Elastic против TiDB

Сравните Elastic и TiDB для задач векторного поиска. Мы хотим, чтобы вы выбрали наиболее подходящую векторную базу данных для вашего случая использования, даже если это не мы.

Попробуйте Managed Milvus бесплатно Узнайте, как перейти на Zilliz

Векторные базы данных стали основным элементом инфраструктуры для современных приложений ИИ, включая генерацию с расширенным поиском(RAG), агентов ИИ, мультимодальный и семантический поиск, а также рекомендательные системы в самых разных отраслях. Выбор правильной векторной базы данных может напрямую повлиять на производительность, масштабируемость, стоимость и надежность этих приложений.

Это сравнение Elastic и TiDB написано для инженеров и технических команд, оценивающих векторные базы данных для реальных производственных нагрузок. Хотя Elastic и TiDB поддерживают базовые возможности векторного поиска, они значительно отличаются друг от друга в таких областях, как архитектура, масштабируемость, производительность, надежность и многие другие. Эти различия часто остаются незаметными на ранних этапах экспериментов, но становятся все более важными по мере роста объема данных, диверсификации рабочих нагрузок и перехода систем от прототипа к производству.

Цель этого руководства - не просто перечислить функции, а помочь вам определить, какая система лучше соответствует вашему конкретному сценарию использования, ограничениям и стадии роста - даже если наш продукт(Milvus / Zilliz Cloud) не является окончательным выбором.

Elastic vs TiDB at a Glance

ElasticTiDB

Positioning

Полнотекстовый поисковый и аналитический движок общего назначения (на базе Lucene), с векторным поиском в качестве расширения

Нет. Это служба баз данных SQL с векторным поиском в качестве дополнения.

Примечание: Векторный поиск TiDB доступен только для TiDB Self-Managed (TiDB >= v8.4) и TiDB Cloud Serverless. Он недоступен для TiDB Cloud Dedicated.

Open Source

✅

License

Двойная лицензия: SSPL + Elastic License

Apache 2.0

Github Stars

N/A

39,541

Deployment

JDK, Docker, Helm, Elastic Cloud SaaS

Местные, облачные

Billion-Scale Vector Support

✅

❌

Elasticsearch - это распределенный поисково-аналитический движок с открытым исходным кодом, широко используемый для полнотекстового поиска, анализа журналов и оперативного мониторинга. Он поддерживает векторный поиск благодаря плагину k-NN, позволяющему выполнять приближенные запросы к ближайшим соседям для высокоразмерных данных. Масштабируемость Elasticsearch и богатые возможности запросов делают его универсальным выбором для гибридных приложений, сочетающих структурированные, текстовые и векторные данные.

TiDB - это распределенная база данных SQL, предназначенная для горизонтального масштабирования и аналитики в реальном времени. Благодаря интеграции механизма векторного поиска TiDB обеспечивает поиск по сходству наряду с традиционными реляционными запросами, что делает ее отличным выбором для приложений, требующих гибридных рабочих нагрузок, сочетающих векторный поиск со структурированными данными.

Бенчмаркинг Elastic и TiDB Использование ваших наборов данных

Не верьте на слово производителю - проверьте его сами.

VectorDBBench - это инструмент бенчмаркинга с открытым исходным кодом, созданный специально для сравнения векторных баз данных в честных и воспроизводимых условиях. Он позволяет измерять реальную производительность - задержку, пропускную способность, отзыв, скорость индексирования и поведение при масштабировании - с помощью одинаковых рабочих нагрузок на разных системах или даже с использованием ваших собственных наборов данных.

Это позволяет легко увидеть, как Elastic и TiDB ведут себя на практике, а не только в маркетинговых материалах. Каждый эталон может быть воспроизведен локально, в вашей собственной среде, чтобы вы могли проверить результаты, которые важны для вашего приложения.

Ознакомьтесь с таблицей лидеров VectorDBBench, чтобы получить представление о производительности основных векторных БД.

Скачать Попробуйте Managed Milvus бесплатно

Почему 10 000+ команд предприятий переходят на Milvus и Zilliz Cloud

Большинство векторных баз данных хорошо выглядят в демо-версиях или при небольшом развертывании, но в производстве проявляются недостатки - когда наборы данных растут, вкрапления часто обновляются, а задержка должна оставаться стабильной при реальном трафике. Именно в таких случаях команды обращаются к Milvus и Zilliz Cloud (управляемый сервис Milvus).

Milvus - это высокопроизводительная векторная база данных с открытым исходным кодом, которую используют 10 000+ корпоративных команд по всему миру и которой доверяет большое сообщество разработчиков с открытым исходным кодом и 42K+ звездами GitHub. Она обрабатывает от десятков миллионов до десятков миллиардов векторов, частые вставки и удаления, а также гибридный поиск (вектор + ключевое слово + метаданные + реранжирование) без разрушительного переиндексирования или хрупкой настройки. Производительность остается предсказуемой при изменении объема данных, шаблонов запросов и встраивания моделей. Именно поэтому Milvus широко используется в корпоративных системах RAG, агентах искусственного интеллекта, семантическом и мультимодальном поиске и рекомендательных системах - нагрузках, где нестабильность становится заметной сразу.

Zilliz Cloud предоставляет ту же архитектуру Milvus в качестве управляемой услуги, с усовершенствованным векторным движком(Cardinal) для повышения производительности, а также эластичное масштабирование, высокую доступность, безопасность корпоративного уровня и соответствие нормативным требованиям, а также глобальное развертывание. Команды получают готовую к производству надежность без необходимости эксплуатировать базу данных или ухаживать за ней.

Сравните Milvus и Zilliz Cloud с любой другой векторной базой данных
Бенчмарк Milvus или Zilliz Cloud самостоятельно с помощью VectorDBBench

“

Zilliz Cloud enabled us to scale search while dramatically reducing our costs. Its hybrid search capabilities helped us achieve higher relevance for both text and image queries."

Celine Lightfoot

CTO of Beni

“

Our search system has been much more intelligent, stable, and reliable using Milvus. "

Rahul Yadav

Software Engineer at Tokopedia

“

Milvus has done an extraordinary job in revolutionizing Likee's video deduplication system, which significantly fueled the growth of BIGO's short-video business."

Xinyang Guo

Software Engineer at BIGO

“

Milvus has dramatically facilitated the MMU team in building various business systems and effectively supports our rapid business growth. Thanks to the Milvus team for developing such a fantastic vector database with stable vector search capabilities and rich functionalities."

The MMU team

Shopee

“

We plan to expand the use of Milvus in different fields like content moderation and restriction and customized video services. BIGO and Milvus working together will benefit both businesses and I look forward to Milvus and its community to keep growing and prosper."

Xinyang Guo

Software Engineer at BIGO

“

I was benchmarking different vector databases, and Milvus was at the top among all the popular options on the market."

Saumil Patel

the Senior Data Scientist from Ivy.ai

“

We've gained so much from the Milvus community that we decided to contribute features like "hot reload," which have also benefited our internal operations."

Dennis Zhao

AI Infrastructure Lead at SmartNews

“

Milvus delivers unparalleled performance and flexibility, integrating seamlessly with leading vector index libraries like Faiss. Its intuitive API and robust solutions for high availability make it an indispensable tool in our APK security efforts."

Wei Huang

Senior Research Engineer

“

Milvus consistently outperformed Weaviate, emphasizing the indexing time for scenario S9, closely resembling the FARFETCH product catalog's dimensions."

PEDRO MOREIRA COSTA

Applied Scientist

“

When you're engineering a solution as complex as ours, you're not just ticking boxes—you're looking for that sweet spot where all your must-haves intersect. Think of it as an eight-circle Venn diagram; while many databases met one or two of our criteria, Milvus was the only one sitting right at the intersection of all eight. It checked every single box for us—something no other solution managed to do."

Jack Fischer

Co-founder & CTO at Credal AI

“

'wellSpent' is an intuitive mobile application designed to simplify and visualize spending habits. At its core, wellSpent displays a dynamic pie chart that offers a snapshot of expenditures. Users can access detailed transaction lists and explore predictive features like the travel planner, student debt planner, and other expense planners, all designed to optimize their financial journey. Built on Flutter and powered by Firebase, wellSpent stands as a testament to ensuring every penny is, indeed, well spent."

The wellSpent Team

at HackNC

“

Milvus has not only streamlined but also remarkably expedited the retrieval of millions of semantic vectors, showcasing a nearly tenfold improvement compared to our previous experience with other vector similarity search engines."

Tingting Wang

NLP Algorithm Engineer at Sohu

“

Milvus searches tens of millions of vectors in milliseconds, providing optimal performance while keeping development costs low and resource consumption minimal. "

Yu Fang

AI scientist at Mozat

“

Creating a user-centric interface that's both intuitive and efficient tops our list. We're also immensely proud of the predictive features – like creating comprehensive tools that will tell you how you can save money even after a transaction, along with other tools like customer trip planner already built using your spending transactions and trends. Using vector databases was our first time, and we are very proud of our outcome."

The wellSpent Team

at HackNC

“

When it comes to vector databases, Milvus has impressed us with its performance and scalability, meeting our stringent criteria for handling our AI use case backlog."

Toby Yu

Team Lead of AI, ML, and Platform Solutions

“

Milvus-powered vector search has been running steadily in our recommendation systems, providing high performance and allowing us more flexibility in selecting models and algorithms."

VIPSHOP Search Service Team

VIPSHOP

“

During batch ingestion tests, Milvus demonstrated that it could complete an entire collection dump into the database at speeds 5-10 times faster than competitors."

Toby Yu

Team Lead of AI, ML, and Platform Solutions

“

Zilliz Cloud stood out for us with its comprehensive range of index types, automatically optimizing for the perfect balance between recall and performance. Its robust security and private networking features, combined with the advantage of a fully-managed database, have significantly lightened our operational load, enabling us to concentrate on driving innovation rather than managing backend complexities. "

Ben Kramer

Co-founder & CTO of Monterey AI

“

When we conducted our first test run (on Zilliz Cloud), the performance improvement was astonishing. Our search time went from eight seconds down to sub one second. We were nearly falling off our chairs with amazement at the speed."

Alex Alexander

Co-founder & CEO of Picdmo Inc.

“

You can think of LlamaIndex as a black box around your data and LLM."

Jerry Liu

Co-founder and CEO of LlamaIndex

“

Zilliz Cloud perfectly aligns with MindStudio's vision. Its high-performance, secure platform and multi-tenancy simplifies data management and unlocks unprecedented productivity and innovation for our users’ AI applications. "

Sean Thielen

CTO @ MindStudio

“

As our business has expanded, the demands on our vector database have increased. We need a solution that minimizes operational costs, offers elastic scaling capabilities to manage vast amounts of vector data and unexpected traffic surges, provides faster vector search speeds, and ensures a high service level agreement (SLA)."

Chenhui Li

Tech Lead at Shulex

“

I appreciated using the open standard evaluation benchmarks for machine learning in general; this is also true for vector databases. The ones that Zilliz often publicizes have been beneficial, and the fact that they are open is significant. "

Sam Butler

Director of Machine Learning @ Dopple.AI

“

We need an indexing technology that can handle complex search requirements and generative models, reduce training costs, improve update efficiency, and adapt flexibly to evolving data and query needs."

Mr. Zhang

BOSCH’s principal software engineer

“

When we identify a need for specific data, we can often find the required data in our database the same day using text or image search with Milvus. This greatly improves our data processing efficiency and has a positive effect on our business operations."

Mr. Zhang

BOSCH’s principal software engineer

“

I really like how Milvus' hybrid search allowed me to blend semantic and keyword search, which is crucial in a domain as technical and complex as EU policy."

Alessandro Saccoia

Co-Founder @ Veridien.ai

“

Zilliz Cloud gave us the speed and scale we needed to power visual search at Leboncoin, meeting our sub-200ms latency target and making product discovery seamless for millions of users."

Yann Lemonnier

ML Engineer

“

I can set up Milvus for scale in an hour, not overthinking it, and have a clear architecture path forward to grow my use case much larger without having to redo everything."

Zen Yui

Co-founder & CTO at Troop

“

Zilliz is a very integral part of our workflow. If we just swapped Zilliz Cloud with something else, the kind of loops that we get might not make sense, which means the end composition might not sound very nice or might not be very accurate to the text prompt you had given."

Sangarshanan Veera

Senior Software Engineer at Beatoven.ai

“

Reliability, scalability, and performance are great. The fact that we can outsource all this kind of administration management and don't have to worry about servers breaking helps us put resources into product development and innovation, which truly differentiates our business. "

Michal Oglodek

CTO of Ivy.ai

“

Milvus is renowned as one of the most advanced vector database platforms for AI applications. Rakuten Symphony engineers identified the Milvus Vector Database - an open source database which is horizontally scalable - as their platform of choice for LLM use and developing and maintaining AI applications."

Rakuten Symphony Engineering Team

“

Since transitioning from the open-source Milvus vector database to the fully managed Zilliz Cloud, we’ve experienced significant improvements in business performance. We’ve achieved lower operational costs, increased search speed, a more flexible system architecture, and a more stable user experience. Zilliz Cloud also provides expert support to resolve issues quickly and effectively. Overall, Zilliz Cloud has given us greater convenience and a competitive edge, and we are very pleased and optimistic about this change."

Shengyi Pan

CTO of Shulex

“

Even with numerous concurrent searches, we didn’t notice any slowdown in search speed with Milvus."

Mr. Zhang

BOSCH’s principal software engineer

“

The competitive advantage for meeting transcription products in the future will come from personalization – providing tailored insights and recommendations based on each user's specific meeting data and usage patterns. This is why performant vector search is imperative."

Dai Tongjie

CTO

“

Zilliz Cloud enabled us to scale search while dramatically reducing our costs. Its hybrid search capabilities helped us achieve higher relevance for both text and image queries."

Celine Lightfoot

CTO of Beni

“

Our search system has been much more intelligent, stable, and reliable using Milvus. "

Rahul Yadav

Software Engineer at Tokopedia

Как перейти на Milvus/Zilliz

Переход на Milvus или Zilliz Cloud очень прост. Вы можете импортировать данные из Qdrant, Weaviate, Pinecone, Elasticsearch, OpenSearch, Amazon S3 Vectors, PostgreSQL и других, используя встроенные инструменты, автоматизирующие извлечение и загрузку.

Для производственных рабочих нагрузок мы поддерживаем миграцию без простоя с синхронизацией данных в реальном времени. Многие команды сократили расходы на векторную инфраструктуру до 50 % после перехода, получив при этом более высокую производительность и более предсказуемое масштабирование.

Начните переход на Milvus/Zilliz прямо сейчас

Готовы к миграции неструктурированных и векторных данных? Независимо от того, переходите ли вы с Elasticsearch, Pinecone или другой базы данных, Zilliz сделает это легко.

Начните бесплатную миграцию сегодня Контактная поддержка