale имеет нативный SQL, который позволяет иметь интегрированный векторный поиск, полнотекстовый поиск и традиционные SQL-запросы в одной системе. Эта гибкость позволяет иметь сложные запросы, которые объединяют различные типы данных и методы поиска.
Интеграция и экосистема
Redis имеет большую экосистему и хорошо интегрируется со многими инструментами и фреймворками. Vector Library является частью Redis Stack, поэтому она хорошо подходит для проектов, уже использующих Redis.
MyScale — это SQL-база данных, векторная база данных и полнотекстовая поисковая система в одном. Такой унифицированный подход может упростить инфраструктуру и снизить потребность в нескольких инструментах в приложениях на базе AI.
Простота использования
Redis известен как удобный для разработчиков продукт с хорошей документацией и простой настройкой. Vector Library расширяет это на операции векторного поиска.
MyScale использует синтаксис SQL, поэтому он знаком разработчикам с опытом работы с реляционными базами данных. Но у него много функций и алгоритмов, поэтому для оптимального использования может потребоваться более крутая кривая обучения.
Стоимость
Redis экономически эффективен для небольших наборов данных, которые помещаются в память. Для более крупных наборов данных стоимость будет расти, поскольку потребуется больше памяти.
MyScale использует NVMe SSD, а унифицированный подход может быть экономически эффективным для больших данных, потенциально снижая затраты на инфраструктуру и обслуживание.
Безопасность
Redis имеет различные функции безопасности: контроль доступа, шифрование, варианты аутентификации.
MyScale, будучи построенным на ClickHouse, вероятно, имеет аналогичные функции безопасности, но это нужно уточнять у поставщика.
Когда выбирать каждый из них
Redis лучше всего подходит для проектов, которым нужна высокоскоростная обработка в памяти и векторный поиск в реальном времени. Он отлично подходит для приложений, которым нужна низкая задержка, таких как рекомендательные системы, обнаружение мошенничества в реальном времени или поиск изображений на основе содержимого. Redis идеально подходит для сценариев, где данные помещаются в память и нужно сочетать поиск по векторному сходству с фильтрацией по атрибутам. Это также хороший выбор, если вы уже используете Redis в своем стеке и хотите добавить векторный поиск без внедрения новой базы данных.
MyScale лучше подходит для проектов, которым нужен интегрированный SQL, векторный и полнотекстовый поиск, особенно для крупномасштабных нагрузок AI и машинного обучения. Он хорош для приложений, которым нужно обрабатывать и анализировать как структурированные, так и неструктурированные данные в реальном времени, таких как продвинутые аналитические платформы, сложные поисковые системы или инструменты бизнес-аналитики на базе AI. Способность MyScale обрабатывать данные временных рядов наряду с векторным поиском делает его отличным для приложений, которым нужно анализировать тренды во времени и также выполнять поиск по сходству. Его интерфейс на основе SQL также хорош для команд с сильными навыками SQL.
Заключение
Redis имеет высокоскоростной векторный поиск в памяти и может сочетать векторное сходство и фильтрацию по атрибутам. Он известен простотой, большой экосистемой и отличной производительностью для наборов данных в памяти. MyScale — это унифицированная платформа для SQL, векторного и полнотекстового поиска с высокой масштабируемостью для крупных нагрузок AI и ML. Он может работать с разнообразными типами данных и сложными запросами. Выбирайте между Redis и MyScale на основе вашего сценария использования, объема данных, сложности запросов и существующей инфраструктуры. Учитывайте размер вашего набора данных, потребность в интеграции SQL, экспертизу вашей команды и требования к работе приложения в реальном времени. Оба имеют возможности векторного поиска, но их сильные стороны предназначены для разных типов проектов и требований.
Хотя эта статья предоставляет обзор Redis и MyScale, важно оценивать эти базы данных с учетом вашего конкретного сценария использования. Один из инструментов, который может помочь в этом процессе, — VectorDBBench, инструмент бенчмаркинга 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 бенчмаркинга с открытым исходным кодом, предназначенный 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 своих сценариев использования. Используя VectorDBBench, пользователи могут принимать обоснованные решения на основе фактической производительности векторной базы данных, а не полагаться на маркетинговые заявления или неподтвержденные 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 бенчмаркинга или получить результаты производительности на собственных наборах данных.
Быстро ознакомьтесь с производительностью популярных 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
Zilliz Cloud BYOC Now Available Across AWS, GCP, and Azure
Zilliz Cloud BYOC is now generally available on all three major clouds. Deploy fully managed vector search in your own AWS, GCP, or Azure account — your data never leaves your VPC.
Optimizing Embedding Model Selection with TDA Clustering: A Strategic Guide for Vector Databases
Discover how Topological Data Analysis (TDA) reveals hidden embedding model weaknesses and helps optimize vector database performance.
DeepSeek Always Busy? Deploy It Locally with Milvus in Just 10 Minutes—No More Waiting!
Learn how to set up DeepSeek-R1 on your local machine using Ollama, AnythingLLM, and Milvus in just 10 minutes. Bypass busy servers and enhance AI responses with custom data.
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.