MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Die Integration von Vektoren in MySQL durch PlanetScale markiert einen bedeutenden Fortschritt in der Datenbanktechnologie. Diese Entwicklung ermöglicht es, Vektordaten nahtlos neben relationalen Daten zu speichern, was die Notwendigkeit separater Vektordatenbanken überflüssig macht.

PlanetScale integriert Vektoren in MySQL für KI-Datenbanken
PlanetScale integriert Vektoren in MySQL für KI-Datenbanken (Foto: IT BOLTWISE)
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PlanetScale hat kürzlich bekannt gegeben, dass die Unterstützung für Vektoren nun allgemein verfügbar ist. Diese Funktion erlaubt es, Vektordaten direkt neben relationalen MySQL-Daten zu speichern, wodurch der Bedarf an einer separaten Vektordatenbank entfällt. Die Implementierung basiert auf einem Fork von MySQL und bietet fortschrittliche Funktionen wie das Indexieren von Vektoren nach euklidischer Distanz (L2), innerem Produkt oder Kosinusabstand. Unterstützt werden Vektoren mit bis zu 16.383 Dimensionen.

Patrick Reynolds, Software-Ingenieur bei PlanetScale, erklärte, dass seit Beginn der offenen Beta die Abfrageleistung verdoppelt und die Speichereffizienz um das Achtfache verbessert wurde. Der Fokus lag auf der Robustheit, um sicherzustellen, dass die Vektorunterstützung genauso solide ist wie jeder andere Datentyp, den MySQL unterstützt.

Die Architektur unterstützt transaktionale Operationen, was bedeutet, dass das Einfügen, Aktualisieren und Löschen von Vektordaten sofort im Index reflektiert wird. Diese Funktion ist in die Standard-Speicher-Engine von MySQL integriert, was eine nahtlose Interaktion mit Abfragen, einschließlich JOIN- und WHERE-Klauseln, ermöglicht.

Parallel dazu hat Google Cloud auf der Next 2025-Konferenz eine Reihe von Verbesserungen seiner Datenbankangebote vorgestellt, insbesondere mit Fokus auf KI-Fähigkeiten innerhalb von AlloyDB. Die Integration der Open-Source-Erweiterung pgvector ermöglicht es Benutzern, Vektoreinbettungen direkt in ihren Datenbanken zu speichern und mit dem Algorithmus für die ungefähre nächste Nachbarschaft (ANN) abzufragen.

Mit der Einführung des Scalable Nearest Neighbor (ScaNN)-Algorithmus hat Google Cloud erhebliche Leistungsverbesserungen gemeldet – eine 8-fache Erhöhung der Geschwindigkeit bei der Erstellung von Vektorindizes und eine 4-fache Erhöhung bei der Abfrage von Vektoren. Andi Gutmans von Google Cloud berichtete, dass Tausende von Kunden Vektorverarbeitung nutzen.

AMD hat GAIA veröffentlicht, ein Open-Source-Framework, das für den lokalen Betrieb großer Sprachmodelle (LLMs) auf Consumer-Hardware entwickelt wurde. GAIA unterstützt die retrieval-augmented generation (RAG) und bietet eine Lösung für Umgebungen, die empfindlich auf Latenz oder Datenschutzbedenken reagieren. Das Framework ermöglicht die Inferenz auf dem Gerät, was die Latenz erheblich reduziert.

In der Welt der Authentifizierung suchen Unternehmen zunehmend nach effizienten, sicheren Lösungen. MojoAuth bietet passwortlose Authentifizierungslösungen an, darunter Passkeys, Telefon-OTPs, E-Mail-OTPs und ein umfassendes passwortloses Erlebnis. Diese Umstellung verbessert nicht nur die Sicherheit, sondern vereinfacht auch den Anmeldeprozess für Benutzer.


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