SQL, NoSQL, векторы: куда идут СУБД?

Системы управления базами данных (СУБД) являются основой информационных технологий, поддерживая все — от базовых приложений до сложных корпоративных систем. Они играют важнейшую роль в организации, обеспечивая хранение и извлечение больших объемов данных, позволяя принимать обоснованные решения и осуществлять стратегическое планирование. Денис Курия, дипломированный инженер по машинному обучению и технический писатель-фрилансер, рассказывает на портале The New Stack об эволюции технологий баз данных, от традиционного SQL до NoSQL и, наконец, более новых векторных баз данных, а также о том, в чем преимущества и недостатки каждого типа.

По мере технологического развития развивались и технологии баз данных, чтобы удовлетворить растущую сложность и разнообразие потребностей в управлении данными — начиная со структурированных баз данных SQL, переходя к базам данных NoSQL и теперь продвигаясь к векторным базам данных. Каждый этап знаменует собой изменения в способах хранения, извлечения и управления данными. Хотя каждый тип баз данных предназначен для конкретных приложений, общая цель СУБД остается неизменной: хранить, извлекать и управлять данными эффективно и результативно.

Базы данных SQL: основа для структурированных данных

Базы данных SQL, также известные как реляционные базы данных, стали первыми широко распространенными СУБД, появившимися в 1970-х с разработкой System R компании IBM и благодаря теоретической основе, заложенной Эдгаром Ф. Коддом. Эти базы данных строятся на основе структурированной схемы, определяющей таблицы, строки и столбцы для хранения данных. На рисунке ниже показан пример клиентской таблицы в реляционной базе данных.

Таблица «Клиенты» в реляционной базе данных

Эта жесткая структура обеспечивает целостность данных и устанавливает связи между различными сущностями.

Давайте рассмотрим сильные и слабые стороны баз данных SQL.

Сильные стороны баз данных SQL:

• Соответствие стандарту ACID. SQL-базы данных гарантируют атомарность, согласованность, изолированность и долговечность транзакций, что делает их идеальными для приложений, где целостность данных имеет первостепенное значение.
• Сложные запросы. Структурированная природа баз данных SQL позволяет выполнять сложные запросы с использованием языка SQL (Structured Query Language), который дает возможность объединять несколько таблиц и извлекать конкретные данные.
• Зрелая экосистема. Благодаря десятилетиям развития, базы данных SQL, такие как MySQL, PostgreSQL и Oracle, предлагают надежную поддержку, инструменты и ресурсы сообщества.

Ограничения баз данных SQL:

• Проблемы масштабируемости. Базы данных SQL часто сталкиваются с трудностями горизонтального масштабирования, поскольку изначально они были разработаны для работы на одном сервере или тесно связанном кластере. Хотя современные базы данных SQL теперь поддерживают горизонтальное масштабирование, их внедрение и управление ими все еще может быть более сложным по сравнению с некоторыми NoSQL-альтернативами.
• Жесткая схема. Необходимость заранее определять схему является ограничением в сценариях, где структура данных изменяется со временем, или при работе с неструктурированными данными.

Несмотря на эти ограничения, базы данных SQL остаются оптимальным выбором для приложений с четко определенными взаимосвязями данных, таких как финансовые системы, ERP-системы и системы управления запасами.

Революция NoSQL: гибкость и масштабируемость

В ответ на меняющиеся потребности современных приложений, особенно тех, которые требуют обработки больших объемов неструктурированных и полуструктурированных данных, таких как сообщения в социальных сетях, данные датчиков и веб-контент, в начале 2000-х появились базы данных NoSQL. В отличие от баз данных SQL, базы данных NoSQL не требуют фиксированной схемы, что позволяет хранить данные более гибко.

Базы данных NoSQL существуют в различных формах, включая базы данных документов, такие как CouchDB, хранилища «ключ-значение», такие как etcd, колоночные хранилища, такие как Cassandra, и графовые базы данных, такие как Neo4j.

Типы баз данных NoSQL

Сильные стороны баз данных NoSQL:

• Горизонтальная масштабируемость. Базы данных NoSQL предназначены для масштабирования путем распределения данных по нескольким серверам, что делает их идеальными для работы с крупномасштабными приложениями с высоким трафиком.
• Гибкость схемы. Отсутствие фиксированной схемы обеспечивает быструю итерацию и возможность хранения неструктурированных или полуструктурированных данных, таких как JSON, XML или даже мультимедийные файлы.
• Высокая доступность. Многие базы данных NoSQL ставят во главу угла доступность и устойчивость к разделению, часто жертвуя строгой согласованностью в пользу большего времени бесперебойной работы и отказоустойчивости.

Ограничения баз данных NoSQL:

• Согласованность в конечном счете. Некоторые базы данных NoSQL используют модели cогласованности в конечном счете (eventual consistency), что может приводить к временным расхождениям в данных.
• Отсутствие стандартизации. Отсутствие стандартного языка запросов, такого как SQL, затрудняет работу с различными системами NoSQL.

Базы данных NoSQL стали основой многих современных веб-приложений, платформ для работы с большими данными и систем аналитики реального времени, предлагая гибкость и масштабируемость, которых часто не хватает базам данных SQL.

Векторные базы данных: поддержка ИИ следующего поколения

Мы уже видели, что рост неструктурированных и полуструктурированных данных привел к появлению баз данных NoSQL. В наше время необходимость решения сложных задач и нюансы извлечения инсайтов из неструктурированных данных привели к появлению нового типа баз данных, называемых векторными. Эти базы данных специально разработаны для хранения и запроса векторных вложенений, которые являются математическими представлениями неструктурированных данных, таких как текст, изображения и аудио.

Векторные базы данных оптимизированы для управления векторными данными, которые отличаются от структурированных строк и столбцов традиционных баз данных. Вместо того чтобы хранить текст или числа в таблице, векторные базы данных хранят плотные, высокоразмерные векторы, сгенерированные ИИ-моделями. Эти векторы отражают суть неструктурированных данных, позволяя проводить мощный поиск по сходству и извлекать данные. Взгляните на изображение ниже, которое показывает, как цветок представляется с помощью высокоразмерного вектора.

Изображение, представленное в векторном формате

Важнейшей особенностью векторных баз данных является приближенный поиск ближайших соседей (ANN). ANN-поиск позволяет системе быстро находить векторы, наиболее похожие на заданный в запросе вектор, что очень важно для таких приложений, как поиск изображений, рекомендательные системы и обработка естественного языка (NLP).

Например, система поиска изображений может находить изображения, визуально похожие на изображение запроса, на основе расстояния между их векторными представлениями в высокоразмерном пространстве. Чем ближе векторы изображения, хранящегося в векторной базе данных, к изображению запроса, тем больше вероятность того, что эти два изображения визуально похожи.

Векторные базы данных обладают рядом ключевых преимуществ, которые делают их незаменимыми в приложениях, основанных на ИИ.

Некоторые преимущества векторных баз данных:

1. Масштабируемость. Векторные базы данных предназначены для работы с огромными объемами векторных данных, что делает их идеальными для крупномасштабных ИИ-приложений. Они могут масштабироваться горизонтально, распределяя данные по нескольким узлам для обеспечения высокой доступности и отказоустойчивости.
2. Эффективность высокоразмерного поиска. Традиционные базы данных с трудом справляются со сложностью высокоразмерных данных. Векторные базы данных, напротив, созданы специально для эффективного поиска сходства в таких данных, что позволяет им быстро и точно находить нужные векторы.
3. Интеграция с конвейерами ИИ. Векторные базы данных легко интегрируются с моделями МО и конвейерами ИИ, облегчая хранение, поиск и обработку векторных данных. Такая интеграция крайне важна для разработки комплексных ИИ-решений, требующих обработки и анализа данных реального времени.
4. Усиление ИИ с помощью контекста. В системах генерации с расширенным поиском (RAG) векторные базы данных получают знания о конкретной области извне, предоставляя большой языковой модели (LLM) соответствующий контекст во время генерации. Это уменьшает количество галлюцинаций LLM и повышает точность их результатов, особенно в приложениях, требующих точных, учитывающих контекст ответов.

Поскольку RAG является трендовой технологией, давайте подробнее рассмотрим, как векторные базы данных обеспечивают ее работу.

Векторные базы данных и RAG

Одним из самых инновационных применений векторных баз данных является технология RAG, которая расширяет возможности LLM путем дополнения их внешними знаниями. Системы RAG объединяют генеративные возможности LLM с поисковыми возможностями векторных баз данных для получения более точных и контекстуально релевантных ответов.

В системе RAG векторная база данных извлекает релевантную информацию, которая может служить руководством для вывода LLM. Например, когда пользователь запрашивает систему, векторная база данных извлекает документы или вложения, связанные с запросом. Эти векторы предоставляют контекст или конкретную информацию, которую языковая модель использует для создания более обоснованного и точного ответа. Такая интеграция очень важна в таких приложениях, как служба поддержки клиентов, где способность предоставлять точные и контекстно-зависимые ответы имеет решающее значение.

Различия между SQL-, NoSQL- и векторными базами данных

Для более наглядного сравнения SQL-, NoSQL- и векторных баз данных взгляните на таблицу ниже:

Мы рассмотрели эволюцию технологии баз данных по сегодняшний день. Теперь давайте посмотрим, каким может быть будущее баз данных.

Будущее технологий баз данных

Будущее баз данных — за объединением ИИ, больших данных и расширенных возможностей поиска. Векторные базы данных должны возглавить эту эволюцию, став основой для приложений, управляемых ИИ и требующих поиска в высокоразмерных данных.

По мере развития таких технологий, как RAG, базы данных будут все глубже интегрироваться с конвейерами ИИ, улучшая обработку данных в реальном времени и реагирование с учетом контекста. Этот сдвиг приведет к демократизации ИИ, делая передовые возможности более доступными и стимулируя инновации в различных отраслях.

Заключение

Эволюция технологий баз данных от SQL до NoSQL и векторных баз данных отражает меняющиеся потребности в управлении данными во все более сложном и насыщенном данными мире. Базы данных SQL заложили основу благодаря своему структурированному подходу, обеспечивающему целостность данных и позволяющему выполнять сложные запросы.

Базы данных NoSQL обеспечили гибкость и масштабируемость при работе с большими объемами неструктурированных данных, что позволило создать современные веб-приложения и аналитику реального времени. Теперь векторные базы данных становятся важнейшим инструментом в приложениях, основанных на ИИ, обеспечивая расширенные возможности поиска по сходству и улучшая модели ИИ за счет контекстного понимания.

По мере развития технологий векторные базы данных станут играть ключевую роль в будущем ИИ и управления данными, предлагая новые способы хранения, извлечения и анализа данных. Дальнейшая интеграция ИИ с базами данных обещает открыть еще большие возможности, сделав основанные на данных инсайты более доступными и эффективными во всех отраслях.