در دنیای مدیریت داده‌ها، پایگاه داده‌های استاندارد به عنوان نماد ذخیره و بازیابی داده‌ها شناخته می‌شوند. با این حال، با افزایش حجم و پیچیدگی داده‌ها و فناوری‌های جدیدی، سیستم‌های پایگاه داده سنتی با محدودیت‌هایی مواجه شده اند. پایگاه داده‌ برداری یکی از این نوآوری‌ها است که می‌تواند داده‌هایی با ابعاد بالا را به شیوه‌ای کارآمدتر مدیریت کند.

این مقاله به بررسی پایگاه داده‌ برداری، نحوه عملکرد آن‌ها، و پتانسیل آن‌ها برای تحول ذخیره ‌سازی داده‌ها می‌پردازد.

بردار چیست؟

در ریاضیات و علم داده، بردار به مجموعه‌ای از مقادیر عددی اشاره دارد. این مقادیر به عنوان نقاطی در فضای چند بعدی عمل می‌کنند که هر مقدار از بردار به بعد خاصی مربوط می‌شود. بردارها بسیار انعطاف‌ پذیرند و می‌توانند به اشکال مختلفی از جمله مختصات در هندسه، ویژگی‌ها در یادگیری ماشین، یا دنباله‌های ژنتیکی در ژنومیک ظاهر شوند. در پایگاه داده‌ برداری، این آرایه‌های عددی به مفاهیم ابتدایی اطلاعات تبدیل می‌شوند و امکان ذخیره و پردازش داده‌ها در ابعاد بالا را فراهم می‌کنند.

تعریف پایگاه داده برداری

پایگاه داده برداری (Vector Database) نوعی پایگاه داده است که اطلاعات را به‌ صورت بردارها ذخیره می‌کند. بردارها نمایش‌های عددی از اشیاء داده‌ای هستند که به آن‌ها “تعبیه‌های برداری (embeddings vector) ” نیز می‌گویند.

این پایگاه داده از قدرت این بردارها برای ایندکس‌ گذاری و جستجو در میان مجموعه بزرگی از داده‌های ساختاریافته و نیمه ‌ساختاریافته مانند تصاویر، متن یا داده‌های سنسور استفاده می‌کند.

پایگاه داده برداری به ‌طور خاص برای مدیریت این نوع داده‌ها طراحی شده و یک راه‌ حل کامل برای مدیریت داده‌های غیر ساختار یافته ارائه می‌دهد. پایگاه داده‌های سنتی قادر به ذخیره و بازیابی مؤثر این نوع داده‌ها نیستند و این منجر به مشکلات عملکردی می‌شود.

دیتابیس برداری تنها یک ابزار جستجو نیست؛ بلکه یک راه ‌حل کامل مدیریت داده است که قابلیت‌هایی مثل ذخیره ‌سازی متادیتا، فیلتر گذاری، مقیاس ‌پذیری، تغییرات پویا در داده‌ها، پشتیبان‌ گیری و امکانات امنیتی را فراهم می‌کند.

مطالب مرتبط : راهکارهای ساده برای امن کردن انبار داده

تفاوت پایگاه داده برداری با پایگاه داده سنتی

پایگاه داده سنتی اطلاعات را به ‌صورت جدولی ذخیره کرده و با تخصیص مقادیر به هر نقطه داده، ایندکس می‌کند. در هنگام کوئری، پایگاه داده سنتی نتایجی را ارائه می‌دهد که دقیقاً با کوئری مطابقت دارند.

در مقابل، پایگاه داده برداری بردارها را به ‌صورت بردارهای جاسازی ‌شده (Embeddings) ذخیره می‌کند و از جستجوی برداری برای ارائه نتایج بر اساس معیارهای شباهت استفاده می‌کند، نه تطابق دقیق. به عبارت دیگر، پایگاه داده برداری در جایی که پایگاه داده سنتی ناتوان است، عملکرد بهتری دارد. این نوع پایگاه داده به ‌طور خاص برای کار با بردارهای جاسازی ‌شده طراحی شده است.

دیتابیس برداری در کاربردهایی مانند جستجوی مشابهتی، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین کارایی بیشتری دارد، زیرا می‌تواند جستجوهای چند بعدی را انجام داده، ایندکس‌ گذاری‌های سفارشی را فراهم کند و از نظر مقیاس‌ پذیری، انعطاف ‌پذیری و کارآمدی، عملکرد بهتری داشته باشد.

این جدول به‌طور خلاصه تفاوت‌های کلیدی بین پایگاه‌های داده معمولی و برداری را ارائه می‌دهد و نشان می‌دهد که هر نوع پایگاه داده برای نوع خاصی از کاربردها مناسب است.

ویژگی	پایگاه داده معمولی	پایگاه داده برداری
ساختار داده‌ها	ذخیره اطلاعات به‌صورت جدول‌های سطری و ستونی	ذخیره اطلاعات به‌صورت بردارهای عددی
ایندکس‌گذاری	ایندکس‌گذاری بر اساس مقادیر مشخص (مانند B-trees)	ایندکس‌گذاری با استفاده از الگوریتم‌های خاص برداری مانند HNSW یا LSH
روش جستجو	جستجو بر اساس تطابق دقیق مقادیر	جستجو بر اساس شباهت برداری و معیارهای مشابهت
جستجوی مشابهت	محدود به تطابق دقیق و معمولاً غیر کارآمد برای داده‌های پیچیده	کارآمد برای جستجوی مشابهت در داده‌های با ابعاد بالا مانند متن، تصویر، و صدا
مقیاس‌پذیری	مقیاس‌پذیری عمودی (افزایش قدرت سرور)	مقیاس‌پذیری افقی (افزایش تعداد نودها)
قابلیت‌های خاص	مدیریت داده‌های ساختاریافته و پرس‌وجوهای دقیق	مدیریت داده‌های غیرساختاریافته و نیمه‌ساختاریافته، تحلیل داده‌های پیچیده
کاربرد	سیستم‌های معاملاتی، سیستم‌های مدیریت پایگاه داده‌های تراکنشی	جستجوهای مشابهت، پردازش زبان طبیعی، یادگیری ماشین
دقت جستجو	دقت بالا در جستجوی تطابق دقیق	دقت ممکن است کمتر باشد اما کارایی بهتری برای حجم‌های بزرگ و داده‌های پیچیده دارد
نمونه‌ها	MySQL ،PostgreSQL ،Oracle ،SQL Server	Chroma , Milvus , Pinecone

تعبیه برداری (Vector Embedding) چیست؟

تعبیه بردای یا جاسازی برداری یا تبدیل داده‌ها به بردار (embedding) به معنای تبدیل داده‌هایی مانند کلمات به آرایه‌ای از اعداد است که الگوهای روابط را در بردارند. تعبیه های برداری نمایش‌های عددی از یک موضوع، کلمه، تصویر یا هر نوع داده دیگر هستند. این تعبیه ها توسط مدل‌های بزرگ زبان و دیگر مدل‌های هوش مصنوعی تولید می‌شوند. فاصله بین هر دو تعبیه برداری نشان ‌دهنده شباهت آن‌هاست. این فاصله‌ها به پایگاه داده برداری یا موتور جستجوی برداری کمک می‌کند تا شباهت بین بردارها را تعیین کند.

ترکیب این اعداد که بردار را تشکیل می دهند به عنوان یک نقشه چند بعدی برای اندازه گیری شباهت عمل می کنند.

بیایید مثالی را ببینیم که یک نمودار دو بعدی را توصیف می کند: کلمات سگ و توله سگ اغلب در موقعیت های مشابه استفاده می شوند.

بنابراین در یک کلمه تعبیه، آنها با بردارهایی نشان داده می شوند که نزدیک به هم هستند.

خوب، این یک مثال ساده دو بعدی از یک بعد واحد است، در واقعیت، بردار صدها بعد دارد که رابطه پیچیده چند بعدی غنی بین کلمات را پوشش می دهد.

تصاویر نیز می‌توانند به بردارها تبدیل شوند. برای مثال، جستجوی تصاویر مشابه. Google تصاویر را به آرایه‌های عددی تبدیل می‌کند تا الگوهای شباهت را بیابد.

هنگامی که یک جاسازی ایجاد می شود، می توان آن را در یک پایگاه داده ذخیره کرد و یک پایگاه داده پر از اینها به عنوان یک دیتابیس برداری در نظر گرفته می شود.

پایگاه داده برداری (Vector Database) می‌تواند به چند روش استفاده شود:

جستجو که در آن نتایج براساس مرتبط بودن با یک عبارت پرسشی رتبه‌بندی می‌شوند.
خوشه‌بندی که رشته‌های متنی براساس شباهت گروه‌بندی می‌شوند.
پیشنهاددهی که در آن مواردی با رشته‌های متنی مرتبط پیشنهاد می‌شوند.
همچنین دسته‌بندی که رشته‌های متنی براساس برچسب‌های مشابه خود طبقه‌بندی می‌شوند.

یک پایگاه داده برداری می‌تواند برای جستجو، خوشه ‌بندی، توصیه‌ گذاری و طبقه ‌بندی مورد استفاده قرار گیرد.

پایگاه داده برداری چگونه کار می کند؟

پایگاه داده برداری با استفاده از الگوریتم‌های خاصی، برای ایندکس ‌گذاری و کوئری بردارهای جاسازی‌ شده (Vector Embeddings) کار می‌کند. این الگوریتم‌ها امکان جستجوی نزدیک ‌ترین همسایه تقریبی یا ANN را فراهم می‌کنند. در این روش از تکنیک‌هایی مانند هشینگ، کوانتیزاسیون و جستجوی مبتنی بر گراف برای سرعت بخشیدن به فرایند جستجو استفاده می‌شود.

مطالب مرتبط : راهکارهایی برای بهینه‌ سازی TempDB و دسترسی به دیسک در SQL Server

بازیابی اطلاعات از طریق جستجوی ANN

جستجوی ANN نزدیک‌ ترین بردار به کوئری شما را پیدا می‌کند. این روش در مقایسه با الگوریتم نزدیک ‌ترین همسایه واقعی (kNN) که دقیق‌تر است، پردازش کمتری نیاز دارد اما در مقیاس بزرگ و با داده‌های برداری چند بعدی عملکرد بهتری دارد.

مراحل عملکرد یک پایگاه داده برداری

ایندکس ‌گذاری(Indexing): پایگاه داده برداری با استفاده از تکنیک‌هایی مثل هشینگ، کوانتیزاسیون یا روش‌های مبتنی بر گراف، بردارها را ایندکس کرده و به ساختارهای داده خاصی نگاشت می‌کند تا سرعت جستجو افزایش یابد.

هشینگ(Hashing): الگوریتم‌هایی مانند هش حساس به محل (LSH) برای جستجوی ANN بسیار مناسب هستند. این الگوریتم از جداول هش استفاده می‌کند تا همسایگان نزدیک را شناسایی کند. مثل حل کردن یک جدول سودوکو، کوئری به جدول هش تبدیل شده و با مجموعه‌ای از بردارهای همان جدول مقایسه می‌شود.
کوانتیزاسیون(Quantization): تکنیک‌هایی مثل کوانتیزاسیون محصولی (PQ) بردارها را به قسمت‌های کوچک‌تر تقسیم کرده و هر قسمت را به کدی اختصاص می‌دهد. سپس کدهای بردار برای جستجوی مشابه ‌ترین کد مقایسه می‌شوند.
مبتنی بر گراف(Graph-based): الگوریتم‌هایی مانند دنیای کوچک ناوبری سلسله مراتبی (HNSW) بردارها را به گره‌هایی در یک گراف تبدیل می‌کنند و سپس به کمک این گراف به دنبال بردارهای مشابه جستجو می‌کنند.

کوئری(Querying): پس از دریافت کوئری، پایگاه داده برداری بردارهای ایندکس‌ شده را با بردار کوئری مقایسه می‌کند تا نزدیک‌ترین همسایگان را پیدا کند. برای این کار از روش‌های اندازه‌گیری شباهت استفاده می‌شود:

شباهت کسینوسی(Cosine similarity): با اندازه‌گیری کسینوس زاویه بین دو بردار، شباهت بین آن‌ها را در بازه‌ای از -۱ تا ۱ مشخص می‌کند.
فاصله اقلیدسی(Euclidean distance): فاصله مستقیم بین دو بردار را اندازه ‌گیری می‌کند و شباهت آن‌ها را بر اساس این فاصله تعیین می‌کند.

شباهت ضرب نقطه ای(Dot product): شباهت بین دو بردار را بر اساس اندازه ضرب نقطه ای آن‌ها و زاویه بینشان ارزیابی می‌کند.

پس‌ پردازش(Post-processing): پس از یافتن همسایگان نزدیک، ممکن است دیتابیس برداری یک پس ‌پردازش انجام دهد تا نتایج بر اساس معیارهای دیگری دوباره رتبه ‌بندی شوند. در برخی موارد، قبل از اجرای جستجوی برداری از پیش‌ پردازش یا فیلتر کردن پیش از جستجو استفاده می‌شود.

چرا پایگاه داده برداری مهم است؟

پایگاه داده‌ برداری به دلیل توانایی در مدیریت داده‌های غی رساختار یافته و نیمه ‌ساختار یافته بسیار مهم هستند. آن‌ها امکان جستجوی شباهت، ایندکس ‌گذاری و پردازش داده‌های پیچیده را فراهم می‌کنند، که به ‌ویژه در کاربردهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین حیاتی است.

اجزای کلیدی پایگاه داده برداری

مقیاس‌پذیری و تحمل خطا: تقسیم داده‌ها در چندین نود و تهیه نسخه‌های پشتیبان برای جلوگیری از از دست دادن داده‌ها.
قابلیت نظارت: نظارت بر عملکرد و سلامت سیستم.
کنترل دسترسی: مدیریت امنیت داده‌ها از طریق تنظیمات دسترسی و ثبت فعالیت‌های کاربران.
پشتیبانی از چندین کاربر: امکان چندکاربره بودن و جداسازی داده‌ها برای حفظ حریم خصوصی کاربران.
پشتیبان‌گیری: برای کاهش احتمال از دست رفتن داده‌ها.
رابط‌های API و SDK: برای سهولت ارتباط برنامه‌ها با پایگاه داده.

ویژگی‌های پایگاه داده‌ برداری

ایندکس ‌گذاری کارآمد: پایگاه‌ داده برداری از روش‌های ایندکس ‌گذاری پیشرفته ‌تری استفاده می‌کند که برای داده‌های با ابعاد بالا مناسب هستند. این پایگاه‌ها به جای استفاده از روش‌های سنتی مانند B-tree، از الگوریتم‌های سفارشی مانند ساختارهای درختی که برای جستجوی برداری طراحی شده‌اند، بهره می‌برند.
پشتیبانی از جستجوی شباهت: توانایی شناسایی بردارهایی که بیشترین شباهت را به یک بردار جستجو دارند. این ویژگی در سیستم‌های پیشنهاد دهی و تشخیص تصویر کاربرد فراوان دارد.
قابلیت مقیاس‌ پذیری: مقیاس ‌پذیری افقی یکی از جنبه‌های مهم این پایگاه‌ها است، چرا که می‌تواند نرخ رشد بالای داده‌هایی مانند توالی‌های ژنومی یا مجموعه‌های بزرگ فایل‌های چندرسانه‌ای را مدیریت کند.
تحلیل‌های بلادرنگ (Real-time Analytics): به لطف کارایی دیتابیس برداری، امکان تحلیل بلادرنگ داده‌های با ابعاد بالا فراهم می‌شود. این ویژگی به ویژه در موقعیت‌هایی که تصمیم‌گیری فوری بر اساس داده‌های به ‌روز ضروری است، ارزشمند است.

کاربردهای پایگاه داده‌ برداری

یادگیری ماشین و هوش مصنوعی: پایگاه داده‌ برداری می‌توانند قابلیت‌های هوش مصنوعی را با بازیابی اطلاعات معنایی و حافظه طولانی‌ مدت بهبود بخشند. این ویژگی‌ها در مدل‌های یادگیری ماشین برای کار با داده‌های پیچیده بسیار مفید هستند.
ژنو میکس: در ژنومیکس، توالی‌های DNA می‌توانند به‌عنوان بردارها نمایش داده شوند. پایگاه‌های داده برداری به محققان این امکان را می‌دهند که اطلاعات ژنومی را به‌طور مؤثر تحلیل، مقایسه و جستجو کنند.
تحلیل‌های جغرافیایی (Geospatial Analysis): در برنامه‌های جغرافیایی، از پایگاه‌های داده برداری برای جمع‌آوری، ذخیره و پردازش داده‌های مکانی استفاده می‌شود. این پایگاه‌ها بازیابی سریع اطلاعات مکانی را برای وظایفی مانند بهینه‌سازی مسیر و خدمات مبتنی بر مکان (مانند GPS) تسهیل می‌کنند.
بازیابی محتوای چند رسانه‌ای: در برنامه‌های چندرسانه‌ای مانند پایگاه‌های داده تصویر و ویدئو، پایگاه‌های داده برداری برای بازیابی محتوای مبتنی بر شباهت استفاده می‌شوند، زیرا در جستجوی شباهت کارایی بالایی دارند.
کاربردهای پردازش زبان طبیعی (NLP): جستجوی شباهت برداری که یکی از قابلیت‌های کلیدی پایگاه‌های داده برداری است، در کاربردهای پردازش زبان طبیعی اهمیت زیادی دارد. این پایگاه‌ها با پردازش بردارهای متنی، به رایانه‌ها امکان می‌دهند تا زبان انسانی را به شکل بهتری “درک” کنند.
تشخیص تصاویر و چهره‌ نگاری: دیتابیس برداری تصاویر را به بردارهای تصویر تبدیل می‌کنند. با استفاده از جستجوی شباهت، این پایگاه‌ها می‌توانند تصاویر مشابه را بازیابی یا تصاویر همسان را شناسایی کنند.

روندهای آینده در پایگاه داده برداری

پایگاه‌های داده برداری به دلیل توانایی مدیریت داده‌های با ابعاد بالا، سرعت و کارایی بالا، و نقش کلیدی در کاربردهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، به ابزاری حیاتی در دنیای داده‌های امروز تبدیل شده‌اند.

آینده پایگاه‌های داده برداری به توسعه هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و روش‌های جدید ایندکس ‌گذاری بستگی دارد. روش‌های ترکیبی که قدرت پایگاه داده‌های سنتی و برداری را ترکیب می‌کنند، نیاز روزافزون به مدیریت داده‌های پیچیده را پاسخ خواهند داد.

نتیجه‌ گیری

پایگاه‌ داده برداری به ‌عنوان یک مفهوم رو به رشد در مدیریت داده، به ‌ویژه برای مجموعه داده‌های با ابعاد بالا، راه ‌حلی مناسب ارائه می‌دهد.

با طراحی تخصصی، نمایه ‌سازی‌های بی ‌نقص و قابلیت جستجوی مقایسه‌ای، این پایگاه‌ها برای طیف وسیعی از کاربردها از یادگیری ماشین تا ژنومیکس و تحلیل جغرافیایی مناسب هستند. با توجه به تقاضای فزاینده برای مدیریت مجموعه داده‌های پیچیده، جایگاه پایگاه‌ داده برداری در آینده ذخیره‌ سازی و بازیابی داده‌ها اهمیت بیشتری پیدا می‌کند.

پایگاه داده‌ برداری چیست؟