Bases de datos relacionales frente a bases de datos vectoriales
Las bases de datos han planteado durante mucho tiempo desafíos para el rendimiento de las aplicaciones, lo que a menudo ha requerido un ajuste fino exhaustivo. En respuesta, han surgido nuevos diseños de bases de datos para mejorar la escalabilidad, el rendimiento y la productividad de los desarrolladores, simplificando la creación de tipos específicos de aplicaciones.
No obstante, estas nuevas soluciones de bases de datos vienen con sus compensaciones. Cada diseño implica compromisos, en los que se obtienen ciertas ventajas a expensas de otras. Comprender estas opciones y sus compensaciones es esencial para elegir la mejor herramienta para tus necesidades. En este artículo, exploraremos las bases de datos vectoriales y las compararemos con las bases de datos relacionales tradicionales para ayudarte a tomar una decisión bien informada.
¿Por qué elegir una base de datos especializada para tu aplicación?
En los últimos años, ha habido un auge de bases de datos especializadas adaptadas a casos de uso específicos:
Base de datos de grafos: Diseñadas para almacenar y analizar eficientemente datos altamente conectados, las bases de datos de grafos destacan en la gestión de relaciones entre puntos de datos (grafo de conocimiento).
Base de datos de búsqueda: Estas bases de datos gestionan datos no estructurados o semiestructurados y están optimizadas para búsquedas y consultas rápidas y eficientes.
Base de datos de series temporales: Optimizadas para un alto rendimiento de escritura y consultas basadas en el tiempo, las bases de datos de series temporales gestionan cargas de trabajo con entradas de datos con marca de tiempo frecuentes y a gran escala.
Base de datos clave-valor: Conocidas por su alto rendimiento y escalabilidad, las bases de datos clave-valor almacenan datos como simples pares clave-valor sin metadatos adicionales, lo que las hace ideales para operaciones rápidas de lectura y escritura.
Base de datos en memoria: Estas bases de datos almacenan datos en RAM en lugar de en disco, eliminando los retrasos de acceso al disco y mejorando significativamente el rendimiento.
Base de datos vectorial: Estas bases de datos están diseñadas para almacenar embeddings vectoriales y están optimizadas para manejar la búsqueda semántica, computacionalmente intensa.
Aunque las bases de datos relacionales (RDBMS) siguen dominando la cuota de mercado, las bases de datos diseñadas para propósitos específicos están ganando terreno rápidamente, y las bases de datos vectoriales, de series temporales, clave-valor y de grafos han experimentado el crecimiento más significativo en los últimos dos años.
El cambio hacia bases de datos especializadas está impulsado por las crecientes demandas de rendimiento y funciones avanzadas, ya que los usuarios esperan que el software cumpla con los altos estándares establecidos por las principales empresas tecnológicas. Además, el auge de las arquitecturas de microservicios ha facilitado la adopción de bases de datos especializadas. Los microservicios, desplegables de forma independiente y abstraídos unos de otros, permiten a los equipos seleccionar las mejores herramientas para funciones específicas de la aplicación sin un conocimiento exhaustivo de las tecnologías de otros servicios.
Sin embargo, integrar otra base de datos en una arquitectura añade complejidad. Es crucial evaluar si las ventajas de una base de datos especializada superan los costos y las complejidades. Evaluar a fondo los pros y los contras es esencial antes de tomar decisiones que afectarán a tu aplicación a largo plazo.
"En la práctica, lograr un sistema unificado de gestión de datos que admita diversas cargas de trabajo y aplicaciones es un desafío. Comparándolo con la industria automotriz, no podemos imaginar un solo vehículo que sirva para todos los propósitos: SUVs, camiones, sedanes y autobuses escolares diseñados con funciones específicas en mente. Del mismo modo, en el mundo de las bases de datos, los sistemas están optimizados para diferentes necesidades, y es poco probable una solución única para todo. El futuro radica en desarrollar bases de datos más especializadas adaptadas a requisitos específicos. Aunque quizá veamos interfaces unificadas o SDKs para interactuar con diversos sistemas de bases de datos, la tendencia continuará hacia soluciones cada vez más especializadas." Charles Xie, Fundador y CEO de Zilliz.**
Descripción general de las bases de datos relacionales
Las bases de datos relacionales, también conocidas como bases de datos tradicionales, son herramientas versátiles que gestionan datos en formato tabular. Esta estructura, organizada en filas y columnas, permite un almacenamiento y una recuperación de datos eficientes, normalmente gestionados en disco. El uso de SQL mejora aún más su versatilidad, ya que admite una amplia gama de consultas. Esta adaptabilidad hace que las bases de datos relacionales sean adecuadas para una variedad de aplicaciones. Son especialmente valoradas por su capacidad para imponer relaciones estructuradas entre conjuntos de datos, garantizando la consistencia y la integridad de los datos mediante esquemas predefinidos.
Almacenamiento de datos: filas y columnas
Las bases de datos relacionales utilizan una disposición sistemática de filas y columnas para almacenar datos. Cada fila representa un único registro, mientras que cada columna representa un campo de datos o atributo. Este formato organizado facilita el acceso y la gestión de los datos, lo que permite a los usuarios navegar por almacenes de datos y actualizar información dentro de la base de datos de manera eficiente.
Capacidades de consulta
Structured Query Language (SQL) es una característica clave de las bases de datos relacionales, que permite a los usuarios formular consultas precisas para extraer y manipular datos complejos en conjunto. SQL proporciona un marco sólido para filtrar, ordenar y recuperar datos, lo que facilita la realización de búsquedas y operaciones complejas en grandes conjuntos de datos. Al usar SQL, los usuarios pueden identificar rápidamente información relevante y generar informes detallados basados en criterios específicos.
Propiedades ACID
Las transacciones de bases de datos relacionales se rigen por cuatro propiedades clave conocidas como ACID: atomicidad, consistencia, aislamiento y durabilidad. La atomicidad garantiza que todos los aspectos de una transacción se completen como un todo, sin dejar actualizaciones parciales. La consistencia mantiene la integridad de los datos, asegurando que las transacciones conduzcan a estados válidos. El aislamiento evita que las transacciones se afecten entre sí hasta que estén completamente confirmadas, evitando así conflictos. Por último, la durabilidad garantiza que, una vez que una transacción se confirma, los cambios son permanentes, incluso en caso de fallo del sistema.
Descripción general de las bases de datos vectoriales
Entonces, ¿qué es exactamente una base de datos vectorial? En esencia, una base de datos vectorial es un sistema especializado diseñado para manejar datos no estructurados aprovechando sus representaciones vectoriales e incrustaciones. Este enfoque permite la recuperación rápida de información semántica y búsquedas de similitud eficientes.
Las bases de datos vectoriales son cruciales en el ecosistema moderno de la IA, particularmente en la generación aumentada por recuperación (RAG). RAG mejora el rendimiento de los modelos de lenguaje grandes (LLMs) al integrar conocimiento externo, lo que ayuda a mitigar las alucinaciones de la IA y mejora la precisión de las respuestas generadas. Estas bases de datos gestionan y recuperan información contextual que los LLMs utilizan para producir respuestas más fiables.
Se aplican ampliamente en diversos dominios, incluidos chatbots, sistemas de recomendación y búsquedas multimedia como la recuperación de imágenes, videos y audio.
Bases de datos vectoriales vs bases de datos relacionales
Las bases de datos relacionales tradicionales destacan en la gestión de datos estructurados, el uso de esquemas predefinidos y la realización de búsquedas precisas dentro de formatos de datos tabulares. En cambio, las bases de datos vectoriales, con su capacidad única para manejar datos no estructurados como imágenes, audio, videos y texto representando estos tipos de datos como vectores de alta dimensión, abren un mundo de posibilidades. A diferencia de las bases de datos relacionales, que usan filas y columnas, las bases de datos vectoriales almacenan datos como vectores con múltiples dimensiones, agrupándolos según su similitud.
Aunque las bases de datos relacionales como MySQL y PostgreSQL han sido durante mucho tiempo la opción predilecta para muchos desarrolladores, hay un cambio notable en la industria hacia la incorporación de capacidades de búsqueda vectorial en estos sistemas. Los usuarios de PostgreSQL, por ejemplo, recurren cada vez más a Pgvector para sus necesidades de bases de datos vectoriales, lo que señala una tendencia creciente en el panorama de las bases de datos.
Para admitir operaciones basadas en vectores, las bases de datos relacionales suelen añadir tecnologías de indexación como HNSW (Hierarchical Navigable Small World) para realizar búsquedas aproximadas de vecinos más cercanos en el espacio vectorial. Esto es esencial para encontrar elementos similares en aplicaciones impulsadas por IA. Además, estas bases de datos ofrecen almacenamiento de vectores junto con datos tradicionales y mantienen la compatibilidad con SQL, lo que permite a los usuarios aprovechar comandos SQL conocidos para gestionar y consultar datos vectoriales.
Sin embargo, a diferencia de Pgvector, que no es un motor de búsqueda vectorial completo sino más bien un plugin para las bases de datos PostgreSQL, las bases de datos vectoriales dedicadas como Milvus y Zilliz Cloud están diseñadas desde cero específicamente para gestionar y consultar miles de millones de vectores de alta dimensionalidad con rendimiento casi en tiempo real. Estas bases de datos especializadas aprovechan técnicas de indexación avanzadas para manejar búsquedas de similitud de manera eficiente, proporcionar un rendimiento superior para operaciones basadas en similitud y admitir la gestión de datos vectoriales a gran escala. También ofrecen API robustas adaptadas a aplicaciones de IA y aprendizaje automático, lo que las hace muy adecuadas para necesidades complejas y a gran escala de datos vectoriales.
Por qué los índices vectoriales son importantes
Durante la fase de prototipado, cargar todos los datos en memoria es común para un procesamiento más rápido y un desarrollo más sencillo. Sin embargo, a medida que los datos escalan en producción, este enfoque se vuelve poco práctico debido a:
Limitaciones de memoria: La memoria es limitada y más cara que el almacenamiento en disco.
Problemas de capacidad: Los conjuntos de datos grandes pueden superar la memoria disponible.
Impacto en el rendimiento: Almacenar todos los datos en memoria puede aumentar el tiempo de inicio y el consumo de recursos.
Para manejar grandes conjuntos de datos de manera eficiente en producción, seleccionar la estrategia de indexación adecuada es crucial y significativo. Un índice vectorial apropiado optimiza el rendimiento de tu aplicación de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) al equilibrar la velocidad de consulta, las necesidades de almacenamiento y la latencia. El siguiente diagrama ayuda a visualizar cómo se desempeñan diferentes índices en función de tres métricas clave, subrayando la importancia de tu papel en el proceso.
Índices que admite Milvus
Consultas por segundo (QPS): Mide la capacidad del índice para gestionar consultas por segundo, indicando el rendimiento y la eficiencia.
Almacenamiento: Refleja el espacio en disco requerido para el índice, lo que impacta en los costos de infraestructura y la escalabilidad.
Latencia: Representa el tiempo para procesar y devolver los resultados de la consulta, afectando la capacidad de respuesta de la aplicación.
Al comparar estas métricas, puedes elegir el índice que mejor se adapte a tu caso de uso y necesidades de rendimiento.
Milvus ofrece un marco flexible de selección de índices adaptado a diversos requisitos de almacenamiento y rendimiento:
Índice GPU: Ideal para entornos de alto rendimiento, admite procesamiento y recuperación de datos rápidos.
Índice en memoria: Proporciona un equilibrio entre rendimiento y capacidad, adecuado para tasas de consultas por segundo (QPS), y escala hasta terabytes de almacenamiento con una latencia promedio de alrededor de diez milisegundos.
Índice en disco: Gestiona decenas de terabytes con una latencia de aproximadamente 100 milisegundos, adecuado para conjuntos de datos más grandes y menos sensibles al tiempo. Milvus es única como la única base de datos vectorial de código abierto que admite índices en disco.
Índice Swap: Facilita el intercambio de datos entre S3 u otro almacenamiento de objetos y la memoria, reduciendo los costos unas diez veces mientras gestiona la latencia. Los tiempos de acceso típicos rondan los 100 milisegundos, pero pueden extenderse a unos pocos segundos para datos a los que se accede con menos frecuencia, lo que lo hace adecuado para uso sin conexión y aplicaciones sensibles a los costos.
Después de seleccionar un índice, evalúa su rendimiento según el tiempo de construcción, la precisión, el rendimiento y el uso de recursos. Por ejemplo, un índice no optimizado podría admitir solo 20 consultas por segundo, mientras que un índice optimizado podría aumentar las QPS diez veces con cada iteración de ajuste, aunque esto también puede aumentar el tiempo de construcción.
Para elegir y ajustar eficazmente tu índice:
Selecciona el tipo de índice según tus necesidades.
Ajusta los parámetros del índice para optimizar el rendimiento.
Evalúa comparativamente tus casos de uso para garantizar el rendimiento esperado.
Ajusta los parámetros de búsqueda para mejorar aún más los resultados.
Para obtener orientación durante el proceso de optimización, utiliza herramientas de evaluación comparativa como VectorDBBench. Desarrollada y publicada como código abierto por Zilliz, VectorDBBench evalúa varias bases de datos vectoriales, permitiendo experimentos completos y el ajuste fino del sistema para lograr un rendimiento óptimo.
Hay una hoja de referencia disponible para consulta rápida, que describe el rendimiento de cada índice en nuestro catálogo de índices GPU, ayudándote a optimizar el rendimiento y la eficiencia de costos guiándote hacia el mejor índice para tu aplicación.
Una hoja de referencia de índices
Evaluaciones comparativas de rendimiento de bases de datos relacionales para búsqueda vectorial
Como se mencionó, las bases de datos relacionales tradicionales suelen usar 1-2 índices vectoriales, lo que puede generar problemas de rendimiento al manejar datos vectoriales a gran escala. Para destacar este desafío, VectorDBBench es una herramienta de código abierto diseñada para la evaluación comparativa de bases de datos vectoriales. Evalúa diversas bases de datos, índices vectoriales y servicios en la nube convencionales, proporcionando métricas imparciales sobre consultas por segundo (QPS), consultas por dólar (QP$) y latencia P99.
Por ejemplo, VectorDBBench puede comparar Pgvector con Milvus o Zilliz. Los resultados de las evaluaciones comparativas muestran consistentemente que Milvus y Zilliz ofrecen un rendimiento superior en QPS, velocidad y latencia en comparación con Pgvector.
Nota: Esta es una puntuación de 1-100 basada en el rendimiento de cada sistema en diferentes casos según una regla específica. Una puntuación más alta indica un mejor rendimiento.
Nota: Esta es una puntuación >1 basada en el rendimiento de cada sistema en diferentes casos según una regla específica. Una puntuación más baja indica un mejor rendimiento.
Con VectorDBBench, puedes comprender rápidamente qué base de datos funciona mejor en términos de diversas métricas. También puedes determinar qué base de datos se adapta mejor a tus necesidades específicas.
Casos de uso de bases de datos vectoriales
Las bases de datos tradicionales se utilizan principalmente para procesar transacciones, hacer seguimiento del inventario o gestionar nóminas; las bases de datos vectoriales destacan por respaldar el desarrollo de algunos casos de uso impresionantes impulsados por IA.
Generación aumentada por recuperación (RAG)
Amplía el conocimiento de los LLM incorporando fuentes de datos externas en los LLM y en tus aplicaciones de IA.
Sistema de recomendaciones
Recomienda información o productos a los usuarios en función de sus comportamientos y preferencias anteriores.
Búsqueda de similitud multimodal
Consulta a través de diferentes modalidades, como textos, vídeos, audio e imágenes.
Búsqueda de similitud molecular
Busca subestructuras, superestructuras y otras estructuras similares para una molécula especificada.
Conclusión: base de datos vectorial vs base de datos relacional
Elegir la base de datos adecuada para tu aplicación no solo es importante; es esencial. Las bases de datos relacionales son sólidas para gestionar datos estructurados y ejecutar consultas complejas con SQL. En cambio, las bases de datos vectoriales están diseñadas para manejar datos no estructurados y búsquedas de alta dimensionalidad, ofreciendo un mejor rendimiento para tareas de IA y aprendizaje automático. No se puede exagerar la importancia de esta decisión.
Con sus capacidades avanzadas de indexación y búsqueda, las bases de datos vectoriales suelen superar a las bases de datos relacionales tradicionales al manejar datos a gran escala y de alta dimensionalidad. Sin embargo, añadir bases de datos vectoriales especializadas puede añadir más elementos a tu configuración y aumentar la complejidad, por lo que es importante evaluar si los beneficios justifican la complejidad añadida.
Seleccionar la estrategia de indexación adecuada y herramientas de evaluación comparativa como VectorDBBench puede ayudar a optimizar el rendimiento y garantizar que tomes la mejor decisión para tus necesidades.
Para obtener más información sobre soluciones de bases de datos y rendimiento, consulta Zilliz Cloud.
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