TiDB против Rockset: выбор правильной векторной базы данных для ваших AI-приложений
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнить TiDB и Rockset, давайте сначала рассмотрим концепцию векторных баз данных.
Векторная база данных специально предназначена для хранения и 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 приложениях ИИ, позволяя выполнять более продвинутый анализ и извлечение данных.
Распространенные варианты 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 важнейшую 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)
- 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, способные выполнять векторный поиск в небольшом масштабе.
TiDB — это традиционная база данных, а Rockset — база данных для поиска и аналитики. Обе имеют векторный поиск в качестве надстройки. В этой статье сравниваются их возможности векторного поиска.
TiDB: обзор и базовая технология
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 NoSQL-баз данных, сохраняя при этом реляционную модель SQL-баз данных, что делает ее очень 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) рабочие нагрузки в одной базе данных, снижая потребность в отдельных системах. Кроме того, совместимость TiDB с MySQL упрощает интеграцию в существующие среды, которые полагаются на MySQL, без существенных 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 векторизованными данными и выполнение запросов к ним. 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, совместимость системы с SQL позволяет разработчикам сочетать векторный поиск с традиционными реляционными запросами. Такая гибкость делает TiDB подходящей для сложных приложений, которым требуются как векторный поиск, так и возможности реляционной базы данных, предлагая комплексное решение для разнообразных задач управления данными.
Rockset: обзор и базовая технология
Rockset — это база данных для поиска и аналитики в реальном времени для структурированных и неструктурированных данных, включая векторные эмбеддинги. Ее сильная сторона — прием, индексирование и запрос данных в реальном времени, поэтому она отлично подходит для приложений, которым нужны самые актуальные инсайты. Rockset поддерживает как потоковый, так и пакетный прием данных, может обрабатывать высокоскоростные потоки событий и каналы change data capture (CDC) за 1–2 секунды.
Одна из ключевых возможностей Rockset — Converged Indexing, построенный на изменяемой RocksDB. Это позволяет выполнять обновления векторов и метаданных на месте, поэтому решение очень эффективно для сценариев, где данные часто меняются. Rockset может обрабатывать документы размером до 40MB и поддерживает размерность векторов до 200,000, поэтому хорошо подходит для широкого спектра случаев использования векторных эмбеддингов.
Векторный поиск встроен в ядро Rockset. Она поддерживает методы поиска K-Nearest Neighbors (KNN) и Approximate Nearest Neighbors (ANN) и использует распределенный индекс FAISS для масштабируемости. Rockset не привязана к конкретному алгоритму, поэтому вы можете выбрать собственную реализацию поиска. Оптимизатор на основе стоимости может динамически выбирать между методами поиска KNN и ANN для оптимальной производительности.
Уникальность Rockset для векторного поиска заключается в Converged Index, который объединяет поисковые, ANN, колоночные и строковые индексы в одном. Это означает, что вы можете обрабатывать широкий спектр шаблонов запросов из коробки. Rockset также поддерживает фильтрацию по метаданным и гибридный поиск. Оптимизатор выберет наиболее эффективный путь выполнения запроса. Возможен поиск по нескольким полям ANN, поддерживаются мультимодальные модели, а для интерфейса запросов доступны как SQL, так и REST API.
Ключевые различия
Методы поиска и производительность
TiDB поддерживает векторный поиск через плагины и внешние библиотеки, позволяя реализовывать различные алгоритмы поиска. Однако это требует дополнительной установки и настройки. Система поддерживает строгую согласованность между узлами во время векторных запросов.
Rockset имеет встроенный векторный поиск с методами KNN и ANN, используя распределенный индекс FAISS. Ее Converged Index объединяет несколько типов индексов (поисковый, ANN, колоночный, строковый) в одну систему, автоматически оптимизируя производительность запросов. Система может обрабатывать векторы размерностью до 200,000 и документы размером до 40MB.
Управление данными
TiDB отлично справляется с обработкой структурированных данных благодаря интерфейсу, совместимому с MySQL. Она объединяет рабочие нагрузки OLTP и OLAP в одной системе благодаря своей архитектуре HTAP. Возможности векторного поиска работают наряду с традиционными SQL-запросами.
Rockset одинаково хорошо обрабатывает структурированные и неструктурированные данные. Ее система Converged Indexing обеспечивает быстрые обновления векторов и метаданных, делая ее эффективной для часто изменяющихся данных. Она может принимать как потоковые, так и пакетные данные, обрабатывая изменения в течение 1–2 секунд.
Масштабируемость
TiDB использует автоматическое шардирование для автоматического распределения данных по узлам. Это помогает поддерживать производительность по мере роста набора данных. Система масштабируется горизонтально, сохраняя строгую согласованность.
Распределенная архитектура Rockset обеспечивает масштабирование благодаря облачно-нативному дизайну. Система автоматически управляет распределением ресурсов и распределением запросов между узлами.
Интеграция
TiDB хорошо интегрируется с системами и инструментами на базе MySQL. Ее совместимость с SQL означает, что существующим приложениям требуются минимальные изменения для работы с TiDB.
Rockset предлагает как SQL, так и REST API для запросов. Она легко подключается к потоковым источникам данных и поддерживает каналы CDC. Система хорошо работает с различными моделями векторных эмбеддингов и мультимодальными данными.
Выберите TiDB
Когда вам нужны и транзакционная, и аналитическая обработка с векторным поиском. Совместимость с MySQL, строгая согласованность и способность обрабатывать сложные SQL-запросы с векторными операциями. Существующая инфраструктура MySQL и SQL-команды сочтут кривую обучения приемлемой.
Выберите Rockset
Когда данные часто меняются и вам нужен поиск в реальном времени. Идеально подходит для приложений, которым нужен быстрый векторный поиск по потоковым данным, таких как рекомендательные движки, системы поиска по сходству или функции поиска на базе ИИ. Встроенные векторные возможности и быстрая обработка данных делают его идеальным для команд, которым нужно реализовать векторный поиск без длительной настройки.
Заключение
TiDB предлагает совместимость с MySQL и HTAP с векторным поиском через плагины, Rockset предлагает нативный векторный поиск с обработкой в реальном времени. Выбирайте, исходя из частоты обновления данных, требований к согласованности и существующей инфраструктуры. TiDB подходит для мира MySQL, где важна согласованность, Rockset — для приложений реального времени, где требуются быстрый векторный поиск и частые обновления.
Прочитайте это, чтобы получить обзор TiDB и Rockset, но для их оценки необходимо исходить из вашего конкретного сценария использования. Один инструмент, который может помочь в этом, — VectorDBBench, open-source инструмент бенчмаркинга для сравнения векторных баз данных. В конечном итоге тщательное бенчмаркинг-тестирование на ваших собственных наборах данных и шаблонах запросов будет ключевым для принятия решения между этими двумя мощными, но разными подходами к векторному поиску в распределенных системах баз данных.
Использование open-source VectorDBBench для оценки и сравнения векторных баз данных самостоятельно
VectorDBBench — это open-source инструмент бенчмаркинга для пользователей, которым нужны высокопроизводительные системы хранения и извлечения данных, особенно векторные базы данных. Этот инструмент позволяет пользователям тестировать и сравнивать различные системы векторных баз данных, такие как Milvus и Zilliz Cloud (управляемый Milvus), используя собственные наборы данных, и находить ту, которая подходит для их сценариев использования. С VectorDBBench пользователи могут принимать решения на основе фактической производительности векторных баз данных, а не маркетинговых заявлений или слухов.
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 бенчмарков или получить результаты производительности на ваших собственных наборах данных.
Быстро ознакомьтесь с производительностью популярных векторных баз данных в рейтинге VectorDBBench.
Прочитайте следующие статьи, чтобы узнать больше об оценке векторных баз данных.
Дополнительные ресурсы о VectorDB, GenAI и ML
Читать далее
How to Choose the Best Embedding Model for RAG in 2026: 10 Models Benchmarked
We benchmarked 10 embedding models on cross-modal, cross-lingual, long-document, and dimension compression tasks. See which one fits your RAG pipeline.
Zilliz Cloud Update: Tiered Storage, Business Critical Plan, Cross-Region Backup, and Pricing Changes
This release offers a rebuilt tiered storage with lower costs, a new Business Critical plan for enhanced security, and pricing updates, among other features.
Milvus/Zilliz + Surveillance: How Vector Databases Transform Multi-Camera Tracking
See how Milvus vector database enhances multi-camera tracking with similarity-based matching for better surveillance in retail, warehouses and transport hubs.
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.