学习扩展向量数据库的技术，实现无与伦比的性能，并推动企业非结构化数据管理的创新。
译自 Scaling Databases To Meet Enterprise GenAI Demands，作者 Denis Kuria。
想象一下，一家全球电子商务平台在节假日促销期间无法处理产品推荐量的激增，或者一家金融机构的欺诈检测系统在数百万实时交易的压力下崩溃。这些不仅仅是技术故障，而是潜在的商业灾难。
非结构化数据 的快速增长为组织带来了激动人心的机遇和重大挑战。随着数据的扩展，找到可扩展的解决方案来管理和使用这些信息比以往任何时候都更加重要，特别是对于添加了生成式 AI 技术 的企业。
向量数据库 已成为处理非结构化数据的强大工具，使其成为生成式 AI 应用程序的必备工具，这些应用程序需要强大的数据处理能力 来生成见解、自动化流程和增强用户体验。了解数据库可扩展性 对于添加这些功能至关重要。让我们探索数据库可扩展性的核心原则。
数据库可扩展性可以通过两种主要方式实现：垂直扩展和水平扩展。每种方法都服务于不同的目的，选择它们之间的差异会显著影响系统处理不断增长的负载的能力。
垂直扩展，也称为向上扩展，涉及通过添加更多资源（例如 CPU、RAM 或存储）来增加单个数据库服务器的容量。这种方法增强了单个机器的性能，使其能够处理更多查询或更大的数据集。
垂直扩展的优势：
- 简单性: 垂直扩展相对简单，不需要应用程序或数据库架构更改。这种简单性使其成为希望快速提高性能而无需彻底改造系统的企业的理想选择。
- 性能提升: 升级硬件可以带来显著的性能提升，使垂直扩展适用于需要高速数据处理或大内存容量的应用程序。
- 小型部署的成本效益: 与添加多个服务器相比，垂直扩展对于具有可预测增长的较小应用程序来说更具成本效益。它最大限度地利用现有基础设施，而无需为管理分布式系统产生额外成本。
垂直扩展的挑战：
- 收益递减: 当向单个数据库服务器添加更多资源时，由于硬件限制和投资回报递减，性能提升可能会减少。这使得垂直扩展对于长期增长来说不太实用。
- 单点故障: 如果您依赖于单个服务器，并且它出现故障，整个应用程序都会受到影响，从而导致潜在的停机和服务中断。
- 硬件限制: 单台机器可以添加的 CPU、内存和存储量存在物理限制。一旦达到这些限制，垂直扩展将不再可行，需要转向水平扩展。
垂直扩展非常适合具有可预测增长或不需要广泛可扩展性的应用程序。但是，对于大型部署或数据量和用户负载快速增长的应用程序来说，它可能无法持续。这就是水平扩展发挥作用的地方，它提供了一种可以满足大型部署扩展需求的解决方案。
水平扩展，也称为向外扩展，涉及向系统添加更多服务器或节点，并将负载分布到多台机器上。这种方法使数据库能够通过利用多个服务器的组合能力来处理更多查询和存储更多数据。
水平扩展的优势：
- 无限增长潜力: 水平扩展通过根据需要添加更多服务器，提供了几乎无限的增长潜力。这使其成为需要大规模可扩展性以适应不断增长的数据量和用户负载的应用程序的理想选择。
- 改进的容错性: 将数据分布在多个服务器上提供了冗余，降低了单点故障的风险。如果一台服务器宕机，其他服务器可以接管，确保持续的可用性和可靠性。
- 增强性能: 水平扩展可以通过将工作负载分布在多个服务器上，来提高读取密集型应用程序的性能，处理大量数据或处理大量并发查询。
水平可扩展性的挑战:
- 复杂性: 管理分布式系统比管理单个服务器更复杂。它需要仔细规划，以确保数据一致性、复制和跨服务器的负载均衡。
- 数据一致性: 在多个服务器上维护数据一致性可能具有挑战性，尤其是在处理网络延迟和分区时。确保数据完整性和同步对于需要实时更新的应用程序至关重要。
水平可扩展性最适合需要高可用性、容错性和无限扩展能力的应用程序。虽然它为大规模部署提供了显著优势，但也需要仔细管理，以平衡可扩展性的优势与复杂性和数据一致性的挑战。
需要注意的是，一些数据库可以垂直和水平扩展。一个很好的例子是 Milvus，一个具有分布式和云原生架构的开源向量数据库。
向量数据库已成为生成式 AI 领域的重要组成部分。让我们探讨这些数据库如何专门设计来满足 AI 驱动应用程序的独特需求。
向量数据库是一种新型的数据库管理系统，旨在处理非结构化和半结构化数据。与依赖结构化数据格式的传统数据库不同，向量数据库将数据存储为 高维向量，从而实现高级 相似性搜索 和检索功能。这在生成式 AI 应用程序中非常有用，因为在这些应用程序中，能够在海量数据集中查找和分析模式至关重要。
像 自然语言处理 (NLP)、图像生成和个性化推荐等生成式 AI 应用程序在很大程度上依赖于向量嵌入，这些嵌入捕获数据点的语义含义。这些嵌入使相似性搜索成为可能，允许系统识别与给定查询最相关或最相似的项目。随着对可扩展向量数据库的需求不断增长，已经开发出各种技术来应对这一挑战。这些策略包括垂直和水平扩展方法，为管理现代数据环境的复杂性提供了强大的工具包。
有几种策略用于扩展向量数据库。这些技术解决了垂直和水平可扩展性问题，为管理不断增长的数据量和复杂性提供了一种全面的方法。
- 混合可扩展性方法：混合方法结合了垂直和水平可扩展性，提供了灵活性并最大限度地利用了资源。组织可以从垂直扩展开始，以提高单个节点的性能，然后随着数据量和处理需求的增加过渡到水平扩展。这种策略允许企业利用其现有基础设施，同时为未来增长做好准备——例如，最初升级服务器以提高性能，然后随着应用程序扩展将数据库分布到多个节点。
- 数据分区和分片：数据分区和分片涉及将大型数据集划分为更小、更易于管理的片段，并将其分布到多个服务器上。这种方法对于向量数据库特别有用，在向量数据库中，对数据进行分区可以提高查询性能并减少单个节点的负载。分片允许向量数据库通过根据预定义的分片键将数据分布到不同的节点来更有效地处理大规模数据。这确保每个节点只处理数据的子集，从而优化性能和可扩展性。
- 索引和查询优化：有效的索引和查询优化对于扩展向量数据库至关重要。诸如分层可导航小世界 (HNSW)图或乘积量化之类的索引方法通过减少查找相似向量所需的比较次数来显着提高查询性能。优化查询以最大限度地减少资源消耗并提高执行速度也是必不可少的。这可能涉及重写查询以降低复杂性、缓存经常访问的数据以及使用根据数据分布和工作负载模式优化执行路径的查询规划器。
- 分布式计算框架：Apache Spark 或 Hadoop 等分布式计算框架通过支持大型数据集的并行处理来帮助扩展向量数据库。这些框架允许向量数据库将数据处理任务分布到多个节点，从而提高性能和可扩展性。组织可以通过集成分布式计算框架来处理更复杂的查询和更大的数据集，从而更容易地扩展其向量数据库以满足不断增长的需求。
- 负载均衡和复制：负载均衡和复制是扩展向量数据库的关键组成部分。负载均衡确保传入的查询均匀分布到各个节点，防止任何单个节点成为瓶颈。这有助于保持高性能并降低服务器过载的风险。复制涉及在多个节点上创建数据的副本，从而提高容错性和可用性。通过复制数据，向量数据库确保即使一个或多个节点发生故障，查询仍然可以处理。
扩展向量数据库涉及平衡多个优先级，导致出现新的 CAP 定理。
随着组织采用向量数据库来支持生成式 AI 和其他数据密集型应用程序，新的 CAP 定理由 Zilliz 提出，突出了成本效益 (C)、准确性 (A) 和性能 (P) 之间的权衡。该定理对于理解扩展向量数据库的挑战以及就基础设施投资做出明智决策至关重要。
向量数据库中的成本效益涉及平衡硬件成本和性能。高性能通常需要更快、更昂贵的硬件，例如 GPU 或专用加速器。对于预算限制至关重要的应用程序，成本效益是一个主要考虑因素。
准确性是指向量数据库中相似性搜索的精度。根据用例，某些应用程序可能优先考虑准确性而不是速度，需要提供精确匹配的索引方法和算法，即使它们消耗更多资源。
性能由查询执行速度和系统吞吐量定义。高性能对于实时处理大量数据的应用程序至关重要，例如欺诈检测或个性化推荐。
向量数据库的新CAP定理强调不可能同时优化成本效益、准确性和性能，从而导致三难困境。在这种情况下，您面临三个选择，您可以从三个不利的选项中选择一个或从三个有利的选项中选择两个，但不能三个都选。在这种情况下，组织必须根据其特定用例选择关注哪些优先级。让我们看看每种用例何时更可取。
- 成本效益和性能 (CP)：非常适合推荐系统等需要快速且经济高效地处理大量数据的应用程序。例如，在用户观看完节目后，该服务需要快速推荐类似内容以保持用户的兴趣。高性能确保快速响应，而成本效益有助于在为大量用户提供服务时管理支出。
- 成本效益和准确性 (CA)：适用于需要精确结果但性能不太重要的用例，例如分子搜索，它用于药物发现等科学研究。在这种情况下，准确性至关重要，因为结果直接影响研究结果。高性能不太重要，因为主要目标是在不产生高成本的情况下获得准确的数据。研究人员需要精确的结果，而无需昂贵的高速硬件。
- 准确性和性能 (AP)：最适合欺诈检测等实时应用程序，在这种应用程序中，速度和精度都至关重要。
向量数据库不断发展的本质反映在新兴趋势中，这些趋势有望增强其可扩展性和性能。这些进步有望重塑人工智能驱动环境中数据管理的未来：
- 硬件加速的进步: 专用硬件（如 GPU、现场可编程门阵列 (FPGA) 和张量处理单元 (TPU)）的开发正在推动向量数据库性能的显着提升，从而实现更快、更高效的相似性搜索。
- 与云服务的集成: 许多向量数据库提供商在云上提供托管的向量数据库服务。例如，Zilliz（Milvus（Linux 基金会数据和人工智能毕业项目）的创建者）提供可扩展的基础设施，可以随着组织需求的增长而增长。这种趋势降低了管理本地数据库的复杂性，并允许企业利用云的可扩展性。
- 增强的压缩技术: 正在开发新的数据压缩方法来减少向量嵌入的存储需求，从而更容易扩展向量数据库而不会影响性能。
- 改进的索引算法: 对索引算法的持续研究导致更有效的数据检索方法，减少了在大型数据集中执行相似性搜索所需的时间和资源。
随着数据需求的增长，为人工智能应用程序扩展数据库至关重要。无论是通过垂直扩展还是水平扩展，选择适合您需求的方法都很重要。向量数据库对于处理非结构化数据至关重要，它受益于数据分区和高级索引等策略。但是，平衡成本、准确性和性能是关键，因为无法同时优化所有三个方面。随着新技术的出现，保持更新将有助于确保您的数据库保持可扩展性、效率并为未来的挑战做好准备。