主流的向量数据库（Vector Database）一览

喝醉酒的小白

已于 2025-05-14 18:18:13 修改

阅读量1.2k

点赞数 23

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏： DBA 文章标签：数据库

于 2025-05-14 17:34:08 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/hezuijiudexiaobai/article/details/147959274

DBA 专栏收录该内容

1002 篇文章

订阅专栏

目录标题

以下是目前主流的向量数据库（Vector Database）一览，涵盖云服务、开源项目与传统数据库扩展，按字母序排列，并附上各项目官网或重要资料链接，帮助你快速选型和了解：

概要：向量数据库专为高维向量相似度搜索设计，通过专门的索引结构（如 HNSW、IVF、PQ 等）实现毫秒级近邻查询。它们广泛应用于推荐系统、语义检索、RAG（Retrieval-Augmented Generation）等场景。

1. Chroma

类型：开源项目，Python 原生实现
特点：
- 支持多种后端存储（SQLite、PostgreSQL、云存储）
- 强集成 LangChain、LlamaIndex 等生态
链接：https://github.com/chroma-core/chroma (LakeFS)

2. Deep Lake (Activeloop)

类型：开源/商业混合，面向深度学习数据湖
特点：
- 向量化数据流（流式写入与随机访问）
- 原生集成训练流水线（若干深度学习框架）
链接：https://www.activeloop.ai/deeplake (Analytics Vidhya)

3. Elasticsearch & OpenSearch

类型：开源搜索引擎，插件支持向量检索
特点：
- BLEVE/Sparse NN 嵌入插件，加上 dense_vector 字段
- 兼顾全文检索与向量搜索
链接：
- Elasticsearch Vector: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/dense-vector.html (Analytics Vidhya)
- OpenSearch Vector: https://opensearch.org/docs/latest/search-plugins/vector-search/ (Analytics Vidhya)

4. Faiss (Facebook AI Similarity Search)

类型：开源库，C++/Python
特点：
- 高性能本地向量检索库，支持多种索引结构
- 常与 PostgreSQL（pgvector）或自研服务结合使用
链接：https://github.com/facebookresearch/faiss (GeeksforGeeks)

5. LanceDB

类型：新兴开源项目
特点：
- 将 Parquet + Arrow 打造成向量存储引擎
- 强调大规模数据平台兼容性
链接：https://lancedb.io/ (Medium)

6. Milvus

类型：开源，高性能向量搜索引擎
特点：
- 多索引算法（IVF, HNSW, ANNOY 等）
- 云原生部署，分布式扩展
链接：https://milvus.io/ (LakeFS)

7. Pinecone

类型：托管云服务
特点：
- 无需运维，自动分片&扩容
- 支持稀疏&稠密向量混合查询
链接：https://www.pinecone.io/ (CloudRaft)

8. PgVector (PostgreSQL 扩展)

类型：PostgreSQL 扩展
特点：
- 在标准关系型数据库内存储向量
- 支持 IVF、HNSW 等索引
链接：https://github.com/pgvector/pgvector (GeeksforGeeks)

9. Qdrant

类型：开源向量搜索引擎
特点：
- 强一致性、过滤查询支持
- Rust 实现，高性能
链接：https://qdrant.tech/ (LakeFS)

10. ScaNN (Scalable Nearest Neighbors)

类型：开源库（Google）
特点：
- TensorFlow 集成
- 优化高维搜索算法
链接：https://github.com/google-research/google-research/tree/master/scann (GeeksforGeeks)

11. Vald

类型：开源，Kubernetes 原生向量搜索
特点：
- NGT ANN 算法，高并发
- 自动分层存储和扩缩容
链接：https://vald.vdaas.org/ (Analytics Vidhya)

12. Vespa

类型：开源，Yahoo 提供的搜索与推荐引擎
特点：
- 向量+文本混合查询
- 在线学习与模型部署能力
链接：https://vespa.ai/ (Analytics Vidhya)

拓展（传统数据库与其他方案）

Apache Cassandra+Elassandra：借助 ElasticSearch 插件支持向量检索 (GeeksforGeeks)
ClickHouse：通过内置 vector 类型与函数实现近邻搜索 (GeeksforGeeks)
Redis Vector (RedisSearch)：Redis 模块支持向量索引和搜索 (LakeFS)

数据来源和趋势：根据 Shakudo【(Shakudo)】、lakeFS【(LakeFS)】、CloudRaft【(CloudRaft)】等最新榜单，Pinecone、Milvus、Qdrant、Chroma、Weaviate（未列出但同样常见）等位列行业前茅。
选型建议：对于“零运维”优先 Pinecone；开源且追求性能 Milvus、Qdrant；与现有 PostgreSQL 生态结合优选 pgvector；多语言快速原型可用 Chroma、ScaNN。

以上即截至 2025 年中最具代表性的 12+ 向量数据库及相关方案，希望能帮助你快速定位和评估最符合业务需求的产品。

向量数据库

向量数据库是一种专门用于存储、管理和检索高维向量的数据库系统，以下为你详细介绍向量数据库的基本概念：

向量及向量表示

向量：在数学和计算机科学中，向量是由一组有序的数值组成的序列，例如在二维空间中的点可以用二维向量（x，y）表示，在三维空间中的点则用三维向量（x，y，z）表示。
向量表示 ：向量表示是一种将数据对象转换为向量形式的方法，在自然处理语言中，可以将单词、句子或文档转换为向量，例如通过词嵌入方法将单词映射到高维空间中的向量；在图像处理中，可以将图像像素值转换为向量；在推荐系统中，可以将用户或物品的特征转换为向量等。

向量数据库的结构

存储结构 ：向量数据库需要高效地存储大量的高维向量，通常采用分布式存储架构，将向量数据分散存储在多个服务器或存储节点上，以提高存储容量和读写性能，同时还需要考虑数据的冗余备份和一致性问题。
索引结构 ：为了快速检索相似向量，向量数据库会建立特殊的索引结构，如倒排索引、聚类索引、近似最近邻搜索索引等，这些索引结构可以加速向量的相似性搜索过程，提高检索效率。

向量数据库的操作

向量插入与更新 ：向量数据库支持向量数据的插入和更新操作，当插入新的向量时，需要将其存储在合适的位置，并更新相关的索引结构；当更新已有的向量时，需要对数据和索引进行相应的修改。
向量检索 ：向量检索是向量数据库的核心操作之一，主要包括相似性搜索和范围搜索等，相似性搜索是根据给定的查询向量，找到数据库中与其最相似的向量或向量集合；范围搜索是找到数据库中与查询向量的距离在一定范围内的所有向量。

向量数据库的应用场景

人工智能与机器学习 ：在训练和推理过程中，需要处理大量的高维向量数据，向量数据库可以高效地存储和检索这些数据，加速模型的训练和推理过程，提高模型的性能和效率。
推荐系统 ：通过将用户和物品表示为向量，利用向量数据库的相似性搜索功能，可以快速找到与用户兴趣相似的物品，为用户提供更精准的推荐。
自然语言处理 ：在文本检索、语义分析、机器翻译等任务中，向量数据库可以用于存储和检索文本向量，提高文本处理的效率和准确性。
图像与视频检索 ：将图像和视频内容转换为向量表示后，利用向量数据库可以实现快速的内容检索和相似性匹配，广泛应用于图像识别、视频监控等领域。