MyScale

MyScale

MOQI SINGAPORE PTE. LTD. · Programação

O MyScale é um banco de dados vetorial SQL sobre o ClickHouse. Roda busca vetorial, busca textual e análise em um motor que você consulta com SQL, ideal para RAG e apps de IA.

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Sobre MyScale

What Is MyScale

O MyScale é um banco de dados na nuvem voltado a aplicações de IA, construído sobre o motor de código aberto ClickHouse. A ideia é simples: você guarda dados estruturados, vetores e texto no mesmo sistema e depois consulta tudo com o SQL que já conhece. O motor, chamado MSTG, é ajustado para busca vetorial na escala de bilhões, e a empresa afirma que supera bancos vetoriais dedicados de 4x a 10x em velocidade e custo. Esse número é o benchmark da própria empresa, então confirme com seus vetores antes de contar com ele.

O problema que ele resolve é a proliferação de ferramentas. Um stack RAG comum cola um armazenamento vetorial a um banco relacional e a um buscador, e depois você mantém três sistemas com três linguagens de consulta. O MyScale junta tudo em um, então uma única consulta pode filtrar por metadados e ordenar por similaridade vetorial ao mesmo tempo. Quem programa mantém suas habilidades de SQL em vez de aprender uma API vetorial própria.

O ponto fraco é que o MyScaleDB é novo e mais estreito que o próprio ClickHouse. Ele deriva do ClickHouse e muda o motor de armazenamento e execução para o trabalho vetorial, então pode ficar atrás da versão original. Existe uma versão de código aberto que você mesmo hospeda sob Apache 2.0, mas a experiência refinada, com o motor MSTG incluído, chega pelo MyScale Cloud.

Getting Started

  1. Cadastre-se em myscale.com e suba um cluster na página Clusters.
  2. Copie o host, o usuário e a senha em Connection Details e conecte com o cliente de Python, Node.js, Go, JDBC ou HTTPS.
  3. Crie uma tabela, insira suas linhas e adicione um índice vetorial à coluna de vetores com uma métrica como cosine.
  4. Rode uma busca vetorial em SQL, com ORDER BY distance mais LIMIT, ou filtre as linhas primeiro com WHERE.
  5. Ligue o banco ao seu stack pelas integrações com OpenAI, LangChain ou LlamaIndex, e publique.

Informações do produto

Uma visão rápida dos preços, das plataformas compatíveis e do desempenho de MyScale.

Plano gratuitoSim
Planos pagos$0 - $1,000/mo
PlataformaWeb, API
DesenvolvedorMOQI SINGAPORE PTE. LTD.
CategoriaProgramação
Data de lançamentoMar 2024
Última atualizaçãoOct 2025
Visitas ao site18.5K
Ranking global do site1.4M
Disponibilidade da APISim

Ideal para

Os usuários, tarefas e cenários em que esta ferramenta se encaixa melhor.

Usuários

  • Desenvolvedores de backend e de IA
  • Criadores de RAG
  • Equipes de dados

Tarefas

  • Alimentar a recuperação em RAG
  • Busca híbrida
  • Busca vetorial filtrada
  • Adicionar busca semântica a um app

Cenários

  • Um time lançando o primeiro recurso de RAG
  • Uma startup trocando um stack de vários bancos
  • Um app de IA com dados crescentes

Principais recursos

Consultas vetoriais em SQL

O MyScale trata a busca vetorial como uma operação SQL. Você adiciona um índice vetorial a uma coluna e ordena as linhas com uma função de distância dentro do ORDER BY, misturada sem problema com WHERE, JOIN e GROUP BY. Se você sabe SQL, já sabe consultar aqui um banco de dados vetorial.

Motor vetorial MSTG

O motor MSTG é o algoritmo de indexação próprio do MyScale, e usa SSDs NVMe para guardar mais dados por nó. A empresa diz que isso rende cerca de 10x a densidade de dados de configurações padrão e supera bancos vetoriais especializados em custo. É o benchmark dela, então teste com seus próprios vetores antes de decidir.

Busca textual e híbrida

Além dos vetores, o MyScale traz um índice textual BM25 com tokenizadores configuráveis para vários idiomas. Você roda a busca textual sozinha ou a combina com resultados vetoriais em uma consulta híbrida. Para RAG, essa mistura costuma recuperar trechos melhores do que qualquer um dos dois métodos sozinho.

Busca filtrada em qualquer proporção

A busca filtrada é onde muitos bancos vetoriais ficam devendo. O MyScale aplica primeiro o filtro por metadados e depois busca nas linhas restantes, então a precisão se mantém mesmo quando um filtro deixa só uma fatia mínima de uma tabela de um bilhão de linhas. Na prática, é a diferença entre um resultado limpo e outro lento e difuso.

Gestão de dados unificada

O armazenamento não se limita a vetores. O MyScale lida com colunas estruturadas, JSON, texto, dados geoespaciais e séries temporais na mesma tabela. Um produto, seu embedding e seu histórico de vendas convivem, então uma única consulta pode juntar recursos de IA com dados de negócio.

Integrações e clientes

O MyScale conecta com OpenAI, LangChain, LangChain JS/TS e LlamaIndex, e inclui clientes para Python, Node.js, Go e JDBC além de uma interface HTTPS. A maioria dos times o encaixa em um pipeline que já existe em vez de começar do zero, e assim a migração é curta.

MyScale Telemetry

O Telemetry dá observabilidade para sistemas LLM, então você rastreia prompts, respostas e etapas de recuperação em um só lugar. Depurar um pipeline RAG sem isso é adivinhar de onde veio uma resposta ruim; com isso, você vê a recuperação que alimentou o modelo.

Segurança e controle de acesso

O MyScale oferece controle de acesso baseado em papéis com SQL e declara conformidade com SOC 2 e ISO 27001. Para times que lidam com dados sensíveis, isso abre um caminho para dar acesso limitado sem expor o cluster inteiro.

Prós e contras

Prós

  • Como é totalmente compatível com SQL, quem sabe SQL roda busca vetorial sem aprender uma API própria nem uma linguagem de consulta nova.
  • Busca vetorial, busca textual e análise dividem um motor, o que elimina os serviços extras que um stack RAG comum exige.
  • O motor MSTG mira vetores na escala de bilhões em disco, então coleções grandes não precisam viver inteiras na memória.
  • A busca filtrada aplica os filtros de metadados antes de ordenar, o que mantém a precisão em consultas seletivas.
  • O pod gratuito para 5M vetores de 768D e as integrações com OpenAI, LangChain e LlamaIndex tornam o teste rápido.

Contras

  • Os números de desempenho e custo de 4x a 10x saem do benchmark da própria empresa, então vale reproduzi-los com seus dados antes de confiar.
  • Como deriva do ClickHouse, o MyScaleDB pode ficar atrás do motor original e do seu conjunto de recursos, o que pesa se você precisa do que há de mais novo no ClickHouse.
  • Os recursos mais fortes, incluindo o motor MSTG, ficam no MyScale Cloud, então hospedar você mesmo a versão de código aberto entrega um produto menos completo.
  • Não há app móvel ou de desktop amplo, então ele serve para trabalho de servidor e pipelines, não para ferramentas de usuário final.

Perguntas frequentes

O MyScale armazena e consulta os dados por trás dos apps de IA, principalmente para a recuperação em sistemas RAG e busca semântica. Você mantém vetores, texto e linhas estruturadas juntos e depois os consulta com SQL.

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