TiDB против Vald: выбор подходящей векторной базы данных для ваших AI-приложений
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнивать TiDB и Vald, давайте сначала рассмотрим концепцию векторных баз данных.
Векторная база данных специально разработана 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 для 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)
- Библиотеки векторного поиска, такие как Faiss и Annoy.
- Легковесные векторные базы данных, такие как Chroma и Milvus Lite.
- Традиционные базы данных с надстройками векторного поиска, способные выполнять векторный поиск небольшого масштаба.
TiDB — это традиционная база данных с векторным поиском в виде надстройки, а Vald — векторная база данных. 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 ее 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 очень гибкой для обработки как транзакционных, так и аналитических 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 облегчает интеграцию в существующие среды, которые полагаются 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, что обеспечивает 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 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. Такая гибкость делает TiDB подходящим для сложных приложений, которым требуются как возможности векторного поиска, так и функции реляционной базы данных, предлагая комплексное решение для разнообразных задач управления данными.
Vald: обзор и базовая технология
Vald — это мощный инструмент для очень быстрого поиска по огромным объемам векторных данных. Он создан для обработки миллиардов векторов и может легко масштабироваться по мере роста ваших потребностей. Интересная особенность Vald в том, что он использует сверхбыстрый алгоритм под названием NGT для поиска похожих векторов.
Одна из лучших особенностей Vald — то, как он работает с индексированием. Обычно, когда вы строите индекс, всё должно останавливаться. Но Vald устроен умнее — он распределяет индекс по разным машинам, поэтому поиск может продолжаться даже во время обновления индекса. Кроме того, Vald автоматически создает резервные копии данных индекса, так что вам не нужно беспокоиться о потере всего, если что-то пойдет не так.
Vald отлично вписывается в разные конфигурации. Вы можете настраивать ввод и вывод данных, обеспечивая хорошую работу с gRPC. Он также создан для стабильной работы в облаке, поэтому вы можете легко добавить больше вычислительной мощности или памяти, когда это потребуется. Vald распределяет ваши данные по нескольким машинам, что помогает ему обрабатывать огромные объемы информации.
Еще один полезный прием Vald — репликация индекса. Он хранит копии каждого индекса на разных машинах. Это означает, что если с одной машиной возникнет проблема, ваш поиск всё равно будет работать нормально. Vald автоматически балансирует эти копии, поэтому вам не нужно об этом беспокоиться. Всё это делает Vald надежным выбором для разработчиков, которым нужно быстро и надежно искать по огромным объемам векторных данных.
Ключевые различия
Методология поиска
TiDB интегрирует векторный поиск через внешние библиотеки и плагины. Эти интеграции позволяют обрабатывать векторизованные данные в гибридном транзакционно-аналитическом (HTAP) режиме. Хотя основной фокус TiDB — SQL, векторный поиск зависит от внешней конфигурации. Возможность сочетать векторный поиск с реляционными запросами делает его подходящим для приложений, которым нужны как векторное сходство, так и аналитика на основе SQL.
Vald, с другой стороны, создан для векторного поиска. Он использует алгоритм NGT (Neighborhood Graph and Tree), оптимизированный для высокоскоростного поиска по сходству. Этот базовый алгоритм разработан для обработки массивных наборов векторных данных, что делает Vald специализированным решением для приложений, активно использующих векторы. Он может выполнять поиск во время индексирования, что дает ему преимущество в приложениях реального времени.
Данные
Распределенная SQL-архитектура TiDB может работать со структурированными, полуструктурированными и неструктурированными данными. Его SQL-совместимость обеспечивает строгую согласованность и поддерживает продвинутые транзакционные рабочие процессы. Для векторных данных обработка в TiDB зависит от внешних плагинов, что добавляет гибкости, но может быть сложным для некоторых сценариев использования.
Vald разработан для неструктурированных векторных данных. Он поддерживает динамическое индексирование и распределенное хранение, поэтому он масштабируем и отказоустойчив. Vald более сфокусирован, чем TiDB, поскольку он не предназначен для структурированных или транзакционных данных.
Масштабируемость и производительность
TiDB хорошо справляется с горизонтальным масштабированием. Его функция автоматического шардинга может распределять данные по узлам и обеспечивать высокую пропускную способность чтения и записи как для OLTP-, так и для OLAP-нагрузок. Но когда речь идет о крупномасштабных векторных данных, его производительность зависит от возможностей интегрированных инструментов векторного поиска.
Vald масштабируем для векторных данных. Он распределяет векторы по нескольким узлам и использует репликацию и динамическую балансировку нагрузки для обработки миллиардов векторов. Индексирование и поиск в Vald сохраняют высокую производительность по мере роста данных, поэтому это хороший выбор для векторного поиска в больших масштабах.
Гибкость и настройка
TiDB обладает большой гибкостью в моделировании данных, выполнении запросов и экосистеме, совместимой с MySQL. Возможность сочетать векторный поиск с SQL-запросами — мощная функция для приложений, которым нужны сложные взаимодействия с данными. Но необходимость во внешних библиотеках для включения векторного поиска ограничивает настройку «из коробки».
Vald хорошо настраивается для операций, специфичных для векторов. Его интеграция с gRPC и поддержка нескольких конвейеров ввода/вывода позволяют разработчикам адаптировать его функциональность под конкретные рабочие процессы. Он не предназначен для реляционных данных, но его архитектура, ориентированная на векторы, дает ему непревзойденную гибкость в этой области.
Интеграция и экосистема
TiDB хорошо интегрируется с инструментами и фреймворками на базе MySQL, поэтому он подходит для команд, уже инвестировавших в экосистему MySQL. Его гибридные возможности позволяют выполнять интеграцию между транзакционными и аналитическими рабочими нагрузками.
Vald разработан для хорошей интеграции с облачно-нативными средами. Его Kubernetes-нативная архитектура упрощает развертывание и масштабирование в контейнеризованных средах. Совместимость Vald с облачными провайдерами дополняет его экосистемную интеграцию для рабочих процессов AI и ML.
Простота использования
Совместимость TiDB с MySQL упрощает изучение для команд, знакомых с SQL-базами данных. Его обширная документация и поддержка сообщества помогают внедрению. Но настройка функциональности векторного поиска требует дополнительных усилий.
Дизайн Vald для векторного поиска делает его простым в освоении для разработчиков, сосредоточенных на поиске по сходству. Его облачно-нативная архитектура, а также надежное резервное копирование и репликация упрощают обслуживание и масштабирование.
Стоимость
Стоимость TiDB зависит от его сложности. Хотя его операции на основе SQL эффективны, интеграция векторного поиска добавляет затраты на ресурсы и управление. Варианты управляемого сервиса могут помочь сократить операционные накладные расходы.
Экономическая эффективность Vald обусловлена его специализацией. Он оптимизирован для векторного поиска, поэтому ресурсы направляются на высокоскоростное индексирование и выполнение запросов. Облачно-нативное развертывание также позволяет экономично масштабироваться по требованию.
Безопасность
TiDB имеет функции безопасности корпоративного уровня, включая шифрование, аутентификацию и контроль доступа. Они важны для приложений, требующих высокой безопасности данных.
Vald имеет аутентификацию и репликацию данных для отказоустойчивости. Но его безопасность ориентирована на приложения векторного поиска, а не на операции базы данных общего назначения.
Когда использовать каждый
TiDB
TiDB — лучший выбор для гибридного управления данными. Если у вас есть сценарий использования, включающий крупномасштабные структурированные или полуструктурированные данные, и вам нужно включить векторный поиск, HTAP-архитектура TiDB и поддержка SQL представляют собой полноценное решение. Он особенно хорош для сред, где транзакционные и аналитические рабочие нагрузки должны сосуществовать.
Vald
Vald лучше всего подходит для сценариев, где главным требованием является высокопроизводительный векторный поиск. Если ваше приложение связано с поиском по сходству в больших наборах данных — например, рекомендательные системы, поиск изображений или рабочие процессы AI/ML — специализированная архитектура Vald и динамическое масштабирование делают его лучшим выбором. Кроме того, его cloud-native-развертывание делает его еще более подходящим для нагрузок с интенсивным использованием векторов.
Резюме
TiDB хорош как база данных общего назначения, для гибридной транзакционной и аналитической обработки и интеграций векторного поиска. Vald хорош как специализированный, быстрый и надежный векторный поиск для неструктурированных данных в масштабе. Ваш выбор зависит от вашего сценария использования — нужна ли вам универсальная база данных с векторным поиском или движок векторного поиска, оптимизированный для скорости и масштабируемости?
Прочитайте это, чтобы получить обзор TiDB и Vald, но для их оценки вам нужно оценивать их с учетом вашего сценария использования. Один инструмент, который может помочь в этом, — VectorDBBench, open-source-инструмент для бенчмаркинга при сравнении векторных баз данных. В конечном счете тщательный бенчмаркинг на ваших собственных наборах данных и шаблонах запросов будет ключом к принятию решения между этими двумя мощными, но разными подходами к векторному поиску в распределенных системах баз данных.
Использование open-source VectorDBBench для самостоятельной оценки и сравнения векторных баз данных
VectorDBBench — это open-source инструмент для бенчмаркинга, предназначенный 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 векторной базы данных, а не маркетинговых заявлений или слухов.
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 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
My Wife Wanted Dior. I Spent $600 on Claude Code to Vibe-Code a 2M-Line Database Instead.
Write tests, not code reviews. How a test-first workflow with 6 parallel Claude Code sessions turns a 2M-line C++ codebase into a daily shipping pipeline.
Announcing VDBBench 1.0: Open-Source VectorDB Benchmarking with Your Real-World Production Workloads
Discover VDBBench 1.0, an open-source tool for benchmarking vector databases with real-world production data, streaming ingestion, and concurrent workloads.
How to Use Anthropic MCP Server with Milvus
MCP + Milvus: Streamline AI agent development with standardized data access, eliminating integration hassles while enhancing context and flexibility.
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.