云数据库和本地数据库有什么区别呢?

已于 2024-05-08 19:55:36 修改
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文章标签： 云原生 数据库 云计算 云原生数据库 redis
于 2024-01-17 10:38:23 首次发布
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本文介绍了云数据库的特点，如部署在云端、弹性扩展、低成本等，以及与传统数据库相比在TCO、运维成本和可用性方面的优势。特别提到百度智能云的优惠活动，鼓励用户迁移至云端以提升服务体验。

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从名称上即可轻易洞察到两者间最大的差异。云数据库中的“云”字，充分展示了其部署在云端的特性，也预示了其具备如弹性扩缩、敏捷性以及成本效益等云服务的优势。

此外，对于云数据库，如阿里的云数据库 RDS MySQL版、腾讯的云数据库 MySQL以及百度的云数据库 RDS，它们进一步解决了传统数据库所面临的问题：

  • 高TCO（Total Cost of Ownership）：硬件设备投入成本大且设备弹性弱。设备购买、维护及软件安装成本远高于购买云数据库服务，并且难部署；

  • 高运维成本：传统单机数据库多采用主备架构保证高可用和业务连续，该架构弹性能力差、流量高峰同步效率低、主备切换时间不可控，运维人员工作负担重；

  • 低可用性：业务流量弹性较大，自建数据库的设备无法支持轻松扩缩容。并且无法确保故障发生后，可以及时修复保障业务稳定；

用户在将数据库迁移至云端后，将能够享受到稳定性高、易于使用、可高度扩展且高度稳定的云服务。

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云数据库有什么用？有了云服务器为什么还要云数据库？
云计算分享家
07-06 8660
做为中小站长来说，一般购买了云服务器之后，可以自己在云服务器ECS上搭建数据库，并不需要另外购买云数据库。但是当网站的数据量规模已经大到一定程度之后，这种应用与数据库不分离的模式就会显露弊端了，会出现服务器反应迟缓卡顿现象。 云数据库结合云服务器使用，布局站库分离的网站，这样的站库分离模式速度更快，也减少了数据安全风险，更降低了运营成本。云数据库RDS提供高可用、高可靠、高安全、可扩展的托管数据库服务，性能等同于商业数据库，但是价格相比ECS自建数据库，仅需约1/3，相比自购服务器搭建数据库，仅需约.
云数据库与传统数据库有什么区别
longqizhanshen的博客
06-28 8530
背景 什么是数据库？传统数据库是依照某种数据模型组织起来并存放二级存储器中的数据集合。这种数据集合具有如下特点：尽可能不重复，以最优方式为某个特定组织的多种应用服务，其数据结构独立于使用它的应用程序，对数据的增、删、改、查由统一软件进行管理和控制。 阿里云提供的云数据库RDS（ApsaraDB for RDS，简称RDS）是一种稳定可靠、可弹性伸缩的在线数据库服务。基于飞天分布式系统和全SSD盘高性能存储，支持MySQL、SQL Server、PostgreSQL和PPAS（高度兼容Oracle)引擎，
云数据库和本地数据库有什么区别？
青茶
07-29 5117
数据是所有业务的核心，为了更有效地管理、分析和挖掘数据的价值，云数据库必不可少。相对于自建数据库，云数据库具有更经济、更专业、更高效、更安全、简单易用等特点，用户能更专注于核心业务。睿江云提供云数据库容灾、备份、恢复、监控等方面的全套服务，支持自动多节点备份，支持一键恢复备份数据，用户可全方位监控数据库运行状况和按需随时升级扩容，解决企业数据库运维的烦恼。云数据库和本地数据库的区别已经很清楚了，相对于其他的数据储存，云数据库是非常不错的一家软件，如果你还在纠结，那就选择云数据库吧。云数据库和本地数据库。..
云数据库与本地数据库的区别、差别
petaexpress的博客
07-10 690
随着大数据时代的到来，数据量呈现出爆炸性的增长趋势，数据不仅可以存储在本地，还可以存储在云中。自从有了云数据库，它将被用来与普通数据库进行比较，到底云数据库和本地数据库的区别、差别？它不仅提供Web界面配置和操作数据库的例子，还提供“可靠的数据备份和恢复、完整的安全管理、完善的监控、灵活扩展”等功能的支持。与普通数据库相比，云数据库的使用可以根据用户的需要合理地购买或释放数据库服务器，以更好地满足用户的需求变化。更多知识详见：PetaExpress https://www.petaexpress.com/
深度剖析：云数据库与传统数据库的显著差异
lyqf1996的博客
08-13 1124
综上所述，云数据库和传统数据库在多个关键方面存在差异，用户在选择时应根据自身业务需求、技术能力和预算等因素综合考虑，以选择最适合的数据库解决方案。在当今数字化时代，数据库技术不断演进，云数据库和传统数据库作为两种主要的数据库类型，在多个方面存在明显区别。下面我们将深入探讨这些差异。【若您对以下内容感兴趣，欢迎关注或联系我们】
大数据技术原理与应用 第二篇 大数据存储与管理（二）NoSQL数据库和云数据库
CNDefoliation的博客
11-17 2175
大数据技术原理与应用 第二篇 大数据存储与管理 中 NoSQL数据库和云数据库 知识点总结与理解
云数据库VS本地数据库：现代数据存储的较量
07-17
因此，了解云数据库与本地数据库之间的区别变得尤为重要，这有助于企业构建出高效且可靠的数据存储解决方案。 #### 云数据库的特点 **1. 弹性伸缩** 云数据库能够根据实际需求快速调整资源，以适应不断变化的工作...
Amazon Aurora：面向高吞吐量云原生关系型数据库的设计考虑
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理解《Amazon Aurora: 面向高吞吐量云原生关系型数据库的设计考虑》zooming对于亚马逊AWS的关系数据库服务Aurora的设计理念和架构。Aurora采用了分离计算和存储的方案，将事务和并发控制放在计算层，同时将Redo Log推送到可扩展存储的服务中。
自建数据库VS云数据库
与君共勉，一起学习
08-03 1564
自建数据库是指企业或个人在自己的服务器上安装、配置和维护数据库管理系统（DBMS）。这种方式需要自己负责硬件采购、网络配置、软件安装及日常运维工作。自建数据库通常要求企业具备一定的IT基础设施和技术能力，不仅需要购买和配置服务器，还需要进行网络环境的搭建、数据库软件的安装和配置。为了确保数据库系统的高效运行，企业还需要定期进行硬件和软件的维护与升级，以及数据的备份与恢复工作。所有这些工作都需要专业的技术人员来执行和管理。云数据库是由云服务提供商（如腾讯云、阿里云、AWS等）提供的数据库服务。
云服务器（云数据库）连接Mysql数据库【超详细-少踩雷】
01-03
百度搜索华为云服务，免费领取一个月云服务器/云数据库。我们这里先用云服务器为例。 1.云服务器配置 具体步骤如下： 选择Windows server 数据中心 64位版本； 点进实例，点远程登陆； 进入系统后，自行下载配置...
数据库系统的优点
qq_41512601的博客
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数据库系统主要有以下几点优点：1.整体数据结构化：在数据库系统中，记录的结构和记录之间的联系有数据库管理系统进行维护，从而减轻了程序员的工作量，提高了工作效率。2.数据的共享性高、冗余度低且易扩充：数据共享包括多个用户、多个应用可以同时存取数据库中的数据，也包括用户可以用各种方式通过接口使用数据库中的数据。同时，数据库实现数据共享大大减少了数据冗余，还能够避免数据之间的不相容性和不一致性。（数据的...
阿里云数据库与传统数据库有何区别？
云计算技术达人
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阿里云数据库是什么呢?云数据库与传统数据库有哪些区别呢?很多人对两者之间的概念不是很了解，本文将详细介绍阿里云数据库与传统数据库的区别。 有需要购买阿里云数据库或其它任何产品，领取专属优惠代金券！ 领取地址：https://blog.youkuaiyun.com/qq_38461232/article/details/85626766 对比表 性能对比： 价格对比： 重要区别 一...
网站使用云数据库会比自建数据库速度快吗?
jisuyunzzc的博客
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网站使用云数据库会比自建数据库速度快吗? 自从云服务器出现之后，云数据库的使用也越来越普及了。网站使用单独购买的云数据库会不会速度更快，访问更流畅呢?云数据库跟自建的数据库相比，又有什么优势呢?下面赵一八笔记给大家说说网站使用云数据库相比自建数据库有什么优势? 相关产品：阿里云数据库小站专享秒杀价低至一折 首先来了解下网站如果使用云数据库，会不会比使用自建数据库速度更快。自建数据库就是在挂载网站程序的服务器上搭建数据库，因为数据库也占用网站服务器的资源，肯定会拖服务器的 整体性能，从而影响网站的访问速度。
阿里云ECS之搭建MySQL环境和本地数据库迁移至云数据库(七)
zzq的博客
02-20 894
主要记录本地数据库迁移至云数据库出现的一些BUG的解决方案
云数据库RDS与自建数据库相比到底有什么优势？
云计算分享家
04-02 3985
云数据库RDS是阿里云提供的即开即用的关系型数据库服务，兼容了MySQL和SQL Server两种数据库引擎。在传统数据库的基础上，阿里云RDS提供了强大丰富的功能从而保证了高可用性、高安全性以及高性能。此外，RDS还提供了诸多便利功能提升了RDS的易用性。 相比自建数据库，云数据库RDS具备很多优势，具体可以从以下几方面进行对比： 首先从特性方面对比： 对比项 云数据库RDS...
云数据库和普通数据库的区别
km_1790的博客
11-18 1363
背景 什么是数据库？传统数据库是依照某种数据模型组织起来并存放二级存储器中的数据集合。这种数据集合具有如下特点：尽可能不重复，以最优方式为某个特定组织的多种应用服务，其数据结构独立于使用它的应用程序，对数据的增、删、改、查由统一软件进行管理和控制。 阿里云提供的云数据库RDS（ApsaraDB for RDS，简称RDS）是一种稳定可靠、可弹性伸缩的在线数据库服务。基于飞天分布式系统和全SSD盘高性能存储，支持MySQL、SQL Server、PostgreSQL和PPAS（高度兼容Oracle)引擎，
有哪些本地向量数据库？
最新发布
04-30
<think>好的，用户现在想查找可用的本地向量数据库，用于存储和管理嵌入模型生成的向量文件。我需要根据提供的引用资料和之前的回答来整理相关信息。 首先，回顾之前的回答，提到了几个本地向量数据库，比如FAISS、Chroma、Milvus、Annoy等。引用[1]、[2]、[3]、[4]中也提到了一些数据库，比如Chroma、Milvus，还有应用场景和部署方法。用户需要的是本地部署的选项，所以需要排除云原生的服务，比如Pinecone可能不符合要求，但Milvus支持本地部署。 接下来需要确认每个数据库的特点、适用场景、安装方式以及是否支持本地使用。例如，FAISS是Meta开源的库，主要用于向量相似性搜索，适合嵌入到应用中，但严格来说不是数据库，而是索引库。Chroma是用Python写的，轻量级，容易安装，适合中小规模数据，本地部署方便。Milvus是分布式向量数据库，支持大规模数据，可以本地部署，但可能需要更多资源。Annoy是Spotify的库，适合近似最近邻搜索，轻量级，但同样不是完整的数据库系统。 另外，用户提到需要存储和管理向量文件，所以数据库需要具备持久化存储、检索功能。例如，Chroma支持本地存储，Milvus支持持久化和分布式管理。SQlite的Vec插件可能也是一个选项，适合轻量级需求。 需要检查引用中的信息，比如引用[2]提到Chroma用Python编写，安装简单；引用[4]提到在本地部署Milvus并使用。引用[1]中的场景说明，如目标识别、推荐系统等，可以结合这些场景推荐合适的数据库。 还要考虑用户可能的隐藏需求，比如是否需要高并发、数据规模大小、是否易于集成到现有Python环境等。例如，如果用户数据量小，可能Chroma或FAISS更合适；如果数据量大，需要分布式，则Milvus更好。 总结需要列出的本地向量数据库应包括：Chroma、Milvus、FAISS、Annoy、Qdrant、Weaviate、Hnswlib、SQLite-VSS，每个的特点、适用场景、安装方式、使用示例。需要根据引用和之前的知识进行验证，确保信息准确。 最后，确保回答结构清晰，分点说明，提供安装命令或代码示例，帮助用户快速上手。同时，相关问题部分要引导用户深入思考，如选择因素、性能优化、与云服务的对比等。</think>### 本地向量数据库选型指南 根据实际应用场景和性能需求，以下是支持本地部署的向量数据库及工具推荐，均兼容嵌入模型生成的向量文件： --- #### **一、轻量级本地向量数据库** 1. **ChromaDB** - **特点**：纯 Python 开发，轻量化设计，支持持久化存储和快速相似性检索，适合中小规模数据（百万级以下）[^2]。 - **安装与使用**： ```bash pip install chromadb # 安装命令 ``` ```python import chromadb client = chromadb.PersistentClient(path="vectors_db") # 创建本地数据库 collection = client.create_collection(name="text_embeddings") collection.add(embeddings=embeddings, documents=texts) # 存储向量与原始文本 results = collection.query(query_embeddings=[query_vec], n_results=5) # 检索Top5 ``` 2. **FAISS（Meta 开源）** - **特点**：高性能向量索引库（非完整数据库），支持 CPU/GPU 加速，适合嵌入到现有系统中增强检索能力[^2]。 - **适用场景**：需自定义存储逻辑的中等规模场景（千万级）。 - **示例代码**： ```python import faiss index = faiss.IndexFlatL2(384) # 创建L2距离索引 index.add(embeddings) # 添加向量 faiss.write_index(index, "faiss_index.bin") # 保存到本地文件 ``` 3. **Annoy（Spotify 开源）** - **特点**：基于树的近似最近邻（ANN）搜索，内存占用低，适合资源受限环境。 - **安装与使用**： ```bash pip install annoy ``` ```python from annoy import AnnoyIndex t = AnnoyIndex(384, 'angular') # 向量维度384，相似度度量方式 for i, vec in enumerate(embeddings): t.add_item(i, vec) t.build(10) # 构建10棵树 t.save('annoy_index.ann') # 保存索引 ``` --- #### **二、高扩展性本地向量数据库** 1. **Milvus** - **特点**：分布式架构，支持水平扩展，提供数据持久化、多租户管理，适合大规模数据（亿级）[^4]。 - **部署步骤**： ```bash # 使用Docker快速部署单机版 docker run -d --name milvus -p 19530:19530 milvusdb/milvus:latest ``` - **Python 集成**： ```python from pymilvus import connections, Collection connections.connect(host='localhost', port='19530') collection = Collection("embeddings_collection") # 加载已有集合 results = collection.search([query_vec], anns_field="vector", limit=5) # 检索Top5 ``` 2. **Qdrant** - **特点**：Rust 开发的高性能数据库，支持过滤条件组合查询，提供 HTTP/gRPC 接口。 - **本地部署**： ```bash docker run -p 6333:6333 qdrant/qdrant ``` 3. **Weaviate** - **特点**：内置机器学习模型，支持实时数据导入与混合搜索（向量+关键词）。 - **安装**： ```bash docker run -d -p 8080:8080 semitechnologies/weaviate:latest ``` --- #### **三、嵌入式轻量工具** 1. **Hnswlib** - **特点**：基于层级导航小世界图（HNSW）算法，检索速度极快，适合内存数据库场景。 - **示例代码**： ```python import hnswlib index = hnswlib.Index(space='cosine', dim=384) index.init_index(max_elements=1000) index.add_items(embeddings) index.save_index("hnsw_index.bin") ``` 2. **SQLite-VSS（扩展插件）** - **特点**：为 SQLite 添加向量搜索能力，兼容已有 SQL 生态，适合轻量级应用。 - **使用场景**：需与关系型数据联查的小规模项目。 - **安装**： ```bash # 下载预编译扩展：https://github.com/asg017/sqlite-vss ``` --- #### **四、选型建议** | 工具 | 数据规模 | 持久化 | 分布式 | 典型场景 | |---------------|------------|--------|--------|--------------------------| | ChromaDB | 百万级以下 | ✔️ | ❌ | 快速原型开发、本地实验 | | Milvus | 亿级以上 | ✔️ | ✔️ | 大规模生产环境 | | FAISS/Annoy | 千万级以下 | ❌ | ❌ | 检索加速、嵌入式集成 | | SQLite-VSS | 十万级以下 | ✔️ | ❌ | 轻量级混合查询 | --- ### 相关问题 1. 如何根据数据规模选择合适的本地向量数据库？ 2. 向量数据库的索引构建参数（如 HNSW 的 `efConstruction`）如何影响性能？ 3. 本地部署 Milvus 时如何优化内存和磁盘资源分配？ [^1]: 向量数据库应用场景与检索技术 [^2]: ChromaDB 轻量化设计与 Python 集成 [^3]: Milvus 分布式架构与部署实践 [^4]: FAISS 索引库的高效检索实现
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