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在分析这份向量数据库（Vector Databases）的性价比排名表格时，我们需要从多个维度深入探讨，包括但不限于硬件配置、价格/性能比（QP$，即每百万次查询所花费的价格）、数据集大小、查询类型（无标量过滤、低标量过滤、高标量过滤）以及不同服务提供商之间的比较。以下是一个详细的分析，旨在揭示这些数据库在不同场景下的优势和劣势，以及它们如何影响整体性价比。

QP$（每百万次查询所花费的价格）中型数据集, OpenAI。QP$（每百万次查询所花费的价格）中型数据集, OpenAI。QP$（每百万次查询所花费的价格）中型数据集, OpenAI。QP$（每百万次查询所花费的价格）中型数据集, Cohere。QP$（每百万次查询所花费的价格）中型数据集, Cohere。QP$（每百万次查询所花费的价格）中型数据集, Cohere。：基于向量数据库的综合性价比评分排名。：每 QPS 所花费的价格。：每百万次查询所花费的价格。向量数据库（不同硬件配置）

召回率体现了向量数据库的搜索准确性。召回率越高，搜索结果越准确。：完成 99% 查询所需时间。延时越低，向量数据库性能越好。：综合评分结果反映向量数据库的检索速度。：基于向量数据库综合 P99 延时评分排名。延时/召回率中型数据集, OpenAI。延时/召回率中型数据集, OpenAI。延时/召回率中型数据集, OpenAI。延时/召回率中型数据集, Cohere。延时/召回率中型数据集, Cohere。延时/召回率中型数据集, Cohere。向量数据库（不同硬件配置）

复现并验证测试结果VectorDBBench 提供多个主流向量数据库和云服务的性能测试结果，是客观性能和性价比的不二之选。VectorDBBench 易于操作，即使是非专业人士也可轻松复现性能测试结果或测试新系统性能。使用 VectorDBBench，您可轻而易举从一众和开源向量数据库中做出最合适的选择。立即使用 VectorDBBench，挑选最适合您的向量数据库。

所有这些功能都完全兼容开源 Milvus API，但这仅仅是 Zilliz Cloud 的部分功能。这种模式满足了绝大多数用户的需求，同时也使那些需要更强大的性能、可扩展性和企业级功能的用户更容易采用我们的商业产品。我们希望这种模式可以帮助开源公司找到新的方式来与公共云提供商竞争。而 Zilliz 的商业化产品——Zilliz Cloud，是建立在公共云上的完全托管的 Milvus 服务。企业级数据管理：全面的数据备份和迁移功能，通过 Zilliz Cloud Pipeline 进行非结构化数据 ETL。

Milvus 2.4 的新增支持 Grouping 搜索功能，使得用户可以在搜索 vector 的基础上做分组聚合，返回的 TopK 是基于分组后的聚合结果而非简单的以向量为中心的片段信息。要查找最相关的文档而不是分散段落，可以在 search（） 操作中包含 group_by_field 参数，以按文档 ID 对结果进行分组。多向量搜索能力能够有效简化处理多模态搜索的流程，并提升检索召回率。此外，该特性还简化了整合、优化自定义重排模型的流程，支持开发高级搜索功能，如利用多维度数据输入来做综合搜索的系统。

（https://zilliz.com/zilliz-cloud-pipelines）—— Zilliz Cloud 内置的功能，用于将非结构化数据编码为 Embedding 向量，同时支持用文本和过滤表达式直接搜索向量。（https://github.com/milvus-io/bootcamp/blob/master/bootcamp/RAG/zilliz_pipeline_rag_advanced.ipynb） 用 Pipelines 搭建一个有标签过滤功能的 RAG 问答机器人，欢迎上手尝试。

资本市场上，2022年也是风起云涌的一年的，各大向量数据库公司纷纷完成了千万美元级别新一轮的融资。

同时，如何与其他技术的融合发展，如深度学习、大数据等，也将是向量数据库未来的重要研究方向。它能够高效地存储和管理大规模的向量数据，并提供快速的相似性搜索、聚类等操作，为自然语言处理、图像识别、推荐系统等领域提供了强大的支持。本文介绍了向量数据库的基本概念、应用场景和技术挑战，并详细阐述了Milvus Cloud作为典型的向量数据库产品的技术特点、性能优化和应用案例。它通过将每个向量表示为一系列数值对（即向量的坐标），并将这些坐标值存储在数据库中，实现对向量数据的快速查询和计算。

总的来说， Milvus Cloud 在全球向量数据库性能排行榜中荣登榜首，证明了其强大的 AI 原生和可视化优势。在最近的版本中，VectorDBBench 推出了一个全球向量数据库性能排行榜，用于评估各种向量数据库系统的性能。排行榜的目的是帮助开发人员选择最适合他们的向量数据库系统，并为他们提供有关不同系统性能的信息。该工具可以评估向量数据库的性能和可扩展性，包括搜索和聚类的性能、写入和读取的速度等。它们可以处理大量的向量数据，如文本、图像和视频等，并且具有高效的搜索和聚类功能。

Milvus Cloud作为一家成立不到一年的公司，凭借其AI原生的优势和可视化能力，在全球向量数据库性能排行榜上荣登榜首。这证明了Milvus Cloud在向量数据库领域的领先地位和技术优势。随着大数据和人工智能的不断发展，向量数据库将成为未来数据处理的重要工具。

在当今的大数据时代，随着人工智能技术的快速发展，向量数据库作为处理大规模数据的关键工具，其性能和效率越来越受到关注。最近，全球向量数据库性能排行榜 VectorDBBench.com 公布了一份最新的评估报告，引人瞩目的是，成立不到一年的新兴公司 Milvus Cloud 凭借其 AI 原生和可视化优势，成功荣登榜首。VectorDBBench.com 是一个专门针对全球向量数据库产品的性能评估平台，通过提供公平、公开、透明的性能数据，为全球的向量数据库用户提供参考。

通过对不同向量数据库的测试和优化，可以帮助用户选择适合自己业务的向量数据库，提高系统的性能和效果。然而，不同的向量数据库在性能、可扩展性等方面存在巨大的差异，如何评估和选择适合自己业务的向量数据库成为了一个重要的问题。本文介绍了VectorDBBench的背景和意义，分析了VectorDBBench的特点和优势，并从多个方面阐述了VectorDBBench的应用场景和实际效果。提供丰富的测试场景和数据集，包括社交网络、电商、广告等领域的真实数据集和合成数据集，满足不同场景下的测试需求。

VectorDBBench要像ClickBench一样成为行业标准，需要从多个方面进行改进和完善。

一个不容忽略的问题是，趁着大模型这波狂热浪潮，软件市场催生了大量的向量数据库，软件质量和性能参差不齐，其中更是不乏套壳的向量数据库。总之，用户可使用性能测试工具 Vector DB Bench 比较 Milvus、Milvus Cloud 与其他主流向量数据库的性能，性能测试工具涵盖丰富的性能指标，具备强大的评估能力，用户可以根据性能测试结果及个人需求选择合适的向量数据库。该性能测试工具内置了众多数据集以及各种向量数据库的连接器，支持用户使用标准数据集或自己的数据集测试向量数据库性能。其四，开源社区协作。

Vector DB Bench为主流矢量数据库和云服务提供无偏的矢量数据库基准测试结果，是您实现矢量数据库比较最终性能和成本有效性的首选工具。VectorDBBench的设计考虑到了易用性，旨在帮助用户，甚至非专业人士，重现结果或测试新系统，使在众多矢量数据库云服务 和开源矢量数据库 中寻找最佳选择变得轻而易举。准备深入研究VectorDBBench的世界，并让它指导您发现完美的矢量数据库 匹配。2023年7月Vector DB Bench向量数据库排行榜Top50排名名称类型厂商是否开源。

在这份报告中，我们将深入分析Weaviate与Milvus两款开源向量数据库，通过比较其可扩展性、功能、设计等方面的差异，以帮助您根据自身需求选择最适合的数据库。Milvus支持Partition/Namespace/逻辑分组功能，使用户能够将数据库划分为逻辑上独立的组别，从而实现更灵活的数据管理和更好的性能。例如，在实时信息检索系统中，用户可以将不同类型的数据（如文本、图像或视频）划分为不同的Partition，以便更好地进行搜索和过滤。在选择时，请根据您的具体需求评估两款数据库的功能匹配度。

通过以下一系列能力比较 Milvus 对比 Qdrant。我们希望您选择适合您的最佳开源数据库，即使它不是我们。

通过以下一系列能力比较 Milvus 对比 Elastic。我们希望您选择适合您的最佳开源数据库，即使它不是我们。

Milvus 执行节点（worker nodes）负责各种操作，包括连接数据库、消化数据、构建索引、查询搜索等。另一种是向量索引，用于支持高性能查询。此外，Weaviate 的混合查询功能结合了稠密和稀疏向量。9 种（FLAT、IVS_FLAT、IVF_SQ8、IVF_PQ、HNSW、ANNOY、BIN_FLAT、BIN_IVF_FLAT）向量数据库可用于存储、索引和管理由深度神经网络学习与其他机器学习模型生成的海量向量。此外，不同的数据插入、查询速率，以及不同的底层硬件适用于不同的应用场景。

在选择之前，我们需要对市面上的各种开源和闭源的数据库进行全面的性能评估，并根据自己的业务数据设计测试方案。3. 交互式报告和可视化：Vector DB Bench具有生成报告和可视化的直观系统，方便开发者识别性能瓶颈、比较数据库，并了解如何优化。通过设置向量数据库的配置和测试类型，可以执行自己的测试，并等待结果。综上所述，Vector DB Bench是一个强大的开源性能测试工具，可以帮助开发者全面、客观、高效地评估向量数据库，选择适合自己业务的正确工具。

通过结合尽可能多的复杂场景，包括各种测试用例和数据集，我们旨在反映现实条件并为我们的社区提供切实的意义。我们的目标是提供能够推动向量数据库开发和使用的切实改进的基准测试结果。我们旨在创建一个环境，让任何用户，无论其技术专长如何，都可以快速设置和运行基准测试，并以直观的方式查看和分析结果。我们这个基准的目标是：再现性和可用性VectorDBBench的主要目标之一是使用户能够快速轻松地重现基准测试结果，或者测试他们定制的场景。我们密切模仿现实世界的生产环境，设置了包括插入、搜索和过滤搜索在内的各种测试场景。