Векторные базы данных против баз данных NewSQL
Введение
Векторные базы данных отлично подходят для хранения и запросов высокоразмерных векторных эмбеддингов, позволяя AI-приложениям находить семантические и перцептивные сходства с помощью специализированных индексных структур, оптимизированных для поиска ближайших соседей. Базы данных NewSQL сочетают ACID-гарантии и реляционную модель традиционных SQL-баз данных с горизонтальной масштабируемостью и характеристиками производительности, ранее ассоциировавшимися только с NoSQL-системами.
Но вот где начинается самое интересное: по мере того как корпоративные приложения всё чаще включают AI-возможности наряду с критически важными транзакционными нагрузками, границы между этими специализированными категориями баз данных начинают размываться. NewSQL-системы добавляют поддержку векторов, тогда как векторные базы данных расширяют свои транзакционные возможности и гарантии согласованности данных.
Для архитекторов и разработчиков, проектирующих системы данных в 2025 году, понимание того, когда использовать каждую технологию — и когда они могут дополнять друг друга, — стало необходимым для создания приложений, которые сочетают продвинутые AI-функции с надежностью и согласованностью корпоративного уровня. Решение требует тщательного учета ваших конкретных рабочих нагрузок, паттернов доступа к данным и требований к согласованности, а не простого выбора самого модного варианта.
Современный ландшафт баз данных: царит специализация
Помните времена, когда реляционные базы данных считались универсальным решением практически для всех потребностей в постоянном хранении данных? Эти дни окончательно остались позади. Современный ландшафт данных превратился в богатую экосистему специализированных решений, каждое из которых оптимизировано под конкретные типы данных, паттерны доступа и операционные характеристики.
В этом всё более специализированном ландшафте:
Традиционные реляционные базы данных по-прежнему отлично подходят для транзакционных нагрузок с четко определенными схемами и строгими требованиями к согласованности
Документные базы данных обрабатывают гибкие JSON-подобные данные с вложенными структурами и гибкостью схемы
Хранилища ключ-значение обеспечивают молниеносно быстрый простой доступ к данным с минимальными накладными расходами
Графовые базы данных делают данные с большим количеством связей эффективно запрашиваемыми и проходимыми
Базы данных временных рядов эффективно управляют хронологическими точками данных с хранением и запросами, оптимизированными по времени
Ширококолоночные хранилища распределяют массивные структурированные наборы данных по кластерам с оптимизациями, ориентированными на столбцы
Векторные базы данных и NewSQL-системы представляют собой две важные инновации в этой специализированной экосистеме:
Векторные базы данных стали важнейшей инфраструктурой для AI-приложений, эффективно преодолевая разрыв между моделями, которые генерируют эмбеддинги, и приложениями, которым нужно эффективно их запрашивать. Взрывной рост генеративного AI, семантического поиска и рекомендательных систем сделал их всё более центральными для современных приложений.
Базы данных NewSQL возникли, чтобы решить, казалось бы, противоречивую задачу: сохранить реляционную модель SQL и ACID-гарантии, одновременно обеспечив горизонтальную масштабируемость, ранее возможную только в NoSQL-системах. Они стали критически важными для приложений, которым нужны как транзакционная целостность, так и возможность масштабироваться горизонтально в распределенной инфраструктуре.
Особенно актуальным это сравнение делает растущее число корпоративных приложений, которым нужны как AI-возможности векторных баз данных, так и транзакционная надежность NewSQL-систем.
Почему вам может понадобиться выбирать между этими типами баз данных
Если вы читаете это, вероятно, вы столкнулись с одним из этих сценариев:
Вы добавляете AI-функции в критически важное корпоративное приложение: возможно, у вас есть существующее приложение, использующее базу данных NewSQL, и теперь вам нужно внедрить семантический поиск или рекомендации.
Вы проектируете новое приложение с требованиями как к AI, так и к транзакциям: вы создаете платформу, которой нужны и поиск по векторному сходству, и надежные ACID-транзакции.
Вы оцениваете специализированные и унифицированные подходы: вы взвешиваете, использовать ли специализированные базы данных для разных рабочих нагрузок или найти единое решение, которое закрывает несколько потребностей.
Вас беспокоит согласованность данных между ИИ- и транзакционными компонентами: вам нужно гарантировать, что функции на базе ИИ работают с согласованными, актуальными данными.
Вы проектируете архитектуру с заделом на будущее: вы хотите понять, как эти технологии могут сближаться или дополнять друг друга по мере развития вашего приложения.
Как человек, внедрявший оба типа систем в самых разных отраслях, могу сказать, что правильный выбор требует понимания не только того, в чем силен каждый тип базы данных, но и того, как их архитектурные различия влияют на ваши конкретные требования к согласованности, масштабируемости и шаблонам запросов.
Векторные базы данных: основа современного ИИ-поиска
Архитектурные основы
В своей основе векторные базы данных, такие как Milvus и Zilliz Cloud, строятся вокруг мощной идеи: представлять элементы данных как точки в многомерном пространстве, где близость означает сходство. Их архитектура обычно включает:
Движки хранения векторов, оптимизированные для плотных числовых массивов, которые могут варьироваться от десятков до тысяч измерений
Индексы ANN (Approximate Nearest Neighbor), такие как HNSW, IVF или PQ, которые делают векторный поиск по миллиардам объектов практичным
Оптимизации вычисления расстояний для расчета сходства с использованием таких метрик, как косинусная, евклидова или скалярное произведение
Подсистемы фильтрации, которые объединяют векторный поиск с ограничениями по метаданным
Механизмы шардирования, разработанные специально для распределения векторных рабочих нагрузок
Ключевая идея: векторные базы данных жертвуют идеальной точностью поиска точного ближайшего соседа ради значительного выигрыша в производительности за счет приближенных методов, делая ранее невозможные приложения поиска по сходству практичными в масштабе.
Что отличает векторные БД
По моему опыту внедрения таких систем, именно эти возможности действительно позволяют векторным базам данных раскрыться:
Настраиваемый компромисс между точностью и производительностью: возможность регулировать параметры индекса, чтобы балансировать скорость поиска и точность результатов
Поддержка записей с несколькими векторами: хранение нескольких embedding-векторов для одного элемента, чтобы представлять разные аспекты или модальности
Возможности гибридного поиска: объединение векторного сходства с традиционной фильтрацией для получения точных результатов
Гибкость метрик расстояния: поддержка разных мер сходства для разных типов embeddings
Фильтрация по метаданным: сужение результатов на основе традиционных атрибутов наряду с векторным сходством
Недавние инновации еще больше расширили их возможности:
Гибридный поиск sparse-dense: объединение сильных сторон традиционного сопоставления по ключевым словам с семантическим пониманием
Cross-encoder reranking: уточнение первоначальных результатов векторного поиска с помощью более вычислительно затратных моделей
Serverless-масштабирование: автоматическая настройка ресурсов в зависимости от нагрузки запросов и индексирования
Многоэтапные конвейеры извлечения: оркестрация сложных потоков retrieval с этапами фильтрации и reranking
Zilliz Cloud и Milvus: лидеры экосистемы векторных баз данных
Среди растущей экосистемы решений для векторных баз данных Zilliz Cloud и open-source-проект Milvus стали заметными игроками:
Milvus — широко используемая open-source векторная база данных, которая завоевала популярность среди разработчиков, создающих ИИ-приложения. Созданная для обработки векторного поиска по сходству в масштабе, она служит основой для многих production-систем в областях от рекомендательных движков до поиска по изображениям. За проектом стоит сильное сообщество, а его дизайн ориентирован на производительность и масштабируемость.
Zilliz Cloud — это управляемая сервисная версия Milvus, предлагающая ту же базовую функциональность без операционной сложности. Для команд разработки, стремящихся реализовать возможности векторного поиска без выделения ресурсов на управление базами данных, Zilliz Cloud предоставляет упрощенный путь к production. Этот cloud-native подход соответствует современным практикам разработки, при которых команды всё чаще предпочитают потреблять базы данных как сервисы, а не самостоятельно управлять базовой инфраструктурой.
Популярные сценарии использования: векторные базы данных
Векторные базы данных трансформируют различные отрасли благодаря своей способности обеспечивать работу приложений на основе сходства:
Генерация с дополнением через поиск (RAG): векторные базы данных связывают языковые модели с релевантными источниками информации. Пользователи могут задавать сложные вопросы вроде "Какими были наши результаты продаж за Q2 в Европе?" и получать точные ответы, извлеченные непосредственно из внутренних документов, — что гарантирует фактичность и актуальность ответов.
Семантический поиск: векторные базы данных обеспечивают поиск на естественном языке, который понимает намерение пользователя, а не просто сопоставляет ключевые слова. Пользователи могут искать с помощью разговорных запросов вроде "доступные места для семейного отдыха" и получать семантически релевантные результаты, даже если этих точных слов нет в содержимом.
Рекомендательные системы: платформы электронной коммерции, стриминговые сервисы и контентные платформы используют векторные базы данных для предоставления персонализированных рекомендаций на основе семантического сходства, а не только коллаборативной фильтрации. Этот подход уменьшает проблему "холодного старта" для новых элементов и может лучше объяснять, почему выдаются рекомендации.
Поиск изображений и визуальный поиск: ритейлеры и визуальные платформы используют векторные базы данных, чтобы обеспечить функциональность поиска по изображению. Пользователи могут загрузить фотографию, чтобы найти визуально похожие товары, произведения искусства или дизайны — что особенно ценно в моде, дизайне интерьеров и креативных областях.
Обнаружение аномалий: системы безопасности и мониторинга используют векторные базы данных для выявления необычных паттернов, которые не соответствуют ожидаемому поведению. Это особенно ценно для обнаружения мошенничества, сетевой безопасности и контроля качества в производстве.
Базы данных NewSQL: масштабирование транзакций без компромиссов
Архитектурные основы
Базы данных NewSQL, такие как Google Spanner, CockroachDB и SingleStore, возникли из фундаментальной задачи: как сохранить гарантии ACID и реляционную модель, от которых зависят корпоративные приложения, одновременно достигая горизонтальной масштабируемости, необходимой для современных рабочих нагрузок. Их архитектура обычно включает:
Распределенные SQL-движки, которые сохраняют стандартную семантику SQL, работая при этом в кластерах
Сложные протоколы консенсуса (такие как Paxos или Raft), обеспечивающие согласованность данных в распределенных средах
Автоматические системы шардирования, которые распределяют данные между узлами, сохраняя транзакционную целостность
Оптимистическое или многоверсионное управление параллелизмом для высокой пропускной способности без ущерба для согласованности
Распределенные движки выполнения, которые параллелизуют операции запросов по кластеру
Ключевая идея: переосмыслив то, как реляционные базы данных обрабатывают распределенный консенсус, координацию транзакций и выполнение запросов, системы NewSQL достигают горизонтальной масштабируемости, не отказываясь от модели SQL или гарантий ACID, на которые полагаются приложения.
Что отличает БД NewSQL
Развертывая базы данных NewSQL в корпоративных средах, я обнаружил, что эти возможности особенно ценны:
Распределенные транзакции: сохранение гарантий ACID между географически распределенными узлами
Горизонтальная масштабируемость: добавление емкости простым добавлением новых узлов в кластер
Совместимость с SQL: поддержка стандартных SQL-интерфейсов и инструментов, несмотря на распределенную архитектуру
Автоматическая перебалансировка: перераспределение данных по мере роста или сокращения кластера без ручного вмешательства
Модели строгой согласованности: обеспечение линеаризуемой согласованности для критически важных операций при необходимости
Недавние инновации дополнительно расширили возможности NewSQL:
Мультирегиональные развертывания: охват нескольких географических регионов при сохранении гарантий согласованности
Гибридная транзакционная/аналитическая обработка (HTAP): поддержка как OLTP-, так и OLAP-нагрузок из одной и той же базы данных
Serverless-предложения: ценообразование на основе потребления с автоматическим масштабированием
Встроенные потоковые возможности: обработка потоков данных наряду с традиционными операциями базы данных
Специализированные механизмы хранения: оптимизация под разные характеристики нагрузок в рамках одной системы
Популярные сценарии использования: базы данных NewSQL
Базы данных NewSQL особенно эффективны в сценариях, где традиционные реляционные базы данных сталкиваются с ограничениями масштабирования, но приложениям по-прежнему требуется строгая согласованность:
Глобальные SaaS-платформы: многопользовательские программные платформы используют базы данных NewSQL для горизонтального масштабирования между дата-центрами, сохраняя транзакционную целостность операций каждого клиента. Возможность добавлять емкость путем добавления узлов, а не вертикального масштабирования, позволяет таким компаниям эффективно расти, сохраняя SQL-модель, на которой были построены их приложения.
Финансовые системы: банковские и финтех-приложения используют базы данных NewSQL, чтобы сочетать строгие требования к согласованности финансовых транзакций с возможностью масштабирования до миллионов пользователей и транзакций. Их гарантии строгой согласованности обеспечивают точные остатки на счетах и истории транзакций, а распределенная архитектура обеспечивает как масштабируемость, так и устойчивость к региональным сбоям.
Платформы электронной коммерции: онлайн-ритейлеры внедряют базы данных NewSQL для обработки огромных объемов транзакций в пиковые периоды покупок, сохраняя согласованность данных об остатках, обработке заказов и клиентах. Модель горизонтального масштабирования позволяет им временно увеличивать емкость в сезонные пики без перестройки архитектуры данных.
Игровые бэкенды: платформы многопользовательских игр используют базы данных NewSQL для управления данными игроков, инвентарями и внутриигровыми экономиками со строгими требованиями к согласованности. Распределенная архитектура поддерживает миллионы одновременных игроков в глобальных регионах, обеспечивая при этом согласованность критически важного игрового состояния и сохранение ACID-свойств для транзакций, таких как покупки или обмены.
Системы медицинских записей: медицинские учреждения развертывают базы данных NewSQL для управления записями пациентов, которым требуются как строгая согласованность критически важных данных для оказания помощи, так и возможность масштабирования между сетями больниц. Интерфейс SQL сохраняет совместимость с существующими медицинскими приложениями, а распределенная архитектура обеспечивает устойчивость и возможности масштабирования.
Управление данными IoT: промышленные IoT-платформы используют базы данных NewSQL как систему учета состояния и конфигурации устройств, сохраняя возможность масштабирования до миллионов подключенных устройств. ACID-транзакции обеспечивают надежное управление устройствами, а масштабируемая архитектура справляется с непрерывным ростом числа подключенных систем.
Прямое сравнение: Vector DB и NewSQL DB
| Функция | Векторные базы данных (Milvus, Zilliz Cloud) | Базы данных NewSQL (CockroachDB, Spanner) | Почему это важно |
| Основная модель данных | Высокоразмерные векторы с метаданными | Реляционные таблицы с традиционной SQL-схемой | Определяет, как вы моделируете концепции предметной области и какие операции эффективны |
| Основная возможность запросов | Поиск по сходству и запросы ближайших соседей | SQL-запросы с распределенными транзакциями | Определяет фундаментальные операции, которые ваше приложение может выполнять эффективно |
| Модель согласованности | Обычно итоговая согласованность с настраиваемыми параметрами | Строгая согласованность с гарантиями ACID | Влияет на корректность приложения и поведение во время параллельных операций |
| Подход к масштабированию | Оптимизировано для поиска по сходству с высокой нагрузкой на чтение | Сбалансированное масштабирование как для чтения, так и для записи | Влияет на то, как ваша база данных растет с увеличением объема данных и трафика |
| Поддержка транзакций | Ограниченная или отсутствует | Полные ACID-транзакции в распределенных кластерах | Определяет надежность критически важных бизнес-операций |
| Основное преимущество | Поиск похожих элементов на основе embeddings | Горизонтальное масштабирование реляционных рабочих нагрузок | Соотносит сильные стороны базы данных с ключевыми потребностями вашего приложения |
| Язык запросов | Специализированные API для векторов, функции сходства | Стандартный SQL с распределенными расширениями | Влияет на кривую обучения разработчиков и выразительность запросов |
| Интеграция с ИИ | Нативная поддержка embeddings и поиска по сходству | Часто требует расширений или отдельных систем | Определяет готовность «из коробки» для функций на базе ИИ |
| Геораспределение | Обычно один регион с репликацией | Нативная поддержка нескольких регионов с механизмами управления согласованностью | Влияет на глобальное развертывание приложения и задержку |
| Знакомство при разработке | Новая парадигма для большинства команд | Знакомая SQL-модель с учетом распределенности | Влияет на адаптацию команды и скорость разработки |
Векторные базы данных в действии: реальные истории успеха
Векторные базы данных особенно эффективны в следующих сценариях:
Генерация с дополнением извлечением (RAG) для корпоративных знаний
Глобальная консалтинговая фирма внедрила RAG-систему с использованием Zilliz Cloud для своей внутренней платформы знаний. Они преобразовали миллионы документов, презентаций и проектных отчетов в embeddings, хранящиеся в векторной базе данных. Когда консультанты задают вопросы, система извлекает наиболее релевантный контекст из их базы знаний и передает его большой языковой модели для генерации точных, контекстно релевантных ответов.
Этот подход значительно улучшил поиск знаний, сократил время исследований на 65% и обеспечил, что ответы основываются на реальном опыте и методологиях фирмы, а не на типовых результатах LLM. Векторная база данных была критически важна для обеспечения извлечения в реальном времени из огромных коллекций документов при сохранении времени ответа на запрос менее секунды.
Смотрите больше кейсов RAG:
Shulex использует Zilliz Cloud для масштабирования и оптимизации своих VOC-сервисов
Узнайте, как MindStudio использует Zilliz Cloud для расширения возможностей создания AI-приложений
Ivy.ai масштабирует коммуникации на базе GenAI с помощью векторной базы данных Zilliz Cloud
Agentic RAG для сложных рабочих процессов
Agentic RAG — это продвинутый фреймворк RAG, который расширяет традиционный фреймворк RAG за счет включения возможностей интеллектуальных агентов. Поставщик медицинских технологий создал агентную систему RAG, которая использует векторный поиск для работы инструмента поддержки клинических решений. Система хранит медицинские знания, рекомендации по лечению и истории случаев пациентов в виде эмбеддингов в векторной базе данных. Когда врачи вводят сложные клинические сценарии, агентная система:
Разбивает сложный запрос на подвопросы
Выполняет целевые векторные поиски для каждого подвопроса
Оценивает и синтезирует извлеченную информацию
Определяет, нужны ли дополнительные поиски
Предоставляет всесторонний, основанный на доказательствах ответ
Эта продвинутая реализация сократила время принятия клинических решений на 43% и повысила точность рекомендаций по лечению на 28% в валидационных исследованиях. Способность векторной базы данных выполнять множество быстрых поисков по сходству с разными контекстами была критически важна для многоэтапного процесса рассуждения агента.
DeepSearcher, созданный инженерами Zilliz, является ярким примером agentic RAG, а также локальной альтернативой OpenAI’s Deep Research с открытым исходным кодом. DeepSearcher выделяется уникальным сочетанием продвинутых моделей рассуждения, сложных функций поиска и интегрированного исследовательского помощника. Используя Milvus (высокопроизводительную векторную базу данных, созданную Zilliz) для интеграции локальных данных, он обеспечивает более быстрые и релевантные результаты поиска, одновременно позволяя легко заменять модели для кастомизированного пользовательского опыта.
Семантический поиск за пределами ключевых слов
Компания в сфере юридических технологий заменила традиционный поиск по ключевым словам подходом на базе векторной базы данных, позволив юристам искать по судебной практике, законам и юридическим документам с помощью запросов на естественном языке вместо синтаксиса Boolean search. Их векторная база данных индексировала эмбеддинги миллионов юридических документов, фиксируя семантическое значение сложных юридических понятий.
После внедрения релевантность поиска улучшилась на 48%, отказы от поиска снизились на 35%, а юристы сообщили, что в среднем экономят 3-5 часов в неделю на задачах юридического исследования. Векторная база данных обрабатывала весь их юридический корпус из более чем 12 миллионов документов, сохраняя стабильное время ответа на запросы менее 100 мс.
Смотрите больше кейсов по семантическому поиску:
Поиск изображений на базе AI
Платформа управления цифровыми активами внедрила визуальный поиск с использованием векторной базы данных для хранения эмбеддингов библиотек изображений своих клиентов. Маркетинговые команды теперь могли загружать эталонные изображения, чтобы находить визуально похожие ресурсы во всей своей медиатеке — возможность, которая была невозможна с их прежним поиском на основе метаданных.
Эта функция увеличила вовлеченность пользователей на 56% и сократила время, затрачиваемое на поиск подходящих ресурсов, на 62%. Векторная база данных эффективно обрабатывала библиотеки от тысяч до миллионов изображений на клиента, поддерживая задержку поиска менее 200 мс даже для самых крупных коллекций.
Смотрите больше кейсов по поиску изображений:
Базы данных NewSQL в действии: реальные истории успеха
Базы данных NewSQL особенно эффективны в следующих сценариях:
Масштабирование глобальной финансовой платформы
Финтех-компания перенесла свою систему обработки платежей с традиционной реляционной базы данных на распределенную базу данных NewSQL, чтобы поддержать международную экспансию. Их предыдущая система с трудом справлялась с межрегиональными транзакциями и не могла горизонтально масштабироваться для удовлетворения растущего спроса.
Внедрение NewSQL использовало мультирегиональное развертывание с распределенными транзакциями, чтобы обеспечить согласованность платежей в глобальных операциях. Эта архитектура снизила задержку обработки платежей для международных клиентов на 73%, сохранив при этом строгие гарантии ACID для финансовых транзакций. Теперь система обрабатывает более 12 000 транзакций в секунду в пиковые периоды с доступностью 99,995%, сохраняя при этом привычный SQL-интерфейс, которым команда разработчиков уже уверенно владела.
Трансформация платформы электронной коммерции
Быстрорастущая компания электронной коммерции заменила свою реализацию MySQL с шардингом на базу данных NewSQL, чтобы устранить ограничения масштабирования, с которыми она сталкивалась во время сезонных пиков покупок. Их предыдущий подход требовал сложной логики приложения для обработки транзакций между шардами и испытывал трудности с согласованным управлением запасами между шардами.
Решение NewSQL обеспечило автоматический шардинг при сохранении транзакционной целостности заказов, запасов и данных клиентов. Это внедрение обработало 300%-ное увеличение объема транзакций во время Black Friday без снижения производительности, сократило простои, связанные с базой данных, с нескольких в месяц до нуля за последний год и устранило необходимость в логике шардинга на уровне приложения, позволив разработчикам сосредоточиться на функциях, а не на распределении данных.
Масштабирование SaaS-приложения
B2B-компания, разрабатывающая программное обеспечение, перенесла свое мультитенантное приложение с традиционной реляционной базы данных на платформу NewSQL, чтобы поддержать растущую базу корпоративных клиентов. Их предыдущая база данных с одним экземпляром не могла масштабироваться для удовлетворения потребностей более крупных клиентов и создавала проблемы изоляции производительности между арендаторами.
База данных NewSQL позволила им горизонтально масштабироваться по мере роста числа клиентов, сохраняя строгую изоляцию данных арендаторов. Производительность для крупных корпоративных клиентов улучшилась на 220%, операционные расходы на базу данных снизились на 40%, несмотря на обработку в 5 раз большего объема данных, а команда сохранила существующий код приложения на основе SQL с минимальными изменениями.
Самостоятельное тестирование решений для векторного поиска
VectorDBBench — это инструмент сравнительного тестирования с открытым исходным кодом, предназначенный для пользователей, которым требуются высокопроизводительные системы хранения и извлечения данных, в частности векторные базы данных. Этот инструмент позволяет пользователям тестировать и сравнивать производительность различных систем векторных баз данных на собственных наборах данных и определять наиболее подходящую для их сценариев использования. Используя VectorDBBench, пользователи могут принимать обоснованные решения на основе фактической производительности векторной базы данных, а не полагаться на маркетинговые заявления или отдельные свидетельства.
VectorDBBench написан на Python и распространяется по лицензии MIT с открытым исходным кодом, что означает, что любой может свободно использовать, изменять и распространять его. Инструмент активно поддерживается сообществом разработчиков, стремящихся улучшать его функции и производительность.
Посмотрите VectorDBBench Leaderboard, чтобы быстро оценить производительность популярных векторных баз данных.
Фреймворк принятия решений: выбор правильной архитектуры базы данных
Помогая многочисленным организациям принимать это решение, я разработал следующий практический фреймворк:
Выбирайте векторную базу данных, когда:
Поиск сходства на базе ИИ — ваше ключевое ценностное предложение - Ваше приложение в первую очередь сосредоточено на поиске связанных элементов на основе семантического или перцептивного сходства
Вы работаете с эмбеддингами из моделей машинного обучения - Ваши данные естественным образом существуют как векторы из языковых моделей, кодировщиков изображений или других ИИ-систем
Приблизительные результаты приемлемы ради повышения производительности - Ваш сценарий использования допускает несовершенную точность алгоритмов ANN в обмен на скорость
Шаблоны запросов сосредоточены на вопросе «что похоже на это?» - Ваши основные операции включают поиск ближайших соседей в многомерном пространстве
Строгие транзакционные гарантии менее критичны, чем производительность поиска - Ваше приложение отдает приоритет быстрому поиску сходства, а не строгим гарантиям согласованности
Выбирайте базу данных NewSQL, когда:
Транзакционная целостность не подлежит обсуждению - Ваше приложение обрабатывает финансовые, медицинские или другие критически важные данные, требующие гарантий ACID
Вам нужно горизонтально масштабировать реляционные рабочие нагрузки - Вы достигли пределов масштабирования традиционных RDBMS, но должны сохранить реляционную модель
Совместимость с SQL является требованием - Ваша команда и инструменты построены вокруг SQL и реляционных концепций
Важна согласованность между несколькими регионами - Вашему приложению необходимо поддерживать согласованность через географические границы
Вы обрабатываете как OLTP, так и аналитические рабочие нагрузки - Вашему приложению необходимо эффективно поддерживать как транзакционные, так и аналитические операции
Рассмотрите гибридный подход, когда:
У вашего приложения есть четко различающиеся рабочие нагрузки - Некоторые функции требуют поиска сходства, тогда как другим нужны транзакционные гарантии
Данные естественным образом перемещаются между транзакционными и ИИ-компонентами - Ваш рабочий процесс включает обработку транзакционных данных для ИИ-анализа
Разные команды поддерживают разные компоненты приложения - В вашей организации есть отдельные команды для обработки транзакций и ИИ-функций
Требования к задержке различаются между компонентами - Некоторым операциям нужны ответы менее чем за миллисекунду, тогда как другие могут допускать более высокие задержки
Рассмотрите NewSQL с векторными расширениями, когда:
Ваша основная потребность — транзакционность с периодическим векторным поиском - Строгая согласованность является вашим главным требованием наряду с некоторыми ИИ-возможностями
Операционная простота важнее специализированной производительности - Управление единой системой баз данных имеет более высокий приоритет, чем максимизация производительности векторного поиска
Ваши потребности в векторном поиске умеренные - Как с точки зрения размера коллекции, так и размерности
Согласованность данных между транзакциями и векторами критически важна - Вам нужно, чтобы векторные операции видели немедленно согласованные данные после транзакций
Реалии внедрения: что я хотел бы знать раньше
После внедрения обоих типов баз данных в нескольких организациях вот практические соображения, которые часто упускают из виду:
Планирование ресурсов
Векторные базы данных обычно требуют значительного объема памяти для индексов, часто в 2-3 раза больше, чем вы могли бы изначально оценить на основе размера сырых данных
Базы данных NewSQL могут иметь более высокие требования к CPU, чем традиционные RDBMS, из-за накладных расходов распределенных протоколов консенсуса
Шаблоны масштабирования принципиально различаются: векторные базы данных часто масштабируются в зависимости от размерности эмбеддингов и размера коллекции, тогда как базы данных NewSQL обычно масштабируются в зависимости от объема транзакций и сложности запросов
Опыт разработки
Парадигмы запросов существенно различаются между этими типами баз данных, требуя от вашей команды разработки разных ментальных моделей
Базы данных NewSQL вводят концепции распределённых систем, такие как уровни согласованности и устойчивость к разделению, с которыми традиционные SQL-разработчики могут быть не знакомы
Векторный поиск требует понимания моделей эмбеддингов, снижения размерности и метрик сходства, с чем традиционные разработчики баз данных могут не иметь опыта
Операционные реалии
Потребности в мониторинге сильно различаются: векторные базы данных требуют внимания к производительности индексов, а базы данных NewSQL сосредоточены на метриках консенсуса и задержке распределённых транзакций
Стратегии резервного копирования и восстановления существенно различаются, при этом базы данных NewSQL часто обладают более продвинутыми возможностями восстановления на определённый момент времени
Операции обслуживания, такие как обновления версий, могут быть более сложными в распределённых системах и часто требуют тщательной оркестрации для поддержания доступности
Заключение: выбирайте правильный инструмент, но сохраняйте гибкость
Выбор между векторными базами данных и базами данных NewSQL — это не вопрос выбора победителя, а соответствия архитектуры вашей базы данных вашим конкретным требованиям к согласованности, шаблонам запросов и масштабируемости.
Если ваш основной сценарий использования связан с поиском похожих элементов или семантических связей, векторная база данных, вероятно, имеет смысл в качестве основы. Если ваша фундаментальная потребность — масштабируемые транзакции с сильными гарантиями согласованности, база данных NewSQL, вероятно, является вашей отправной точкой.
Самые сложные архитектуры данных, которые мне помогали создавать, не избегают специализированных баз данных — они используют их, создавая при этом чистые интерфейсы, скрывающие сложность от разработчиков приложений. Такой подход даёт вам преимущества производительности специализированных систем, сохраняя при этом скорость разработки.
Какой бы путь вы ни выбрали, главное — создавать систему с достаточной гибкостью, чтобы развиваться по мере того, как продолжают меняться и ваши требования, и ландшафт баз данных. Сближение векторных возможностей и распределённой обработки транзакций NewSQL только начинается, и наиболее успешными будут те архитектуры, которые смогут адаптироваться, чтобы объединить лучшее из обоих миров.
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.
Data Deduplication at Trillion Scale: How to Solve the Biggest Bottleneck of LLM Training
Explore how MinHash LSH and Milvus handle data deduplication at the trillion-scale level, solving key bottlenecks in LLM training for improved AI model performance.
Zilliz Cloud Enterprise Vector Search Powers High-Performance AI on AWS
Zilliz Cloud on AWS powers secure, scalable, ultra-fast vector search for enterprise AI apps, with BYOC, sub-10ms latency, and zero-DevOps simplicity.