Comparthing Logo
vektorinių duomenų baziųreliacinės duomenų bazėsdebesų infrastruktūradirbtinio intelekto infrastruktūraduomenų bazių palyginimasduomenų valdymas

Vektorinės duomenų bazės ir tradicinės reliacinės duomenų bazės

Vektorinės duomenų bazės specializuojasi dirbtinio intelekto ir panašumo užduočių daugiamačių įterpimų saugojime ir paieškoje, o tradicinės reliacinės duomenų bazės puikiai tinka struktūrizuotiems duomenims su tiksliomis užklausomis ir ACID transakcijomis. Pasirinkimas priklauso nuo to, ar jūsų darbo krūvis sutelktas į semantinę paiešką, ar transakcinį vientisumą.

Akcentai

  • Vektorinės duomenų bazės ieško pagal semantinį panašumą naudodamos įterpimus, o reliacinės duomenų bazės ieško pagal tikslų reikšmių atitikimą naudodamos SQL.
  • Reliacinės duomenų bazės siūlo tvirtas ACID garantijas; vektorinės duomenų bazės paprastai teikia pirmenybę greičiui ir atkūrimui, o ne griežtam nuoseklumui.
  • Vektorinės duomenų bazės yra modernių dirbtinio intelekto programų, tokių kaip RAG ir rekomendacijų varikliai, pagrindas, kurioms reliacinės duomenų bazės nebuvo sukurtos.
  • Šios dvi duomenų bazės vis labiau viena kitą papildo, daugelis komandų naudoja reliacines duomenų bazes kaip tiesos šaltinį, o vektorines – kaip paieškos lygmenį.

Kas yra Vektorinės duomenų bazės?

Specialiai sukurtos sistemos, skirtos saugoti, indeksuoti ir užklausti daugiamačius vektorinius atvaizdavimus panašumų paieškai ir dirbtinio intelekto programoms.

  • Vektorinėse duomenų bazėse duomenys saugomi kaip daugiamačiai vektoriai (įterpimai), kurių matmenys paprastai svyruoja nuo šimtų iki tūkstančių.
  • Jie naudoja apytikslio artimiausio kaimyno (ANN) algoritmus, tokius kaip HNSW, IVF ir PQ, kad būtų galima greitai ieškoti panašumų dideliu mastu.
  • Populiarios atvirojo kodo parinktys yra „Milvus“, „Weaviate“, „Qdrant“ ir „Chroma“, o valdomos paslaugos apima „Pinecone“ ir „Vespa“.
  • Jie puikiai atlieka semantinės paieškos, rekomendacijų sistemų, vaizdų paieškos ir paieškos papildytos generavimo (RAG) funkcijas LLM srityje.
  • Dauguma vektorinių duomenų bazių palaiko metaduomenų filtravimą kartu su vektorių panašumu, todėl galima naudoti hibridines užklausas, kurios apjungia abu metodus.

Kas yra Tradicinės reliacinės duomenų bazės?

Brandžios, lentelių pagrindu sukurtos duomenų bazių sistemos, kurios tvarko struktūrizuotus duomenis per SQL, užtikrindamos tvirtą nuoseklumą ir transakcijų užtikrinimą.

  • Reliacinės duomenų bazės tvarko duomenis į lenteles su iš anksto apibrėžtomis schemomis ir naudoja SQL kaip standartinę užklausų kalbą.
  • Jie užtikrina patikimą operacijų apdorojimą, taikydami ACID savybes (atomiškumą, nuoseklumą, izoliaciją, ilgaamžiškumą).
  • Pirmaujančios sistemos yra „PostgreSQL“, „MySQL“, „Oracle Database“, „Microsoft SQL Server“ ir „SQLite“.
  • Jie jau daugiau nei keturis dešimtmečius yra įmonių programų pagrindas, teikdami paslaugas viskam – nuo bankininkystės iki atsargų valdymo.
  • Šiuolaikinės reliacinės duomenų bazės vis dažniau palaiko JSON, viso teksto paiešką ir net vektorinius plėtinius, tokius kaip „pgvector“, kad sujungtų abu pasaulius.

Palyginimo lentelė

Funkcija Vektorinės duomenų bazės Tradicinės reliacinės duomenų bazės
Pirminis duomenų modelis Daugiamačiai vektoriai (įterpimai) Lentelės su eilutėmis ir stulpeliais
Užklausų kalba Panašumų paieškos API (k-NN, ANN) SQL (struktūrinė užklausų kalba)
Paieškos metodas Apytikslis artimiausio kaimyno nustatymas naudojant HNSW, IVF arba PQ Tikslus atitikimas naudojant indeksus, sujungimus ir filtrus
Nuoseklumo modelis Dažnai galiausiai pasiekia rezultatų pastovumą Stiprus ACID transakcinis nuoseklumas
Geriausi naudojimo atvejai Semantinė paieška, RAG, rekomendacijos, vaizdų / garso įrašų paieška OLTP, ataskaitų teikimas, finansinės sistemos, CRM, ERP
Mastelio keitimo metodas Horizontalus skaldymas pagal vektoriaus indeksą, dažnai paskirstytas Vertikalus mastelio keitimas įprastas; horizontalus naudojant skaidymą arba kopijas
Schemos lankstumas Be schemos arba lankstūs metaduomenų laukai Griežta iš anksto apibrėžta schema su migracijomis
Indeksavimo metodai HNSW grafikai, apversti failai, sandaugų kvantavimas B medžiai, maišos indeksai, GiST, GIN
Branda Besivystančios technologijos, sparti evoliucija nuo ~2019 m. Dešimtmečius trukęs gamybos grūdinimas nuo 1970-ųjų
Pavyzdiniai produktai Kankorėžis, Milvus, Weaviate, Qdrant, Chroma PostgreSQL, MySQL, Oracle, SQL serveris, SQLite

Išsamus palyginimas

Pagrindinė paskirtis ir duomenų pateikimas

Vektorinės duomenų bazės egzistuoja nestruktūrizuotiems arba pusiau struktūrizuotiems duomenims, konvertuotiems į skaitmeninius įterpimus, paprastai generuojamus mašininio mokymosi modelių. Kiekvienas elementas tampa tašku daugiamatėje erdvėje, kur semantinis panašumas reiškia geometrinį artumą. Tradicinės reliacinės duomenų bazės, priešingai, buvo sukurtos struktūrizuotiems verslo duomenims, kur kiekvienas laukas turi apibrėžtą tipą ir reikšmę, o ryšiai tarp objektų išreiškiami išoriniais raktais ir sujungimais.

Užklausų mechanika ir našumas

Kai pateikiate užklausą vektorinei duomenų bazei, paprastai klausiate „rasti k panašiausių elementų į šį vektorių“, o tai reiškia naršyti sudėtingose indeksų struktūrose, o ne nuskaityti eilutes. ANN algoritmai parduoda didelius tikslumus, kad padidintų greitį, dažnai grąžindami rezultatus per milisekundes milijonuose vektorių. Reliacinės duomenų bazės teikia pirmenybę tiksliems atsakymams per SQL, pasitelkdamos dešimtmečius užklausų optimizavimo patirties, kad galėtų apdoroti sujungimus, agregacijas ir sudėtingus filtrus su nuspėjamu našumu.

Nuoseklumas, operacijos ir patikimumas

Tradicinės reliacinės duomenų bazės puikiai tinka scenarijuose, kuriems reikalingas griežtas operacijų vientisumas, pavyzdžiui, pinigų pervedimas tarp sąskaitų ar atsargų valdymas. Jų ACID garantijos užtikrina, kad operacijos bus visiškai užbaigtos arba visai nebus atliktos, taip užkertant kelią duomenų sugadinimui. Vektorinės duomenų bazės paprastai sušvelnina šias garantijas, kad būtų teikiama pirmenybė pralaidumui ir atkūrimui, todėl jos mažiau tinka kaip įrašų sistema, bet puikiai tinka didelio skaitymo panašumo darbo krūviams, kai retkarčiais galimi duomenų pasenimo požymiai yra priimtini.

Integracija su dirbtiniu intelektu ir moderniais darbo krūviais

Vektorinės duomenų bazės tapo pagrindine generatyvinio dirbtinio intelekto programų infrastruktūra, ypač paieškos papildytos generavimo (RAG) kanalams, kurie pagrindžia LLM atsakymus patentuotomis žiniomis. Jos natūraliai dera su įterptaisiais modeliais iš „OpenAI“, „Cohere“ ar atvirojo kodo alternatyvų. Reliacinės duomenų bazės vis dažniau papildo vektorių galimybes per tokius plėtinius kaip „pgvector“, tačiau panašumų paieška vis dar traktuojama kaip funkcija, o ne kaip pagrindinė kompetencija, dažnai su našumo kompromisais dideliu mastu.

Veiklos sudėtingumas ir ekosistema

Reliacinės duomenų bazės valdymas dideliu mastu yra gerai suprantama disciplina su brandžiais įrankiais atsarginėms kopijoms kurti, replikacijai, stebėjimui ir atkūrimui po nelaimių. Vektorinės duomenų bazės yra naujesnės ir joms dažnai reikia kruopščiau derinti indekso parametrus, įterpimo dimensijas ir atkūrimo / vėlavimo kompromisus. Tačiau valdomos vektorinės paslaugos, tokios kaip „Pinecone“, pašalina didelę dalį šio sudėtingumo, o reliacinė ekosistema siūlo platesnes bendruomenės žinias ir mūšyje patikrintas veiklos praktikas.

Sąnaudų ir išteklių aspektai

Vektoriniai indeksai, ypač HNSW grafikai, sunaudoja daug atminties, nes grafų struktūros išlaikymas RAM atmintyje yra būtinas mažo vėlavimo užklausoms. Milijonui 768 dimensijų vektorių gali lengvai prireikti kelių gigabaitų atminties. Reliacinės duomenų bazės paprastai yra efektyvesnės atminties naudojimo požiūriu, esant įprastiems darbo krūviams, ir gali efektyviai naudoti disko saugyklą, nors joms taip pat naudinga pakankamai RAM buferinėms saugykloms ir talpykloms.

Privalumai ir trūkumai

Vektorinės duomenų bazės

Privalumai

  • + Greita panašumų paieška dideliu mastu
  • + Gimtoji dirbtinio intelekto / mašininio mokymosi integracija
  • + Gerai tvarko nestruktūrizuotus duomenis
  • + Integruotas semantinis supratimas
  • + Lankstus metaduomenų filtravimas

Pasirinkta

  • − Didelis atminties suvartojimas
  • − Silpnesnės sandorių garantijos
  • − Naujesni, mažiau subrendę įrankiai
  • − Indeksų derinimo sudėtingumas

Tradicinės reliacinės duomenų bazės

Privalumai

  • + Griežtas ACID atitikimas
  • + Subrendusi ekosistema ir įrankiai
  • + Galinga SQL užklausų kalba
  • + Puikiai tinka struktūrizuotiems duomenims
  • + Mūšyje patikrintas patikimumas

Pasirinkta

  • − Prastas panašumų paieškos srityje
  • − Griežti schemos reikalavimai
  • − Mastelio keitimas gali būti sudėtingas
  • − Ribotas vietinis dirbtinio intelekto palaikymas

Dažni klaidingi įsitikinimai

Mitas

Vektorinės duomenų bazės visiškai pakeis reliacines duomenų bazes.

Realybė

Vektorinės duomenų bazės išsprendžia iš esmės kitokią problemą. Jos pranašesnės už įterptuosius duomenų bazių paieškoje, tačiau joms trūksta transakcinio vientisumo, sudėtingų sujungimų ir struktūrizuotų užklausų galimybių, dėl kurių reliacinės duomenų bazės yra nepakeičiamos verslo operacijoms. Dauguma gamybinių sistemų naudoja abu šiuos metodus: reliacinės duomenų bazės tvarko transakcinius duomenis, o vektorinės duomenų bazės – paieškos ir dirbtinio intelekto funkcijas.

Mitas

Vektorinių duomenų bazės visada grąžina tikslius artimiausius kaimynus.

Realybė

Daugumoje vektorinių duomenų bazių yra sukurti artimiausio kaimyno algoritmai, kurie šiek tiek sumažina tikslumą, kad būtų pasiektas didelis greičio ir mastelio keitimas. Nors tiksli paieška yra įmanoma, ji paprastai nepraktiška dideliu mastu. „Apytikslė“ dalis yra funkcija, o ne klaida, leidžianti gauti milisekundžių atsakymus milijarduose vektorių.

Mitas

Norint sukurti bet kokią dirbtinio intelekto programą, reikia vektorinės duomenų bazės.

Realybė

Mažesniems duomenų rinkiniams arba paprastesniems naudojimo atvejams gali pakakti tradicinių duomenų bazių su vektoriniais plėtiniais, tokiais kaip „pgvector“, arba net atmintyje saugomų bibliotekų, tokių kaip FAISS. Speciali vektorinė duomenų bazė tampa vertinga, kai reikia išplėsti vektorių skaičių iki daugiau nei kelių milijonų, reikalingos mažo delsos užklausos arba valdoma infrastruktūra dirbtinio intelekto darbo krūviams.

Mitas

Reliacinės duomenų bazės visiškai negali apdoroti vektorinės paieškos.

Realybė

Šiuolaikinės reliacinės duomenų bazės turi papildomų vektorių galimybių. Pavyzdžiui, „PostgreSQL“ plėtinys „pgvector“ palaiko vektorių saugojimą ir panašumų paiešką tiesiogiai SQL viduje. „Oracle“ ir „SQL Server“ taip pat pristatė vektorių funkcijas. Našumas gali neatitikti specializuotų sistemų ekstremaliu mastu, tačiau daugeliu naudojimo atvejų skirtumas mažėja.

Mitas

Vektorinėms duomenų bazėms nereikia schemų ar duomenų modeliavimo.

Realybė

Nors vektorinės duomenų bazės yra lankstesnės nei reliacinės, joms vis tiek naudingas apgalvotas duomenų modeliavimas. Sprendimai dėl įterptųjų dimensijų, indeksų tipų, metaduomenų struktūros ir skaidymo strategijos daro didelę įtaką našumui, kainai ir užklausų tikslumui. Jų traktavimas kaip „tiesiog įkelkite įterptuosius čia“ lemia prastus rezultatus.

Dažnai užduodami klausimai

Kuo skiriasi vektorinė duomenų bazė nuo reliacinės duomenų bazės?
Pagrindinis skirtumas yra tas, kaip jos vaizduoja ir užklausia duomenis. Vektorinės duomenų bazės saugo duomenis kaip skaitmeninius įterpimus daugiamatėje erdvėje ir ieško pagal panašumą (randa elementus, artimiausius užklausos vektoriui). Reliacinės duomenų bazės saugo duomenis struktūrizuotose lentelėse ir ieško pagal tikslius atitikmenis naudodamos SQL. Vektorinės duomenų bazės atsako į tokius klausimus kaip „rasti panašius dokumentus“, o reliacinės duomenų bazės atsako į tokius klausimus kaip „rasti X kliento užsakymus, pateiktus po sausio 1 d.“.
Ar galiu naudoti reliacinę duomenų bazę dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi darbo krūviams?
Taip, iki tam tikro lygio. Reliacinės duomenų bazės, tokios kaip „PostgreSQL“ su „pgvector“ plėtiniu, gali apdoroti vektorių paiešką mažesniuose duomenų rinkiniuose arba vidutinio masto programose. Tačiau gamybinėms dirbtinio intelekto sistemoms, turinčioms milijonus vektorių ir griežtus delsos reikalavimus, specialios vektorių duomenų bazės paprastai siūlo geresnį našumą, sudėtingesnius indeksavimo algoritmus ir funkcijas, specialiai sukurtas darbo eigų įterpimui.
Kada turėčiau rinktis vektorinę duomenų bazę, o ne reliacinę duomenų bazę?
Rinkitės vektorinę duomenų bazę, kai jūsų pagrindinis poreikis yra semantinio panašumo paieška, pavyzdžiui, kuriant RAG sistemą LLM, rekomendacijų variklį, įgyvendinant vaizdų ar garso įrašų paiešką arba palaikant bet kokią funkciją, kurioje pagrindinis užklausos šablonas yra „rasti panašius elementus“. Jei jūsų programai reikalingas tikslus filtravimas, sujungimai keliose lentelėse arba griežtas transakcinis nuoseklumas, reliacinė duomenų bazė išlieka geresniu pasirinkimu.
Ar vektorinės duomenų bazės palaiko SQL?
Kai kurios tai daro, bet tai nėra universalu. „Weaviate“ siūlo „GraphQL“ tipo užklausų kalbą, o tokios sistemos kaip „SingleStore“ ir „ClickHouse“ palaiko SQL tipo sintaksę vektorinėms užklausoms. Tačiau dauguma grynai vektorinių duomenų bazių naudoja savo API arba SDK, optimizuotus panašumo operacijoms. Užklausų paradigma iš esmės skiriasi, todėl tradicinė SQL patirtis nėra tiesiogiai perkeliama.
Kiek kainuoja vektorinės duomenų bazės, palyginti su reliacinėmis duomenų bazėmis?
Kainos labai skiriasi priklausomai nuo diegimo modelio ir masto. Valdomos vektorinės duomenų bazės paslaugos, tokios kaip „Pinecone“, apmokestinamos pagal vektorių skaičių ir užklausų apimtį, o tai gali greitai išaugti esant dideliems duomenų rinkiniams. Savarankiškai talpinamų variantų, tokių kaip „Milvus“ ar „Qdrant“, infrastruktūros sąnaudas lemia atmintis, nes vektorių indeksai reikalauja daug RAM. Reliacinių duomenų bazių kainos yra labiau nuspėjamos, tačiau dėl įmonės licencijavimo ar debesijos kompiuterijos reikalavimų jos gali tapti brangios didėjant mastui.
Kas yra įterpimai ir kodėl jų reikia vektorinėms duomenų bazėms?
Įterpimai – tai mašininio mokymosi modelių generuojamų duomenų (teksto, vaizdų, garso) skaitmeniniai atvaizdavimai, kur semantinė reikšmė užkoduojama kaip padėtis daugiamatėje erdvėje. Panašios sąvokos geometriniu požiūriu yra arti viena kitos. Vektorinėms duomenų bazėms reikia įterpimų, nes jos tiesiogiai saugo ir ieško šių vektorių, taip sudarydamos panašumų palyginimus, kurie būtų neįmanomi naudojant tradicinį raktinių žodžių ar reikšmių atitikimą.
Ar vektorinės duomenų bazės atitinka ACID reikalavimus?
Daugumoje vektorinių duomenų bazių našumas ir prieinamumas yra svarbesni nei griežtas ACID atitikimas. Kai kurios, pavyzdžiui, „Milvus“, siūlo reguliuojamus nuoseklumo lygius, o naujesnėse sistemose pridedamos transakcinės funkcijos. Tačiau jos paprastai neatitinka patikimų ACID garantijų, kurias suteikia brandžios reliacinės duomenų bazės. Darbo krūviams, kuriems reikalingas griežtas nuoseklumas, paprastai naudojama reliacinė duomenų bazė kaip įrašų sistema kartu su vektorine duomenų baze paieškai.
Kaip vektorinės duomenų bazės tvarko atnaujinimus ir ištrynimus?
Vektorinės duomenų bazės palaiko atnaujinimus ir ištrynimus, tačiau mechanika skiriasi nuo reliacinių sistemų. Daugelis naudoja tokius metodus kaip antkapiai arba švelnus ištrynimas su periodiniu glaudinimu, kad išlaikytų indekso našumą. Kai kurios sistemos po pakeitimų fone atkuria indekso segmentus. HNSW grafikų ir kitų dirbtinio neuroninio tinklo struktūrų priežiūros išlaidos reiškia, kad dažni atnaujinimai gali turėti įtakos užklausų našumui, todėl vektorinės duomenų bazės dažnai optimizuojamos santykinai stabiliems duomenų rinkiniams.
Kas yra HNSW ir kodėl tai svarbu?
HNSW (Hierarchical Navigable Small World) yra vienas populiariausių indeksavimo algoritmų, naudojamų vektorinėse duomenų bazėse. Jis sukuria daugiasluoksnę grafų struktūrą, kuri leidžia atlikti itin greitą apytikslę artimiausio kaimyno paiešką, dažnai pasiekiant puikų atkūrimą su logaritminiu laiko sudėtingumu. HNSW yra svarbus, nes tai algoritmas, leidžiantis atlikti panašumų paiešką per mažiau nei milisekundę milijonuose vektorių, nors norint geriausio našumo, reikia, kad visas grafas būtų laikomas atmintyje.
Ar galiu kartu naudoti ir vektorinę, ir reliacines duomenų bazes?
Be abejo, ir tai vis labiau tampa norma. Įprastas modelis naudoja reliacinę duomenų bazę kaip verslo duomenų įrašų sistemą, tada sinchronizuoja atitinkamą turinį su vektorine duomenų baze semantinei paieškai. Kai gaunama vartotojo užklausa, vektorinė duomenų bazė randa atitinkamus dokumentus, o reliacinė duomenų bazė pateikia patikimą informaciją. Šis hibridinis metodas suteikia jums geriausias abiejų pasaulių savybes: operacijų vientisumą ir galingą dirbtiniu intelektu pagrįstą paiešką.

Nuosprendis

Rinkitės vektorinę duomenų bazę, kai jūsų programa sukasi apie semantinį panašumą, dirbtinio intelekto pagrįstą paiešką arba rekomendacijų sistemas, kur reikšmės supratimas yra svarbesnis nei tikslūs atitikmenys. Transakcinėms sistemoms, struktūrizuotam ataskaitų teikimui ir bet kokiam scenarijui, kai duomenų vientisumas ir sudėtingi sujungimai yra neginčijami, rinkitės tradicinę reliacinę duomenų bazę. Daugelyje šiuolaikinių architektūrų iš tikrųjų derinami abu, naudojant reliacines duomenų bazes kaip įrašų sistemą, o vektorines duomenų bazes – kaip specializuotą paieškos sluoksnį.

Susiję palyginimai

„Kafka“ ir „Flink“ palyginti su apdorojimu atmintyje

„Kafka“ ir „Flink“ sudaro paskirstytą srautinio apdorojimo ekosistemą realaus laiko duomenų srautams, o apdorojimas atmintyje pagreitina analizę, nes duomenys saugomi tik RAM atmintyje – kiekvienas iš jų tenkina iš esmės skirtingus architektūrinius greičio, mastelio ir tvarumo poreikius.

„Netflix“ mašininio mokymosi platforma ir nepriklausomi mašininio mokymosi įrankiai

„Netflix“ vidinė mašininio mokymosi platforma siūlo glaudžiai integruotus, didelio masto įrankius, skirtus transliacijų suasmeninimui, o nepriklausomi mašininio mokymosi įrankiai suteikia mažesnėms komandoms lankstumo ir kontrolės. Pasirinkimas priklauso nuo masto, pritaikymo poreikių ir esamų investicijų į infrastruktūrą.

Adaptyvioji infrastruktūra ir statinė infrastruktūros projektavimas

Adaptyvi infrastruktūra dinamiškai prisitaiko prie kintančių darbo krūvių, naudodama automatizavimą ir mastelio keitimą realiuoju laiku, o statinės infrastruktūros projektavimas remiasi fiksuotais, iš anksto sukonfigūruotais ištekliais. Pasirinkimas priklauso nuo darbo krūvio kintamumo, biudžeto nuspėjamumo ir veikimo brandos jūsų debesijos aplinkoje.

Apkrovos balansavimas mašininio mokymosi sistemose ir paprastas API užklausų tvarkymas

Apkrovos balansavimas mašininio mokymosi sistemose valdo GPU reikalaujančius išvadų ir mokymo darbo krūvius specializuotoje įrangoje, o paprastas API užklausų apdorojimas paskirsto nedidelį HTTP srautą bendrosios paskirties serveriuose. Jie labai skiriasi sudėtingumu, išteklių poreikiu ir maršruto parinkimo išmanumu.

Atsparumas gedimams ir sistemos paleidimas iš naujo

Atsparumas gedimams proaktyviai perkelia darbo krūvius į sveikas sistemas, kol vartotojai nepastebi problemų, o sistemos gedimų atveju iš naujo paleidžiamos sistemos reaktyviai atkuria paslaugas po netikėtų gedimų. Abu metodai siekia palaikyti prieinamumą, tačiau iš esmės skiriasi laiku, architektūros sudėtingumu ir poveikiu vartotojams.