TiDB против Vearch: выбор подходящей векторной базы данных для ваших ИИ-приложений
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнивать TiDB и Vearch, давайте сначала рассмотрим концепцию векторных баз данных.
Векторная база данных специально предназначена 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 сходства, векторные базы данных играют ключевую роль в приложениях ИИ, 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 важнейшую роль в генерации с дополненным извлечением (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 дополнениями для векторного поиска, способные выполнять векторный поиск небольшого масштаба.
TiDB — это традиционная база данных с векторным поиском в виде дополнения, а Vearch — 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 горизонтальное масштабирование, как у NoSQL-баз данных, при сохранении реляционной модели 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 архитектура HTAP, которая позволяет обрабатывать транзакционные (OLTP) и аналитические (OLAP) рабочие нагрузки в одной базе данных, уменьшая необходимость в отдельных системах. Кроме того, совместимость TiDB с MySQL упрощает 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, 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 объединять векторный поиск с традиционными реляционными запросами. Эта гибкость делает TiDB подходящей для сложных приложений, которым требуются как возможности векторного поиска, так и реляционной базы данных, предлагая комплексное решение для разнообразных потребностей управления данными.
Что такое Vearch? Обзор и базовая технология
Vearch — это инструмент для разработчиков, создающих AI-приложения, которым нужны быстрые и эффективные поиски сходства. Это похоже на сверхмощную базу данных, но вместо хранения обычных данных она создана для работы с теми сложными векторными эмбеддингами, которые лежат в основе множества современных AI-технологий.
Одна из самых крутых вещей в Vearch — это гибридный поиск. Вы можете искать по векторам (например, находить похожие изображения или текст), а также фильтровать по обычным данным, таким как числа или текст. Так что вы можете выполнять сложные поиски вроде «найти продукты, похожие на этот, но только в категории электроники и дешевле $500». И это быстро — речь идет о поиске по корпусу из миллионов векторов за миллисекунды.
Vearch разработан так, чтобы расти вместе с вашими потребностями. Он использует кластерную настройку, как команда компьютеров, работающих вместе. У вас есть разные типы узлов (master, router и partition server), которые выполняют разные задачи — от управления метаданными до хранения и вычисления данных. Это позволяет Vearch масштабироваться горизонтально и оставаться надежным по мере роста ваших данных. Вы можете добавлять больше машин для обработки большего объема данных или трафика без лишних усилий.
Для разработчиков у Vearch есть несколько приятных функций, которые упрощают жизнь. Вы можете добавлять данные в свой индекс в реальном времени, чтобы результаты поиска всегда были актуальными. Он поддерживает несколько векторных полей в одном документе, что удобно для сложных данных. Также есть Python SDK для быстрой разработки и тестирования. Vearch гибок в методах индексирования (IVFPQ и HNSW) и поддерживает версии как для CPU, так и для GPU, так что вы можете оптимизировать его под свое конкретное оборудование и сценарий использования. Создаете ли вы рекомендательную систему, поиск похожих изображений или любое AI-приложение, которому нужно быстрое сопоставление по сходству, Vearch дает вам инструменты, чтобы сделать это эффективно.
Ключевые различия
Производительность и методология поиска
TiDB использует SQL с возможностями векторного поиска через плагины, так что это привычно, но требует дополнительной настройки. Архитектура HTAP обрабатывает транзакционные и аналитические нагрузки в одной системе.
Vearch использует специализированные методы векторного индексирования (IVFPQ и HNSW) для поиска сходства. Он может обрабатывать миллионы векторов за миллисекунды и поддерживает гибридный поиск, объединяющий векторное сходство с традиционной фильтрацией.
Управление данными
TiDB хорошо подходит для структурированных данных благодаря системе, совместимой с MySQL. Она автоматически шардирует данные между узлами и обеспечивает соответствие ACID. Векторные данные требуют дополнительной настройки.
Vearch нативно обрабатывает векторные эмбеддинги и поддерживает несколько векторных полей на документ. Он позволяет выполнять обновления в реальном времени и объединяет векторные данные с обычными метаданными.
Масштабируемость
TiDB масштабируется горизонтально за счет автоматического шардирования, все данные (обычные и векторные) распределяются между узлами. Она сохраняет строгую согласованность во время масштабирования.
Vearch использует распределенную архитектуру со специализированными узлами (master, router, partition server) для разных функций. Он поддерживает развертывание как на CPU, так и на GPU.
Интеграция
TiDB вписывается в экосистему MySQL и поддерживает стандартные SQL-инструменты и фреймворки. Векторный поиск требует внешних библиотек.
Vearch предоставляет Python SDK и REST API для прямой интеграции. Он хорошо работает с AI-приложениями, но может требовать пользовательской интеграции для традиционных операций с базами данных.
Настройка и обслуживание
TiDB требует знаний MySQL, но следует привычным шаблонам баз данных. Настройка векторного поиска требует дополнительной экспертизы.
Vearch ориентирован на сценарии использования векторного поиска с простой настройкой для таких сценариев. Он включает инструменты мониторинга состояния кластера.
Стоимость
TiDB может потреблять больше ресурсов, потому что это полноценная база данных. Учитывайте затраты как на обычную базу данных, так и на векторный поиск.
Vearch оптимизирован специально для векторных операций, потенциально требуя меньше ресурсов для рабочих нагрузок чистого векторного поиска.
Когда выбирать каждое решение
Выбирайте TiDB, когда вам нужно гибридное решение, способное выполнять как традиционные операции с базой данных, так и векторный поиск. Оно идеально подходит для компаний, уже использующих MySQL, которые хотят добавить векторный поиск, сохранив соответствие ACID, или для приложений, которым нужны сложные SQL-запросы наряду с поиском по векторному сходству. TiDB хорошо подходит для таких сценариев, как платформы электронной коммерции, которые объединяют транзакционные данные с рекомендательными системами, или финансовые сервисы, которым нужны как аналитическая обработка, так и сопоставление по сходству.
Выбирайте Vearch, когда ваш основной фокус — производительность и масштабируемость поиска по векторному сходству. Он лучше подходит для AI-ориентированных приложений, которым нужны быстрые векторные операции, таких как поисковые системы по сходству изображений, рекомендательные системы или приложения обработки естественного языка. Vearch подходит для случаев, когда вам нужны обновления векторного поиска в реальном времени и не нужны сложные SQL-операции.
Резюме
TiDB и Vearch предназначены для разных целей: TiDB — это распределенная SQL-база данных с векторным поиском, Vearch — для высокопроизводительного поиска по векторному сходству. Выбирайте решение в соответствии со своими потребностями — TiDB, если вам нужны полноценные функции базы данных с векторным поиском, Vearch, если вам нужен поиск по векторному сходству с минимальными операциями с базой данных.
Прочитайте это, чтобы получить обзор TiDB и Vearch, но для их оценки нужно исходить из вашего сценария использования. Один из инструментов, который может в этом помочь, — 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 ключом к принятию 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 разные системы векторных баз данных, такие как Milvus и Zilliz Cloud (управляемый Milvus), используя собственные наборы данных, и находить ту, которая соответствует их сценариям 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 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 бенчмарков или получить результаты производительности на собственных наборах данных.
Быстро ознакомьтесь с производительностью популярных векторных баз данных в рейтинге VectorDBBench.
Прочитайте следующие статьи в блоге, чтобы узнать больше об оценке векторных баз данных.
Дополнительные ресурсы о VectorDB, GenAI и ML
Читать далее
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.
Build for the Boom: Why AI Agent Startups Should Build Scalable Infrastructure Early
Explore strategies for developing AI agents that can handle rapid growth. Don't let inadequate systems undermine your success during critical breakthrough moments.
Vector Databases vs. Graph Databases
Use a vector database for AI-powered similarity search; use a graph database for complex relationship-based queries and network analysis.
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.