向量数据库深度解析与主流产品对比

一、向量数据库核心概念

向量数据库是专门处理高维向量数据的存储系统，通过将文本、图像、音频等非结构化数据转换为向量表示（如Word2Vec、CLIP模型生成的嵌入），实现高效的相似性搜索。其核心功能包括：

• 向量索引：采用HNSW、IVF等算法加速近邻搜索（ANN）
• 混合检索：支持向量相似度+属性过滤的联合查询
• 分布式扩展：通过分片和副本机制处理亿级数据量
• 多模态支持：兼容文本、图像、视频等多种数据类型的向量存储

二、主流向量数据库对比矩阵

数据库	定位	核心优势	典型场景	技术特点	部署方式	成本模型
Milvus	开源分布式	支持GPU加速、多向量混合搜索、千亿级数据规模	图像检索、推荐系统、自动驾驶	云原生架构、HNSW/IVF索引、支持Python/Java/Go SDK	自托管/云服务<